零售评级应用与管理

1、1零售评级应用与管理主讲人：石俊峰课程概要课程目标了解零售计量体系的基本概念了解零售计量体系的基本工具了解零售计量工具的应用场景了解零售计量工具的应用架构了解我行零售计量体系的建设情况培训对象信用审查类CCRM4级（高级员工）2零售评分卡及建模零售评分卡的应用零售分池体系开发零售分池及风险参数的应用零售风险计量工具的配套环境目录31.1 信用评分卡基本特点信用评分卡是估计客户获得贷款后，将出现给定行为表现（如贷款违约、破产或逾期）的概率的定量分析的统计模型 维基百科评分卡以分值形式体现客户风险排序：分数越高，表明客户风险越低；反之，表明客户风险越高。评分卡易于设置CutOff门限，方便业务应用

2、。评分卡的开发基于银行历史数据或专家经验，在授信和贷后管理时具有客观、一致和定量化的优点。评分卡的基本特点评分卡个人基本信息（性别、年龄、学历、收入等）个人征信数据贷款要素信息（还款方式、担保方式、贷款期限等）还款表现信息（还款历史、逾期状况、贷款余额等）41.2 评分卡贯穿零售信贷生命周期账户管理市场营销交叉销售销售提升催收管理客户挽留续发卡续贷贷款申请信贷生命周期A 申请评分卡 征信评分卡 申请欺诈评分卡 收益评分卡B 行为评分卡 交易欺诈评分卡 收益评分卡响应评分卡收益评分卡C 催收评分卡 回收评分卡 自愈评分卡流失倾向评分卡常说的ABC卡即申请、行为和催收评分卡 A - Applica

3、tionB - BehaviorC - Collection51.3 评分卡A、B、C卡分类6目标:账户获取（审批）账户管理（贷后管理、额度管理）催收（早期催收）分类:申请评分卡（A卡）行为评分卡（B卡）催收评分卡（C卡）数据来源:申请信息人口统计信息内部关系信息征信局信息申请信息人口统计信息内部关系征信局信息支付历史信息逾期历史信息申请信息人口统计信息内部关系信息征信局信息支付历史信息逾期历史信息催收历史信息根据产品覆盖和业务量情况，一般需要几十乃至数百个评分卡，如：个人房贷、车贷、消费贷、信用卡申请评分卡，每个评分卡还会根据客户和业务风险特征分别建立不同的子评分卡1.4 评分卡开发过程业务

4、理解数据获取数据整理数据分析模型开发模型验证熟悉业务相关系统熟悉数据存储结构和保存情况熟悉数据字典，筛选有用字段获得建模全量数据集理解业务的产品结构和特点理解业务工作流程理解业务的历史状况及发展规划形成业务需求分析及工作目标数据字段缺失率、异常率分析关键指标加工拆分开发样本和验证样本单变量分析形成模型开发数据集形成评分卡确定建模观察期、表现期多变量分析确定入模指标逻辑回归分数校准评分性能分析确定评分卡区分度检验排序性检验稳定性检验业务需求数据整理模型开发71.5 建模方法论假设条件各样本相互独立（客户之间风险相关性较低）；历史样本与当前样本具有相同的风险特性（贷款业务没有发生根本性变化）建模方

5、法Logistic回归（最常用）、线性优化、非线性优化、神经网络评分校准规定标准评分对应的好坏比(odds)申请评分200分对应的odds为10:1;行为评分600分对应的odds为10:1规定标准好坏比翻倍所需增加的分值（PDO）-设置PDO为20分，那么申请评分200分对应的odds为10:1，220分对应的odds为20:1；行为评分600分对应的odds为10:1,620分对应的odds为20:181.6 单变量数据分析-如何确定最优分组大+小+大 小+小+小IV 大 IV 小 IV 大 IV小 IV 小 IV 小 24 = AGE 2828 = AGE 3220= AGE 2424

