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摘要：互联网贷款产品是一种基于传统借贷产品，与网络信息技术有机结合并顺应时代潮流发展的全新产物。互联网贷款产品已成为零售信贷的主流趋势，但其蓬勃发展过程中也暴露了许多风险和隐患。
关键词：商业银行;互联网;金融产品
一、开展模式介绍
1.1 助贷业务
指合作机构利用其自身掌握的客户资源和贷后管理优势，向我行推荐符合我行基本准入要求的借款人，并获取相关服务费的业务。助贷业务审查时，需重点关注合作机构资产质量情况、风险数据质量、推送给我行的客群质量以及我行风控策略。
1.2联合贷业务
指我行与具备贷款资质的合作机构按约定比例出资，联合向符合条件的借款人发放的互联网贷款业务。“助贷”与“联合贷”在外延上有一定的重合，但内涵上却有实质性不同，“助贷”强调合作机构基于自身获客优势向我行推介客户，不作为出资方参与放款，承担市场中介角色;“联合贷”侧重于合作机构在为我行导流或获客的基础上，与我行共同出资向借款人放款，承担贷款人角色。
联合贷业务审查时，需重点关注合作机构放款资质、风险数据质量以及联合贷款风控策略。
1.3自营业务
指我行独立开展的，向符合条件的借款人发放的互联网贷款业务。自营业务因客户的一手风险数据、贷款流程均在我行，避免了一些合作机构带来的风险，在审查时应重点关注我行风控策略的有效性。
二、风险要点
2.1 合规风险
依据《非法金融机构和非法金融业务活动取缔办法》第五条规定，未经中国人民银行依法批准，任何单位和个人不得擅自设立金融机构或者擅自从事金融业务活动。据此，在联合贷业务中，若合作机构不具有放贷资质而从事放款业务，构成从事非法金融业务活动，属于应被禁止和取缔的业务。在此情形下，我行与其联合放贷便构成违规业务，存在合规风险。
2.2 信用风险
信用风险是指客户未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险。互联网贷款是一种信用类贷款产品，需要分析客户过去的信用行为，正确评估客户的信用风险。但对于互联网端的客户，我行掌握的信息主要为征信信息、第三方数据公司提供的用户数据，数据的客户覆盖率较低，对客户进行信用评估时被动性较大。而合作机构主要是通过自身后台数据对用户进行信用评估，也会因为数据的维度、深度和真实性带来一定的风险。信用风险的控制主要是通过信用评分卡进行量化，模型的选择、观察期表现期的划分及入模变量的选取等均十分关键。
2.3 欺诈风险
欺诈风险是指客户在网贷平台信用评估体系不完善和内部控制措施不健全时，恶意骗贷给平台带来的风险。欺诈风险根据欺诈主体的不同，可大致可分为三种：一是欺诈人本人用自己的信息进行欺诈;二是欺诈人利用与自身有关联的人的信息进行欺诈;三是欺诈人通过盗用他人的信息进行欺诈。在防范欺诈风险时，身份核验十分关键。
三、风控策略审查
风控策略的制定包括对贷前及贷后的全流程管理，涵盖了对合规、欺诈、信用及声誉风险点的整体把控。在对风控策略进行审查时，需要分环节、分点落实风险点审查。
3.1贷前-准入策略
准入策略包括两部分内容，一是客户身份核验、欺诈识别，即欺诈风险控制;二是客户还款能力、还款意愿评估，即信用风险控制。在控制欺诈风险时，主要采用身份核验、黑名单、反欺诈规则、反欺诈模型等手段实现;在控制信用风险时，则通过建立信用风险模型实现。身份核验是风险控制的基础。身份核验包括实名认证、本人申请验证、银行卡四要素验证、运行商三要素校验等内容，核验不通过的一般直接做拒绝处理。
3.2贷前-额度策略
