劉曉春

信用風險管理無疑是銀行等信貸類金融機構(gòu)最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，這個環(huán)節(jié)打通了，就打開了信貸業(yè)務(wù)的康莊大道。各類金融科技都希望在這方面取得突破，包括大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等，甚至元宇宙和ChatGPT。然而，各類技術(shù)的客戶畫像、風控模型等，基本上是以信用風險評估替代了信用風險管理，或者說是以信用風險評估混淆了信用風險管理。

應(yīng)該說，以客戶精準畫像為基礎(chǔ)的風險評估模型，在以大數(shù)法則為風險管理基礎(chǔ)的標準化消費信貸、小微企業(yè)信貸領(lǐng)域取得了巨大成功，尤其是全線上閉環(huán)場景下的信貸業(yè)務(wù)更是可圈可點。但是，一旦脫離全線上、全閉環(huán)場景，線上的貸后管理手段則無用武之地，單純依賴傳統(tǒng)精準客戶畫像的風險評估模式就捉襟見肘。一些網(wǎng)上銀行借助衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取客戶實時生產(chǎn)信息和種植信息，強化信貸資金應(yīng)用的管理，無意中突破了傳統(tǒng)精準客戶畫像以風險評估代替風險管理的局限，走上了真正的風險管理之路。

人工智能風控有局限性

信用風險評估，一般指貸款發(fā)放前對借款人或信貸項目的還款風險進行評估，包括借款人的還款意愿、還款能力和貸款用途風險等?，F(xiàn)在人工智能風控模型基本上是對借款人還款意愿和還款能力的評估，側(cè)重點還是在還款意愿及信用記錄，幾乎沒有對貸款用途風險的評估。還款能力，換一個角度，也就是確定合適的授信額度。還款意愿和還款能力是信用風險評估的最基本內(nèi)容，但不是信用風險評估的全部內(nèi)容。

單純從理論上說，還款能力評估應(yīng)該包括貸款用途風險的評估。但現(xiàn)實中，情況比較復(fù)雜。銀行通常會把貸款用途的風險評估和借款人綜合還款能力的評估區(qū)分開來。貸款用途風險評估是第一性的，綜合還款能力評估是第二性的。貸款用途風險，首先是貸款用途是否合法合規(guī)，如貸款用途是販毒、賭博等，即不合法；如企業(yè)流動資金貸款用于房地產(chǎn)投資、貸款投資股市等，則是不合規(guī)。貸款用途不合法、不合規(guī)，借款人信用記錄再好、綜合還款能力再強，都不能貸款。其次是對于借款人而言，貸款用途的合理性。比如，過多的原材料儲備是否合理、新的投資是否超出借款人的經(jīng)營管理能力等。再次是該筆貸款運用的投入產(chǎn)出效益。一般而言，只有貸款應(yīng)用本身產(chǎn)生的效益足夠還本付息，該筆貸款才是安全的，綜合還款能力一般情況下只是加分項。

通道業(yè)務(wù)流行時期曾有一筆業(yè)務(wù)，銀行理財資金通過信托作為優(yōu)先級，一家著名的民營企業(yè)出資作為劣后級，設(shè)立特殊目的公司，經(jīng)QDII（合格境內(nèi)機構(gòu)投資者）渠道向特定人士購買其持有的該民營企業(yè)在香港發(fā)行的股票。業(yè)務(wù)已經(jīng)通過了各項調(diào)查和審查環(huán)節(jié)，等待最后的審批。審核了調(diào)查報告和審查報告后，我找相關(guān)人員就這筆業(yè)務(wù)問一些問題。