6、= AGE 2828 = AGE 3220= AGE 2420 = AGE =45岁32.03%94.16 0.110 1.05%231,45)岁57.88%44.86 0.002 2.18%30的次数无逾期15逾期1次0逾期超过1次-86最近12个月本金还款金额占应还本金金额的百分比=100%1585,100)%085%-57本金余额占抵押价值的百分比=40%08本金余额占贷款金额的百分比=33%-109最近3个月所有还款占所有应还款金额的百分比=80%2545,80)%045%-201.9 评分卡示例13示例1.10 评分卡开发定量模型区分能力标准14ARCum Bad%0Cum %cut

7、off0Cum Bad%Cum Good%ABcutoff151.11 零售评分卡优化情况介绍业务大类评分卡类型建模数据性能与现有评分卡比较个人住房贷款行为评分卡2013年9月时点共444,241个未逾期账户AR=0.576风险区分能力较强解决了现有评分卡部分指标性能降低的问题逾期1期催收评分卡2012年12月-2013年9月共4个季末时点的107,317个逾期1期账户AR=0.605风险区分能力较强解决了现有评分卡部分指标性能降低的问题，也为逾期账户精细化管理提供了工具逾期2期催收评分卡2012年12月-2013年9月共4个季末时点的8,399个逾期2期账户AR=0.521风险区分能力较强个

8、人商用房贷款行为评分卡2012年12月至2013年9月共4个季末时点95,495个未逾期账户AR=0.561风险区分能力较强解决了现有评分卡整体性能衰退的问题催收评分卡2012年6月-2013年9月共6个季末时点的7,917个逾期1期或逾期2期账户AR=0.675风险区分能力较强解决了现有评分卡部分指标性能降低的问题个人汽车贷款行为评分卡2013年3月至2013年9月共3个季末共142,347个未逾期账户AR=0.517风险区分能力较强解决了现有评分卡部分指标性能降低的问题逾期1期催收评分卡2012年3月-2013年9月共7个季末时点的25,759个逾期1期账户AR=0.558风险区分能力较强

9、解决了现有评分卡部分指标性能降低的问题，也为逾期账户精细化管理提供了工具逾期2期催收评分卡2012年3月-2013年9月共7个季末时点的2,097个逾期2期账户AR=0.504风险区分能力较强个人综合消费贷款行为评分卡2012年12月至2013年9月共4个季末时点81,510个未逾期账户AR=0.561风险区分能力较强解决了与个人经营贷款共用同一张行为评分卡的问题催收评分卡2012年3月-2013年9月共7个季末时点的10,589个逾期1期或逾期2期账户AR=0.759风险区分能力较强解决了与个人经营贷款共用同一张催收评分卡的问题个人经营贷款行为评分卡2013年3月至2013年9月共3个季末时

10、点52,632个未逾期账户AR=0.494风险区分能力较强解决了与个人综合消费贷款共用同一张行为评分卡的问题催收评分卡2012年3月-2013年9月共7个季末时点的2,059个逾期1期或逾期2期账户AR=0.770风险区分能力较强解决了与个人综合消费贷款共用同一张催收评分卡零售评分卡及建模零售评分卡的应用零售分池体系开发零售分池及风险参数的应用零售风险计量工具的配套环境目录162.1 评分卡业务应用评分卡通过分数排序区分出高风险、中风险和低风险等不同的客户群，在信贷流程的不同阶段具有不同的业务应用：审批阶段自动化审批，提高审批效率： 对于高风险客户，自动拒绝； 对于低风险客户，自动通过； 对于

11、中风险客户，人工审核。贷后阶段业务管理和监控： 额度调整； 业务质量监测。催收阶段催收方式的选用依据： 对于高风险客户，上门催收； 对于中风险客户，电话催收； 对于低风险客户，短信催收。17通过评分卡，有效的区分了坏样本和好样本。2.2 评分卡申请评分卡应用示例18评分卡得分=年龄得分 + 性别得分 + 逾期数得分 + 账龄得分 + 收入得分申请评分卡得分申请人年龄 324032-=40 80 性别女90男50征信最近24个月最大逾期期数 0901702,340320征信最大账龄0-123012-187018-=2490月可支配收入1000-2000302000-5000505000-=100

