信用风险管理与法律控制 (什么是sp控制)

陈平认为,金融机构围绕利率、佣金、审批速度和资料四个指标展开工作,就还处于汽车金融1.0阶段,这类企业会逐步淡出市场;汽车金融2.0阶段,是以了解行业本质为“根”、以数据驱动为“肥”。

陈平还分享了自己多年来在风控方面的创新探索,他认为,通过率和资产质量之间没有相关性、而转化率与资产质量高度相关。汽车金融机构须首先知道整个业务链条存在哪几类风险、多少个风险点、哪个主体负主要责任、如何识别每个风险点、哪些改善措施?简而言之,SP是控制欺诈风险主要责任方,而信用风险只能有资方来控制。

以下为陈平演讲实录

大家下午好,我叫陈平,非常感谢主办方给我这个机会,与这么多行业大咖聊一聊自己的一些看法。第二,作为金融高管会的一个义工,我也很高兴看到这个我们这个组织蓬勃发展。

我在进入我的主题之前,我简单谈谈对今天上午汽车新零售新金融的一些思考。汽车金融是汽车的二级市场,所以汽车的销售变化必然汽车金融的变化。今天上午聚焦在“新”,我再加一个”火“字,17年汽车与汽车金融都特别火。

信用风险管理与法律控制,sp控制什么意思

为什么火?此前我在萧山和咱们行业内一位顶级大咖聊了四个小时(主要是我在学习),其中一个话题就是这个事情,它为什么会火?先说说汽车市场,主机厂目前生产能力远大于销售能力,他们目前愿意与任何能帮助销售车辆的个人和法人谈合作。我认识很多人,现在大量开汽车销售社区店、网上旗舰店等,他们力争当什么主机厂的新型经销商。

第二个汽车金融为什么火?因为以前我们国家经济是生产拉动的,80%的在资金要给企业,现在转到消费拉到,80%的资金要给消费者。全世界范围来看,车辆是第二大资产包,第一大是房产,中国的房产不景气,以后肯定是向下的,所以大家把钱都放在汽车里面。这就是汽车和汽车金融,为什么?那我们再想想这个新到底怎么定义?

今天上午我听了以后很多感触,但是始终在问我自己一个问题,那你这个“新“和”老”有什么根本区别,比如说我开了很多社区店,本质上也是实体店,跟4S店有什么区别吗?社区店做o2o,4S店也再做o2o! 接下来是新金融——“直租”(Leasing)这个概念,在欧美已经很普及了,以美国为例,金融渗透率为80%,其中直租金融渗透率为35%-40%。

说到这里我们要深刻地问一个问题,很多主机厂都成了了融资租赁公司做直租业务,如何这个直租市场这么火爆这么赚钱,为什么主机厂不让自己亲儿子做,而让利给第三方公司呢?以上午新能源的话题为例,在外界热热闹闹地进入新能源汽车金融之际,来自主机厂的嘉宾以比较淡定客观的角度来关注“火的不能了”的新能源汽车市场。

我今天分析的主题是汽车金融2.0版“之”首逾。这个题目包含两部分内容,一个叫“之”首逾,说明它是一个系列,如消经销商管理、新商业模式,等等。17年6月,我在北京做了汽车金融商业模式2.0版的演讲。那汽车金融2.0是什么?刚才说我们说“新”,首先要给它一个定义,2.0怎么定义?那我们先看看汽车金融1.0是什么?

这几个概念大家都很熟悉的:利率、佣金、速度和资料。如果一个公司所有政策都围绕这四点来开展,那你就属于1.0版。1.0版谁做的是特别好呢?让我们看看去年汽车金融的黑马——国环。大家有机会仔细看看国环的商务政策和风险政策,真是一夜之间让很多SP“美梦成真”,他们不光开了账号还把绝大多数的业务转到国环账号。

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结果不出行业大咖的预期,6个月后国环坏账高企被迫关停了业务,开了国环账号的SP有的失去了车商渠道、有的丢掉了之前的资方账号,还有的蒙受了不小的经济损失。简而言之,汽车金融1.0版层面的恶性竞争让所有参与者都受到不同程度的损失。

我们对这四点做一个较为详细的阐述。一是利率,行业内有种共识,融资成本是汽车金融核心竞争力,只要公司融资成本低,就能独步江湖。对此我举2个例子,一是银行与AFC,众所周知银行融资成本比AFC低,但在各家汽车品牌的4S店业务里,基本都是AFC占据了主要的市场份额;

二是比较4家第三方公司A、B、C、D,融资成本由低到高分别是A、B、C、D,而资产质量、规模等指标来看顺序正好相反,由此可以得出结论,融资成本不是汽车金融的核心竞争力。

行业内还有种共识是低利率的产品会引来好客户,我们要降价的目的是吸引更优质的客户,这也是一个严重的悖论。我很同意太盟韩总的客户定位,第三方公司主要客户群是次优客户(Sub-prime),有些第三方公司将利率降到比ACF还低,但是以次优为主体的客户群并有什么变化,如何我们认真分析一下内部数据,可能还会有惊人的发现。

第二,佣金是商务政策中的核心要素,佣金政策作为引导SP行为的主要或者唯一手段。一家位于某省年销量在2万台左右的SP老板说过”我一看资方的商务政策就基本了解它的业务能力“。听了他的这话,我对很多家商务政策进行了系统的研究,并提出了一下想法,如一般佣金分为数量和质量,意图让SP尽可能的多报好单子,这样的佣金结构在任何情况都适用吗?

