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 近年國(guó)商業(yè)銀行普遍在個(gè)人貸款（以下簡(jiǎn)稱個(gè)貸）的數(shù)字化風(fēng)控領(lǐng)域開展了大量建設(shè)工作。然而，隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)低迷、房地產(chǎn)企業(yè)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷爆發(fā)，個(gè)貸不良率仍然呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)。

在此背景下，為分析A商業(yè)銀行個(gè)貸不良增長(zhǎng)的原因，并對(duì)個(gè)貸數(shù)字化風(fēng)控領(lǐng)域的難點(diǎn)進(jìn)行研究，A商業(yè)銀行內(nèi)部審計(jì)部門（以下簡(jiǎn)稱審計(jì)部）積極貫徹落實(shí)中央審計(jì)委員會(huì)與審計(jì)署提出的“做實(shí)研究型審計(jì)”的要求，結(jié)合前期數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得的成果，實(shí)施了針對(duì)個(gè)貸的研究型審計(jì)。

一、審前階段：充分調(diào)查研究揭示難點(diǎn)、疑點(diǎn)，確定審計(jì)重點(diǎn)，制訂審計(jì)計(jì)劃
（一）個(gè)貸不良率明顯提升，將個(gè)貸數(shù)字化風(fēng)控瓶頸列為審計(jì)調(diào)查重點(diǎn)

審計(jì)部通過對(duì)比同類商業(yè)銀行2020年至2022年的相關(guān)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，不同商業(yè)銀行個(gè)貸新增不良的原因有所差異，而A商業(yè)銀行個(gè)貸的首要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)是住房按揭貸款，且不良資產(chǎn)規(guī)模增幅較大。審計(jì)組研究分析了行內(nèi)外情況，總結(jié)出個(gè)人住房按揭貸款風(fēng)險(xiǎn)控制呈現(xiàn)以下新特點(diǎn)：2018年以來，多個(gè)數(shù)字化風(fēng)控工具被用于個(gè)貸領(lǐng)域，但智能化風(fēng)控水平得到顯著提升的同時(shí)，作為全行個(gè)貸主流業(yè)務(wù)的個(gè)人住房按揭貸款，其不良貸款率卻明顯上升。

這給個(gè)貸風(fēng)險(xiǎn)管理帶來以下困惑：新形勢(shì)下數(shù)字化風(fēng)控要如何優(yōu)化，才能有效降低本行按揭貸款的不良率？A商業(yè)銀行智能風(fēng)控系統(tǒng)是否存在某些局限性？數(shù)字化風(fēng)控背景下，分行經(jīng)辦人員在授信準(zhǔn)入過程中越來越依靠風(fēng)控系統(tǒng)，在出現(xiàn)不良貸款時(shí)要如何合理界定經(jīng)辦人員的履職責(zé)任？審計(jì)組將這些疑問列為本次審計(jì)調(diào)查的重點(diǎn)。

（二）確定審計(jì)目標(biāo)與計(jì)劃，以“邊研究、邊實(shí)踐、邊總結(jié)”方式實(shí)施審計(jì)項(xiàng)目

智能化風(fēng)控模型已經(jīng)在全行系統(tǒng)深入運(yùn)用，審計(jì)工作思維也不能再墨守成規(guī)。帶著前述疑問，審計(jì)組借助審計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)開始了本次研究型審計(jì)，并設(shè)定如下審計(jì)目標(biāo)：一是全面了解個(gè)貸數(shù)字化風(fēng)控的發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)風(fēng)控模型的有效性進(jìn)行評(píng)估，防范模型算法風(fēng)險(xiǎn)，分析風(fēng)控模型在不同場(chǎng)景下的局限性；二是充分發(fā)揮審計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的作用，通過創(chuàng)新審計(jì)方法與獨(dú)立數(shù)據(jù)建模，精準(zhǔn)揭示問題，對(duì)個(gè)貸風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行預(yù)警，貫徹研究型審計(jì)的目標(biāo)；三是針對(duì)數(shù)字化風(fēng)控的局限性，提出有針對(duì)性的解決方案，充分發(fā)揮審計(jì)的決策支持作用。

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二、審中階段：通過研究型審計(jì)對(duì)數(shù)字化風(fēng)控的瓶頸與風(fēng)控模型的局限性進(jìn)行評(píng)價(jià)
審計(jì)組始終將研究型審計(jì)思維貫穿此次審計(jì)項(xiàng)目始終，發(fā)現(xiàn)近年個(gè)人貸款風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)“集群性風(fēng)險(xiǎn)”的新特征，即大量風(fēng)險(xiǎn)集中于少數(shù)營(yíng)銷渠道與營(yíng)銷場(chǎng)景。因此，有必要將營(yíng)銷渠道的數(shù)字化風(fēng)控提升至與個(gè)貸客戶風(fēng)控同等重要的水平。