12、00100假定自动拒绝分数线为260分；自动通过的分数线为350分情景客户29岁男性客户，收入4560元，征信最大逾期2期，最大账龄5个月42岁男性客户，收入3000元，征信最大逾期1期，最大账龄15个月30岁女性客户，收入12000元，征信无逾期，最大账龄24个月实际值得分实际值得分实际值得分年龄294042803040性别男50男50女90逾期240170090账龄53015702490收入45605030005012000100评分210320410审批建议拒绝人工审批通过示例2.2 申请评分卡应用 申请评分卡主要用于审批阶段，通过分数排序区分出高风险、中风险和低风险等不同的客户群，在审

13、批时结合业务规则进行客户自动化审批：审批阶段自动化审批，提高审批效率： 对于高风险客户，自动拒绝； 对于低风险客户，自动通过； 对于中风险客户，人工审批。客户申请基本信息准入核查反欺诈核查人行征信核查申请评分卡未通过通过通过通过未通过未通过自动拒绝人工审批自动通过规则判断评分卡判断审批决策自动化审批流程审慎处理审慎处理审慎处理192.2 评分卡申请评分卡应用实例自动拒绝线自动通过线被拒绝的坏客户的占比被拒绝的好客户的占比（误判）可节约的人工处理量占比可能增加的坏客户的占比（误判）整体的拒绝率（核准率）整体的坏账率直观上看，拒绝线设在180分核准线设在280分评分区间人数坏客户好客户累积好累积坏

14、累积灰累积客户推断的坏客户累积好百分比累积坏百分比累积客户百分比分数线下的坏账率分数线上的坏账率ScoreBandGroupTotalBadGoodCum_GoodCum_BadCum_IntdCum_AllCum_WgtBadCPct_GoodCPct_BadCpct_AllAct_Cum_BadRateExp_BadRate_Above110-11910000110.63170.00%0.00%0.01%0.00%2.56%120-12910110120.63170.01%0.00%0.03%0.00%2.5663170.03%1.48%0.08%50.0

15、0%2.52%140-1491163593171.42780.07%4.43%0.21%52.90%2.45%150-15922210151113394.66170.22%5.42%0.49%28.20%2.43%160-169371022372118765.93590.55%10.30%0.96%27.60%2.32%170-1796511387532341419.01261.11%15.80%1.78%22.70%2.20%180-1891331479154467427414.6812.27%22.70%3.46%16.80%2.05%190-19927727195349731295512

16、0.61655.14%36.00%6.95%13.20%1.76%200-209415263256749919396625.62999.93%48.80%12.20%10.20%1.49%210-2191047408091483139391201336.618421.90%68.50%25.40%6.91%1.08%220-229740186132096157500275341.036330.90%77.30%34.70%5.70%0.89%230-239545134592555170573329843.224737.70%83.70%41.60%5.15%0.71%240-249552446

17、93024174652385044.904644.60%85.70%48.60%4.52%0.71%250-25964475593583181730449446.077252.80%89.20%56.70%4.03%0.64%260-26976987064289189785526346.65963.20%93.10%66.40%3.59%0.53%270-27979977345023196843606247.098974.00%96.60%76.50%3.23%0.38%280-28957745295552200887663947.334281.80%98.50%83.80%3.01%0.23

18、%290-29941313895941201910705247.422187.60%99.00%89.00%2.85%0.23%300-30925012276168202932730247.482590.90%99.50%92.10%2.77%0.16%310-31916901656333202936747147.490493.30%99.50%94.20%2.70%0.22%320-32914001386471202938761147.493295.40%99.50%96.00%2.65%0.32%330-33914011396610203938775147.493297.40%100%97

