上傳日期：2019年04月10日 作者：上海騰凱融資租賃有限公司（官網(wǎng)） 來源：admin

風(fēng)險管理是了解、辨識、衡量及控制風(fēng)險的過程，永遠是進行式而非完成式。

一般認為小微是將金融科技與風(fēng)險管理做結(jié)合最為適合的市場。

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( 一 ) 風(fēng)險定價
很多人聽到風(fēng)險定價都覺得那是銀行的事，跟我們租賃沒有關(guān)系。也有很多人跟我說他們對風(fēng)險是零容忍，我會覺得很為難風(fēng)控人員，風(fēng)控不是占卜，風(fēng)險是可以量化的，但不確定性是不行的。

風(fēng)險定價是不違約的借款人一起為那一小部分違約的借款人“埋單”，來支付那部分壞賬損失，本質(zhì)是一種保險制度（全體人支付保費）。所以實務(wù)操作上會面臨的問題就是預(yù)期損失率的設(shè)定，預(yù)期損失率(EL)牽涉了三個數(shù)字。

（1）違約率（PD；Probability of Default）

（2）違約時曝險額（EAD；Exposure at Default）

（3）違約損失（LGD；Loss Given Default）

公式的運用會因為不同的產(chǎn)品跟不同的客群有不同的狀況。其中小微比較特別的是貸后處理相較于大型企業(yè)是比較有著力點，所以曝險是相對低的，再加上結(jié)構(gòu)化設(shè)計，在小微租賃里就會有個特別的現(xiàn)象，違約看似比較高，但反映到最后不良率卻不高。在實務(wù)經(jīng)驗中不同客群、不同產(chǎn)品在預(yù)期損失率也會有不同的展現(xiàn)，譬如平均100萬，跟平均3000萬，會有截然不同的預(yù)期損失的結(jié)構(gòu)組成，但不一定金額愈高的比率就愈小。不同產(chǎn)品也會有不同的結(jié)構(gòu)，以直租為例，直租是違約率低、如果處理設(shè)備順利的話違約損失率也低，所以預(yù)期損失率就會低，但在最后還是有可能因為市場無法接受定價而發(fā)生收益與風(fēng)險不適配，所以在做信用風(fēng)險管理要時時檢視最后收益與風(fēng)險的適配性。
( 二 ) 主觀人為的判斷階段

風(fēng)險治理（governance)有三階段，一是主觀人為的判斷階段，二是用建立量化風(fēng)險模型做客觀的修正，三是檢視風(fēng)險與收益是否適配做預(yù)警管理。小微是個高度依賴人工的產(chǎn)品，所以在組織規(guī)模愈大，人就愈多，就愈難控制一致性，譬如同樣的案子，不同人或甚至相同人在不同時間，可能會有截然不同的決策結(jié)果。就像是剛發(fā)生過空難，人就不自覺的覺得還是搭高鐵吧，雖然我們明知飛機還是最安全的交通工具，概率并不會因為一架飛機掉下來就顯著改變。我們在經(jīng)驗的累積之下每個人都會有一些各自的”風(fēng)險偏好”。人為主觀是很難消除的，如此一來，決策缺乏一致性，就會很難在規(guī)?；笞龊蔑L(fēng)險管理，在一般做大型項目，會用授審會團體決策的方式來減少主觀，但因為缺乏效率所以一般不為小微使用。

所以在小微市場里通常會建立量化風(fēng)險模型來減輕人為主觀的偏誤，也有人質(zhì)疑，沒有量化風(fēng)險模型也能做業(yè)務(wù)吧，我說當(dāng)然。小微企業(yè)是容易穿透的，風(fēng)控相對難度不高，風(fēng)控用手工慢慢做都能做好業(yè)務(wù)的，就是作業(yè)成本高，上規(guī)模不易而己。在未來愈能掌握量化風(fēng)險，就愈有可能在市場上筑起護城河，小微是個高利基、高天花板賽道，但不是有了模型就可以亂做業(yè)務(wù)，線下團隊的搭配是很關(guān)鍵的。線下團隊需要精細化管理、也要更有效率的組織架構(gòu)。譬如很多租賃公司的前中后臺都是是割裂的，但企業(yè)信息的覆蓋從貸前到貸后收回的全過程，具備高度的統(tǒng)一性，但租賃公司組織設(shè)計卻通常不是如此這就會造成企業(yè)信息傳遞被人為的割裂，這樣的組織架構(gòu)就會缺乏效率。但缺乏效率也能做小微，就是作業(yè)成本高而己，小微的痛點就是作業(yè)成本。

( 三 ) 建立量化風(fēng)險模型

小微是高度信息不對稱的市場，所以建立量化風(fēng)險模型，目的是減少信息不對稱的影響，它的原理是根據(jù)風(fēng)控授信原則，藉由量化及質(zhì)化因子之分析，評估并預(yù)測客戶違約風(fēng)險的系統(tǒng)化方法，并將資產(chǎn)做分級定價做資產(chǎn)組合管理，建立第一層篩選網(wǎng)，并將線下團隊標準化風(fēng)控流程建立第二層篩選、將金融科技與量化風(fēng)險管理做結(jié)合，這樣更有利于上規(guī)模后的管理，有利于資產(chǎn)擴張，減少對人力資源的依賴。

也有人質(zhì)疑模型的有效性要到多少才可使用，其實量化風(fēng)險模型的原理是用過去推估未來，都會有一定的局限性的，所以雖然以KMV模型為例，是假設(shè)資產(chǎn)變化是對數(shù)正態(tài)分布，在現(xiàn)實世界不總是會像假設(shè)理論一樣的完美。但我們運用量化模型的目的是減少信息不對稱，也就是違約概率在原始設(shè)定時所產(chǎn)生的偏差。TOB的業(yè)務(wù)跟TOC不同，線上審批完全取代線下是很難的，它不僅是小額分散跟大數(shù)法則就能解決的，除非有場景，或是有全面性的數(shù)據(jù)沉淀，譬如某家小微企業(yè)的所有經(jīng)營活動數(shù)據(jù)都在淘寶上，那么或許可以側(cè)寫出經(jīng)營狀況，但如果只是某一條產(chǎn)業(yè)鏈的交易數(shù)據(jù)沉淀，那難度就會比較大，所以在實務(wù)上，線上跟線下都是要并行的。

也有人問我，到底要有多少樣本數(shù)才能夠使用風(fēng)險模型。其實樣本永遠都會不夠，就像現(xiàn)實世界永遠無法如理論一般的呈現(xiàn)正態(tài)分布，但模型要先建立，才能將信息數(shù)字化與決策流程數(shù)位化，沉淀下來的數(shù)字才能有好的質(zhì)量，才能使用量化分析持續(xù)的做客觀修正，建構(gòu)優(yōu)質(zhì)的模型。如果空有大量的樣本數(shù)，反而會陷入紛亂雜沓而無法作為。在TOB領(lǐng)域，科技協(xié)助我們做風(fēng)險管理，但科技無法100%代替人工，所以線上與線下并行的過程中，永遠都是線上與線下的比例在做動態(tài)的調(diào)