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信用提示

个人通用评分的国际发展与应用
发布时间:2015-07-20 08:33:26

        个人通用评分的发明与推广应用,对于个人信贷和消费金融产业,是一个革命性的大事,在宏观上促进了消费经济的发展,在中观上促进了银行的风险管理和资产组合管理,在微观上促进了个人信贷交易的有效达成,促进了老百姓的福利。因此,数十年来,个人通用评分在美欧发达国家以及许多发展中国家广泛应用,成为行业标准,极大地促进了生产力的发展。在美国,金融行业评分卡的开发和消费金融以及风险管理的发展一直都是同步的。二战结束后,美国经济的引擎逐渐从工业生产转变为消费支出。目前,消费支出在美国经济中的占比已高达70%。随着经济逐步变为以服务为导向,市场和政府都在大力推动消费金融的发展。在此形势下,为了协助放款人更好地获取并管理客户,费埃哲公司于20世纪60年代初发明了评分卡技术。

到了20世纪80年代初,美国市场住房按揭贷款资产证券化蓬勃发展,强烈需要一个共同的标尺来衡量资产组合的风险,而消费者征信机构和数据源的迅速发展也提供了较好的数据基础。费埃哲公司开始把评分卡技术应用于征信数据,开发了第一个有公信力的个人通用信用评分(FICO Score),并且在随后20年左右的时间里,被美国各家银行广泛采用于个人信贷风险管理的生命周期,成为银行和监管机构公认的行业标准。随着费埃哲个人通用评分的发明和推广,银行有了一个标准化的、简明的、准确而稳定的风险标尺,来快速可靠地进行信贷审批、客户管理、风险定价、组合管理、资产证券化等,从而促进了过去30多年来美国消费者金融的爆发性增长,包括房贷、车贷、消费贷、信用卡、个人经营性贷款等行业的迅猛发展,铸就了消费成为美国经济最重要的引擎。

一 成熟、发达的个人通用评分有哪些特点?

首先,成熟发达的个人通用评分具备较强的预测能力。也就是说,这个信用评分能够有效地对消费者信用风险等级进行排序。区别于一般的银行内部客户化评分,个人通用评分适用于所有消费者群体、适用于各种个人信贷机构、适用于各种个人信贷产品、适用于贷款生命周期的各个阶段,所以说,它是一个公共的风险标尺,是行业标准。

其次,个人通用评分能保持较强的稳定性。这一稳定性体现在两个方面:第一,在经济波动的时候能保持稳定。当个人通用评分最初被采用时,为了保证它能被成功应用于银行的相关资产组合,需要确保稳健的评分验证。在必要时候,如发生重大经济波动或者信贷数据发生变化时,需要对个人通用评分进行重新开发,在遵循基础方法论和原有信用评分标准的基础之上,根据最新的数据以及经济形势调整模型。第二,无论用于何种金融产品,或处于信贷生命周期的哪个阶段,个人通用评分都始终保持稳定。为了做到这点,模型开发过程中必须有周密的思考和计划、各业务环节中必须有稳健的模型验证,并在有效监控模型的应用。

最后,个人通用评分必须被银行运营人员、消费者及监管机构所广泛认可并理解。信用评分的关键内容,如分数范围和原因代码,必须简单易懂。对银行员工,特别是直接面向客户的员工,进行良好的信用评分教育是至关重要的,因为这些员工不仅要将银行的决策告知消费者,还肩负着教育消费者的重任。消费者对信用评分的认知和理解,有助于鼓励良好的信贷行为,进一步完善信贷市场。最后,对信用评分的正确理解能够帮助监管机构理解消费者行为和市场动态,并为治理和监控提供指导。

正因为个人通用评分具备广泛的适用性、较强的预测力、较好的稳定性、被市场广泛理解,所以被信贷机构广泛使用。对于没有内部客户化评分的机构来说,可以填补空白;对于内部已经有良好的客户化评分的机构来说,可以互补提高。因此,即使如花旗银行、摩根大通、美国银行等客户化评分高度精密发达的银行来说,个人通用评分也是其风险管理必不可少的关键工具。

二 如何能确保信用评分的质量和效力?

个人通用评分是基于个人的信用历史来预测其未来信用表现的评分,可以通过一个定义明确的评分开发、全面的评分验证以及一致且有力的评分监控,来确保模型完整性、有效性和质量。

模型开发包括样本筛选、数据准备、表现定义和表现窗口、预测性特征定义和筛选,客群细分、利用统计数据建模、性能衡量、扩展和原因代码分配和开发报告文档。需要对建模过程和统计数据有深刻的理解,并仔细设计建模过程的每一个步骤。例如,一个开发样本必须不能有偏见。开发样本必须具备多样性和代表性,必须排除某些群体以确保开发样本是干净的。客群细分将使整个模型更强大、预测能力更强。那么,应如何选择细分变量?有哪些细分标准?最终模型中有多少个细分?这些都是需要通过透彻的思考和规划,以及大量测试来确定的。

模型验证包括开发过程中的样本外验证、新评分验证和采用、以及现有模型的定期验证,以满足监管要求,并在多变的经济环境中测试模型有效性。人们对通用评分的采用重视程度往往不及评分开发,其实评分的采用恰恰是在初期确保评分有效性和完整性的关键,因为评分性能的好坏取决于对评分的使用是否正确。国际巴塞尔协议要求银行投入大量验证资源。

模型监控是在生产环境中持续的性能/质量保证措施。它通常包括评分人群稳定性指数(PSI)报告和评分特征报告。会根据时间段显示人群中的评分分布(新申请或存量账户);特征报告则会显示有预测属性的人群分布。这两个报告都旨在提供评分/特征稳定性信息。如果发现异常,则会采取行动,追踪某项异常是由于信用政策的改变、评分性能的退化,抑或只是生产故障。

三 评分卡开发人员、数据源提供者和评分使用者都有哪些责任?

