浅析消费金融贷款的贷中贷后管理

萧 勇 江苏银行

回归本源看，贷款业务发展的核心技术是风险管理，风险管理的核心动能是征信，征信成果运用于贷中、贷后风险管理阶段，成为控制消费金融贷款风险重要工具。以征信为纽带，实现贷中监控、贷后管理之间闭合管理，评价客户在不同阶段征信表现差异性和一致性，与风险策略相互配合和补充形成合力，推动完善全流程风险管理体系。

一、贷中风险管理

(一)贷中监控概述

贷中监控是指贷款发放后对客户贷款用途、还款情况、客户信用变化的监控，以防范贷款风险。贷款银行根据贷中监控的风险管理目标，对准消费金融贷款客户层次多样，风险变化较快特点，采用客户分层、交易监控、用途核查、征信更新等风险监控措施，建立风险跟踪指标体系，通过贷中检查方式，刷新征信信息，发现贷款潜在风险，及时采取风险控制措施。按照监控结果，及时调整授信额度，直至提前收回贷款。

贷中监控的主要通过降低贷款额度、冻结止付账户、资金流向监控等方法发现贷中风险，采取对应的处置措施。根据客户交易套现、异常交易、信用裂变等风险预期情况，建立对应的评价指标和贷中监控模型，及时发现异常交易客户采用相应的预警措施，主要目的是发现系统性风险和散发性聚类风险。

(二)贷中监控模型

贷款银行贷中监控模型是按照5C指标因子，根据数据模型，实时监测，形成客户风险识别指标，评价因素包括:民间借贷情况、跨平台贷款情况、个人信息变更、社会公共信息变更、社交关系人信息变更、司法执行情况等内容。风险监控的目标是防范系统性风险和散发性聚类风险，保持贷前、贷中、贷后风险控制的一致性，风险控制成效的联动性和监控措施的延续性，避免出现中间断点，前后策略不一致的情况。实现风险控制措施覆盖全部客户，风险环节全覆盖的目标。但同时要注意监控措施适合性，采取监控行为的标准、形式和风险监控阈值，实现监控信息共享化，及时向贷前、贷后反馈风险变动特征和发展趋势。

民间借贷信息监控、跨平台风险监控、个人公共信息监控、基本信息变化监控、关联负面信息监控、失联执行信息监控。采用7×24小时的全天候监控。

(三)贷中监控评价

贷款银行贷中风险监控作用，主要在两方面：一是通过数据监测发现风险事件，及时予以处置；二是将风险客户特征信息反馈至征信管理系统，优化调整征信模型。通过贷中风险监控，持续性跟踪借款人信用状况变化，监控贷款用途合理性，建立风险侦测指标，判别贷款风险等级，及时处置风险事件，发现散发性聚类风险，解决贷前政策偏差的共性问题，为调整优化征信策略提供数据依据。

贷中监控是处于贷前授信与贷后保全的中间环节，是风险管理的延续，也是对征信风险评价的补充和纠正，通过风险平台的信息采集，评价客户信用品质，根据评价结果评定相应的风险等级，配合风险控制措施，主要包括账户止付、降低授信额度，提前结束合同，提前催收，纳入黑名单，控制风险递延和扩大。能够较好的配合征信政策的实施和落实，维护授信政策的正确性，为贷前授信保驾护航，为贷后资产控制提前发现风险予以及时处置。

二、贷后风险管理

(一)贷后管理概述

贷后风险管理是指贷后阶段风险识别、计量、缓释和处置的过程贷后风险管理相较于贷前风险管理，银行角色从主动拒绝，转换为被动处置，资产处置能力强弱，影响着资产质量变化，风险策略调整。从全周期风险管理来看，贷后管理是指征信验证、资产保全、资产处置等重要环节，征信评估的准确性来源风险暴露的实践检验结果，征信价值的有效性体现大数据风险评估的准确性。风险监控包含异常交易监控、风险交易发现、风险客群发现、风险地域发现。资产保全是指通过电话、外访、短信、公安、法院等催收渠道和方式，督促客户还款，减少逾期资产损失。资产处置包括打包出售或核销方式进行资产处置。贷款银行在贷后管理方面，根据损失资产管理需要，建立资产损失模型，计量风险资产状况，预测清收和损失数据。

