×

Loading...
Ad by
  • 推荐 OXIO 加拿大高速网络,最低月费仅$40. 使用推荐码 RCR37MB 可获得一个月的免费服务
Ad by
  • 推荐 OXIO 加拿大高速网络,最低月费仅$40. 使用推荐码 RCR37MB 可获得一个月的免费服务

【原创科普 2】 信贷产品

本文发表在 rolia.net 枫下论坛加拿大银行的产品,经常有40 多种,主要分作两类:deposit products and credit products. Deposit products include chequing, savings, RESP, GIC etc, 账面上的钱是正的,是财富;而 credit products 信贷产品, 包括信用卡,车贷房贷分期付款等等, 则是债务。Debts and assets, 是银行最主要的两大类产品。

所有信贷产品,都是赊账方式,即顾客先使用服务或者产品,然后在规定时间内把钱款付上。如果超出期限,则有很高的利息。实际上,这样的赊账产品还包括电话服务,水电煤气等等,都是信贷产品。

对于信贷方,这样赊账无疑会有发现我,就是天不怕地不怕,就怕传说中的老赖,拖欠赖账。如果一个银行5 百万客户,每个月有10% 客户每个人拖欠 $100,算一下也是巨大的损失。所以,信贷方自然想尽量减少损失。谁都不想贷款给老赖,无异于肉包子打狗。

而问题是,你怎么能够识别这些老赖烂人? 这些老赖可不像武松宋江那样的梁山贼寇,脸上都刺着金字。很久以前,是通过信贷人士的资深经验结合一些常识来就行,往往事倍功半。而现在,因为有了海量的历史数据,可以用科学方法来进行。就是建立 预测型 统计模型, predictive models. 其结果就是信用分。

所以,预测模型和信用分是信贷行业的核心,其余的信贷审批,风险管理,风险运作等等等等,都是围绕预测模型和信用分。This is called credit risk analytics and management.

接下来,就具体说说信用分的本质,构成和常识

咱们明天继续分解。更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net
Sign in and Reply Report

Replies, comments and Discussions:

  • 工作学习 / 事业工作 / 【原创科普】 信用分与信贷风险分析 +4


    (1) “滚! ... 且慢。你回来”

    2016 年马云在贵州大数据论坛上说:

    中国的金融体系,一直落后。一百多年来,和清朝时候的山西票号几乎没有区别。 Jack Ma 何出此言?

    因为中国的金融体系,一直使用的是抵押贷款,和过去的银号当铺相似。找银行贷款,需要抵押。问题是,很多人没有这值钱的抵押物啊,咋办?

    设想一下,某屌丝去银行贷款5万,银行问:

    “ 你凭啥贷款? 有没有抵押?!”

    “某有”
    “那你有啥?”
    “俺有颜值,行不”
    “滚!”
    “俺有智商,中不?”
    “滚!”

    “俺有人品,好使不?”
    “滚... 且慢,你回来。这个咱倒可以合计合计”

    信用分,本质上就是人品,是信用和契约精神。

    西方很早就建立了信用体制,贷款不须抵押,而是拼人品。这是其金融体系先进的一方面。

    这二者各有利弊,最大的差别就是:

    老外靠信贷生活,超前享受,负债前行,死的时候,终于还清债务。

    国内以前靠储蓄,等攒够钱了可以买房了,也差不多该西行了。

    当然,国内现在已经开始引入信用机制, 可以按揭分期付款等等,向西方金融体制靠拢,不需多言。

     

     

     

     

    • 这东西还放风景照,还隐藏…… +1
      • 我错了 ..... 已经开放了 +1
      • 晚。。。舟。。。 +2
        • 你真有想象力 ...
          • 我就是个打酱油的,友情顶贴。写得不错! +1
            • Thank you, buddy!
    • 【原创科普 2】 信贷产品 +3
      本文发表在 rolia.net 枫下论坛加拿大银行的产品,经常有40 多种,主要分作两类:deposit products and credit products. Deposit products include chequing, savings, RESP, GIC etc, 账面上的钱是正的,是财富;而 credit products 信贷产品, 包括信用卡,车贷房贷分期付款等等, 则是债务。Debts and assets, 是银行最主要的两大类产品。

      所有信贷产品,都是赊账方式,即顾客先使用服务或者产品,然后在规定时间内把钱款付上。如果超出期限,则有很高的利息。实际上,这样的赊账产品还包括电话服务,水电煤气等等,都是信贷产品。

      对于信贷方,这样赊账无疑会有发现我,就是天不怕地不怕,就怕传说中的老赖,拖欠赖账。如果一个银行5 百万客户,每个月有10% 客户每个人拖欠 $100,算一下也是巨大的损失。所以,信贷方自然想尽量减少损失。谁都不想贷款给老赖,无异于肉包子打狗。

      而问题是,你怎么能够识别这些老赖烂人? 这些老赖可不像武松宋江那样的梁山贼寇,脸上都刺着金字。很久以前,是通过信贷人士的资深经验结合一些常识来就行,往往事倍功半。而现在,因为有了海量的历史数据,可以用科学方法来进行。就是建立 预测型 统计模型, predictive models. 其结果就是信用分。

      所以,预测模型和信用分是信贷行业的核心,其余的信贷审批,风险管理,风险运作等等等等,都是围绕预测模型和信用分。This is called credit risk analytics and management.