首先，QDII單筆是否可以這么大金額？是否可以單筆只投資一只股票？這是希望知道QDII的基本規(guī)則。其次，新成立的特殊目的公司與這家民營企業(yè)是否是一致行動人？如果說不是，但實際是，在中國香港應(yīng)該是違法了；如果是，這次通過QDII要購買的股票占該企業(yè)發(fā)行量的20%多，企業(yè)實控人持有70%多，市場上在流通的股票就只剩1%-2%左右，那意味著企業(yè)是要退市了。從當時的兩份報告來看，沒有哪處顯示該企業(yè)要退市。報告中也沒有說明向特定持有人購買這些股票的必要性和可行性。

此外，如果到期企業(yè)不能還款怎么辦？當時的工作人員說，可以把股票拋掉，中國香港市場隨時可以拋。但是，這只股票平時交易頻率不高，交易量大概就是發(fā)行量的1%左右，如果突然拋出20%多，誰接盤？股價能承受住嗎？工作人員又說，還有實控人無限責任擔保。我問，實控人憑什么擔保呢？工作人員回答，他們持有70%多股票，價值遠遠超過我們的出資。我說，我們20%多都拋不出去，他70%多能拋出去？因為業(yè)務(wù)邏輯說不通，所以我否決了這筆業(yè)務(wù)。幾個月以后，該股票被做空，股價一天之內(nèi)跌去98%以上。

雖然許多消費信貸、小微企業(yè)貸款可以應(yīng)用大數(shù)法則標準化評估風險和審批貸款，但對一些特殊用途的貸款還是需要一些特殊的風險審查。圖/視覺中國

這筆業(yè)務(wù)，單純看企業(yè)是當時的明星企業(yè)，報表反映企業(yè)效益很好，信用記錄良好；有當時估價足值的質(zhì)押品和保證擔保；作為通道業(yè)務(wù)，也符合當時的規(guī)則。然而，穿透業(yè)務(wù)表象，款項用途在邏輯上說不通。我的推論是，企業(yè)當初上市與那些特定持有人簽有抽屜協(xié)議，約定在一定期限后，在一定價格以上持有人可以在市場上出售股票，否則發(fā)行人必須按此價格回購股票。現(xiàn)在對賭的抽屜協(xié)議到期了，股票市場價格沒有到協(xié)議的價格以上，也沒有接盤人，發(fā)行人必須履行抽屜協(xié)議。但發(fā)行人肯定不能直接回購如此多的股票，否則會觸發(fā)退市機制，于是便有了這種業(yè)務(wù)模式。上市需要與特定投資人簽署這類抽屜協(xié)議，是因為發(fā)行人希望達到一定的市值，但市場并不認可，所以找來這類特定投資人抬升發(fā)行價，并維持市值。股票上市后，沒有交易量，甚至需要靠所謂的市值管理花錢來維持股價，就充分說明了問題。這樣的上市方式，不僅沒給企業(yè)帶來經(jīng)營優(yōu)勢，實際上是害了一家正常經(jīng)營的企業(yè)。類似這家企業(yè)這樣的上市方式，前些年在A股市場和H股市場數(shù)量不少，是股市不健康的因素之一，說來話長，暫且按下不表。

借款用途需要專門的風險評估

必須對借款用途進行專門的風險評估，不僅發(fā)生在對公業(yè)務(wù)領(lǐng)域，零售業(yè)務(wù)和小微企業(yè)業(yè)務(wù)也是需要關(guān)注的。零售業(yè)務(wù)和小微企業(yè)業(yè)務(wù)的不同貸款產(chǎn)品的不同準入要求，許多就是針對借款不同用途而設(shè)定的。現(xiàn)在來看，雖然許多消費信貸、小微企業(yè)貸款可以應(yīng)用大數(shù)法則標準化評估風險和審批貸款，但對一些特殊用途的貸款還是需要一些特殊的風險審查。比如按揭貸款，實際上可以分為兩種，現(xiàn)房按揭貸款和期房按揭貸款。期房按揭貸款，除了現(xiàn)房按揭貸款需要評估的風險，還應(yīng)該評估開發(fā)商按期交房的風險。