(二)贷后资产保全

贷款银行在贷后管理工作中，通过客户还款提醒、落实还款来源，减少逾期贷款增量，压降逾期贷款存量，降低资产不良率、提高利润水平等措施，从而实现优化资产质量、提升盈利能力指标，继而增强银行经营能力。贷款银行一般按照逾期时间和预计损失程度，将客户分为正常类客户、逾期类客户、不良类客户。针对正常类客户，按时短信、微信、语音电话、电邮方式提示客户何时需要还款。针对逾期类客户，贷款银行联合催收部或外部资产管理机构，督促客户还款；针对不良类客户，贷款银行联合法务部、公安、法院等机构，形成完整资产保全处置方案，促使客户按计划还款或结清贷款。催收保全流程图，如图1所示。

图1 催收保全流程图

通常贷后资产风险处置难度要大于贷前和贷中的风险处置难度，客户逾期后总是存有各种各样的原因，最为关键的因素是还款能力下降，导致不能按时履约还款。从资产保全角度来看，了解客户逾期后的征信状况，把握合理催收时机显得尤为重要。一般来讲，逾期客户80%能在1—3个月的时间内还清逾期款项，10%的客户要经过风险缓释手段，修补还款能力，逐渐偿还逾期款项，风险缓释的手段包括：资产重组、逾期分期、减免息费、停息停费等措施。最后剩余的10%客户需要进一步采取强力催收措施，采用上门催收、公安报案、法律诉讼的等手段，促进借款人还款，从而减少银行资产损失。

从逾期资产管理角度分析，资产分类主要依据还是客群的分类，客户的还款能力是反映资产质量的决定性因素。客群的分类主要依靠数据征信评分，评分指标主要依据是客户的还款能力指标，建立清收模型评估客户的还款能力，将客户基本分为三类，分别为可回收客户、还款困难客户，损失类客户。对于可回收客户采取催收措施，尽可能实现最大清收，此类客户的评分数据主要来源于客户当前的经济收入水平，以及持有资产的数据，这样能够比较客观的评价客户还款能力，对催收产生辅助性指引作用。对于还款困难客户，在采取催收措施的同时，可以通过谈判方式与客户达成延期还款的协议，形式包括：资产重组、逾期分期、停费停息等风险缓释措施，提高客户的还款意愿，减轻客户的还款压力，达到实现最大清收，减少资产损失的目标。与贷前风险策略进行比对，发现贷前风险策略存在的弊端，调整和矫正贷前风险模型，优化和完善贷前策略准确性，避免发生系统性风险，形成风险管理全流程的统一性，完成风险管理闭环，保证风险管理节点环环相扣，实现信息闭合管理，及时处理调优风险策略，达到控制贷款整体风险目标。

(三)贷后资产处置

不良资产通过催收，能清晰认识资产风险程度，剖析风险成因，贷款银行可以据此合理评估资产可回收程度，通过社会资产评估机构计量资产的公允价值，对于呆账采取核销或出售方式予以处置。同时可以在贷前引入保险增信机制，针对小额不良贷款，采用保险方式代偿；其次，可采用不良资产证券化方式，加快资产流动性，兑现资产的现金价值。

保险代偿和资产证券化的不良资产处置模式，需要评估预期的损失率以准确评估资产的价值，资产价值评估模型一般是基于大数据征信数据的风险损失计量，是大数据征信的评估在贷后的利用形式，不良资产测算流程包含资产池分析、评价指标建立、回收率计算、相关特征分析、测算模型建立、资产价值评估报告。采用测算模型有回归模型和聚类模型。回归模型采用的是回归树模型和随机森林，聚类模型采用是K-Means算法。

从消费金融贷款的资本运营理论来看，贷款银行通过平衡资本运营安全性、流动性、盈利性的三者之间关系，运用全流程大数据征信风险数据，建立了完整的风险控制体系，贷后风险评价模型和贷前风险控制模型前后策略统一，通过RAROC等经济指标考核，根据风险表现结果，及时优化策略。通过授信审批、贷款定价、限额管理、风险预警等指标监控风险状况、盈利水平、流动性能力，从而保证贷款银行生产经营的稳定性和可持续性。展望未来，消费金融贷款完成线上与线下数据融合、充分运用大数据、云计算、区块链等前沿技术，加强贷中、贷后管理，消费金融市场必然会开创一片崭新的天空。