商业银行信贷模式数字化转型

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商业银行信贷模式数字化转型

摘要:近年来,人工智能、区块链和大数据等新一代信息技术迅速发展,为银行更大范围实现场景化、数字化的信贷服务提供了强大基础,随着金融领域线上服务逐渐普及,企业对银行互联网化、数字化信贷服务的需求也快速增长。当前我国商业银行通过基于大数据模式的信贷流程优化和基于核心企业信用的“网络供应链”金融模式对B端企业信贷数字化转型进行了探索。在此基础上,商业银行应增强业务支撑能力、提升模型设计能力、提高数据分析能力以及实现技术敏捷开发能力,以网络供应链业务为试验田,加快“大数据”信贷模式与“场景化”融合,进一步推动数字化转型。

关键词:商业银行;数字化转型;网络供应链金融;场景化

今年年初突如其来的肺炎疫情加速了许多行业数字化转型的步伐。在金融领域,线上服务需求从C端①向B端②客户迅速拓展,市场对银行互联网化、数字化信贷服务需求快速增长。服务满足客户日益增长的在线融资需求已成为商业银行应对肺炎疫情的有效手段和推进可持续发展、增强核心竞争力的必然要求[1]。

一、背景

1.新时代经济发展需要数字化、场景化的信贷服务

“十三五”规划明确提出实施网络强国战略和与之密切相关的“互联网+”行动计划,在国务院印发的《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等一系列重要战略和政策促进下,我国线上经济总量和占比快速提升。随着客户通过互联网获得各类服务的偏好增强,B端客户在信贷领域对金融业线上服务需求也呈现爆发增长的态势。

2.提供数字化、场景化信贷服务的条件日趋成熟

近年来,人工智能、区块链、云计算、大数据、互联网和物联网等新一代信息技术迅速发展,为商业银行信贷经营数字化转型提供了硬件设施和技术条件,也让银行内部具备了一定的数据、技术和经验积累,为银行更大范围实现场景化、数字化的信贷服务提供了强大基础。同时,互联网金融企业正在尝试复制C端成功路径,通过远程办公等方式向B端客户提供服务和渗透,其发展给银行带来压力的同时也带来了经验和动力。

3.数字化、场景化信贷经营要求变革传统组织模式

数字化、场景化的信贷需求交易频度高、时效性要求高,需要银行通过快速有效的数据采集,迅速进行风险判断和决策,快速办理信贷业务,提升金融服务效率。这都要求银行改变传统的组织架构、作业模式及绩效评价体系。此外,金融机构应践行新金融使命,探索新经营组织模式,下沉服务重心融入实体经济,满足实体经济越来越多的线上金融需求,促进我国经济高质量发展,为推动我国治理体系和治理能力现代化做出贡献。

二、商业银行B端客户信贷经营数字化转型路径探索

1.传统银行信贷业务流程

传统银行信贷模式中客户信贷申请、调查评价、审批、签约、抵质押登记(如有)、支用申请和放款等所有环节均需在线下办理,优势是直接与客户接触,能在除资料、数据以外进行深入综合判断,适合金额较大、周期较长的项目。但对于一些金额不大、较为迫切的需求而言,就显得手续较繁琐,业务办理周期长,不适应数字时代的需要。传统信贷业务流程中,一是银行对客户场景融入不深,客户在自身经营场景中产生财务需求后再另行向银行申请贷款,银行贷款发放后客户根据约定用途来使用,银行与客户之间的界限较为分明,银行对客户实际情况的了解不够深入,影响风险判断的准确性和决策的敏捷性。二是银行信用风险决策主要依靠审批人经验进行判断,对审批人的专业要求较高,在更大范围内维持审批标准的统一难度更大。

