从事银行信贷工作的我, 每日都在与金融领域长期存在的小额贷款信用风险难题打交道, 小额贷款金额虽不大, 然而其所含借款人数量众多, 进而导致风险分散难度极大, 稍有差池便极有可能形成坏账, 对于金融机构以及借款人而言, 理解此类风险的本质以及防控办法是极为重要的。
小额贷款信用风险有哪些表现
和普通贷款相比, 小额贷款的风险特征存在显著差异。小额贷款单笔金额较小, 这致使管理成本较高。即便单笔损失在出现问题时相对有限, 然而累积起来所产生的影响不容小觑。
众多小额贷款的借款之人, 欠缺稳定的收入源头以供自身还款, 导致还款能力呈现大幅波动之态, 一旦遇有比方说疾病、失业这类突发状况, 原本极为薄弱的还款规划大概率瞬间瓦解, 而逾期率停留在高位不肯下降, 乃是此个行业普遍会碰到的艰难处境。
还存在着一种名为道德风险的风险, 有一些借款人, 从最开始便未曾有过打算还钱的想法, 借助小额贷款的审核漏洞, 恶意前去逃避债务, 这类案件被查出来的难度极大, 取证所花费的成本很高, 很多时候都只能默默忍受, 吃这个哑巴亏。
在那种呈现状况下的场景里, 信息方面有所欠缺致使两边不匹配的这种情形, 进一步加大了对风险展开判断时所面临的困难程度, 对于借款人实际的财物情况以及同时向多家机构借贷的情形而言, 进行款项出借的机构很难做到全面且完整地知晓, 在开展征信工作的体系覆盖不完备的状况之下, 像是一种拆此处去填补别的地方缺口的操作, 不断地重复发生, 这种现象较为常见。
小额贷款信用风险如何防控
防控小额贷款的信用风险, 这一行为需要在多个层面同时展开力量投入。技术手段正越发成为主流的解决办法, 大数据风控模型呢,它能够用时不长就整合起借款人的多维度信息。
正被大范围用作依据来帮助进行评估的非传统数据源小额贷款信用风险, 乃是手机使用习惯、消费行为以及社交关系网络。凭借这种方式, 借助机器学习技能构建评分模型, 其在精准度方面表现得胜过人工审核一筹, 由此更能够察觉出那种潜藏着的风险信号。
贷前调查可不能只是浮皮潦草地应付走过场呀核实借款人切切实实的实际经营状况以及其家庭状况, 在必要之时进行上门专程实地考察,而呢好多这类常规老传统方法到现在依旧是非常有效的技术即便再如何先进小额贷款信用风险, 也终归是没有办法去替代靠面对面交流沟通所获取等到的信息的。
贷后管理也同样是十分关键的, 要定期去跟踪借款人的经营状况, 得及时发现一些异常信号, 还需提前介入进行沟通, 以此来避免风险进一步继续发酵。要建立起预警机制, 针对有逾期倾向的客户主动去采取催收措施, 这样能够显著地降低损失率。
针对小额分散的业务模式而言, 组合管理思维具备相当的重要性, 通过对资产进行符合合理性要求的组合配置, 促使不同风险等级的贷款能够彼此相互冲抵, 从整体层面上将不良率有效的控制在一个能够被接受的范围之内。
要达成可持续发展这一风险控制的最终目的, 就要做到一方面不能盲目松懈标准去放贷, 另一方面也不许只因噎废食就过度收紧, 只有想方设法找寻到平衡点, 才能够在为小微企业与个人消费者提供服务之际, 守住风险红线。