（一）通過研究個(gè)貸風(fēng)險(xiǎn)的新特征，對(duì)模型算法風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)

目前銀行的風(fēng)控模型主要是經(jīng)濟(jì)上行周期的產(chǎn)物，尚未經(jīng)過逆周期的實(shí)踐考驗(yàn)，近年來經(jīng)濟(jì)增速放緩后，諸多個(gè)貸風(fēng)險(xiǎn)案例的特征已呈現(xiàn)出與以往不同的特點(diǎn)，確需對(duì)風(fēng)險(xiǎn)成因進(jìn)行深入研究分析，而研究型審計(jì)“邊研究、邊實(shí)踐”的工作特點(diǎn)恰好可有效應(yīng)對(duì)該挑戰(zhàn)。審計(jì)組深入研究后發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)大量風(fēng)控模型的規(guī)則與原理高度同質(zhì)，但各家銀行不良率及不良特點(diǎn)卻存在明顯差異，同一家銀行的不同分行也存在顯著差異，原因很可能是在風(fēng)控模型規(guī)則之外、不為人所熟悉的領(lǐng)域中，存在著本應(yīng)被高度重視的其他因素。

在對(duì)多家分行不良貸款數(shù)據(jù)的分析研究過程中，審計(jì)組發(fā)現(xiàn)了一個(gè)更為重要卻易被忽視的因素：不良貸款高發(fā)的分行所在地往往有一個(gè)或多個(gè)樓盤爆發(fā)了“集群性風(fēng)險(xiǎn)”，即大量風(fēng)險(xiǎn)集中在個(gè)別按揭樓盤中。風(fēng)險(xiǎn)成因包括開發(fā)商資金鏈斷裂造成期房住宅樓爛尾引發(fā)按揭客戶集體斷供，商業(yè)廣場(chǎng)因整體經(jīng)營(yíng)失敗導(dǎo)致商用房按揭貸款客戶集體棄房斷供等；此外，還有假按揭、房?jī)r(jià)下跌、銷售糾紛等因素引發(fā)的各類集體斷供。這些風(fēng)險(xiǎn)案例呈現(xiàn)諸多新特征，少數(shù)風(fēng)險(xiǎn)樓盤集中出現(xiàn)了大量不良客戶，而以往不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)特征往往是“多點(diǎn)、散發(fā)”的，新形勢(shì)下很多客戶斷供的首要原因并非還款能力不足，而是還款意愿喪失，即遭遇問題樓盤后集體棄房斷供。這些風(fēng)險(xiǎn)特征在經(jīng)濟(jì)上行階段并不常見，也不是傳統(tǒng)風(fēng)控模型所能控制的。

A商業(yè)銀行的個(gè)貸風(fēng)控模型雖能評(píng)估個(gè)人客戶的還款能力，但難以預(yù)測(cè)客戶在樓市下行時(shí)的還款意愿，也難以識(shí)別開發(fā)商與樓盤風(fēng)險(xiǎn)因素所衍生的“集群性風(fēng)險(xiǎn)”。全國(guó)房地產(chǎn)形勢(shì)較好的時(shí)期該問題并不突出，但隨著經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，該隱患已逐漸浮出水面?？梢?，盡管A商業(yè)銀行個(gè)貸風(fēng)控模型持續(xù)優(yōu)化，針對(duì)單個(gè)客戶的風(fēng)控模型已較為成熟，但在新形勢(shì)下，有必要針對(duì)集群性風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建新的風(fēng)控模型。

（二）將集群性風(fēng)險(xiǎn)的研究結(jié)論應(yīng)用于更大范圍的全行按揭貸款客群審計(jì)中

近年來，部分房企集團(tuán)陸續(xù)出現(xiàn)資金鏈緊張或經(jīng)營(yíng)困難的情況，這都是期房按揭樓盤出現(xiàn)集群性風(fēng)險(xiǎn)的重要信號(hào)，這些隱患正日益影響著按揭客群的資產(chǎn)質(zhì)量。如果能通過數(shù)字化風(fēng)控技術(shù)揭示這些先兆特征，便能提前預(yù)警集群性風(fēng)險(xiǎn)隱患，發(fā)揮審計(jì)“防未病”作用。審計(jì)組將公司信貸業(yè)務(wù)審計(jì)的分析思路引入住房按揭貸款領(lǐng)域，通過企查查與數(shù)易寶等企業(yè)資信分析軟件，對(duì)全行近5年辦理的期房按揭貸款所對(duì)應(yīng)的按揭樓盤和開發(fā)商進(jìn)行了批量性分析。在審前分析階段，審計(jì)組發(fā)現(xiàn)A商業(yè)銀行個(gè)人住房按揭貸款業(yè)務(wù)中共有36家開發(fā)商存在大額未執(zhí)行債務(wù)、資金鏈緊張等情況，涉及按揭項(xiàng)目共51個(gè)，按揭余額31.65億元。還有一些開發(fā)商因完工風(fēng)險(xiǎn)或房?jī)r(jià)下跌等因素引發(fā)群體性銷售訴訟，涉及按揭貸款規(guī)模較大。

