風(fēng)險評估過程中，如果數(shù)據(jù)緯度不全，高相關(guān)數(shù)據(jù)沒有被考慮進(jìn)來，對風(fēng)控模型是一個大的風(fēng)險。信用風(fēng)險評估模型缺少了重要風(fēng)險因素的輸入，其評估結(jié)果的偏離度就會較大，評估結(jié)果失效的可能性就很大。
3.風(fēng)險定價不夠精細(xì)
量化風(fēng)險管理的一個核心是風(fēng)險定價，根據(jù)銀行自身的風(fēng)險偏好來對資產(chǎn)進(jìn)行定價，高風(fēng)險資產(chǎn)定價較高，低風(fēng)險產(chǎn)品定價較低，根據(jù)風(fēng)險高低來制定資產(chǎn)收益，RBP（基于風(fēng)險定價）已經(jīng)成為主流。
大多數(shù)銀行過于保守，不愿意容忍較高的逾期率和不良率，對于所有信貸產(chǎn)品都一視同仁，嚴(yán)格控制逾期率和不良率水，一旦過高，立即縮緊信貸政策，嚴(yán)格控制貸款規(guī)模。復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和風(fēng)險場景，以及缺少全面數(shù)據(jù)，讓風(fēng)險管理專家更加謹(jǐn)慎對待風(fēng)險管理，誤殺率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于漏放率。
實際上，不同風(fēng)險的產(chǎn)品應(yīng)該有不同的信貸風(fēng)險控制指標(biāo)，高收益的產(chǎn)品，其不良率應(yīng)該比低風(fēng)險的產(chǎn)品要高。例如利率為12%的小額信貸就可以容忍3%左右的不良貸款率，其利差收益完全可以覆蓋不良貸款。對于風(fēng)險較低的消費信貸，其不良貸款率也可以適當(dāng)放開。在逾期和不良貸款管理中，應(yīng)該按照風(fēng)險覆蓋程度細(xì)化資產(chǎn)定價，不能采用統(tǒng)一的風(fēng)險偏好，這樣才能支持消費貸款，依據(jù)風(fēng)險水平，提供精細(xì)化信貸產(chǎn)品。
4.風(fēng)險模型的自我學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)的實時性
量化風(fēng)險成為主流風(fēng)險管理方式之后，銀行也在思考風(fēng)險評估模型的科學(xué)性。影響信用風(fēng)險管理的因素很多，除了客戶自身的還款能力和還款意愿，還有惡意欺詐、外界經(jīng)濟(jì)環(huán)境、黑天鵝事件等不可預(yù)見的因素。信用風(fēng)險的評估完全依賴風(fēng)控模型將會產(chǎn)生另外一個風(fēng)險，就是模型自身學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)實效性。
好的風(fēng)控模型需要具有自我學(xué)習(xí)能力，可以依據(jù)輸入數(shù)據(jù)來修正模型，另外模型的抗干擾能力也需要較強，避免大量噪聲數(shù)據(jù)干擾計算結(jié)果。具有自我學(xué)習(xí)能力的模型可以適應(yīng)外部多種因素的變化，同時也可以自身迭代提高，抵抗外界噪音干擾。
實時有效的數(shù)據(jù)對于風(fēng)險評估結(jié)果影響也很大，數(shù)據(jù)是有時間價值的，滯后的數(shù)據(jù)會影響評估結(jié)果，不能反映實時風(fēng)險變化情況。實時的數(shù)據(jù)錄入和動態(tài)信用風(fēng)險評估現(xiàn)在對銀行是一個巨大的挑戰(zhàn)，一個月進(jìn)行一次的風(fēng)險評估并不能實時反映信用風(fēng)險變化情況，銀行需要找到一個好的方法來建立動態(tài)風(fēng)險視圖，不僅僅是信用風(fēng)險管理，其他的風(fēng)險管理方法也要向?qū)崟r數(shù)據(jù)錄入和風(fēng)險實時評價方向轉(zhuǎn)變。
5.外部風(fēng)險來源的多樣化
現(xiàn)在的信貸市場，不再是銀行一家的市場?；ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)的崛起，讓客戶更加容易獲得貸款，同時也加大了銀行管理信貸風(fēng)險的難度。
例如一個客戶在銀行環(huán)境內(nèi)部授信額度是10萬，但是其在外面的互聯(lián)網(wǎng)金融公司、典當(dāng)行、民間借貸機構(gòu)，都有借貸行為，可能總計借貸規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過10萬元?？蛻舻母哳~借貸增加了違約風(fēng)險，這些不在金融企業(yè)內(nèi)部的借貸行為，銀行無法了解，也無法實施有效的信貸風(fēng)險管理。
信貸環(huán)境的復(fù)雜給銀行信貸風(fēng)險管理帶來的較大挑戰(zhàn)，客戶信貸信息分散和孤立，造成了外部風(fēng)險來源的多樣化，銀行需要尋找一種方式來打破這種信息不對稱，購買外部信貸數(shù)據(jù)可以解決這個問題，但信貸數(shù)據(jù)的覆蓋率也是一個較大的挑戰(zhàn)。
2015年互聯(lián)金融出現(xiàn)了井噴式的發(fā)展，行業(yè)貸款規(guī)模已經(jīng)突破1萬億元，同時幾個大的案件也將互聯(lián)網(wǎng)金融推到了風(fēng)口。相對于傳統(tǒng)金融來講，互聯(lián)金融面對的客戶風(fēng)險較高，其風(fēng)控面臨的挑戰(zhàn)更大，對數(shù)據(jù)風(fēng)控對要求就會更高。
三、互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的風(fēng)控挑戰(zhàn)
中國的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)愿意從美國挖一些風(fēng)控人才來提高自身風(fēng)控水平。但是美國的征信環(huán)境比中國簡單，很多信息可以拿得到，美國已經(jīng)是一個成熟的信用社會，復(fù)雜的欺詐場景和復(fù)雜的信用風(fēng)險場景不多。很多風(fēng)控模型到了中國之后并不適合，因此很多中國領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)金融公司并沒有采用美國的風(fēng)控模型，大多是自己開發(fā)風(fēng)控模型。中國目前互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控環(huán)境和東歐的信用環(huán)境相似，東歐的一些征信公司在中國很有市場就是這個原因。中國互聯(lián)網(wǎng)金融公司在信貸風(fēng)險管理方面面臨的挑戰(zhàn)如下。
1.客戶風(fēng)險較高
傳統(tǒng)金融主要服務(wù)70%左右的客戶，他們共同的特征就是還款能力強或者背景好。其他的客戶包括中小企業(yè)和收入較低的白領(lǐng)、藍(lán)領(lǐng)客戶，銀行不愿為他們提供服務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)金融公司主要為這些客戶提供短期貸款、過橋貸款、消費貸款、發(fā)薪日貸款等。