【经验】10年银行风控资深人士的工作见解（最新发布）(3)

大家都以为房地产抵押最保险而且银行最多的贷款也是房产抵押贷款，风控处置流程知识大家都知道。但是具体如何操作，真的要靠交际能力，和人民银行银监局地方政府（甚至消防队这种部门）法院媒体地痞流氓方方面面搞好。

你处置了这个房产，举报纪委来查你处置流程，虽然是真金不怕火炼，但是搞得行内行外沸沸扬扬，搞得你声名狼藉一身骚，就这样一个最简单的最安全的房产抵押例子，都有这么复杂，更不要说什么担保公司担保汽车抵押股权质押人保货押乃至信用类。这个FRM教材不会写。

在银行有很多这样的陈年老帐，风控都不愿意碰。而真正有魄力啃下这些硬骨头的往往是非科班出身的，退伍兵，销售出身之类的，脑子灵活下手够狠。赖账的很多都是狡诈之徒，学历往往不高，大学出来的风控人员按常理出牌反而畏首畏尾，所谓知己知彼，百战不殆。

在中国做风险管理，大部分时间消磨在这种人际关系上。做得好的，争取到政府领导的支持，在政府公检法司、宣传、纪检监察的强大攻势下，很多坏账及时化解。

所谓妥善处理，就是摆平方方面面的关系。一个方面没有照顾到，留下尾巴，就为更大的风险埋下伏笔。关系处理不好，就是矛盾，迟早要产生风险。风险也是人与人之间的博弈，斗智斗勇。

3、风险管理本质上还是管人

现在技术发达了，企业上了ERP，银行上了信贷管理系统，加上互联网，大数据横行。人与人之间的隔阂变大了，贷款从网上手机上申请，银行也用大数据建模型管理贷款。从原始社会的打架，到现代黑客战，类似于军备竞赛，反欺诈手段高明了，欺诈手段也升级了。

信用还是要靠人与人之间的感情建立的，银行与企业之间没有合作与感情，那么很难说风险管理就很强大。要让企业认为这个银行是值得尊敬的，是有血有肉的，是值得长期打交道的，而不是冷冰冰的数据与模型。一旦大数据系统检测到企业数据指标不合格，立马停止授信额度，抽贷，断贷，逼死企业。这种大数据征信，防范了一时的风险，但是伤害了企业。

4、趋势对风控的影响

未来是不是银行都要变成互联网技术公司？

我感觉传统的银行，人海战术，社区金融，身边的银行，小区银行，这种方式还是有生存空间的。

隔壁王二狗要贷点款，填一堆报表，该网点客户经理到网上去录入一大堆数据，电脑自动到满世界去搜索一下王二狗的活动（微博发言、qq记录、大众点评，可穿戴设备数据库看看他几点起床、在哪里吃饭，在哪里活动，有没有出入不良场所，心跳多少，脉搏多少，健康几何），再用数据挖掘，机器学习技术，给王二狗画一个像？一分钟后，机器说，能批多少多少？这种模式很快，速度快，效率高，机器学习，就是人给机器打工。

甚至以后连信息录入的工作都不需要人工了，自助贷款机，的确，我们连身边的活生生的人都不相信了，反而要依靠机器才能认识一个人，王二狗人品如何，邻居说了不算，机器说了算，而且机器可以积累经验，增长智慧。一个审批人的经验增长速度远远赶不上机器学习智慧的积累程度。

人与人之间的隔阂越来越深了。

无信任不金融，互联网降低了金融准入门槛，但信任门槛永远在那里。金融的发展基础，是建立在“信任”之上，信任的门槛永远摆在那里，金融机构只有通过服务的方式取得客户信任，才有机会开展金融。至于该如何获取信任，绝不仅仅是技术。

5、对政策法规要相当熟悉

做风险的很多时候要和法律打交道，而法律法规经常变化，有时候一个不经意的变化，就会导致很多业务翻新。

例如，2015年8月6日，最高人民法院发布了《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》，核心是企业间直接融资渠道的逐步合法化、废除四倍利率上限标准、网络借贷平台担保的合法。大家可能不会太在意这个东西，但是，这个却极大的影响征信模式。