论“信贷工厂”的运作模式精髓

“信贷工厂”模式立足于为中小企业客户提供全方位的金融服务,以实现银行、企业双方价值最大化为目标,通过模式创新精简业务流程,降低中小企业进入门槛和简化中小企业授信审批流程,通过“流程银行”提升业务运作效率,差别化的风险管理政策和专人负责机制,满足了银行控制风险的需要,更为重要的是有效满足了中小企业的融资需求。该模式在充分探讨中小企业特点的基础上,创造性的改造了银行的传统授信体制和授信流程,创造“流程银行”,为有效解决存在于世界范围内的中小企业融资瓶颈提供了一种途径。从银行角度分析,“信贷工厂”的前世今生如何?我们如何科学地打开“信贷工厂”这扇窗,透视此种信贷技术背后蕴含的风控逻辑?

一、“信贷工厂”的前世今生

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“灵感”闪现:“信贷工厂”的设计理念

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如图所示,“信贷工厂”模式从引入到实践,一般需要经过“三部曲”,即设计规划、组织筹备和验收通过三个阶段。“信贷工厂”模式起源于海外,即新加坡“淡马锡”模式。“信贷工厂”(Credit factory)模式是由新加坡淡马锡控股有限公司(Temasek Holding)研发的一种标准化的、以工厂流水线形式进行的针对中小企业的贷款发放方式。

该方式能够以最高的效率和最快的速度为中小企业提供资金融通,由于是工厂化的流水线作业形式,实现了中小企业贷款融资的批量化生产。新加坡淡马锡“信贷工厂”模式立足于模式创新、产品创新和机制创新,完善信贷审批构架,通过成熟的技术评估体系,提高风险控制水平,提升贷前资料审查效率和创新贷款抵押担保机制,实行信贷经理专人专项,批量生产中小企业贷款,信贷审批的各个流程在同一“流水线”项下产生规模生产效益,连同政府协同效应,共同提高了中小企业批量贷款融资效率。

“信贷工厂”模式吸收借鉴了全球主流银行中小微企业业务的大量经验,并结合其在印尼人民银行中小微企业业务中的实践,创新地对中小企业业务进行了改造。针对小额信贷额度小、频次高等特点,海外金融机构通过标准化、流程化和批量化的业务操作,开发了“信贷工厂”模式。其核心理念是“以客户为中心,以市场为导向”,强调“收益覆盖风险及成本”和“尽职者免责、失职者问责”的理念。通过对相似信贷产品、环节中涉及的内容进行标准化设计,达到信贷流程的简化管理。

同时,每一环节都建立专门的业务运作机制并有专人操作,通过实行类别化的风险管理政策实现信贷业务各环节时间的缩短,提高信贷运作效率,满足客户融资需求和银行控制风险的双重需要,使得商业银行在风险可控的前提下为中小企业降低准入门槛。通过对模式、产品和机制的创新,新加坡在“信贷工厂”模式的推行和运用中帮助其中小企业在很大程度上缓解了融资难的问题。在整体金融资源不变的情况下,“信贷工厂”模式以高效、简便的方式带动有效资源流向了急需金融资源的中小企业。

基于“信贷工厂”模式的创新机制和创新效应,新加坡在实际运用中收到了很好的经济效应和社会效应,中小企业有效贷款融资显著提高,在整体金融资源未有增量的前提下,有效资源在以更便利和高效的方式流向了急需金融资源的中小企业,实现了社会整体金融资源的有效配置,提高了社会效益。淡马锡控股公司的子公司富登金融控股有限公司(Fullerton Financial Holding)通过旗下的子公司不断实践和完善这种方式,实现了在新加坡的成功运用。新加坡淡马锡“信贷工厂”模式在新加坡的成功运用,为世界中小企业融资难的问题找到了一种新的解决方式。同时,淡马锡公司还以战略投资者的身份将此新模式传递给其世界范围内的合作伙伴,使“信贷工厂”模式的有效性在更广的范围内得到了验证。

