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    排列科技:不良资产率持续攀升,银行如何“防新去旧”

    2018-11-09 12:14:11 来源:健康江苏网 作者:佚名
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      随着经济下行压力增大,许多风险逐渐暴露,银行不良资产率不断上升,不良资产市场规模快速增长。据资料显示,截至2018年二季度末,中国商业银行不良贷款余额达1.96万亿元,银行不良率达1.86%,创下2009年3月来的最高值。

      降杠杆、调结构仍是近期经济运行的主基调,这意味着未来几年可能出现更多的坏账,银行的不良资产仍将延续高位增长趋势,不良资产处置靠经济上行周期的盈利模式面临着挑战。

      那么,银行将如何应对新形势?如何有效降低不良资产率?如何进一步提高不良资产处置效率?

      排列科技认为,只能转而依靠银行内部通过技术赋能、提升效能来解决这一紧迫问题。

      从目前行业情况看,金融科技逐渐成为目前全行业都在关注并且尝试应用的突破点。大数据等金融科技的引入,对传统不良资产行业,尤其是中小微和零售不良的处置,已有较大突破。其中,主要体现在两大核心策略的运用:

      核心策略一:通过主动信贷管理从根源上控制不良资产

      通过前瞻性、主动性信贷管理,是银行防范新增逾期与不良资产的根本之道。具体手段是采用大数据个人/企业画像,对客户进行深度识别与分级;进而再以大数据画像为基础,建立完善的全流程信贷风控系统。

      以排列科技专门为小微企业定制的大数据企业画像为例。
        通过大数据企业画像的分析,银行就能够迅速识别企业,区分出优质与劣质小微企业,从多个维度计算与量化小微企业的发展潜力、风险高低、授信额度、偿还能力等,对众多小微企业进行分层、分级管理。从而在源头上降低不良贷款率。

      在画像的基础上,再建立起全流程信贷风控系统,从贷前分析、识别到贷中信贷审核贷、评级放款,再到贷后行为检测与贷后管理,依靠风险评估、风险监测等模型,层层把控、环环相扣,整个过程动态跟踪,一旦发现问题,提前预警,及时采取应对措施,把“不良”掐灭在萌芽状态或最大化止损。
    核心策略二:通过科学化资产评估分层推动差异化管理
        如果说策略一是“防新”,那么策略二就是“去旧”。策略二主要是对银行已有的客户资产包进行科学化管理。具体手段是运用机器学习方法建立起资产评估模型、催收概率评分模型等智能模型,通过模型对资产包进行精准估值定价与分层分类,对催回进行概率计算与评分,实现科学化贷后资产管理与精准化催收策略。

      对资产包进行评级,实际上也就是在进行科学化客户分层分类。按风险程度对不良客户、预期客户进行分层,银行就可以对客户进行差异化管理,针对性制定解决方案。

      比方说,对于风险系数高、企业财务危机已不可挽回的客户,尽快进入清收处置程序,或进入诉讼程序,退出该客户,减少损失;而对于一些信用评价高、偿还意愿高、却在短期内陷入困难的客户,银行则可以通过主动信贷重组或调整产品规划,协助客户更有效地管理流动性,帮助陷入短期困难的良好客户、潜力客户化解暂时性困难,使其回到良好状态。

      建立起前瞻性、主动性的信贷管理与不良资产管理能力,可以为银行建立起“防新去旧”两道“闸门”——既能够帮助银行防止不良新增,又能够有效化解已有不良。从目前实践的效果看,使国内很多商业银行大大提升了重组清收成效、提高了资产转让效益、开拓了处置不良新渠道、抑制了不良率的攀升。这有助于让商业银行适应新形势下可持续发展的要求。

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