銀行互聯網貸款新規立法提速嚴控風險底線不減

摘要：麻袋研究院高級研究員王詩強向記者分析道：“自營模式即銀行等機構通過自建網貸團隊，與流量平臺合作，利用自有大數據風控模型，爲互聯網客戶發放貸款，貸後催收由自己團隊或者與外部催收機構合作，主要特徵在於風險自擔、運營獲客成本自己承擔，該模式對客戶瞭解較多，有利於磨合自己的大數據風控模型，培養自己的人才，平臺可以完全掌握核心風控能力，典型代表如招商銀行等中大型銀行。該人士表示：“隨着互聯網貸款業務的逐步規範，銀行方面還需加強內部網貸業務制度體系建設，制定標準化操作流程、貸後管理及責任認定辦法，進一步明確風險模型、授信與審批、貸後管理、合作機構、監管要求、法律責任等內容。

本報記者/王柯瑾/郝亞娟/北京/上海報道

在銀保監會近日公佈的2020年規章立法工作計劃中，《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》再次被提上日程。

據瞭解，今年初已有部分商業銀行收到監管下發的《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法（徵詢意見稿）》（以下簡稱“徵求意見稿”）。《中國經營報》記者對比2018年11月第一次徵求意見稿發現，今年下發的徵求意見稿從貸款資金上限、風控模式、跨區域問題、合作機構以及消費者保護方面都作出明確規定。

聯合貸模式或“鬆綁”

繼年初征求意見後，《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》近日被監管部門列入2020年規章立法工作計劃中。

2018年11月《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法（徵求意見稿）》發佈，今年初又在部分商業銀行範圍內進一步進行了意見徵求。《中國經營報》記者獲悉，今年的徵求意見稿在多個方面作出調整，其中包括放寬對商業銀行異地線上放貸限制、對聯合放貸業務有所放鬆、對企業貸款資金額度和用途作出明確規定等。

多數受訪人士認爲，今年徵求意見稿對聯合貸業務進行了“鬆綁”。2018年徵求意見稿曾限定“單筆聯合貸款中，作爲客戶推薦方的商業銀行出資比例不得低於30%；接受推薦客戶的銀行出資比例不得高於70%”等。而今年徵求意見稿不僅取消了對聯合放貸雙方出資比例的限制，同時取消了聯合貸款餘額的行內比例限制。

“今年徵求意見稿總體導向很明顯，實際上是認可了目前聯合貸的做法，但風控自主、不能搞抽屜協議等底線還是會堅持的。” 資深金融科技領域專家李林鴻表示。

據瞭解，目前互聯網貸款主要包括自營、助貸和聯合放貸三種模式。

麻袋研究院高級研究員王詩強向記者分析道：“自營模式即銀行等機構通過自建網貸團隊，與流量平臺合作，利用自有大數據風控模型，爲互聯網客戶發放貸款，貸後催收由自己團隊或者與外部催收機構合作，主要特徵在於風險自擔、運營獲客成本自己承擔，該模式對客戶瞭解較多，有利於磨合自己的大數據風控模型，培養自己的人才，平臺可以完全掌握核心風控能力，典型代表如招商銀行等中大型銀行。”

助貸模式主要集中在中小銀行。“該模式下，銀行對借款客戶瞭解較少，主要是利用央行徵信做簡單的風險控制，因此，核心風控掌握較少，客戶也被助貸機構把持，一旦助貸機構出現問題，會有較大的風險。目前螞蟻金服等互聯網巨頭與中小銀行、信託公司合作即是這種模式。由於互聯網巨頭比較強勢，中小銀行對借款人的信息掌握較少，只能委曲求全，賺取息差，自己的核心風控能力、人才培養並沒有因爲合作而有較大改變。”王詩強表示。

關於聯合貸款，王詩強認爲：“主要發生在持牌金融機構之間，比如消費金融公司與城商行的合作。當前，互聯網機構與信託公司合作發放的互聯網貸款最常見，一般是按照‘優先∶劣後=3∶1’的比例進行放款，其中劣後部分由合作機構出，優先部分主要來自信託公司或者信託公司募集的資金，銀行也經常參與優先級部分。”

華東某上市農商行人士坦言，聯合貸業務存在技術難題和法律認定難題，對於底層資產，各家銀行的風控體系不完全相同；此外，還存在資金清分的技術難題，而且債權屬性不明確，導致形成債權後無法進行信貸資產轉讓。

針對這一問題，零壹研究院院長於百程亦指出：“聯合貸款與銀團貸款類似，普遍針對的是普惠和小微客羣，借款人數量龐大，可能會導致合作中一些資金清分和債權確認問題。但如果放款銀行能執行獨立審批、獨立決策並與借款人獨立簽署合同，這些問題應該都不難解決。”