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全球“开花”:“信贷工厂”从风靡海外到本土实践

经过全球金融机构的不断修正和优化,国际上具有代表性的信贷工厂模式的主要包括:新加坡淡马锡、德国国际项目咨询公司(IPC)、美国富国银行等,国内则以商业银行、金融科技公司等为代表。在中国,商业银行在本世纪初开始引入信贷工厂模式。根据公开资料显示,2007年,中国建设银行通过其战略投资者淡马锡,引入信贷工厂并率先在镇江分行开展试点,随后将此模式推广至全国。2010年,中国银行借鉴淡马锡模式在浙江金华、福建泉州进行试点。此外,一些中小型银行,如民生银行、杭州银行、济宁银行等也进行了信贷工厂模式的实践。在风险管理领域,信贷工厂这一流程模式,在海外经历多年的实践后,逐渐发展成一套成熟的体系,从流程化的信贷工厂1.0升级至智能化的2.0模式(信贷工场),目前,信贷工厂已经被中国的普惠金融从业者所采纳,成为推动普惠金融资产规模化的一大利器。如图所示,“信贷工厂模式”,突出“流水线”运作和专业化的分工,是商业银行根据中小企业信贷特点,像工厂制造标准化产品一样对信贷业务进行批量化处理。具体而言,就是银行以“流水线”作业方式处理中小企业的贷款申请、审批、发放和风险控制,将中小企业信贷业务划分为营销、销售、业务申报、审批、支用、客户维护和贷后管理等环节,就像工厂流水线一样,每个生产流程都有专人负责,批量发放、批量生产,随时监控并及时预警,并对问题贷款采取软回收、信用恢复或者清收处置等手段。

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二、信贷风控:作为技术流派的“信贷工厂”的风控逻辑及其精髓

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风险架构的变革:从“三位一体”演变为“五位一体”

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传统风控的风险架构

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如图所示,在传统风控模式下,商业银行的统一授信业务主要采取“三位一体”的风险架构,即客户准入、授信审批和贷后管理。“三位一体”授信决策机制是为在机制上杜绝“反程序、倒程序”操作建立起“独立尽职调查、民主风险评审、严格决策纪律”制约下的问责审批制。该机制的建立无疑对科学决策、控制风险、提高授信资产质量、防范道德风险发挥了积极的促进作用。

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信贷工厂的“五位一体”风险架构

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如图所示,“信贷工厂”的信贷模式下,商业银行的风险架构做了积极的调整,形成了具有特色的“五位一体”风险架构,即情景分析、客户准入、授信审批、预警与反欺诈和资产组合管理。“信贷工厂”在客户准入方面,强调针对产业集群客户的“情景化分析”,提高信贷客户准入的效率,突出场景化风险控制,是未来信贷技术的发展趋势。例如,大数据风控技术就非常注重场景化的情景分析。

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“信贷工厂”模式风险防范方法:全流程看信贷资源的分配

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如图所示,“信贷工厂”模式在信贷流程资源的分配上做了重大变革。在贷前计划阶段,“信贷工厂”在信贷流程资源分配的占比上由15%上调为40%,权重最大,突出对信贷客户的甄选分析,具体的风险防范方法包括:行业、集群的情景分析,目标市场的定义和组成,风险承受的标准和组合管理等内容。在“营销-审批”的操作环节,“信贷工厂”模式在信贷流程资源分配方面由传统信贷的75%下降为25%,权重最低,突出了审批效率的原则,以更好地满足中小企业融资的“短、频、急”的需求特征,具体的风险防范方法包括:客户服务为中心,信贷流程快速简明,以工具辅助体现清楚、透明的标准,前、中、后台的资源配置模型预算等内容。在授后监控方面,“信贷工厂”在信贷流程资源分配的占比上由10%上调为35%,权重位列第二,改善了传统信贷“重贷轻管”的弊端,主要的风险防范方法包括流程业绩考核和不良资产监控。

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“信贷工厂”的授后风控精义:从“重贷轻管”到“重贷重管”

