历经多年从事信贷工作, 最致使难以入眠的便是不清楚明日究竟何人会出现违约情况。信用风险表面看似抽象, 然而实际上却是隐匿于每一路贷款的审批环节以及存续期限当中。怎样才能够将其从那种模糊的感受转化为具体数字呢? 这才是管理方面的核心所在。
信用风险度量管理方法有哪些基础模型？
老办法是依靠评分卡的, 将客户的收入情况, 负债状况, 以及历史还款记录投放进一张表格里, 运行一次逻辑回归, 进而得出一个分数, 该分数划分出区间, 要是低于红线就直接予以拒绝, 这种方法虽然简便且直接, 然而在经济周期出现波动之际常常失效, 像2020年疫情刚开始的时候, 好多表现优良的客户蓦地发生逾期, 评分卡根本就来不及做出反应。
有更复杂的违约概率模型, 借助历史数据去计算某类客户于未来一年内的违约几率, 接着结合违约损失率以及风险敞口, 进而算出预期损失, 此框架乃巴塞尔协议的核心, 听起来颇具学术性，然而真正运用时会发觉数据质量决定一切, 许多银行的内部评级法流于表面形式, 其根源在于数据治理未能及时跟上。
行为评分卡到底比申请评分卡强在哪？
是这样的情况, 申请评分卡仅仅只是起到一个让进门的作用, 而行为评分卡呢则全面管理整个过程。有好多家机构仅仅只是完成了第一步, 在后续就直接中断了。但实际上, 客户在贷款之后所呈现出的行为变化才是能够起到预警作用的信号。比如说像信用卡用户突然间进行大额套现这种情况。又或者是企业客户频繁地对付款周期做出调整。而这些动态的数据是能够提前三个月就提示风险状况的。
我曾目睹一个实例, 有一家股份制银行, 将行为评分卡置入贷后管理系统内, 达成了自动化预警。该系统每月会对全部存量客户重新进行评分, 分数降低超出阈值的, 会自动归入人工核查名单。在那一年, 不良率降低了百分之零点三, 然而催收成本仅仅增加了百分之十。投入产出比极为直观。
组合层面的风险管理为何被忽视？
即便单体风险管控得极为优秀, 然而当组合出现问题之际, 依旧会陷入被动状态。单一客户发生违约能够得以分散, 可是倘若整个行业都处在困境当中, 风险便会集中性地爆发出来。在房地产处于下行周期之时, 众多银行才察觉到自身的对公贷款几乎全都捆绑在同一赛道之上。
具有组合风控作用的两把利器分别是压力测试以及限额管理, 压力测试并非是走过场, 而是需要切实地去设置极端情景, 以此来查看资本是否能够承受得住, 限额管理则要求进行跨部门协调, 绝不能仅仅由风险部门单方面来做决定, 在实际情况当中, 业务部门老是觉得限额过于死板对业绩产生影响, 在这样的时候就需要一把手来进行平衡。
信用风险度量绝非单纯的技术问题, 哪怕模型极为精妙, 也得落实到审批、贷后以及处置的整个流程当中, 数据、制度、人才, 缺少任何一环都会使效果大打折扣, 真正的管理能力, 体现在对模型局限性有着清醒的认知, 以及对业务实质进行持续的跟踪。
