IPC信贷技术下的小贷审核

文/杨舟

IPC信贷技术下的小贷审核

文/杨舟

IPC信贷技术的核心内容在于通过信贷员与客户的交流问答，还原小微客户的财务报表与现金流，并通过与客户的互动收集“软信息”，以此评估客户的还款能力与还款意愿。

从国际和国内经济发展的历程上看，中小企业在创造就业机会，解决民生问题上具有极为重要的作用。我国也一直在小微信贷领域探索符合中国国情的发展技术。最近几年，中小微企业金融市场得到了快速发展，成为各大金融机构战略性扩展的重要领域。

除了来自新兴互联网金融公司的竞争，小贷公司面临着来自业务不断下沉的商业银行的竞争。如何在新时代找到自身定位，用信息技术与大数据包装，是互联网+时代小贷公司转型的重要课题。

IPC小微信贷技术的实践

IPC小微信贷技术源于一家德国公司，全称为“德国国际项目咨询公司”，是一家专注于商业银行设计和实施小额信贷咨询项目（传统的咨询服务与承担项目实施的管理责任相结合）的公司。IPC公司有20余年为小企业提供金融服务的经验，在10多个国家运作的微小贷款项目，历史平均不良率低于3%。

IPC信贷技术的核心内容在于通过信贷员与客户的交流问答，还原小微客户的财务报表与现金流，并通过与客户的互动收集“软信息”，以此评估客户的还款能力与还款意愿。其核心理念在于“客户撒一个谎，就需要用很多个谎自圆其说”。信贷员通过不断收集信息，交叉验证信息之间的逻辑关系，调动自己的分析能力判断一个借款人和借款企业是否存在隐性负债或不合常理的地方。

IPC一整套信贷流程的严谨性和逻辑性可见一斑，而许多经验也证明，遵循这一套信贷技术的放贷机构都可以把贷款质量的不良率控制在一个非常有竞争力的百分比。相比于信贷工厂的“打分卡”体系，IPC技术有着强调“实地征信”的特点，加之与客户面对面交谈收集的软信息，可以极大程度地降低资产造假的可能性，充分披露资产风险。特别在中国普遍征信体系不完善，广大小微企业主没有完善的财务报表制度的体系下，IPC无疑是非常适宜小微企业法人无抵押贷款的一项技术。

然而IPC技术对信贷员的依赖和对严谨性的要求也是一把双刃剑。当一笔贷款以信贷员的主管判断为导向时，在贷款本身的风险可以被披露得十有八九的时候，信贷员本身的道德风险成为了一个黑匣子。而对于信息交叉验证的高素质要求和非标准化流程特点，也导致了IPC体系下的放贷机构很难适应快速扩张的需求，且有着较为长的培训周期。因而，有专家提出本地化运营机构会更适合IPC技术，因为战线不长，人员道德风险易于控制。而信贷工厂适用于广阔的、多地复制和跨文化的环境，更能兼顾效率与管控的平衡。

相比于信贷工厂，IPC信贷技术在小微企业法人无抵押贷款这一市场的资产质量控制上的明显优势更适合我国国情。而在信息技术和大数据高度发展的今天，运用IT系统手段和大数据分析模型，可以极大地弥补IPC技术下的道德风险较高以及扩张速度较慢的缺点。此外，信息系统的运用还能实现小贷资产风险的量化定价，推动小贷资产证券化的过程，为小贷公司降低融资成本。

互联网+IPC=重新定义小微金融

IPC小微信贷技术作为成熟而稳定的信贷模式，如何减少对人的依赖，提升其效率，降低其道德风险，增加标准化程度成为了一个重要课题。而近几年移动互联网信息技术的迅速发展给出了一个全新的答案。

信息系统对放贷流程的效率提高。如果小贷公司使用一套2.0版本的贷款调查系统、审批系统、风险管理系统，信贷员通过移动终端实时收集借款人数据嵌入第三方验证信息，审批人及时针对借款批注，贷后人员有针对性地对某些贷款节点加强催收，管理者实时掌控资产分布情况和信贷员放贷分布，无疑将极大提高IPC信贷技术的放款速度。

当前信贷员进行现场征信的做法：携带进行耗时约2-4小时的初部信息记录，如贷款人基础信息、经营情况、资产负债表及损益表信息，并在获得初步信息后耗时4-8个小时进行表格整理和分析，而耗时较长源于现场资料的再次整理、报表整合以及数据计算。