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关于“重贷轻管”的思考

贷后管理是贷款三查制度(贷前调查、贷时审查、贷后检查)的重要环节,也是构成贷款风险全程控制体系的重要组成部分。但相对而言,贷后管理却长期得不到应有的重视,甚至被忽视,使得贷款内风险不能被及时发现,错失采取主动的时机。贷后管理工作中存在问题,在某种程度上会加大信贷资产出现风险的几率,这就对贷后管理工作提出了更高的要求。贷后管理环节薄弱产生的原因主要来自四方面:

一是“重贷款发放、轻贷后管理”的思想观念根深蒂固。贷款收益是在贷款发放时确认,而贷款损失则要到损失实际发生后才确认,造成银行注重加大贷款投放,拓展新的客户资源,这能带来显著的当期收益,业绩明显,信贷人员也能得到相应的奖励。而贷款发放后,监管难度大,耗费精力大,实际收益不明显,又怕得罪客户,不敢管,且认为落实了第二还款来源,主观上怠于贷后管理,这些都是导致思想上重贷轻管的原因。

二是贷后管理制度不完善,人力投入不足。审查,相对而言,贷后管理制度乏善可陈,没有建立从上到下完整有效的贷后管理岗位,贷后管理责任难以落实。日常贷后管理工作由客户经理承担,而客户经理面对日益增长的存贷款任务,已力不从心,更别说贷后管理工作了,这使得贷后管理工作常常流于形式,起不到控制风险的作用。

三是监督不完善,贷后管理工作外强内弱。贷后管理作为信贷管理的一项基础性工作,监督检查必不可少。尽管对贷后管理工作进行的点多、面广、频率高,但往往是检查次数多、质量低,频率高、效率低,重检查、轻整改,重形式、轻内容。监督工作流于形式,对贷后管理工作内容的完整性、工作的规范性缺乏有效的监督机制,部分问题屡查屡犯,监督工作形同虚设,监督效率大打折扣,不能很好实现通过检查,整改提高的目的,监督作用弱化。

四是信贷人员素质参差不齐。信贷人员的素质包括业务能力素质和道德素质两方面,一方面相关经济、金融、法律法规的知识不足,缺乏分析能力和判断能力,不能有效的识别风险。另一方面,一些客户经理责任心不强,为个人利益而隐瞒贷后管理中发现的重要信息,从而加大了贷款风险。对于当前各金融机构普遍存在的“重贷轻管”现象,应从主观思想意识到实际操作进行改正,正确认识什么是真正的贷后管理,真正做到“三分贷、七分管”,防范风险于未然。

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信贷工厂:“重贷重管”的深度风险管控

第一项风控举措:贷后管理。“信贷工厂”的贷后管理主要环节包括:客户回访、资料收集分析、贷后检查、收贷收息等工作,主要是通过客户回访掌握企业及实际控制人最新状况,收集或更新客户财务报表等贷后资料,现场查看客户生产、经营状况、担保状况,按时收贷收息,同时发现和分析各类风险信号。如发现负面情况或预警信息,及时向预警人员报告。商业银行在贷后管理中需要关注的风险点:高度关注企业非财务信息,企业及实际控制人资信变动情况、企业水、电、气变动情况,纳税额变动情况、结算量变动情况、企业应付账款支付及应收账款回收的及时性;企业供销合同的变动情况;企业上下游客户的实力、信誉和双方业务往来的稳定性、分红情况变动等方面。在贷后管理的频率方面,商业银行需要根据企业的风险分类进行动态调整,进而掌握企业的风险状况。

第二项风控举措:预警。

信贷预警是银行通过预警信号的采集、分析和处理,在客户违约前主动识别问题客户,并根据问题客户风险严重程度采取相应措施的过程。商业银行通过制定心道预警参数指标,将预警指标分为红色和黄色,开展实时监控。银行通过整合风险平台(IRM)统一加工,触发后送公司金融贷后管理系统,由客户经理、预警人员等进行处理。客户经理在贷后管理过程中,及时发现预警指标触发情况,主动报告,主动控制和化解风险。同时,根据预警提示,及时完成预警调查、触发原因分析并反馈,实施相应的预警处理策略,防范授信风险。如图所示,商业银行的贷款预警包括企业及所有者品格风险指标、企业营运风险指标、财务风险指标、企业账户交易信息风险指标、抵质押品风险指标、宏观经济等维度。