答案是否定的,例如最近我们根据公司业务数据的分析,建议公司取消质量佣金部分,增加转化率等指标,即能提升报单量又能改善资产质量。所以说,多而好的单子是资方的目标,切勿简单等同于管理SP的手段,那应该有多少个手段(指标)呢?主要还有由业务模式和流程决定(只有数量和质量就落伍了)。

其次,佣金结构化中的每个指标都是什么属性,有效属于成本型(零和游戏),例如数量型佣金;有些属于收益型(共赢模式),例如上面提到的转化率。最后要思考的是,佣金在SP收入中的比重,如何比重过低,佣金结构如何科学合理都会事与愿违。

审批速度是一个特别值得深思的话题,这里我先抛出结论,下面再给出简要解释。结论一,审批速度与资产资料相关性不高,也就是说,公司审核人员审批时效长或者短对资产质量没有影响;结论二,提高审批时效不是一件难事,例如一位行业大咖,当时感觉自己公司的审批时效不如另外一家公司,某天他要求公司风险负责人在3个月内将审批时效提升1倍,他当时心里是没底的。

3个月后,审批时效提升了1倍,资产质量并没有下降。下面思考另一个问题: 通过率高低和资产质量相关吗?答案是不相关,通过率高或者低,不影响资产质量。

最后是资料繁简,太盟韩总开创了“两证一卡“的时代,之前是七大件,但简化这个事情,不是因为他拍着脑子就想到了,而是经过了很长时间研究分析,论证发现,两证一卡仍然可以保证他控制风险的目标。另外一个例子是两家公司很有渊源公司都做一证贷,一家做得好一家坏账累累,为什么?

下面我再说说30+这个指标,在很多这类场合讨论问题时,我们总是听见某某家资产质量30+怎么好,或者是我180+或不良之类的,或者核销率多少。现在不得不抛出一个问题,汽车金融行业到底是什么?很多人同意是管理风险,风险管理是靠数据驱动的。

数据分两个层面,第一数据质量,第二分析指标。 如果莫公司具有非常少的指标,那他公司管理水平可能相对不高。如果莫公司在讨论问题的时候,仍然主要用30+这个指标,那属于1.0版本。那什么是2.0版,每一个公司做法是不一样的,根据自己公司的实际情况,找出于不同之前提及的1.0版的做法,但都必须以数据来驱动。

这页PPT主要讨论这两个概念:欺诈风险和信用风险。我先举几个例子,一是在行业中一个公司,用AI做了风险模型,没有将欺诈和信用风险显著区分开来;第二个例子是几乎所有公司是考核SP的商务政策中规定,SP全面或部分承担资产30+的责任,没有将欺诈和信用风险显著区分开来。

得出的结论是,整个行业未能严格区分欺诈风险和信用风险,那么做区分有意义吗?我们再看第三个例子,所有汽车金融类公司都采用提高首付来规避风险,那么提高首付的风险手段是预防哪类风险呢?在回答这个问题之前,我先给出一些结论,提高首付让好客户变坏,让更好的客户流失;以年放款50亿规模来测试,如何采用科学风险评价体系代替提高首付的措施,每年为公司创利2300万,纯利哦。提高首付主要预防欺诈风险!

汽车金融行业面临的最大风险的欺诈风险,这种说法逐渐成为了主流观念,再问及原因时,很多公司总经理回答是,除了欺诈风险,公司收益能够覆盖信用风险造成的损失,这再次证明了行业对这两类风险认知不足。我引用一位德国学者的话,管理欺诈风险是降低公司净损失,管理信用风险是提升公司净收益。

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例如,在公司审核通过后但没有*款贷**的客户是优于公司存量客户的(有数据证明),以年放款规模为50亿,转化率为80%的公司为例,每年有10亿优质资产流失,如何防止呢,这就是信用风险管理的工作内容之一。据我所知,德国金融行业风险管理主要内容是信用风险。

下面我们聚焦信用风险。做数据分析时,30+这个指标推导出来的结论跟我们很多认知不太一样,有时30+这个指标得出的分析结论基本无效,经过多次尝试,总结出如下3个结论:

第一点是30+是个动态指标,每天统计都是不一样;第二点是30+存在多重路线性,这个我就简单解释一下,比如3月和4月份放款,它们之间是有关联的,这个概念在统计学里非常重要,如果无法排除多重路线性,得到的结果就不准确甚至是错误的。

最后一点特别重要,就是30+的动态指标,而很多指标是静态指标,比如通过率,转化率,拒绝率。用动态指标与静态指标做关联,是不可能的。比如说我们之前做了很多种分析,发现30+和通过率没有任何关联。 这让我们很郁闷,一是行业中普遍认为通过率高低对资产质量有影响,二是德国银行业也将通过率作为调整资产质量的重要手段。

综上所述,我们找一个其他指标来代替30+,我们发现一个指标首逾,做了八周时间研究,结果让人非常兴奋,很多一直困扰我的问题都得到了全面或部分的解答,例如为什么资产质量与通过率无关、与转化率高度正相关,A卡(申请评分)在汽车金融行业起到什么作用,汽车金融行业适合做B卡吗(行为评分卡),如何进行月与月之间资产质量的比较,等等。

最后,我再次强调2点,一是风险管理是靠数据驱动的,包括数据质量和分析指标两部分内容。二是管理欺诈风险是降低公司净损失,管理信用风险是提升公司净收益。期待与行业各位大咖就此两个问题进行讨论!

给自己一个理由,爱上学习;

给自己一份享受,悠然自处;

给自己一本好书,爱不释手;

给自己一片土壤,瓜姐讲堂。

免责声明:

本文来源于金融高管会

作者 陈平

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