19、.80%2.62%0.00%340-34911801176727203939786947.49499.10%100%99.30%2.58%0.00%350-359390396766203939790847.49499.70%100%99.80%2.57%0.00%360-369170176783203939792547.494100%100%100%2.56%0.00%370-3792026785203939792747.494100%100%100%2.56%.2.2 评分卡应用实例-分数线的选取拒绝线的业务影响将拒绝0.96%的客户，这些客户的坏账率为27.60%将误判37+18（灰）个好

20、客户，占所有客户数的0.69%坏账率将从2.56%下降到2.32%通过线的业务影响节约大量审批人员的劳动，11%的审批件可以不审批在这些自动审批通过的件中，坏账率为0.23%合并的业务影响合并自动审批率为12% 212.3 行为、催收评分卡应用222014年9月各业务大类未逾期账户行为评分分布对比对零售业务的资产质量进行定期监控。了解各业务未逾期账户的风险水平。可作为贷后检查筛选客户的工具：对得分高风险低的客户可不进行检查；对得分低风险高的客户可多进行检查。行为评分卡应用为催收策略的制定提供抓手。使用时一般需要结合逾期天数和账户余额制定策略。催收评分卡应用逾期1期账户催收策略 逾期及风险账户余

21、额逾期1-5天逾期6-15天逾期16-30天低风险中风险高风险低风险中风险高风险低风险中风险高风险100万短信催收短信催收电话催收电话催收电话催收上门催收电话催收上门催收上门催收零售评分卡及建模零售评分卡的应用零售分池体系开发零售分池及风险参数的应用零售风险计量工具的配套环境目录23资产组合必须符合如下特征才可视为零售资产组合：债务人是一个或几个自然人。笔数多，单笔金额小。按照组合方式进行管理。零售风险暴露的分类：个人住房抵押贷款：是指以购买个人住房为目的并以所购房产为抵押的贷款。合格循环零售风险暴露：是指各类无担保的个人循环贷款。合格循环零售风险暴露中对单一客户最大信贷余额不超过100万元人

22、民币。其他零售风险暴露：是指除个人住房抵押贷款和合格循环零售风险暴露之外的其他对自然人的债权。商业银行对企业的风险暴露，如同时满足如下特征可纳入其他零售风险暴露：符合国家相关部门规定的微型和小型企业认定标准商业银行对单家企业（或企业集团）的风险暴露不超过500万元商业银行对单家企业（或企业集团）的风险暴露占本行信用风险暴露总额比例不高于0.5%3.1 零售风险暴露定义及分类3.2 零售风险计量体系的构成25零售风险计量体系面向各类零售业务，包括评分卡、风险分池以及相关应用等内容。个人消费贷款网络银行贷款个人经营贷款小微企业贷款申请评分收益评分欺诈评分行为评分催收评分响应评分PD分池模型RWAL

23、GD分池模型EAD分池模型压力测试授信审批风险报告信贷政策贷后监控限额管理经济资本绩效考核风险定价风险偏好损失计提核心应用高级应用零售业务评分卡风险分池及参数估计应用信用卡风险文化3.3 风险分池计量资本的重要参数26在实践中，零售评分卡是零售风险分池体系中的一项基础内容零售业务需要进行PD分池、LGD分池和EAD估计，并对各分池的PD值、LGD值和EAD值进行估计。将每笔零售业务归入适当的分池，并进一步计算出预期损失（EL）和非预期损失（UL）。对所有零售业务进行统计，可得零售业务资本占用情况。评分卡主要是对客户风险高低进行区分，在业务管理中评估风险的大小。但新资本协议要求计算资本，就需得到

24、每笔零售业务的违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD），零售不需要估计有效期限（M）包含两类情况：（一）债务人对银行集团的实质性信贷债务逾期90天以上。（二）商业银行认定，除非采取变现抵质押品等追索措施，债务人可能无法全额偿还对商业银行的债务。出现以下任何一种情况，商业银行应将债务人认定为“可能无法全额偿还对商业银行的债务”：1商业银行对债务人任何一笔贷款停止计息或应计利息纳入表外核算；2发生信贷关系后，由于债务人财务状况恶化，商业银行核销了贷款或已计提一定比例的贷款损失准备；3商业银行将贷款出售并承担一定比例的账面损失；4由于债务人财务状况恶化，商业银行同意进行消极重组

