解读:《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中的信贷风控监管新要求

admin 2022年9月16日08:32:49制度法规评论2 views4346字阅读14分29秒阅读模式

解读:《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中的信贷风控监管新要求

近年来,商业银行互联网贷款业务快速发展,各类商业银行均以不同方式不同程度地开展互联网贷款业务。与传统线下贷款模式相比,互联网贷款具有依托大数据和模型进行风险评估、全流程线上自动运作、无人工或极少人工干预、极速审批放贷等特点,在提高贷款效率、创新风险评估手段、拓宽金融客户覆盖面等方面发挥了积极作用。与此同时,互联网贷款业务也暴露出风险管理不审慎、金融消费者保护不充分、资金用途监测不到位等问题和风险隐患。为规范商业银行互联网贷款业务经营行为,促进互联网贷款业务平稳健康发展,银保监会在2020年5月9日起草发布了《商业银行互联网贷款管理暂行办法(征求意见稿)》(下称《办法》)。


重点条文


《办法》从总则、风险管理体系、风险数据和风险模型管理、信息科技风险管理、贷款合作管理五个方面出发,对贷款风险管理的职责、指标、流程、机制等进行了规范和明确,其中涉及反欺诈、数据保护、网络安全等部分的监管要求值得重点关注。


第三条

互联网贷款定义

本办法所称互联网贷款,是指商业银行运用互联网和移动通信等信息通信技术,基于风险数据和风险模型进行交叉验证和风险管理,线上自动受理贷款申请及开展风险评估,并完成授信审批、合同签订、放款支付、贷后管理等核心业务环节操作,为符合条件的借款人提供的用于消费、日常生产经营周转等的个人贷款和流动资金贷款。


第四条

其他定义

本办法所称风险模型,是指应用于互联网贷款业务全流程的各类模型,包括但不限于身份认证模型、反欺诈模型、反洗钱模型、合规模型、风险评价模型、风险定价模型、授信审批模型、风险预警模型、贷款清收模型等。


第十九条

反欺诈建设

商业银行应当建立有效的反欺诈机制,实时监测欺诈行为,定期分析欺诈风险变化情况,不断完善反欺诈的模型审核规则和相关技术手段,防范冒充他人身份、恶意骗取银行贷款的行为,保障信贷资金安全。    


第二十条

贷前调查

商业银行应当在获得授权后查询借款人的征信信息,通过合法渠道和手段线上收集、查询和验证借款人相关定性和定量信息,包括但不限于税务、社会保险基金、住房公积金等信息,全面了解借款人信用状况。


第二十一条

贷中审查

商业银行应当构建有效的风险评估、授信审批和风险定价模型,加强统一授信管理,运用风险数据,结合借款人已有债务情况,审慎评估借款人还款能力,确定借款人信用等级和授信方案。


第二十二条

人工复核

商业银行应当建立人工复核验证机制,作为对风险模型自动审批的必要补充。商业银行应当明确人工复核验证的触发条件,合理设置人工复核验证的操作规程。


第二十九条

贷后管理

商业银行应当通过建立风险监测预警模型,对借款人财务、信用、经营等情况进行监测,设置合理的预警指标与预警触发条件,及时发出预警信号,必要时应通过人工核查作为补充手段。


第三十五条

风险数据管理

商业银行应当建立风险数据安全管理的策略与标准,采取有效技术措施,保障借款人风险数据在采集、传输、存储、处理和销毁过程中的安全,防范数据泄漏、丢失或被篡改的风险。


第三十七条

风险模型管理流程

商业银行应当合理分配风险模型开发测试、评审、监测、退出等环节的职责和权限,做到分工明确、责任清晰。商业银行不得将上述风险模型的管理职责外包,并应当加强风险模型的保密管理。


第三十八条

风险模型开发测试

商业银行应当结合贷款产品特点、目标客户特征、风险数据和风险管理策略等因素,选择合适的技术标准和建模方法,科学设置模型参数,构建风险模型,并测试在正常和压力情境下模型的有效性和稳定性。


第四十七条

数据安全

商业银行应当采用有效技术手段,保障借款人数据安全,确保商业银行与借款人、合作机构之间传输数据、签订合同、记录交易等各个环节数据的保密性、完整性、真实性和抗抵赖性,并做好定期数据备份工作。


政策解读


互联网贷款业务具有高度依托大数据风险建模、全流程线上自动运作、极速审批放贷等特点,易出现过度授信、多头共债、资金用途不合规等问题。为有效防控互联网贷款业务风险,《办法》重点从以下方面进行规范。


一是明确互联网贷款小额、短期的原则,对消费类个人信用贷款授信设定限额,防范居民个人杠杆率快速上升风险。


二是加强统一授信管理,防止过度授信。商业银行应当全面了解借款人信用状况,并通过风险监测预警模型持续性进行监测和评估,发现预警触发条件的,应及时预警。


三是加强贷款支付和资金用途管理。商业银行对符合相应条件的贷款应采取受托支付方式,并精细化受托支付限额管理。贷款资金用途应当明确、合法,不得用于购房、股票、债券、期货、金融衍生品和资产管理产品投资,不得用于固定资产和股本权益性投资等。如发现贷款用途违法违规或未按照约定用途使用的,应当采取措施提前收回贷款。