      接下来,就具体说说信用分的本质,构成和常识

      咱们明天继续分解。更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net
    • 【原创科普 3】 信贷风险与老赖 +3
      本文发表在 rolia.net 枫下论坛Credit risk:

      Credit risk refers to the risk that a borrower or debtor will default on any type of debt by failing to make payments which it is obliged to do.

      Credit risk, 信贷风险,是指借贷方或者债务方不能履行责任,按时付款的风险。 包括拖欠赖等等,这无疑会给贷出方造成损失。

      对于 贷出方 loan lenders, 利益与风险并存,如何控制和降低其风险,无疑是至关重要。

      现在的金融行业,都是通过建立预测模型来预测未来的拖欠风险。 信贷风险的第一任务是定义 bads , 就是不良者,就是咱们所谓的老赖。最常用的 老赖 定义是: 90 Days Past Due or worse. 简称 90 + DPD.

      金融机构或者信用局 Credit Bureau, 有顾客每个月的付账记录。 如果拖欠三个月都不付款,而预先也🈚️和债主沟通过要求延期(payment deferral, 就像这次疫情,很多银行允许延期最长达六个月),这样的人就被视为 “老赖”。之所以选择 拖欠90 天,而不是30 天或者60天,是因为考虑到定义的稳定性。很多人可能因为夏天去度假或者疏忽,而没有付款,这不是经济状况造成的。如果拖欠90 天以上,不可能是因为疏忽,一定是因为财政困难所致。银行要提防的就是这些人,没有偿还能力,如果继续贷款给他们无异于肉包子打狗,应该立即采取行动止损。

      顺便说一下,Credit Report 上面有一些 credit rating ,分别是从1 到9 几个数字,代表当前月的信用状况。大家拿到报告后一定要留心,如果有错误一定要及时联系信用局或者贷出方更正,否则将影响你的信用分。

      0: too early to rate
      1: pay on time
      2: 30 day past due
      3: 60 day past due
      4: 90 day past due
      5:
      6: 120 DPD or worse
      7: counseling or proposal
      8: repossession
      9: write off or charge off

      信用等级 =5 不存在,不知道为什么。7 是指你拖欠很久,而没有能力偿还,可以和黄世仁沟通一下,能否部分偿还或者其他方案。而如果不能这样解决问题,黄世仁可能就要收回一些信贷实物了,比如把车或者房子收回,称为 Repossession. 如果这样还不能奏效, 黄世仁无法弥补损失,只好把所欠金额归为坏账、死账,称为 Write off, charge off. 然后进入法律程序。

      信用等级一旦进入7, 已经进入破产程序了,辛辛苦苦积攒的信用分无疑会雪崩,一下子回到解放前。大家千万小心。

      而我们定义老赖,就是 信用等级大于或者等于4 的人。0/1 无疑是大大的良民,2/3 介于期间,我们称为 indeterminate.

      这样的老赖定义,是最常用的老赖定义。而不同信贷产品,可能因为行业不同而不同。比如车贷,更严格一些, 常用的是 60 + DPD 而非 90+ DPD, 是根据自身商业需求而定义的。

      (待续)更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net
    • 裸贷了解一下 +2
      • ???
        • 国内罪犯利用女孩子过度消费的心理诱使她们用裸照作为抵押借取高利贷,一旦无法还款则逼迫她们卖淫还贷。
          • 你们研究得真邪门,可以专门写一个裸贷风险管理。
            • 就是。我又不是写国内的贷款
            • 雇佣黑社会即可
          • Collections 讨债, 是接下来的内容。你们超前了 +2
            • 好吧
            • 4没了? 讨债也是你关心的吗? 想知道讨债里边的故事, 想必很惊悚。
              • 编号错误。 没有故事,我是科普 不是记者
          • 缺乏监管,暴力贷款泛滥
    • 【原创科普 4】Credit Risk Models --- 信贷模型 +3
      本文发表在 rolia.net 枫下论坛信贷模型就是用来预测老赖的。数学公式为 Y=f(X1, X2, X3...... Xn) , Y is a binary target variable, 只有 Yes / No 两个值,定义每个顾客是否老赖。X 是自变量,来自于历史数据。 预测模型可以通过 logistic regression, decision tree , neural network, deep learning 等方法来建立。最常用的是回归模型, 因为其线性,可解释性和稳定性所以应用最多。这些太专业,我们就略过了

      所以,信用分实际上是一个人是否会拖欠赖账的概率,通常介于 0-1 之间,是一个小数,不便使用。我们经常通过线性转化,把它转化为 一个 1-1000 的数值,方便使用,这就是信用分。这个过程叫做 scaling.