在信息系统的武装下，全新的信贷流程将是这样：

信贷员在现场用移动终端直接录入现场调查的初步数据同时完成公安部身份验证，第三方黑名单查询，经营信息查询，其他征信报告查询。与此同时，被指定的审贷会成员能够实时查看贷款信息调查情况，直接询问在现场调查的信贷员可能的问题，避免信贷员经验不足导致需要来回进行现场调查，也为审批人“预习”需要审批的贷款。

信贷员完成现场调查后，基本信息已经由服务器处理完成，财务报表的基本数据完善之后，各比率的计算、经营历史及信贷历史可直接由电脑端的界面展示。信贷员提交资料后，该贷款直接就可以进入审贷环节，而由于之前审贷会直接掌握并指导现场调查，将会大大降低贷款被拒绝再重新调查的时间浪费。

信息系统对道德风险的防范

IPC小微信贷技术特点是对于某笔贷款，从营销一直到贷款回收都由同一个信贷员负责。这样的制度安排在与客户对接的时候有着优势，但是也非常容易出现道德风险。当信贷员受到业绩压力时，信贷员与客户合谋，对客户的信息进行造假，就出现道德风险，造成损失。甚至，熟悉IPC交叉验证模式的信贷员可以自己编制一套假信息、假报表来充当资产。

除了制度上的改良，例如将营销、调查和审批人员职能分开，信息系统移动终端技术，行为模式识别技术，以及心理学图谱反欺诈技术可以将道德风险下降到最低程度。

调查审批方面：移动终端可以追踪信贷员现场调查地址，并与其客户实际地址做对比，确认信贷员调查的真实性；系统可以统计信贷员现场填写信息的时间，欺诈或伪造的资产在系统录入的时间上会有行为偏差；利用心理学图谱反欺诈模型可以分析信贷员及客户是否有欺诈倾向。这些新技术的利用可以大大降低小微贷款的道德风险。

贷后方面：对于各风险等级贷款，信息系统可以筹划出最佳贷后管理组合策略，让合适的贷后管理人员跟进不同等级的贷款。系统按时查询客户黑名单信息，第三方征信信息，如有重大变化可以及时提示系统指定的贷后管理人员进行跟进。贷后管理不再是该贷款的调查人员而是系统根据一定策略指定，可以最大限度降低道德风险。信息系统不仅仅给小贷一个好用的工具提高工作效率，信息系统本身记录的数据对于小贷的转型和发展有着更广层面更深层次的助力。

IPC小微信贷技术的信息收集维度高达500多项，加上信息系统带来的行为模式维度以及心理图谱维度，形成了广阔的可分析的有效数据。传统的小微金融机构在纸质办公和传统的系统下，缺乏系统性的数据整理和分析能力，对这些有效的硬数据和软信息没有合理利用。

而在整个信息系统的技术框架下，先进的机器学习技术可以对这些多维度的杂乱的数据进行数据处理，形成符合我国国情的一套针对商业小微贷款的风险定价系统。过去对于不同行业的数据，不同的交叉验证项，都通过高级信贷员的经验传承给初级信贷员，存在着培训周期和个人偏差。而通过信息系统和大数据整合传统数据源以及新型数据源，把“学徒制”的IPC传承模式用量化的方式呈现出来，将大幅度提高IPC模式的客观性和调查审批效率。

在小贷融资难融资贵的情况下，资产证券化无疑是有效的融资手段。而资产证券化对于穿透底层资产的要求让很多小贷公司望而却步。在系统框架和大数据模型下，资产的风险定价透明，资产信息的真实性验证，每一笔贷款可以被迅速资产证券化成标准资产。底层资产的高度透明和可监控性也可以大大提高小微金融机构的可信度，提高资产本身评级，根本上降低其融资成本。

近几年快速发展的移动信息技术、大数据技术、互联网技术使得IPC小微信贷技术遇到了一个崭新的变革窗口期。如果将移动终端跟踪监控技术，机器学习大数据模型技术，互联网信息技术与IPC技术整合，将能够重新定义小微金融，大幅提升IPC模式的贷款效率，防范道德风险，形成可被风险定价的标准资产，从根本上提升小微金融机构的透明度，降低其融资成本。

（作者系碁石金融创始人兼CEO，本文经《中国普慧金融》授权刊登，有删节）