但商業銀行的互聯網貸款之路非一帆風順，尤其是對於中小銀行而言。記者瞭解到，部分地方性銀行及網點受限的民營銀行，獲客的動力高於“賺錢”的動力。華北某城商行網絡金融部人士告訴記者：“作爲出資方的部分小銀行在與互聯網助貸機構合作過程中其實處於‘劣勢’地位，爲了獲得頭部互聯網機構的導流，在合作的費用上並不是很有話語權，導致綜合成本並不低。”

今年的徵求意見稿明確規定，除聯合貸款的合作出資方以外，商業銀行不得將貸款發放、本息回收、止付等關鍵環節操作交由其他合作機構執行，應當要求合作機構不得以任何形式向借款人收取息費，並在書面合作協議中明確；合作機構不向用戶收費，轉而通過商業銀行獲得收益，也更利於管控貸款綜合成本。

於百程指出，“貸款的線上化是互聯網發展的必然趨勢。近兩年，衆多銀行業機構開展了互聯網貸款的嘗試，並且很多是採取與助貸機構合作的方式。在互聯網貸款開展過程中，各家銀行業機構業務能力千差萬別，助貸機構也良莠不齊，合作模式並不統一，產品合規問題和風險時有發生。”

他認爲，合作機構不得兜底，或無資質機構不得提供增信服務，這一條在過去一兩年相關的監管要求中被多次提及。“早期的助貸合作模式中，助貸機構兜底、增信比較常見，但貸款實際出資方是銀行，銀行需要承擔最終風險。所以從風險角度出發，銀行需要把控核心風控環節，避免因爲助貸機構出現風險而傳導至銀行。這一規定對助貸機構和銀行的合作模式產生了影響，銀行要建立網絡貸款業務的風險把控能力，助貸機構迴歸爲銀行提供服務。”

銀行須把控核心風控環節

伴隨互聯網、金融科技的發展，銀行通過線上以及與第三方機構合作等形式，在獲客、風控、資金等方面發展迅速，實現了消費貸款業務的快速增長。不過，這一業務在發展中也暴露出諸多問題，比如由互聯網貸款業務而引發的暴力催收、隱私信息泄露、大數據爬蟲非法獲取數據、借款人投訴增加等現象也不時引起行業關注。

今年徵求意見稿要求商業銀行必須把控核心風控環節，合作機構迴歸爲銀行提供輔助性服務。其中第55條規定商業銀行不得接受合作機構直接和變相的風險兜底承諾；商業銀行不得接受無擔保資質和無信用保證保險資質的合作機構提供的直接或變相增信服務；商業銀行與有擔保資質和有信用保證保險資質的合作機構合作時應當充分考慮上述機構的增信能力和集中度風險。

藉助大數據公司的風控技術和能力開展助貸業務，也是當前中小銀行發力互聯網消費信貸的重要方向，不過這一合作也容易滋生問題。李林鴻告訴記者：“如果合作的相關機構提供的借款人信息，存在過度收集行爲，或在借款人不知情的情況下獲取，可能使銀行陷入‘非法獲取借款人隱私數據’的困境。”

談及與助貸公司合作的風險點，萊商銀行相關負責人在接受記者採訪時指出：“與助貸公司合作主要風險點來自於客戶的違約風險，銀行需針對客戶表現持續加強對風控引擎的建設，適時對風控策略進行調整，使客戶違約風險控制在合理水平。我行依託於黑名單、人行徵信等大數據以及多種反欺詐技術建立了風控引擎系統，針對每一款產品制定合適的風控策略，在貸前審覈過程中，會對借款人風險進行嚴格審覈判斷。且我行在與助貸公司合作時，會優先考慮有第三方擔保公司的平臺，以保證我行資金安全。”

而王詩強表示：“互聯網貸款客戶分佈全國各地，借款金額小，不利於貸後現場催收，催收手段單一，主要是依靠電話、短信。一旦借款人不還錢，很容易發生暴打通訊錄、侮辱借款人等暴力催收問題。”

除了上述在業務細則方面的細化規定和補充外，今年徵求意見稿更加強調了互聯網貸款的風險管理。據記者統計，徵求意見稿對風控資源配備、風險管理方法和流程、貸款用途監測等15個方面進行明確要求，並對風險數據來源、數據使用、數據保管等13個方面進行了規定。

作爲銀行的一項新興業務，互聯網貸款業務在現階段還存在一些不足。某國有行資產保全部人士指出，由於部分銀行網貸業務經驗不足，產品設計未充分考慮貸後管理及不良處置，導致清收處置效果不太好。

該人士表示：“隨着互聯網貸款業務的逐步規範，銀行方面還需加強內部網貸業務制度體系建設，制定標準化操作流程、貸後管理及責任認定辦法，進一步明確風險模型、授信與審批、貸後管理、合作機構、監管要求、法律責任等內容；同時要完善合作方評價體系，若與某一合作方的聯合貸款出現明顯高於預期的風險表現，需及時採取措施，適時選擇壓縮出資規模或退出相關業務。”