      简而言之,信用分就是一定时间内所预测的老赖概率。分数越低,老赖概率越大,越危险⚠️,信用越差。 分数越高,则老赖概率越低,信用越好,人品可靠。 拿FICO score 为例, 假设 500 分对应一个概率 p= 83.6%, 800 分对应 p= 7.2%. 你今天的信用分是800, 就是说,从今天开始的未来一年内,你可能拖欠贷款的概率是7.2%。而500分的人,概率就要大10 倍多。

      前面说过, 因为每个人的脸上没有刺着金字,银行不知道谁是好人谁是老赖。但是通过这样的预测模型,就可以预测和区分,把人分成三六九等,然后分别看人下菜。好人的贷款条件更宽松优惠,利率低;而老赖则相反,甚至拒绝贷款。这就是风险管理。

      信用分的范围通常是300—900。 加拿大所有顾客的平均信用分, 中位数大概在 730 左右。FICO, Beacon , Credit Vision ,不同公司的信用分略有差别,但是中位数都在 730—740 之间。

      对照这个平均水平,你可以去衡量一下自己的信用分,是不是出众。

      因此,信用分是预测顾客能否按时履行借贷责任,所以是信用也就是人品。 我刚开始那段戏说里面提到,有人品就是有信用,还真的可以拿来使使。 信用模型是信贷行业的核心技术,是最重要的商业基础。其余的信贷审批,信贷管理等等但是以此为根据展开。

      (待续)更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net
    • 以我有限的了解来看,“老赖”是很少的,欠债不还有两个主要原因:一是失业,一是生病,因生病而失业。银行其实在放贷前的审核并不严格,尤其是信用卡,导致很多烂账收不回。放贷的部门为了业绩拼命放贷,不太考虑回收的问题。其实,放贷前把把关比事后再去回收更有效。
      • It's true
    • 【原创科普 5】 老赖老赖君何奈? +3


      如果一个人真的成为老赖,欠了银行 车行 或者信用卡公司钱款, 如果有实物,比如房子 车子等,人家可以收回。 而如果没有实物,比如信用卡刷爆了,你又没有偿还能力 ,黄世仁会怎么办?

      北美 不允许暴力讨债,不能使用黑社会手段。他们第一个做的事情,就是把这样的老赖报告给 信用局,比如 Equifax, TransUnion 等等,你的信用分就会雪崩。以后再申请信贷产品,可就非常难了。 试想一下,谁敢跟老赖打交道?!

      同时,他们会把这样的 老赖 转交到公司的讨债部门, Collections Department. 由他们专门负责催债,但是手段也不外乎 发信,打电话,电子邮件等。你如果死硬到底,他们也毫无办法。这样的死硬杨白劳,他们只有把欠款作为 write off, 作为坏账勾销, 由公司承担损失。 有时候,银行也会把这样的坏账以很低的价格拍卖给第三方公司, 让他们去跟杨白劳打交道。比如总共有 1000 万坏账,可以 300 万拍卖给专门的讨债公司,这就归他们了。讨回来多少,都是第三方公司的,就看自己的本事了。但是这样的讨债公司,同样不能使用暴力。

      而作为个人,如果实在走投无路,就只能申请破产一条路。破产的人,信用分几乎重新开始攒,而且破产记录会跟随你七年。除非你不用信用产品,否则,一旦破产就跟失足青年刑满释放人员一样, 举步维艰。这样的人,在大银行贷不到款,没有办法去找高利贷公司,无异于自投罗网,被人家剥皮抽筋,也是自作自受了

      Credit risk analysis, collections 等等都用到大数据分析。如果你没有这样的 domain knowledge or business insights, 只会一个分析工具 🧰 SAS/R/ Python, 能干什么呢? 所以, 我一直强调,行业知识商业洞见和分析思维,对于大数据分析至关重要。Discover, solve problems, grow and improve, 这才是每个商业运用大数据的根本需求。 作为分析人员,一定要有这样的格局和视野,否则, 太 low 了。

      一休说:就到这里,就到这里。感谢大家关注,祝大家平安顺利。

      (完)

       

    • 【题外话】 Credit Risk Analytics and Management Career +3
      信用评估,信贷模型,信用风险分析和信贷风险管理,是银行,电信,保险公司等重要的业务。如果你对这个职业方向感兴趣,想进一步了解其所需技能,薪水待遇和发展空间等等,可以私信我。我从事这方面的培训已经7 年, 我们不妨一起探讨。