針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，審計(jì)組實(shí)施了精準(zhǔn)抽樣調(diào)查，在現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)過程中揭示了各類相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，包括開發(fā)商失信涉訴、群體性銷售糾紛、四證不全、預(yù)售款被挪用、無證預(yù)售等。審計(jì)組向相應(yīng)分行提示了這些風(fēng)險(xiǎn)信息，分行對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)房企和問題樓盤的按揭業(yè)務(wù)予以限制或停辦，對(duì)已辦理的按揭則加強(qiáng)貸后檢查與監(jiān)測(cè)，做好風(fēng)險(xiǎn)處置預(yù)案。審計(jì)組進(jìn)一步向全行各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管理部門建議，在期房按揭業(yè)務(wù)的風(fēng)控中，應(yīng)對(duì)開發(fā)商的異常經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)予以重視、及時(shí)預(yù)警，這些建議也得到相關(guān)部門的積極回應(yīng)。

（三）總結(jié)住房按揭貸款風(fēng)控模型的審計(jì)研究結(jié)論，進(jìn)而延伸至更多個(gè)貸品種與業(yè)務(wù)場(chǎng)景

住房按揭客群的集群性風(fēng)險(xiǎn)特征，是否也會(huì)出現(xiàn)在其他個(gè)貸品種中？審計(jì)組本著研究型審計(jì)的工作思路，通過審計(jì)數(shù)據(jù)研究實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建立模型，展開“大膽假設(shè)、小心求證”的探索和研究。

審計(jì)組將分析范圍延伸到集群性營(yíng)銷的其他消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)：如圍繞商圈、商會(huì)開展集群性營(yíng)銷的個(gè)人經(jīng)營(yíng)性貸款，圍繞各類網(wǎng)站開展集群性營(yíng)銷的信用卡網(wǎng)絡(luò)發(fā)卡，圍繞房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)類中介開展集群性營(yíng)銷的個(gè)人二手房貸款，以及汽車消費(fèi)信貸等。在這些消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)中，審計(jì)組均發(fā)現(xiàn)少數(shù)合作渠道或中介機(jī)構(gòu)中出現(xiàn)大量集群性風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象。為避免數(shù)據(jù)分析取證的局限性，審計(jì)組在數(shù)據(jù)分析和抽查檔案之外，還采取了訪談與問卷調(diào)查等形式對(duì)全行個(gè)貸風(fēng)控人員進(jìn)行調(diào)研，再次證實(shí)了此前判斷，即個(gè)人信貸的其他產(chǎn)品也會(huì)不同程度地呈現(xiàn)集群性風(fēng)險(xiǎn)的特征，大量風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)集中于少量渠道。

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三、審后階段：將研究心得升華至體系性高度指導(dǎo)實(shí)踐、助力風(fēng)控
（一）個(gè)貸風(fēng)控不應(yīng)僅依靠“大數(shù)法則”類模型，新形勢(shì)下建議研發(fā)“二八效應(yīng)”類模型作為補(bǔ)充