个人通用评分的开发者最基本的责任当然是确保评分的预测能力和排序能力。评分卡开发者有责任确保模型在迭代时的一致性、原因码的一致性以及和客户概貌的相关性。还应确保评分卡易于投产使用。此外,评分卡的开发者还应掌握最先进的技术和最前沿的技能,用于开发或升级最适应市场需求的模型。

个人通用评分的数据提供者通常是征信机构。他们的职责包括:一是扩大数据覆盖率。这是一个循序渐进的过程。征信机构负责获取贯穿各金融系统的信用活动。它有责任督促所有金融机构上报数据。二是投资基础设施并准备数据。征信机构系统和技术需要庞大的投资——它需要有高容量来处理海量数据;需要足够灵活支持线下信用数据(如账户审核)和即时征信数据请求(如店内申请);需要支持信用报告、平面信用数据、评分、属性和其他数据类型。征信机构有责任准备好基础设施以供投产,还必须准备好对其信息技术基础设施进行极限容量压测试和审查。三是确保输入数据的数据质量。征信机构或者与征信机构有关的代理机构必须建立起一个关于如何报告信用数据的产业指导方针(如美国的Metro2)。它必须有报告项的细节,以供银行根据指导方针上报正确的数据。征信机构也需要建立起审计框架,来管控输入数据的质量。四是确保输出数据的数据质量。这些数据可以是信用报告,信用属性,原始业务条线数据,和其他信用数据类型。征信机构必须建立起一个良好的投产程序和审计框架,以便为其用户(多为金融机构)和评分卡开发者(如费埃哲)提供清洁优质的数据。五是同通用评分提供者和金融机构共同协作,确保各方操作流程协调一致。

而对于通用评分用户而言,尤其是金融机构,他们有责任正确使用征信数据和评分。其中包括对行业评分(如前所述)的调整,以及在属性、定制模型和信贷政策中正确使用信用数据。这样能够确保公平借贷,减少不正确的信用决策,减少客户投诉。一旦授信机构针对某位消费者做出了负面决定,便有义务向其透露原因代码,并且有时还需一并向消费者提供其信用评分和信用报告。

以下是大家需共同履行的一些责任:一是数据安全。评分卡开发者、征信机构和银行应把保护消费者数据安全视为第一要务,必须就消费者数据保护制定可行的方针政策,并且举办内部培训、研讨会等活动,确保其员工充分理解保护消费者数据的重要性。二是消费者教育:数据提供者、评分卡开发者、信用数据/评分用户可以合作制定消费者教育计划。

中国市场正经历着快速的发展和变革。美欧发达市场成功的个人通用评分方法论和系统也适用于中国市场;然而,基于中国国情,我们有如下建议:

首先,更频繁的通用评分再校准和重新开发。对通用评分开发者而言,持续多变的人口特征和不断扩大的信用数据库会对评分卡的有效性和相关性构成挑战。因此,必须建立起一个强劲的监测框架,并一致地监测评分卡在不同客户资产组合中的表现。根据监测结果,信用评分卡的开发者可以决定再校准的时间和范围,并在相对较长的时期间隔内重新开发通用评分。然而,再校准和重新开发必须与原始评分卡保持一致,以便银行投产使用和保证决策一致性。

其次,强劲的评分验证和信用政策再调整。授信机构需要一个定义明确的验证程序和灵活的系统,以快速采用行业评分,并根据评分制定银行政策。这就要求银行准备好适应数据/评分提供者的交付物的变化。银行自有的模型和信用政策也需要频繁的再校准和重新开发。一个完善的行业模型采用和验证框架能够促进授信机构对内部评分和政策的运用。

第三,额外数据源。尽管信用数据在中国发展很快,但是仍有大部分人口仍然没有信用信息,并且这种情况有可能会持续很长时间。这些人大多数是生活在乡村的农民、流动工人、生活在内陆的居民和低收入者。这些人几乎没有任何信用信息,而政策制定者希望金融机构能提供协助相关信息。额外的数据源,例如小额贷款数据、电信数据、水电费账单数据和网络金融数据,对了解这一部分人群的信用信息十分有帮助。因此,只要数据可用,便可基于多种额外数据源开发评分卡。即便是对有征信信息的人,额外的数据源或评分,也有助于大幅提高信用评分的表现,并帮助授信机构提高决策质量。

第四,外部专家经验辅助。很多发达市场和其他发展中市场的优秀实践将有助于中国的数据/评分开发者和银行少走弯路,并加快对数据和模型的开发、验证、采用。一个典型的例子是在发达市场,征信机构和银行有很多基于旧技术的老旧系统,这些系统后来成为采用新数据和模型的阻碍。咨询有国际经验的专家能帮助中国的数据/评分开发者和银行在一开始就建立起正确的通用评分验证、应用、跟踪监控体系。

个人通用评分在美欧发达市场革命性地塑造了消费者金融体系,成为行业标准,释放了巨大的生产力。值此“信用1000”的发布之际,我们衷心地祝愿中国市场能够尽快从这个风险管理黄金标准中获得新的增长动力。最早验证、采用个人通用评分的领先银行,往往会获得巨大的比较优势,“待到山花烂漫时,她在丛中笑”!

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