2.基于大数据模式的信贷流程

近年来,部分商业银行通过整合政府数据、银行数据与社会信用数据,搭建了为大中型企业提供融资和信用评价、为政府提供政策传导且可向同业开放的综合融资大数据平台。大数据平台是商业银行在小微企业数字化经营的基础上,进一步对中型客户信贷业务数字化经营的重要探索。大数据平台拟打造可用于中型企业的数字化的风险决策和智能风控体系,与传统线下信贷模式的区别主要体现在四方面:一是贷款在线申请。客户可通过手机客户端提交贷款申请,平台调用政府信息中企业执照信息及银行开户信息等资料进行核验(如有缺失需线下提交)。二是探索风险在线决策。搭建基于大数据的客户评级模型和测额模型,客户贷款提交申请后,数据模型自动评级,进行智能审批,得出可贷金额。三是签约放款在线。随着电子印鉴管理的进一步完善,平台将逐步实现在线签约、在线放款。四是实现在线风险管理。平台通过引入风险模型,可进行贷前风险排查,贷后风险管理,探索实现全流程线上的风险管理。但囿于目前数据质量参差不齐和监管制度要求不够完善等情况,大数据平台的线上能力还在逐步搭建和完善中。

3.基于核心企业信用的“网络供应链”金融

依托互联网、物联网和大数据等技术的发展,网络供应链业务从产业链视角出发,基于整个链条的生产经营背景和大数据驱动,依托核心企业的信用,可提供全流程的线上服务。它具有四个特点:一是银行服务嵌入供应链条场景。银行围绕核心企业及其上下游的产业链条开展服务,银行与核心企业的接触点从财务部门延展至上下游的采购、生产和销售全链条。深度嵌入产业链生产经营的交易场景中,以获得全链条历史数据、交易信息和日常收支等活信息,有效解决信息不对称。二是批量拓展客户并夯实合作基础。由供应链融资切入产业链条,除核心企业外可以接触企业的上下游链条所有客户,实现批量获客,同时发挥“类结算”业务作用,为上下游客户提供按需组合的综合服务,有效夯实合作基础。三是对上下游企业实现模型审批和风险控制。对链条企业授信基本采用大数据工具,整合企业之间的信息流、物流和资金流数据,以数据模型自动完成客户评价、准入和审批。同时,将核心企业经营数据、交易信息与内外部相关大数据进行交叉验证,实现动态风控。四是全流程线上服务。网络供应链产品能够通过核心企业所在地经办机构为其遍布全国的所有链条企业提供统一流程、统一效率和统一体验的全流程线上服务。

三、转型方向

大数据平台虽然实现了数据决策,但其驱动来源于客户自主的财务需求,而非场景驱动;网络供应链虽然具有良好的场景生态,但大部分业务仍依靠核心企业授信覆盖,数据模型决策运用不足。未来商业银行信贷经营的数字化转型需要融合传统银行信贷和数字化信贷两种模式的优势,通过科技赋能与数据建模,模型化进行审批决策和风险控制,深入交易场景,实现信贷业务流程的在线化,为客户提供智能、便捷和高效的金融服务[2]。

1.以人工经验审批向数据模型审批转变

传统银行信贷模式的审批环节完全依靠审批人经验及专业能力判断,人为因素影响大,不同区域、不同层级的审批尺度也较难统一。数字化信贷模式审批环节采用大数据模型智能判断,模型数据结合企业信用、抵质押及社会行为数据,能够结合经营场景实现智能审批。

2.业务流程由“串联”向“并联”转变

传统信贷流程从客户申请、贷前调查、评级、审批、支用和放款依次作业,呈单线“串联”特征,容易形成流程梗阻。数字化信贷模式则是客户提出需求后,客户评价、授信审批多线程“并联”进行,服务效率更高,客户体验更好。

3.由线下服务向在线服务转变

物理网点与客户经理是传统信贷业务办理的主要渠道,传统物理网点如地理位置、营业时间和服务范围等,存在较大的局限性,客户体验差。数字化经营是把银行营销与服务的触角互联网化,在线触发融资需求、在线交付产品和服务,打破了时空限制。

4.风险防控从“事后”向全流程智能监控转变

传统信贷业务风险控制依赖贷后检查,发现问题时往往已经造成不可挽回的损失。数字化信贷经营模式下,基于人工智能、大数据构建的风控模型将接入信贷流程,使得风险管理能够从事后检查向“贷前精准画像、贷中实时判断、贷后提前预警”的全流程监控转变。