25、，对借款合同条款做出非商业性调整。具体包括但不限于以下情况：一是合同条款变更导致债务规模下降；二是因债务人无力偿还而借新还旧；三是债务人无力偿还而导致的展期；5商业银行将债务人列为破产企业或类似状态；6债务人申请破产，或者已经破产，或者处于类似保护状态，由此将不履行或延期履行偿付商业银行债务；7商业银行认定的其他可能导致债务人不能全额偿还债务的情况。3.4 违约定义3.5 风险分池分池结构及方法28申请评分卡行为评分卡PD A1PD A2PD A3PD ANPD B1PD B2PD B3PD BN使用风险评分其他零售暴露OR个人住房按揭贷款(RM)汽车贷款个人经营贷款合格循环零售暴露(QRRE

26、)自上而下的分池方法自下而上的分池方法分池的主要目的是计算风险参数，做到：池内具有同质性池间具有异质性体现了零售组合管理的要求零售资产个人住房贷款是否逾期账龄 6 M催收评分卡PD C1PD C2PD C3PD CN小微企业贷款信用卡网络银行贷款3.6 分池模型开发关键步骤 根据数据状态定义开发样本期步骤一对样本窗口内的每个帐户步骤二进行细分分析步骤三确定分池结构步骤四步骤五进行验证步骤六根据数据状态定义开发样本期步骤一根据数据状态定义开发样本期步骤一对样本窗口内的每个帐户步骤二导出违约标志，计算目标变量步骤二进行细分分析步骤三进行细分分析步骤三步骤四进行分池开发步骤四步骤五成熟性效应调整，长

27、期平均计算、衰退期调整等步骤五进行验证步骤六进行验证步骤六 风险参数的应用框架零售资产LGD未违约已违约 细分 (决策树）池级LGD池级LGD长期平均调整LRA LGDLRA LGDDownturn LGDPLGDBEEL建议值PLGDMax资本需求K值计算K= f(PD,LGD,R)K= max(0,PLGD-BEEL)RWA注：未违约贷款的资本需求K是PD,LGD和相关性R的函数，其标准公式由新资本协议给出,3.7 风险参数估计的理论框架池级PDLRA PD零售资产PDSeasonedPDPD池级CCFLRA CCF表外零售资产EAD（通过CCF）EAD(CCF)313.8 计算风险加权资

28、产3.9 关于风险参数估计的重要监管指引商业银行资本管理办法（试行）第七十七条（二）公司、金融机构和零售风险暴露的违约概率为商业银行内部估计的1年期违约概率与0.03%中的较大值附件5 信用风险内部评级体系监管要求六、 风险参数量化（三） 违约概率估计及要求：7对于非零售风险暴露，应在债务人层面认定违约，同一债务人的所有债项的违约概率相同；对于零售风险暴露，应在债项层面认定违约定义，同一债务人的不同债项的违约概率可以不同。12计算违约概率的时间跨度一般为1年。为估计长期贷款的风险水平，商业银行可采用3年、5年等不同期限的累计违约概率来确定债务人等级。附件5 信用风险内部评级体系监管要求六、 风

29、险参数量化（四） 违约损失率估计及要求：2违约损失率估计应基于经济损失。经济损失包括由于债务人违约造成的较大的直接和间接的损失或成本，同时还应考虑违约债项回收金额的时间价值和商业银行自身处置和清收能力对贷款回收的影响。（1）直接损失或成本是指能够归结到某笔具体债项的损失或成本，包括本金和利息损失、抵押品清收成本或法律诉讼费用等。（2）间接损失或成本是指商业银行因管理或清收违约债项产生的但不能归结到某一笔具体债项的损失或成本。商业银行应采用合理方式分摊间接损失或成本。（3）商业银行应将违约债项的回收金额折现到违约时点，以真实反映经济损失。6估计违约损失率的数据应仅包括违约债务人风险暴露。商业银行