额度策略的制定一般采用专家经验法。额度策略的制定需综合考虑客户信用品质、还款能力、负债情况、风险缓释及增信等因素，同时，需符合我行授信政策要求，防止过度授信。在联合贷或助贷模式中，为客户授信时通常是合作方给出一个授信额度，我行给出一个授信额度，若合作方额度<=我行额度，则接受贷款并最终显示为合作方给出额度;否则则拒绝该客户。额度策略的制定主要从两个维度进行考量，一是客户信用风险、二是客户收入能力;通常低信用风险且高收入能力对应较高授信额度，高信用风险且低收入能力對应较低授信额度。
3.3贷前-定价策略
实际定价因素较为复杂，受监管、同业竞争、地区等外在因素影响，互联网贷款定价主要基于银行偏好的风险定价，更多体现风险差异化的风险定价思路，高风险高定价，根据实际业务需要进行定价确定。
3.4贷后-预警策略
贷后预警策略可采用“模型+规则”的模式。预警规则在设计时，应充分考虑规则信息的全面性、代表性，以及实施的可行性。应考虑多个维度的信息，包括企业经营信息、实际控制人个人及家庭信息、行内信息检查、人行报告、第三方外部征信信息，以及黑名单信息收集检查等，另外还可考虑对债项层级的风险，如对保证人、抵押物风险进行检查。根据信息源分为几大方面：定期名单检查、本行交叉信息检查、流水检查、生产经营、财务检查、征信查询检查以及担保检查等信息。其中，人行征信能反映其他银行信贷信息等的变化，是行内信息非常重要的补充，在贷后管理中具有非常重要的作用。
3.5贷后-催收策略
在设计催收策略时，通过对不同逾期期限、不同客户类型进行分类管理，采用不同催收手段，来提高催收效率、降低催收成本。在催收策略中，可采用催收评分卡C卡进行建模，对客户进行分类。
3.6模型与规则应用监控
风险监控贯穿整个风控流程，是进行风险管理的重要依据。每个产品在上线后，须有监控平台对规则策略进行实施监控，以便及时发现问题并进行追踪优化，同时形成监控报表，方便管理人员后期进行策略调整。
（中国邮政储蓄银行零售信贷管理处 北京 100000）
关键词：商业银行;互联网;金融产品
一、开展模式介绍
1.1 助贷业务
指合作机构利用其自身掌握的客户资源和贷后管理优势，向我行推荐符合我行基本准入要求的借款人，并获取相关服务费的业务。助贷业务审查时，需重点关注合作机构资产质量情况、风险数据质量、推送给我行的客群质量以及我行风控策略。
1.2联合贷业务
指我行与具备贷款资质的合作机构按约定比例出资，联合向符合条件的借款人发放的互联网贷款业务。“助贷”与“联合贷”在外延上有一定的重合，但内涵上却有实质性不同，“助贷”强调合作机构基于自身获客优势向我行推介客户，不作为出资方参与放款，承担市场中介角色;“联合贷”侧重于合作机构在为我行导流或获客的基础上，与我行共同出资向借款人放款，承担贷款人角色。
联合贷业务审查时，需重点关注合作机构放款资质、风险数据质量以及联合贷款风控策略。
1.3自营业务
指我行独立开展的，向符合条件的借款人发放的互联网贷款业务。自营业务因客户的一手风险数据、贷款流程均在我行，避免了一些合作机构带来的风险，在审查时应重点关注我行风控策略的有效性。
二、风险要点
2.1 合规风险
依据《非法金融机构和非法金融业务活动取缔办法》第五条规定，未经中国人民银行依法批准，任何单位和个人不得擅自设立金融机构或者擅自从事金融业务活动。据此，在联合贷业务中，若合作机构不具有放贷资质而从事放款业务，构成从事非法金融业务活动，属于应被禁止和取缔的业务。在此情形下，我行与其联合放贷便构成违规业务，存在合规风险。
2.2 信用风险