5.业务组织形式由层级推动向扁平敏捷转变

传统信贷经营模式下,市场拓展和客户营销由总分支行层层推动,信息反馈链条长、损耗大,前、中、后台协调难度大。数字化信贷经营模式打破了时空限制,经营更加扁平,市场信息快速直接向决策中端反馈,对风险判断与产品交付的敏捷程度要求更高,层级与条线的概念将逐渐淡化。

四、措施建议

1.强化四大能力

银行数字化转型的核心关键就是以数据智能和科技为工具,实现风险决策的数字化。风险决策能力的数字化,需要以业务支撑、模型设计、数据分析和技术支持四大能力为基础,要提升四大能力,需要建立相配套的考核评价机制。与原有的按部门、按条线考核不同,在考核中也要打破部门和条线的壁垒,研究建立多边考核机制。(1)增强业务支撑能力。业务支撑能力需要原有“前台”部门一部分功能的下沉,其核心功能是针对客户需求的业务流程设计与产品快速创新供给。要发挥对整个银行的支撑作用,业务部门一方面要具备政策解读能力、行业研究分析能力,能够结合政策进行客户选择;另一方面,要进行客户分层,根据客户需求进行产品与流程设计,通过敏捷的开发形成最终交付客户的产品和服务。(2)提升模型设计能力。要打破原有的信贷流程,减少人为决策审批,用大数据模型协助解决风险问题。一是通过模型设计直接把关和决策风险,在线进行风险与合规判断,并将原来的“事后”管理“前移”,实现全流程在线风险管理。二是从原来的依赖专家决策,变化为数据化的建模,进行智能化、数字化审批决策。主要包括两个方面,一方面,建立线上信贷产品的风控体系架设。运用科技、数据手段,建立包括反洗钱、风险排查、额度决策和贷后管理等一系列风控模型,对线上产品及客户进行全生命周期风险管理。另一方面,协同开展产品创新和新技术应用。参与产品制度和业务流程设计,对新技术应用协同论证等。(3)提高数据分析能力。有后台支撑的数据应用分析能力具体包括业务数据化和数据业务化。一方面银行要积累所有经营过程中所产生的数据资产,对经营结果进行展示和分析评价,为内部绩效考核服务。另一方面,要实现对市场和客户需求变化趋势的判断,筛选性价比较高的产品,为整个经营决策提供依据。(4)实现技术敏捷开发能力。技术支持是传统信贷模式实现数字化转型的重要支撑。一方面,要将产品设计和风险数据模型转化成实际的开发需求,实现产品的快速迭代,响应前台需要。另一方面,要具有资源整合和技术复用的能力,将不同产品、数据模型进行复用和整合,提高技术开发效率。

2.以网络供应链业务为试点推动信贷数字化转型

(1)探索网络供应链金融的数字化。网络供应链业务深度嵌入企业的产业链条中,掌握了企业除财务信息以外的信息流和物流等信息,以其作为信贷数字化转型的试点具有先天优势。可以从两个方面进行信贷数字化的探索:一是继续深耕核心企业类网络供应链业务。强化数字化应用,整合实现网络化拓展,强化场景化应用。从过去较多关注核心企业向场景类业务拓展,结合不同行业特点,深度融入产业链场景,与电商平台、物流类平台等场景的业务合作,将银行业务、场景、科技和新型技术进行深度融合,对现有的服务流程、服务模式和风险管理等方面进行优化再造,从原来服务单一场景向多场景延伸,充分利用场景优势搭建供应链生态,拓展银行新业务领域。二是创新去核心化业务,提升数据在网络供应链金融的应用能力,加强对企业产业链的资金信息、物流信息和生产信息等数据的应用,开发基于特定行业企业类的评价和审批数据模型,逐渐减少对核心企业信用的依赖,创新真正的数据类供应链金融产品。(2)加快大数据信贷模式与场景化融合。一是随着大数据信贷模式的逐步推进,不断累积样本数据量,及时对模型进行优化,在监管政策框架下逐步实现一定额度以内中型客户信用贷款的全流程线上办理,真正以数字化技术应用实现传统信贷模式的转型。二是在开展全流程数字化升级的同时,引入供应链场景理念,布放供应链金融产品;同时将大数据信贷模式与场景进行融合,以场景触发需求,通过在线数字化模式快速响应,实现数字化和场景的融合。

作者:金芸芸