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近年國商業銀行普遍在個人貸款（以下簡稱個貸）的數字化風控領域開展了大量建設工作。然而，隨著房地產市場持續低迷、房地產企業債務風險不斷爆發，個貸不良率仍然呈現上升態勢。
在此背景下，為分析A商業銀行個貸不良增長的原因，并對個貸數字化風控領域的難點進行研究，A商業銀行內部審計部門（以下簡稱審計部）積極貫徹落實中央審計委員會與審計署提出的“做實研究型審計”的要求，結合前期數字化轉型取得的成果，實施了針對個貸的研究型審計。
一、審前階段：充分調查研究揭示難點、疑點，確定審計重點，制訂審計計劃
（一）個貸不良率明顯提升，將個貸數字化風控瓶頸列為審計調查重點
審計部通過對比同類商業銀行2020年至2022年的相關經營數據發現，不同商業銀行個貸新增不良的原因有所差異，而A商業銀行個貸的首要風險點是住房按揭貸款，且不良資產規模增幅較大。審計組研究分析了行內外情況，總結出個人住房按揭貸款風險控制呈現以下新特點：2018年以來，多個數字化風控工具被用于個貸領域，但智能化風控水平得到顯著提升的同時，作為全行個貸主流業務的個人住房按揭貸款，其不良貸款率卻明顯上升。
這給個貸風險管理帶來以下困惑：新形勢下數字化風控要如何優化，才能有效降低本行按揭貸款的不良率？A商業銀行智能風控系統是否存在某些局限性？數字化風控背景下，分行經辦人員在授信準入過程中越來越依靠風控系統，在出現不良貸款時要如何合理界定經辦人員的履職責任？審計組將這些疑問列為本次審計調查的重點。
（二）確定審計目標與計劃，以“邊研究、邊實踐、邊總結”方式實施審計項目
智能化風控模型已經在全行系統深入運用，審計工作思維也不能再墨守成規。帶著前述疑問，審計組借助審計數據實驗平臺開始了本次研究型審計，并設定如下審計目標：一是全面了解個貸數字化風控的發展狀況，對風控模型的有效性進行評估，防范模型算法風險，分析風控模型在不同場景下的局限性；二是充分發揮審計數據實驗平臺的作用，通過創新審計方法與獨立數據建模，精準揭示問題，對個貸風險隱患進行預警，貫徹研究型審計的目標；三是針對數字化風控的局限性，提出有針對性的解決方案，充分發揮審計的決策支持作用。
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二、審中階段：通過研究型審計對數字化風控的瓶頸與風控模型的局限性進行評價
審計組始終將研究型審計思維貫穿此次審計項目始終，發現近年個人貸款風險呈現“集群性風險”的新特征，即大量風險集中于少數營銷渠道與營銷場景。因此，有必要將營銷渠道的數字化風控提升至與個貸客戶風控同等重要的水平。
（一）通過研究個貸風險的新特征，對模型算法風險進行評價
目前銀行的風控模型主要是經濟上行周期的產物，尚未經過逆周期的實踐考驗，近年來經濟增速放緩后，諸多個貸風險案例的特征已呈現出與以往不同的特點，確需對風險成因進行深入研究分析，而研究型審計“邊研究、邊實踐”的工作特點恰好可有效應對該挑戰。審計組深入研究后發現，銀行業大量風控模型的規則與原理高度同質，但各家銀行不良率及不良特點卻存在明顯差異，同一家銀行的不同分行也存在顯著差異，原因很可能是在風控模型規則之外、不為人所熟悉的領域中，存在著本應被高度重視的其他因素。
在對多家分行不良貸款數據的分析研究過程中，審計組發現了一個更為重要卻易被忽視的因素：不良貸款高發的分行所在地往往有一個或多個樓盤爆發了“集群性風險”，即大量風險集中在個別按揭樓盤中。風險成因包括開發商資金鏈斷裂造成期房住宅樓爛尾引發按揭客戶集體斷供，商業廣場因整體經營失敗導致商用房按揭貸款客戶集體棄房斷供等；此外，還有假按揭、房價下跌、銷售糾紛等因素引發的各類集體斷供。這些風險案例呈現諸多新特征，少數風險樓盤集中出現了大量不良客戶，而以往不良貸款的風險特征往往是“多點、散發”的，新形勢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。這些風險特征在經濟上行階段并不常見，也不是傳統風控模型所能控制的。
A商業銀行的個貸風控模型雖能評估個人客戶的還款能力，但難以預測客戶在樓市下行時的還款意愿，也難以識別開發商與樓盤風險因素所衍生的“集群性風險”。全國房地產形勢較好的時期該問題并不突出，但隨著經濟形勢的變化，該隱患已逐漸浮出水面。可見，盡管A商業銀行個貸風控模型持續優化，針對單個客戶的風控模型已較為成熟，但在新形勢下，有必要針對集群性風險構建新的風控模型。
（二）將集群性風險的研究結論應用于更大范圍的全行按揭貸款客群審計中
近年來，部分房企集團陸續出現資金鏈緊張或經營困難的情況，這都是期房按揭樓盤出現集群性風險的重要信號，這些隱患正日益影響著按揭客群的資產質量。如果能通過數字化風控技術揭示這些先兆特征，便能提前預警集群性風險隱患，發揮審計“防未病”作用。審計組將公司信貸業務審計的分析思路引入住房按揭貸款領域，通過企查查與數易寶等企業資信分析軟件，對全行近5年辦理的期房按揭貸款所對應的按揭樓盤和開發商進行了批量性分析。在審前分析階段，審計組發現A商業銀行個人住房按揭貸款業務中共有36家開發商存在大額未執行債務、資金鏈緊張等情況，涉及按揭項目共51個，按揭余額31.65億元。還有一些開發商因完工風險或房價下跌等因素引發群體性銷售訴訟，涉及按揭貸款規模較大。