信貸風險評估并不等于信貸決策。信貸決策要根據(jù)信貸風險評估所呈現(xiàn)的風險狀態(tài)和可能，確定貸與不貸；如果貸，則要確定合適的貸款金額、期限結(jié)構(gòu)和利率結(jié)構(gòu)，還要確定貸款方式和風險控制方式，為貸后風險管理提供依據(jù)和措施。以期房按揭貸款為例，開發(fā)商的實力再強大，信用記錄再優(yōu)秀，不能按時交房的風險是存在的，在貸款保障措施中就必須確定開發(fā)商的責任，以及當出現(xiàn)不能按時交房甚至發(fā)生爛尾的情況下，如何確保購房者的權(quán)益和銀行貸款的安全。目前按揭貸款模式，沒有區(qū)分現(xiàn)房按揭和期房按揭，不僅風險評估缺失一個環(huán)節(jié)，貸款決策中自然就少了必要的風險控制措施，為貸后的風險管理埋下了隱患。

前段時間，與一位企業(yè)家交流。他最初開食品廠，以后依次做過工程承包、出租工程設(shè)備、代理國外著名品牌運輸車銷售。隨著中國運輸車制造水平的提升，國外品牌不那么容易銷售了。為了維持銷售業(yè)績，他開辦了小貸公司為購車者提供貸款。發(fā)現(xiàn)小貸公司滿足不了需求，又開辦擔保公司，為購車者向銀行貸款提供擔保。可以看到，他是在逐步往食物鏈頂端發(fā)展。

因為疫情，物流業(yè)受到重創(chuàng)，許多運輸戶還不了貸款，他的擔保公司必須履行擔保責任，最后他自己成了失信人員。他的公司有專門的風險管理人員，但是水平一般。

從他的敘述中可以感到，他做這項業(yè)務(wù)并不是盲目的，他是在自己熟悉的領(lǐng)域發(fā)展業(yè)務(wù)。他曾經(jīng)也進入乘用車領(lǐng)域，為購車者提供貸款或擔保。因為那個領(lǐng)域市場比運輸車市場大。但很快就發(fā)現(xiàn)，雖然都是賣車，卻各有各的套路，他把握不住乘用車領(lǐng)域的潛規(guī)則，于是很快就退回自己熟悉的運輸車領(lǐng)域。他還做過P2P，也很快退出了。但熟悉運輸車領(lǐng)域，并不等于他就能做好運輸車領(lǐng)域的金融業(yè)務(wù)。在提供擔保前，他做了客戶的信用風險評估，但在提供擔保時可能并沒有在合同中安排反擔保措施，也沒有明確當他履行擔保責任后該擁有的債權(quán)主張方式。當他履行擔保責任后，繞過法律程序，用傳統(tǒng)民間的方式粗暴主張債權(quán)，結(jié)果輸了官司。

兩個案例雖然不是貸款業(yè)務(wù)，但性質(zhì)與貸款一樣。由案例可見，資金有不同用途，不同用途有不同風險，需要進行專業(yè)的評估與預(yù)測，以確定不同的信貸方案和風控措施。而不同風控措施本身又需要進行專業(yè)的風險評估，比如不同的擔保方式、不同的抵押物、不同的質(zhì)押物和質(zhì)押方式等，并在評估基礎(chǔ)上確定具體的約束安排。這些都遠遠超出客戶畫像的范圍。這是銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，對公業(yè)務(wù)領(lǐng)域進展不盡如人意的關(guān)鍵所在。一方面，廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)，是風險管理的必然方向；另一方面，現(xiàn)有技術(shù)還不能滿足這類需求，更重要的是在應(yīng)用技術(shù)中對業(yè)務(wù)和技術(shù)兩端都沒有深刻的洞察。方法上，必須突破客戶畫像的思維局限，技術(shù)應(yīng)用要貫穿信用風險管理全過程。技術(shù)上，要突破單一技術(shù)的局限，綜合應(yīng)用不同功能的人工智能技術(shù)解決不同信用風險管理環(huán)節(jié)的不同需求。