四是对风险数据、风险模型管理和信息科技风险管理提出全流程、全方位要求,压实商业银行的风险管理主体责任。


五是强化事中事后监管。监管机构对商业银行互联网贷款情况实施监督检查,建立数据统计与监测机制,并可根据商业银行的经营管理情况、风险水平等因素提出审慎性监管要求,严守风险底线。


为尽可能地保证现有互联网贷款业务的连续性和保护客户权益,《办法》按照“新老划断”的原则,设置2年过渡期。《办法》实施之日起,新增业务应当符合《办法》规定。过渡期结束后,商业银行存量互联网贷款业务应遵守本《办法》规定。


国舜助力


“信贷专家决策引擎”由国舜股份产品研发团队经过多年积累研发,面向银行信贷审批业务、信用卡审批业务、消费金融类业务等,可以帮助银行快速识别客户信用风险及欺诈风险,并依据风险评估结果给出处置意见,从而降低银行风险损失,提升审批效率。


产品简介


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信贷全流程风控。在贷前阶段,针对线上申请见不到申请人的特点,首先利用设备反欺诈数据及规则集对申请的设备进行欺诈识别,过滤掉有高欺诈风险的客户。其次,利用反欺诈模型对申请人进行欺诈识别,判断申请人是否为本人,并识别欺诈意图。通过多种不同维度对客户的信用风险进行全面评估,判断客户的还款能力、还款意愿和稳定性。根据客户提供信息的不同,利用授信额度模型,对经过反欺诈和信用评估的客户进行预授信额度、期限的设定,利用利率定价模型对申请客户的利率进行设定。


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在贷中、贷后阶段,对贷款客户行为进行监控预警管理,贷后利用大数据科技手段充分挖掘逾期客户个人资产价值,通过早期催收模型、晚期催收模型识别个人信贷客户潜在风险与价值。以此协助客户解决逾期、不良管控的顽疾,降低委外催收成本,同时实现风险管控的前移,及时止损。


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信贷流程支持复杂层级管理、灵活层级设置和流程管控,黑白名单、评分规则模型、利率计算等。


反欺诈规则:可根据客户需求选择适用规则投入使用,如黑灰名单查询、法院执行情况查询,申请信息关联查询等规则策略、设备反欺诈规则集等。同时,通过后续对信贷机构客群的了解加深和对数据的细致分析、规则调优,确保客户的审批质量。


信用评估规则:使用客群评分模型帮助信贷机构在自有数据不足的情况下,对相应的消费场景和客群做信用评估;对于有一定数据量积累信贷机构积累一定量的数据后,根据信贷应用场景,进行定制化的模型建设,形成更加具有针对性的模型和规则策略。


知识图谱:通过图计算、深度学习、链接预测等手段为客户提供系列化知识图谱应用解决方案,以数据可视化的形式直观反映客户、IP、设备等之间的关联性,有效分析出复杂关系中的潜在风险,精准侦测组团欺诈等信贷风险场景,助力风控决策。


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模型中心模块:模型中心模块实现模型平台化部署,根据客户实际业务情况搭建的模型均可部署在模型中心模块。根据配置中心的流程配置以及数据平台的数据输出,可以根据实际的业务灵活配置模型的业务流程,便于业务流程的制定与修改。保证模型及数据的输出结果保存于行内,确保行方数据安全存储,无外泄风险,并可和银行现有的业务系统无缝对接。


机器学习:通过前期采集大量异构、多源化信息并验证其真实性,进一步通过机器学习、模型算法等技术对海量数据进行智能化深入分析,提取用户多维风险特征、总结异常规律,现对欺诈风险行为的及时预测、快速识别、精准定位、正确处置,降低误报漏报,助推全流程信贷风控体系建立。


联邦建模:国舜灵鲲联邦学习是一种加密的分布式机器学习技术,为金融机构提供能保护数据隐私,远程操作、低成本快速迭代的大数据风控联合建模服务,基于保护数据隐私为前提,各方数据不离开本地进行联合建模,共同参与训练金融风控模型训练,进而提升模型效果、打通数据孤岛、释放数据价值。


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综合优势


阵容全面:国舜作为传统安全企业,安全条线产品丰富,覆盖传统安全到业务安全,覆盖安全条线各个维度,多角度全方位的提供安全保障。


技术优势:国舜风险引擎采用“无限维度指标”+“真流程引擎”做到对任意指标进行监控和识别,并按照实际情况制定决策流程,真正做到自然语义化配置和无限扩展,业务人员0技术基础也可应对新型风险场景,引擎平均实时处置响应时间接近1毫秒。


业务创新:提出“一客一策”的差异化风控策略,对不同客户群体进行分类授信,根据还款能力、还款意愿、稳定性等给与不同授信额度、对同一名客户不同时期还款能力、还款意愿,收入变化、社交变化进行实时监控、实时更新授信额度,合理授信并预测授信后违约风险。


高效易用:独创的“三维引擎”将规则引擎、流程引擎、实时行为指标引擎整合在一起并应用到实时风控领域,业务人员无需技术背景就可构建灵活的专家规则模型,并支持一键投产、一键测试等运维功能。


实时风控:国舜信贷决策引擎产品助力多维度解决金融机构面临的痛点,对欺诈风险,如代办包装、黑产攻击、伪冒申请等异常贷款行为做到实时识别,做到实时授信,提升授信体验。


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原文始发于微信公众号(国舜股份):解读:《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中的信贷风控监管新要求

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