30、应收集区分违约暴露的关键因素、计算违约风险暴露经济损失的因素，包括但不限于：（2）影响零售风险暴露违约损失的重要因素包括信用评分、产品、地区、未保证的信用额度、住房抵押贷款抵押率、风险暴露种类、客户关系的时间、债务人经济状况等。附件5 信用风险内部评级体系监管要求六、 风险参数量化（五） 违约风险暴露估计及要求：1违约风险暴露是指债务人违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额。违约风险暴露应包括已使用的授信余额、应收未收利息、未使用授信额度的预期提取数量以及可能发生的相关费用等。323.10 我行零售评级应用体系的建设进展33产品名称评分卡适用类型分池模型申请行为催收PD分池LGD分池EAD分池

31、个人住房抵押贷款112100310个人商用房贷款111个人汽车消费贷款112个人商用车贷款1+01+01+0个人综合消费贷款111个人经营贷款111网络银行贷款1小微企业贷款1 72个人信用评分卡1信用卡722342422总计（不含商用车评分卡售评分卡及建模零售评分卡的应用零售分池体系开发零售分池及风险参数的应用零售风险计量工具的配套环境目录344.1 内部评级体系的核心应用355授信审批风险监控限额设定信贷政策风险报告债务人或债项的评级结果是授信审批的重要依据，授信政策应明确规定将债务人或债项的评级结果作为是否给予授信、或是否准入的主要标准之一对于不同评级结果的债务

32、人或债项，应采用不同监控手段和频率根据债务人或债项的评级结果，设置单一债务人或组合层面的风险暴露的限额根据债务人和债项的评级以及组合层面（行业、区域）的评级结果，应制定差异化的信贷政策至少按季向董事会、高级管理层和其它相关部门或人员报告债务人和债项评级总体概况和变化情况。内部报告制度应明确规定风险报告的内容、频率和对象12344.2 内部评级体系的高级应用365风险战略和偏好拨备计提贷款及投资定价经济资本计量绩效考核及RAROC内部评级结果和风险参数估计值应作为确定风险偏好和制定风险战略的基础风险参数估计值应作为贷款损失准备计提的重要依据风险参数估计值应作为商业银行贷款及投资定价的重要基础内部

33、评级结果和风险参数估计值应作为构建经济资本计量模型的重要基础和输入参数的重要来源内部评级结果和风险参数估计值应是计算风险调整后资本收益率的重要依据，应将内部评级的结果明确纳入绩效考核政策12346形成审慎的风险管理文化内部评级结果和风险参数量化模型的开发和运用应有助于商业银行加强相关信息系统建设、配置充分的风险管理资源以及审慎的风险管理文化的形成4.3 关于零售应用流程的重要监管指引37附件5 信用风险内部评级体系监管要求五、 内部评级流程（一） 基本要求1商业银行应建立完善的内部评级流程，确保非零售风险暴露内部评级和零售风险暴露风险分池过程的独立性。2商业银行内部评级流程包括评级发起、评级认

34、定、评级推翻和评级更新，并体现在商业银行的授信政策和信贷管理程序中。零售风险暴露的风险分池通常不允许推翻。若商业银行允许推翻，应制定书面政策和程序，并向银监会证明必要性和审慎性。零售评分卡及建模零售评分卡的应用零售分池体系开发零售分池及风险参数的应用零售风险计量工具的配套环境目录385.1 评分卡应用的关键要素39政策和流程系统和数据评分卡评分卡开发培养既懂业务，又掌握技术的开发人员持续监控和优化的机制不断了解业务变化的沟通渠道政策和流程说明评分卡在流程中的位置说明评分卡的应用前提和限制条件政策要落实到系统和数据上系统和数据流程系统对工作流进行管理决策管理系统管理规则和评分卡提供高质量的数据供开发和监控5.2