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时间:2020-04-01
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1、.个人信用报告数字解读在平安银行的验证与应用作者:杨群、王越月、王斌、彭昊、李怡昂均供职于平安银行零售风险管理部。“个人信用报告数字解读”(以下简称数字解读)是人民银行征信中心开发的个人信用风险量化服务工具。同商业银行内部风险评分模型相比,数字解读具有覆盖面广、表现充分、样本量大等优点。平安银行自2014年开始开展对数字解读的分析验证,结果显示数字解读具有优异的风险识别能力,适合作为全行层面的通用模型工具,为全行个贷提供一致的风险评估标准。自2016年起,数字解读开始在全行逐步推广应用,范围覆盖房贷、车贷、消费贷等主要产品。本文简要介绍平安银行数
2、字解读验证工作以及目前的应用情况,并对使用过程中积累的经验认识进行归纳总结。数字解读产品简介数字解读基于信贷数据精确预测违约概率,是最符合银行风控要求的大数据产品。同征信业其他评分产品相比,数字解读源于最重要的信贷数据,具有核心竞争力;同银行内部的评分模型相比,数字解读解决了银行内部样本量少、否决客户无表现、变量来源不统一的痛点。我们在下表中对数字解读同银行内部评分模型进行了简单对比,不难看出数字解读具有覆盖面广、表现充分、样本量充足的优点。..除了模型本身优点,数字解读查询方式便利,可以快速落地应用。实时查询仅需对已有的征信报告查询接口做很小的
3、改动,批量查询也仅需要客户三项信息即可快速返回。银行可以借助数字解读快速建立内部的风险模型体系及组织架构。数字解读验证目前征信中心每半年都会提供数字解读验证报告,监控数字解读在个人征信系统整体及各类人群上的表现,并为银行提供验证几率表。根据验证结果,数字解读一直保有很高的风险区分度和排序能力。但是,因为各家银行的客群定位和风险政策千差万别,为了评估数字解读在特定银行产品的表现,就需要银行组织开展专项验证。验证目标首先是精确测算数字解读同违约概率的对应关系,其次通过验证可以明确应用策略,为进一步的落地实施打下基础。..自2014年开始,我行在征信中
4、心大力支持下,每年开展数字解读验证工作,已经持续三年。验证由银行提供测试样本(包括客户三项标识、请求查询的评分时点),征信中心返回相应的数字解读分数。为保证验证的全面性和有效性,测试样本覆盖了我行主要个贷产品(包括房贷、车贷、消费贷款),评分时点覆盖贷款的各个生命周期。在获取评分数据之后,再对评分及评分后1年的违约情况进行回顾分析。结果显示,无论整体还是细分产品、账龄、逾期级别的子样本,数字解读都保持很高的区分度。分应用场景看,在贷款审批阶段,数字解读的KS达到0.3以上;在贷后应用阶段,对于评分时未逾期样本,数字解读的KS达到0.4以上;根据作
5、者经验,国内新资本协议达标的商业银行,内部模型的区分指标即KS达到0.3以上。由此看来,引进数字解读不但可以大幅提高行内模型的区分度,甚至可以直接用做内部违约概率模型的分池变量。比区分度指标更重要的是,银行根据验证结果可以掌握数字解读评分与违约概率的对应关系,用于风险策略。根据验证结果,我行建立了各个产品的风险损失标尺,参见图1。图1可证明数字解读的风险排序性,以及评分对应的违约概率。由此,即可根据产品定价等参数反推盈亏平衡点。假设产品1年利率为5%,资金成本3%,运营成本1%,则违约概率不得超过1%。再根据验证结果,数字解读600分对应的损失率
6、为1%,则可以确定600分为最低准入线。数字解读应用通过3年的全面验证,我行对数字解读的性能、分布、同违约概率的对应标尺都有了充分的积累,并同时完成了IT系统改造,开通查询接口。目前,对所有个贷客户在贷前贷后都会查询人行数字解读,查询结果接入决策引擎,通过引擎运算形成全自动或半自动的业务决策,用于贷前审批及贷后的各个环节。主要的应用场景概述如下:贷前应用..一是准入控制。首先,建立了全行客户级的准入线,数字解读低于一定水平的客户,在全产品线禁止准入。准入控制是申请评分最主要的应用场景。根据验证结果,数字解读如果低于一定分数,损失率会超过全行所有产
7、品的定价承受能力,这个节点就是全行的准入线。其次,在不同产品上细分准入线,进行差异化准入控制。对高风险产品,准入线也定的较高,反之亦然。最后,对于已有内部评分模型的产品,实行数字解读同内部评分的两维准入策略;对于没有内部评分模型的产品,则以数字解读为准入线。二是流程优化。首先,数字解读具有较高的区..分度,因此在准入线以上的客户,符合分数越高风险越低的趋势。由此,我们根据数字解读对准入线以上的客户进一步细分,匹配不同的审批流程。对于高分客户,简化审批规则,在不影响资产组合质量的前提下,可以降低20%的工作量。特别对线上贷款可以实现秒批。其次,数字
8、解读伴随人民银行个人信用报告显示,而征信查询通常都处在流程最前端,所以银行可以在第一时间获知客户大致的审批结果,在最前端拦阻不符合要求的
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