在当前助贷、联合贷款业务中应该注意几个问题

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【西蒙斯关键抢断】

我覺得我們要認真地汲取這方面的教訓,在當前助貸、聯合貸款業務中應該註意幾個問題。

以下為發言實錄:楊凱生:今天我就大家近期議論比較多、比較關註的話題即“金融科技與銀行的聯合貸款、或助貸”話題談幾點想法。我認為它在我們國家是一種新的業態,也正因為它新,所以現在在聯合貸款、助貸等業務方面出現了不少新的問題,需要我們認真地研究。

新浪財經訊 12月1日消息,2019第一財經金融科技峰會今日在京舉辦。中國銀保監會國際咨詢委員會委員、中國工商銀行原行長楊凱生出席併發表演講。

2、無論是聯合貸款,還是助貸,銀行都不應該將風控的事項外包給並不提供貸款、或僅僅是提供了少量資金的合作方。

3、銀行無論是利用自己的數據和技術,還是或多或少地依賴合作方提供的數據和技術,都需要梳理清楚機器適合做什麼,人適合做什麼,人機結合適合做什麼,要認識到目前在信貸業務中所謂的機器學習還是完全基於歷史做出的判斷。

3、銀行無論是利用自己的數據和技術,還是或多或少地依賴合作方提供的數據和技術,都需要梳理清楚機器適合做什麼,人適合做什麼,人機結合適合做什麼,要認識到目前在信貸業務中所謂的機器學習還是完全基於歷史做出的判斷,而依據這些歷史過程還比較短暫,並沒有經過多少輪完整的經濟周期,或較長的客戶行為周期的檢驗。在這樣的情況下,人的作用還是相當重要的,因此除了一些特定的場景和業務之外,我覺得不應該過分地強調所謂的秒貸。

在這樣的情況下,如果銀行放鬆了風險控制,實際上就不是原來意義上的助貸或者聯合貸款了,而成了完全放棄管理權的全委托貸款了。那樣的話,對方一是要有發放貸款的資質,二是要有相應的管理能力才行,這和我們今天所說的助貸業務、聯合貸款業務不是同一件事情(是另外一件事)。

4、銀行要建立健全數據審計和模型審計的機制,以確保無論是外部,還是自身所提供和採集數據的合法性、可靠性、以及有關模型的合理性。

在建章立制的過程中,還應該註意到的是對創新應該採取適當監管、包容性監管的態度,對哪些問題可以包容,對哪些事情的監管可以適度,包容、適度到什麼程度,我覺得都應該儘量體現在規章制度中,制度不應該語言不詳,更不應該制度規定是明確的,甚至是嚴格的,但在實踐中又是可以根據形勢的不同,允許從業者自己去考量、揣度哪些事情可以做,哪些事情不可以做,允許監管者擁有過度地自由裁量權,去認定哪些事情需要處罰,哪些事情可以放鬆尺度。這不僅僅不利於任何新業務的健康可持續發展,也不符合依法治國理念的落實。

楊凱生表示,要想做好金融科技與銀行的聯合貸款、或助貸相結合的新業務模式,需要註意四個要點。

首先,我覺得我們就是要搞清楚,銀行現在除了和互聯網企業的合作之外,還有哪些可以稱之為是助貸或聯合貸款模式,我們一想到助貸、聯合貸款,往往就想到銀行和一些互聯網企業,包括和一些頭部公司的合作,這當然是,但除此之外還有沒有其它可以稱之為聯合貸款、助貸模式。

1、是要抓緊建章立制,如果立法、修法一直確實難以跟上,必要的行政規章和監管制度一定要及時出台。對創新應該採取適當監管、包容性監管的態度,對哪些問題可以包容,對哪些事情的監管可以適度,包容、適度到什麼程度都需要明確。

4、銀行要建立健全數據審計和模型審計的機制,以確保無論是外部,還是自身所提供和採集數據的合法性、可靠性、以及有關模型的合理性。在數據信息已經日益成為一種資源的條件下,在數據、信息已經可以給它的擁有者、使用者帶來利益的情況下,我想數據的審計、模型的審計無疑是需要的。

1、要抓緊建章立制,如果立法、修法一直確實難以跟上,必要的行政規章和監管制度一定要及時出台。例如在數據的採集、提供、交易等方面目前問題就不少,究竟什麼機構、什麼人可以收集什麼樣的數據,採集數據應該通過什麼手段,什麼樣的數據可以自己使用,什麼樣的數據可以提供第三方使用,什麼樣的數據可以有償地提供給他人使用,什麼樣的數據只能無償地提供等等。我覺得都應該給予清晰地明確,在這些涉及到社會治理層面的問題中,緊緊依靠人們自律的想法是不可取的。

例如對一些需要基於對借款人綜合授信決策才能決定發放的貸款,對一些項目貸款,以及借款周期長、金額大的貸款完全依靠機器,在瞬間做出決定,顯然即沒有必要,也不應該。我們經常想要提高效率,如果我們把銀行業的提高效率僅僅定義為縮短、精簡默寫交易的處理流程,減少處理某些業務所需要時間的話,我認為需要思考的一點就是數字化技術的發展,大數據技術的進步,雲計算、乃至區塊鏈的發展,他們的目的是不是僅僅是唯一的即“所謂提高效率”。它究竟應該給我們帶來什麼,可以給我們帶來什麼,我覺得這可能是多方面的,這些問題都需要思考。

2、無論是聯合貸款,還是助貸,銀行都不應該將風控的事項外包給並不提供貸款、或僅僅是提供了少量資金的合作方。有部分銀行由於自身人員或技術能力有限,難以對合作方引流導入的客戶數據進行分析,也沒有自己的算法模型,於是就完全依賴和聽信合作方的各種說法,本來說是參考,實際上變成了決策的結論,這樣的做法風險很大,且不說由於合作方沒有投入資金,或是僅僅投入了很少比例的資金,雙方可能要承擔的最終損失是完全不對稱的,更需要註意的是一些可以公司本身的技術水平也是有限的,其提供數據的可靠性也是需要驗證的。

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