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        互聯網金融迎來智能風險定價時代

        love苦瓜 發表于 2021-07-20 13:19:13 | 打印

          金融的本質就是對風險進行定價。

          
          所謂風險定價,就是給資產的風險定一個價格,反應的是風險和收益的關系,一般來說,兩者成正向關系,風險越大,溢價越大,收益越高。
          
          以銀行為代表的傳統金融風險定價系統,主要考慮客戶風險、經營情況、目標利潤率、自身成本、資金供求關系、市場利率情況及基準利率等。
          
          銀行評估客戶的風險,雖然有一套相對固定的流程,然而除了查央行征信,查流水等,很多情況下還是要依靠線下操作。確定客戶情況的基礎上,還要考慮銀行放貸成本(包括邊際成本、經營成本、人力成本及其他費用)和基準利差。
          
          近年來,利率市場化加速,商業銀行傳統貸款業務萎縮,為了維持足夠的利潤水平,銀行相繼擴大資產管理、托管等表外業務,轉向小微企業貸、小額信貸、校園貸等利潤率更高的新型貸款業務,這對商業銀行的風險定價能力提出了更高要求,如何實施規范而靈活的定價策略,如何推行高效快速的差別定價,成為了商業銀行亟待解決的問題。
          
        因此,尖端高技術與風險定價相結合,使得智能風險定價的呼聲越來越強。事實上,在互聯網金融和金融科技領域,智能風險定價已經成為現實。
          
          風險定價成為金融機構核心競爭力
          
          互聯網金融的主力是網絡借貸平臺(P2P),P2P從歐美進入中國后,就由純線上模式變成了線上線下結合的模式,另一方面,與銀行相比,網絡借貸的資產相對質量較差,加之國內沒有成熟的社會信用體系,導致P2P發展初期行業的風險定價成本很高,不少平臺因此采取回避態度。
          
        當時,有的平臺采用高利率來規避風險,將無風險定價造成的高成本轉嫁給借款人,甚至直接放棄風價,讓風險累積了很長一段時間,最終損害了投資者,而有些平臺聲稱風險控制只側重于簡單的反欺詐和事后征集。
          
          由于網貸平臺沒有或者枉顧風險定價,導致借款利率高企,真正優質的資產就會避開網絡借貸,愿意來P2P借貸的都是一些還款意愿和還款能力極差的劣質資產。于是次級債和高利息之間形成負循環,隨時會形成網貸行業崩盤,這也是行業發展前期魚龍混雜,野蠻發展凸顯的一個問題。
          
          在監管層面,對剛性兌付的禁止,實質上關閉了風險準備、質保金賠付的大門,有業內人士分析,網貸行業想要合規健康發展,必須滿足四個標準,分別是存管、信披、備案和風控,風險定價的重要性和急迫性愈加凸顯。甚至可以說,在存管、信披、備案成為合規平臺標配的情況下,風險定價的將會成為平臺的核心競爭力。
          
        對投資者來說,風險定價是保障自身權益和安全的關鍵。對于借款人來說,如果一個平臺沒有風險定價或不成熟的風險控制,導致借貸成本高,融資成本高于融資回報,將直接導致資產質量下降和違約到期率上升。相反,如果平臺的風險定價是成熟的,善意借款人可以較低的成本借款,而質量較差的資產需要支付更多的風險溢價。
          
        智能風險控制已成為一種趨勢。
          
          隨著互聯網金融、金融科技尤其是網絡借貸行業的發展進入成熟期,借款人和投資用戶更加關注平臺的風控能力,因此平臺對風險定價的重視程度愈加凸顯。與傳統金融尤其銀行的風險定價方法不同的是,互金產品風險定價的考慮因素更多,主要包括客戶風險、融資目標利潤率、平臺運營情況、產品類型、產品期限、資金供需、流動性、基準利差等方面。
          
        在平臺的操作中,平臺的活動與利率呈負相關,因為平臺越活躍,平臺越受歡迎,平臺的定價能力越強。人均貸款金額、人均投資額、前10名借款人償還比例、前10名投資者與收入的比率、反應平臺的集中度與利率正相關,集中度越低、平臺越安全、利率越低。此外,抵押產品的利率相對較低,產品持續時間越長,利率越高。
          
        在上述所有風險定價因素中,如何評估客戶風險是最重要的。
          
          隨著金融科技的迅猛發展,大數據、云計算等前沿科技與金融不斷融合,互聯網金融識別評估客戶風險,進行風險定價已經呈現越來越智能化的趨勢,不少平臺一方面與第三方征信等技術公司合作,一方面自主研發智能風控系統,減少對人工審核的依賴,對海量數據進行收集挖掘,高效低成本的處理用戶信息,全方位了解借款人資信狀況,評估借款人風險。
          
          京東和百度都有投資的Zestfinance是美國知名的大數據征信公司,其風險定價的智能應用堪稱業內標桿。因為Zestfinance主要面對美國FICO分低于500分,基本沒有信用記錄的5%人口,所以無法使用信貸、信用卡、社保、工商等傳統信息評判用戶風險,只能另辟蹊徑,利用大數據與云計算技術,對交易、消費、社交、游戲等弱變量信息進行處理、分析,進而得出有效的風險定價結果。
          
        金融的最大風險是信貸定價不準確。
          
        目前,國內一些共同黃金企業和金融科技公司仍在使用大量員工進行離線調查和審計,獲取客戶信息,以控制風險,一些側重于市場細分,以較小的成本獲得可接受的風險定價結果,當然,也有一些能夠通過大數據、云計算等尖端技術提高風險定價智能的平臺。并取得了一定的成績。
          
          葉檀曾說,金融最大的問題不是炒作,不是脫實就虛,而是信用定價不準確。失敗的風險控制足以導致一家公司倒閉,甚至會引發連鎖效應殃及行業。風險定價的重要性與核心位置,怎么說都不為過。
          
          在互聯網金融和金融科技這個金融大家庭的新興行業,一些平臺正在用科技改變風險定價,評估風險變得越來越簡單,越來越精準,越來越高效,金融的本質正在被悄悄顛覆?;诖?,或許我們可以說,金融已經迎來了智能風險定價的新時代。

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