信用风险是指客户未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险。互联网贷款是一种信用类贷款产品，需要分析客户过去的信用行为，正确评估客户的信用风险。但对于互联网端的客户，我行掌握的信息主要为征信信息、第三方数据公司提供的用户数据，数据的客户覆盖率较低，对客户进行信用评估时被动性较大。而合作机构主要是通过自身后台数据对用户进行信用评估，也会因为数据的维度、深度和真实性带来一定的风险。信用风险的控制主要是通过信用评分卡进行量化，模型的选择、观察期表现期的划分及入模变量的选取等均十分关键。
2.3 欺诈风险
欺诈风险是指客户在网贷平台信用评估体系不完善和内部控制措施不健全时，恶意骗贷给平台带来的风险。欺诈风险根据欺诈主体的不同，可大致可分为三种：一是欺诈人本人用自己的信息进行欺诈;二是欺诈人利用与自身有关联的人的信息进行欺诈;三是欺诈人通过盗用他人的信息进行欺诈。在防范欺诈风险时，身份核验十分关键。
三、风控策略审查
风控策略的制定包括对贷前及贷后的全流程管理，涵盖了对合规、欺诈、信用及声誉风险点的整体把控。在对风控策略进行审查时，需要分环节、分点落实风险点审查。
3.1贷前-准入策略
准入策略包括两部分内容，一是客户身份核验、欺诈识别，即欺诈风险控制;二是客户还款能力、还款意愿评估，即信用风险控制。在控制欺诈风险时，主要采用身份核验、黑名单、反欺诈规则、反欺诈模型等手段实现;在控制信用风险时，则通过建立信用风险模型实现。身份核验是风险控制的基础。身份核验包括实名认证、本人申请验证、银行卡四要素验证、运行商三要素校验等内容，核验不通过的一般直接做拒绝处理。
3.2贷前-额度策略
额度策略的制定一般采用专家经验法。额度策略的制定需综合考虑客户信用品质、还款能力、负债情况、风险缓释及增信等因素，同时，需符合我行授信政策要求，防止过度授信。在联合贷或助贷模式中，为客户授信时通常是合作方给出一个授信额度，我行给出一个授信额度，若合作方额度<=我行额度，则接受贷款并最终显示为合作方给出额度;否则则拒绝该客户。额度策略的制定主要从两个维度进行考量，一是客户信用风险、二是客户收入能力;通常低信用风险且高收入能力对应较高授信额度，高信用风险且低收入能力對应较低授信额度。
3.3贷前-定价策略
实际定价因素较为复杂，受监管、同业竞争、地区等外在因素影响，互联网贷款定价主要基于银行偏好的风险定价，更多体现风险差异化的风险定价思路，高风险高定价，根据实际业务需要进行定价确定。
3.4贷后-预警策略
贷后预警策略可采用“模型+规则”的模式。预警规则在设计时，应充分考虑规则信息的全面性、代表性，以及实施的可行性。应考虑多个维度的信息，包括企业经营信息、实际控制人个人及家庭信息、行内信息检查、人行报告、第三方外部征信信息，以及黑名单信息收集检查等，另外还可考虑对债项层级的风险，如对保证人、抵押物风险进行检查。根据信息源分为几大方面：定期名单检查、本行交叉信息检查、流水检查、生产经营、财务检查、征信查询检查以及担保检查等信息。其中，人行征信能反映其他银行信贷信息等的变化，是行内信息非常重要的补充，在贷后管理中具有非常重要的作用。
3.5贷后-催收策略
在设计催收策略时，通过对不同逾期期限、不同客户类型进行分类管理，采用不同催收手段，来提高催收效率、降低催收成本。在催收策略中，可采用催收评分卡C卡进行建模，对客户进行分类。
3.6模型与规则应用监控
风险监控贯穿整个风控流程，是进行风险管理的重要依据。每个产品在上线后，须有监控平台对规则策略进行实施监控，以便及时发现问题并进行追踪优化，同时形成监控报表，方便管理人员后期进行策略调整。
（中国邮政储蓄银行零售信贷管理处 北京 100000）