深刻理解技術(shù)的適配性

科學的新發(fā)現(xiàn)、技術(shù)的新發(fā)明，所謂從零到一固然重要，但技術(shù)實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用，同樣是非常重要的，這是另一個領(lǐng)域的從零到一。一項新發(fā)現(xiàn)、新發(fā)明，導致一系列科學理論和科學技術(shù)的革命，是一到十甚至更多，然而這只是科學研究領(lǐng)域的一到十，并不等于實現(xiàn)了商業(yè)化應(yīng)用。一項科學技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用，即科技應(yīng)用的創(chuàng)新，與科學研究既有關(guān)，又無關(guān)。有關(guān)是需要對這項技術(shù)有深入的認識，并有應(yīng)用的能力；無關(guān)是這時更需要對社會領(lǐng)域，比如生產(chǎn)、商業(yè)模式、金融業(yè)務(wù)規(guī)律的深刻認識，有能力遵循商業(yè)規(guī)律將技術(shù)應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)中去。當然，科技應(yīng)用的創(chuàng)新，反過來可以促進科學技術(shù)的繼續(xù)創(chuàng)新、改進與提高。

任何技術(shù)創(chuàng)新，應(yīng)用的空間可能都是無限的，但每項技術(shù)都有自己的特點，也必然有自身的能力邊界和局限。再先進的技術(shù)都不可能替代之前的所有技術(shù)。不同技術(shù)路徑的人工智能，都有各自適用的范圍。所以，對一項新技術(shù)，一方面要打開思路，大膽創(chuàng)新應(yīng)用，另一方面更要深刻理解技術(shù)的特點和不同業(yè)務(wù)特點的適配性，以期達到有效創(chuàng)新應(yīng)用的效果。

ChatGPT是人工智能技術(shù)的重大突破，為人工智能的廣泛應(yīng)用帶來了極大的想象空間。作為自然語言處理技術(shù)，它通過深度學習找到了詞語間的相關(guān)性，但這并不說明它知道了真實世界事物間的因果關(guān)系。在信用風險管理中，業(yè)務(wù)邏輯、信貸項目的投入產(chǎn)出風險、抵質(zhì)押品風險等，作為通用語言模型可能可以做一些信息收集等輔助工作，但做不了實質(zhì)性的評審與管理工作。這不是一句“只要有足夠數(shù)據(jù)它就能深度學習”能搪塞的。這只是未來時的表述，可能需要自然語言處理技術(shù)之外的技術(shù)路徑來解決，科學家們還需努力。更何況，即使目前的人工智能技術(shù)真的在技術(shù)上能解決所有業(yè)務(wù)問題，還有一個效益和效率問題。

人工智能技術(shù)在信用風險管理中應(yīng)用還必須解決的難點是：一是評估結(jié)果和決策結(jié)果是確定正確的，不可以是模棱兩可甚至有誤導性；二是模型必須是可檢驗和可解釋的；三是模型應(yīng)用的結(jié)果是可以追責的。如果不能做到這三條，風險將比不應(yīng)用人工智能更大。其中不僅有技術(shù)本身可能存在的風險，更重要的是，一旦不可追責，會引發(fā)道德風險。

總的來說，信用風險管理需要廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)，但不同環(huán)節(jié)、不同階段的操作，需要應(yīng)用不同的人工智能技術(shù)?；ヂ?lián)網(wǎng)銀行應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)核實貸款農(nóng)戶農(nóng)作物種植和生長情況，就是很好的例子。如沒有成熟的技術(shù)，也不必勉強為之。技術(shù)是人發(fā)明的，也是人應(yīng)用的，技術(shù)的有效應(yīng)用，更需要與人的作用無縫對接。只有這樣，才能真正做好信用風險管理工作。

（作者為上海新金融研究院副院長；編輯：張威、袁滿）