針對這些風險信號，審計組實施了精準抽樣調查，在現場審計過程中揭示了各類相關風險，包括開發商失信涉訴、群體性銷售糾紛、四證不全、預售款被挪用、無證預售等。審計組向相應分行提示了這些風險信息，分行對這些風險房企和問題樓盤的按揭業務予以限制或停辦，對已辦理的按揭則加強貸后檢查與監測，做好風險處置預案。審計組進一步向全行各級風險管理部門建議，在期房按揭業務的風控中，應對開發商的異常經營風險予以重視、及時預警，這些建議也得到相關部門的積極回應。
（三）總結住房按揭貸款風控模型的審計研究結論，進而延伸至更多個貸品種與業務場景
住房按揭客群的集群性風險特征，是否也會出現在其他個貸品種中？審計組本著研究型審計的工作思路，通過審計數據研究實驗平臺建立模型，展開“大膽假設、小心求證”的探索和研究。
審計組將分析范圍延伸到集群性營銷的其他消費信貸業務：如圍繞商圈、商會開展集群性營銷的個人經營性貸款，圍繞各類網站開展集群性營銷的信用卡網絡發卡，圍繞房產經紀類中介開展集群性營銷的個人二手房貸款，以及汽車消費信貸等。在這些消費信貸業務中，審計組均發現少數合作渠道或中介機構中出現大量集群性風險的現象。為避免數據分析取證的局限性，審計組在數據分析和抽查檔案之外，還采取了訪談與問卷調查等形式對全行個貸風控人員進行調研，再次證實了此前判斷，即個人信貸的其他產品也會不同程度地呈現集群性風險的特征，大量風險也會集中于少量渠道。
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三、審后階段：將研究心得升華至體系性高度指導實踐、助力風控
（一）個貸風控不應僅依靠“大數法則”類模型，新形勢下建議研發“二八效應”類模型作為補充
當前A商業銀行個貸智能化風控系統及其主要模型的基本思路是以客戶為基礎，多方位采集客戶行為數據開展特征畫像，對客戶的還款能力進行綜合評分。其背后的核心風控理念是統計學上的“大數法則”，該理念假設個人信貸風險是隨機且分散的，“戶數多、金額小”的客群基礎構成了個人信貸業務抵御風險的天然屏障。但根據本次審計的研究結論以及近年來的審計實踐顯示，個人信用風險分布并非僅遵循“大數法則”，風險也并非隨機分布，而是可能集中于少數營銷渠道。風控策略應該是經營策略的延伸，集群性營銷的經營策略會使不良貸款呈現出集群性的特征。當商業銀行開展個貸集群性營銷時，會呈現“80%的風險集中于20%的營銷渠道或媒介”的風險特征，也即“二八效應”現象。銀行應區別于不同渠道所營銷準入的客群，根據“二八效應”的風險特征實施風險評估，當某些營銷渠道出現風險，如期房樓盤爛尾或是某些營銷渠道所介入客群的不良率高于預警值與容忍值時，便限制或停止該渠道的客戶準入。
本次研究型審計，也論證了“二八效應”廣泛存在于集群性營銷業務中。該效應的存在，為集群性風險控制策略提供了理論基礎，對于改進風控模型有著重大意義。它意味著在集群性營銷的業務領域，商業銀行可以采取類似于“微創手術”的方式，對風險點實施精確防控。只要將少數高風險渠道的業務叫停，便可顯著降低風險，將其對正常業務發展的影響降至最低。
（二）審計研究結論充分應用于風險管理實踐中，揭示并預警了大量風險，減少和挽回了經濟損失
2022年6月，審計組對此前揭示的問題進行整改跟蹤，發現有8個期房樓盤對應的按揭客群出現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生大規模停貸。由于審計組在2021年已針對這些期房按揭業務向各分行提出預警，2021年后各分行未再繼續投放按揭，還要求房企將挪用的預售款轉回，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險損失被降到最低，也有效化解了涉及本行的負面輿情。
（三）對模型算法風險進行研究，向審計對象發出管理建議書
審后階段，審計組向相關部門提出了管理建議書，建議在建設智能化風控系統及風控建模過程中，要特別關注數據風險和模型算法風險，提示風險管理部門要對風控算法模型進行有效管控，定期評估模型數據來源的合法性、準確性和充分性。審計建議指出，風險管理部門應審慎設置客戶篩選條件和風險評估模型參數，模型上線前應通過系統與人工并行評估、壓力情景下的模擬校驗等方式驗證模型的可信度，模型上線后應定期評估模型的預測能力和模型在不同場景下的局限性，對模型適用范圍和配套策略予以持續監測。在經濟下行周期時，風險管理部門還需關注模型內在的風控邏輯是否符合當時風險管控的新特點，避免因市場環境變化而導致模型失效。同時，應及時開展數據治理工作，對基礎數據的準確性與規范性進行完善，否則前臺數據錄入的失真，也足以導致風控模型失效。
文章摘自《中國內部審計》雜志2023年第10期
作者：章偉力
單位：興業銀行股份有限公司