當(dāng)前A商業(yè)銀行個(gè)貸智能化風(fēng)控系統(tǒng)及其主要模型的基本思路是以客戶為基礎(chǔ)，多方位采集客戶行為數(shù)據(jù)開展特征畫像，對(duì)客戶的還款能力進(jìn)行綜合評(píng)分。其背后的核心風(fēng)控理念是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的“大數(shù)法則”，該理念假設(shè)個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)是隨機(jī)且分散的，“戶數(shù)多、金額小”的客群基礎(chǔ)構(gòu)成了個(gè)人信貸業(yè)務(wù)抵御風(fēng)險(xiǎn)的天然屏障。但根據(jù)本次審計(jì)的研究結(jié)論以及近年來的審計(jì)實(shí)踐顯示，個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)分布并非僅遵循“大數(shù)法則”，風(fēng)險(xiǎn)也并非隨機(jī)分布，而是可能集中于少數(shù)營(yíng)銷渠道。風(fēng)控策略應(yīng)該是經(jīng)營(yíng)策略的延伸，集群性營(yíng)銷的經(jīng)營(yíng)策略會(huì)使不良貸款呈現(xiàn)出集群性的特征。當(dāng)商業(yè)銀行開展個(gè)貸集群性營(yíng)銷時(shí)，會(huì)呈現(xiàn)“80%的風(fēng)險(xiǎn)集中于20%的營(yíng)銷渠道或媒介”的風(fēng)險(xiǎn)特征，也即“二八效應(yīng)”現(xiàn)象。銀行應(yīng)區(qū)別于不同渠道所營(yíng)銷準(zhǔn)入的客群，根據(jù)“二八效應(yīng)”的風(fēng)險(xiǎn)特征實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，當(dāng)某些營(yíng)銷渠道出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，如期房樓盤爛尾或是某些營(yíng)銷渠道所介入客群的不良率高于預(yù)警值與容忍值時(shí)，便限制或停止該渠道的客戶準(zhǔn)入。

本次研究型審計(jì)，也論證了“二八效應(yīng)”廣泛存在于集群性營(yíng)銷業(yè)務(wù)中。該效應(yīng)的存在，為集群性風(fēng)險(xiǎn)控制策略提供了理論基礎(chǔ)，對(duì)于改進(jìn)風(fēng)控模型有著重大意義。它意味著在集群性營(yíng)銷的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，商業(yè)銀行可以采取類似于“微創(chuàng)手術(shù)”的方式，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)實(shí)施精確防控。只要將少數(shù)高風(fēng)險(xiǎn)渠道的業(yè)務(wù)叫停，便可顯著降低風(fēng)險(xiǎn)，將其對(duì)正常業(yè)務(wù)發(fā)展的影響降至最低。

（二）審計(jì)研究結(jié)論充分應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐中，揭示并預(yù)警了大量風(fēng)險(xiǎn)，減少和挽回了經(jīng)濟(jì)損失

2022年6月，審計(jì)組對(duì)此前揭示的問題進(jìn)行整改跟蹤，發(fā)現(xiàn)有8個(gè)期房樓盤對(duì)應(yīng)的按揭客群出現(xiàn)延期交房或集體斷供情況，多家銀行都向這些樓盤投放了大量按揭，而這些樓盤在停工后均發(fā)生大規(guī)模停貸。由于審計(jì)組在2021年已針對(duì)這些期房按揭業(yè)務(wù)向各分行提出預(yù)警，2021年后各分行未再繼續(xù)投放按揭，還要求房企將挪用的預(yù)售款轉(zhuǎn)回，并做好按揭客群的安撫工作，因此，這些分行在本次停貸事件中的信用風(fēng)險(xiǎn)損失被降到最低，也有效化解了涉及本行的負(fù)面輿情。

（三）對(duì)模型算法風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，向?qū)徲?jì)對(duì)象發(fā)出管理建議書

審后階段，審計(jì)組向相關(guān)部門提出了管理建議書，建議在建設(shè)智能化風(fēng)控系統(tǒng)及風(fēng)控建模過程中，要特別關(guān)注數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)和模型算法風(fēng)險(xiǎn)，提示風(fēng)險(xiǎn)管理部門要對(duì)風(fēng)控算法模型進(jìn)行有效管控，定期評(píng)估模型數(shù)據(jù)來源的合法性、準(zhǔn)確性和充分性。審計(jì)建議指出，風(fēng)險(xiǎn)管理部門應(yīng)審慎設(shè)置客戶篩選條件和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型參數(shù)，模型上線前應(yīng)通過系統(tǒng)與人工并行評(píng)估、壓力情景下的模擬校驗(yàn)等方式驗(yàn)證模型的可信度，模型上線后應(yīng)定期評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力和模型在不同場(chǎng)景下的局限性，對(duì)模型適用范圍和配套策略予以持續(xù)監(jiān)測(cè)。在經(jīng)濟(jì)下行周期時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)管理部門還需關(guān)注模型內(nèi)在的風(fēng)控邏輯是否符合當(dāng)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控的新特點(diǎn)，避免因市場(chǎng)環(huán)境變化而導(dǎo)致模型失效。同時(shí)，應(yīng)及時(shí)開展數(shù)據(jù)治理工作，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與規(guī)范性進(jìn)行完善，否則前臺(tái)數(shù)據(jù)錄入的失真，也足以導(dǎo)致風(fēng)控模型失效。

文章摘自《中國(guó)內(nèi)部審計(jì)》雜志2023年第10期

作者：章偉力

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