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第三项风控举措:资金监控。在信贷工厂模式下,商业银行授后管理应加强对授信客户信贷资金流向的监控,确保信贷资金使用合规,将客户结算资金纳入监控,提高对企业经营状态与现金流量的识别和掌握能力。贷款受托支付资金严格执行T+0支付规定,如客观原因不能当天支付的,应在下一个工作日完成支付;固定资产贷款严禁用于《国家产业结构调整目录》明确为限制性和淘汰性的行业和项目,严禁用于禁止支持的行业和重复建设的项目,严禁挪用;流动资金贷款不得用于固定资产、股权等投资,不得用于国家禁止生产、经营的领域和用途,严禁挪用;贷款不得用于其他违反国家法律法规、监管规定和政策的用途。(如股本权益性投资,楼市、股市、期货、基金、保证金、理财等)。

第四项风控举措:软回收。

“软回收”,属于信贷工厂模式的创新性风控技术,是商业银行对客户即将到期以及未在约定期限内归还我行授信本息的授信进行善意提醒、催收,并对客户还款意愿和还款能力进行核实和判断的过程。商业银行根据与客户沟通的情况对客户的还款能力与还款意愿进行判断:对可以采取软回收形式收回的逾期授信,应与客户约定履约时间并按时收回;软回收最长期限为授信逾期后30天(含),对确认无法以软回收形式收回的逾期授信,经部门风险官同意,应提前终止软回收,并及时移交信用恢复或授信执行部门。

第五项风控举措:信用恢复。“信用恢复”,也是信贷工厂模式的创新性风控技术,是商业银行对于授信已逾期或可能逾期,但有着良好合作意愿、可维持生存并能够扭转困难的客户,采取重组、变更授信条件等双方均能接受的可行性方案,使银行收益充分覆盖风险,不受损失的快速而主动的恢复程序。

第六项风控举措:反欺诈。信贷工厂模式下,“反欺诈”包括两个维度:第一个维度,即“内部道德控制”。商业银行要定期或不定期对项目和企业进行检查和抽查,坚决杜绝外部欺诈、内外勾结等情况发生;切实做好从业人员教育引导工作,强化操作风险管理。第二个维度,即“防范外部企业欺诈”。商业银行的贷前调查要利用多种渠道调查佐证企业的经营状况,验证企业提供信息真实性;强化贷后管理,严格落实授信条件;实时监控企业相关账户;定期开展贷后回访及贷后检查;加强抵质押担保管理,确保押品法律权属清晰,符合国家法律法规和监管规定,定期开展抵押品现场检查。在具体的反欺诈举措方面,商业银行要建立日常宣导、监督预防、检查侦测、调查取证和资料分析的反欺诈管理体系;形成全员动员、全员参与的运行机制,覆盖内部监督和外部防范的各个方面。如图所示,“反欺诈”贯穿中小企业信贷业务全流程以及所有作业点抽检的过程中。

论“信贷工厂”的运作模式精髓


第七项风控举措:资产组合管理。商业银行运用资产组合管理工具,按月从客户结构、行业集中度、信用等级、授信产品结构、担保情况、分类及迁移率等多纬度对表内授信资产的结构、趋势进行监控、分析。资产组合管理人员需定期关注全口径授信资产分布情况,定期向销售团队、授信审批团队、部门风险官和情景分析人员进行反馈,作为调整营销策略及审批政策的参考依据,并提出资产组合优化的建议和措施,以分散组合风险,改善资产质量,提高资本收益率。商业银行对资产组合出具定期检查报告,月度报告需要重点分析存贷比、预警、逾期、不良率、产品分析、保证状况等内容,季度报告需要重点分析行业集中度、押品分析、例外处理、渗透者机制等内容,半年报告需要重点分析前50大客户信用情况。资产组合管理制度中,比较有特色的是“警戒线”机制。商业银行每月监测两项指标:授信资产不良率与授信迁移率波动幅度。资产组合管理制度下的“警戒线”包括三类:关注线、警戒线和叫停。


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