零售贷款营销方案（信贷营销方案）

风云际会，驭浪前行：数字化零售信贷管理之道，下面是毕马威KPMG给大家的分享，一起来看看。

零售贷款营销方案

自2013年“数字化金融”元年以来，零售信贷业务数字化转型已经历十年，个人零售贷款规模翻了5倍，达到了75万亿；短期消费贷也从1.9万亿上升至9.3万亿。零售业务资本回报高、规模效应大、成功转型延续性强等特性也得到了市场验证。

但根据近期各家2022年报披露数据来看，当前零售贷款市场整体呈现如下困局：

1.零售贷款规模扩张出现瓶颈且部分资产有收缩迹象：

2019年以前，零售规模高速增长，2020、2021年相对平稳，2022年零售规模增长速度首次出现个位数甚至负增长，而部分行则在一定程度上主动收缩了高风险资产。

2. 零售信贷风险整体增长明显：

2022年，多家银行遭遇了“增收不增利”的困境（即营收增长、利润下滑），零售信贷增长缓慢，但是计提的相关“信用减值损失”却大幅增加。

3.风险表现两极化严重：

除去汽车金融、住房及持证抵押贷款等抵押类贷款，在纯信用贷款中，重点布局公积金、优质企业员工等优质客群贷款的银行风险明显可控，而重仓互联网贷款、信用卡等资产的银行则风险增长明显。

而细究其原因，除去三年疫情、利率下行、强监管等宏观影响因素外，数字化零售信贷竞争加剧以及数字化精细化程度差异则是困境产生的主要原因。通过分析多家银行和互联网金融平台的风险与资产走势，可以看出——部分机构从2022年初甚至2021年末已识别风险的上升，积极主动对影响因素、影响幅度、影响周期进行评估，并开始主动收缩高风险资产规模或配比，而部分银行2022年末仍在大幅增加高风险资产占比。造成这种表现差异的主要原因在于部分银行在数字化零售信贷管理认知上的不足，造成的被动性和滞后性：

1.缺乏前瞻性强的风险损失核算与预测方式：

数字化零售信贷由于支用/还款灵活、提前结清率高、资金周转速度快等特点，测算方式与传统信贷有较大差异。对于互联网贷款、信用卡等下沉资产，在2021年下半年开始已经逐步呈现风险上升趋势，但由于缺乏适配数字化零售信贷风险损失核算与预测方式，部分金融机构并未及时监测到该上升趋势，或者虽然从部分维度监测到风险上升但缺乏合理方式评估上升影响。由于近几年在监管、疫情、市场等多方因素影响下，资产客群和风险多次发生变动，零售信贷依托于数字化的高效性，会快速的放大风险成因的影响，前瞻性预测、监测、预警并处置风险变得尤为重要。

2. 数字化零售信贷管理精细化程度不足：

以2022年前后的数字化零售信贷风险为例，风险上升的原因在于客群迁徙变动、客户行为习惯变更、数据效能、市场流动性风险等多因素综合影响。由于风险成因的多样性，在对风险进行归因分析和风控的过程中，需要足够精细的监测、分析以及差异化的处置方式，包含但不限于客群分类、产品组合和属性分类等。部分银行在发现风险上升时，往往寄希望于获客端提升优质客群占比，或被动且简单粗暴的收紧审批策略，手段单一且最终发现收效甚微，甚至造成辛普森悖论使风险不降反升。

“明者见于无形，智者虑于未萌”，“有备则制人，无备则制于人”，破解数字化零售信贷管理的被动性和滞后性难题，需要全方位的构建适配于数字化零售信贷的监控和管理体系。通过数字化手段，构建涵盖检查、监测、预警、处置、催收等完整闭环且可量化的数字化零售信贷监测管理体系，实现精细化的风险监测和计量：

1.构建数字化零售信贷资产核算与预测体系：

在信贷经营管理过程中，风险损失的核算与预测是最为重要且难度最大的环节。而数字化零售信贷由于支用/还款灵活，导致呈现提前结清率高、资金周转速度快等特点，传统核算与预测方式存在较大的滞后性。数字化零售信贷风险成本测算，既需要准确的核算方式（如基于Vintage的核算方法），更需要前瞻性强的风险损失预测方式（如NCL预测方法）。通过构建预测和核算双模式风险损失计量，既可以通过事后核算对信贷资产损失进行准确评估，同时也能够重构传统滞后的监测形式，基于资产损益设置合理监测阈值，前瞻性地进行预警。

2. 设计合理的组合维度与指标体系进行监测及预警：

信贷资产管理需要从风险一道防线到三道防线的全面管理，也需要构建由粗到细的风险视图与报表。基于产品政策、风险暴露实质、风险缓释措施、业务管理实质和流程节点等综合考量进行合理的组合监测维度与指标体系设计，不仅能一针见血暴露风险，更能层层递进剖析出风险成因所在，为精细化零售信贷资产管理提供决策依据的同时，反哺营销、贷前等关键的前台业务节点，最终形成从“单一指标”到“全生命周期指标”、从“静态时点”到“动态持续”、从“滞后表现”到“前瞻预测”的监测体系。

以客户经理监测为例，客户经理作为信贷资产的第一道防线，其尽职能力和风险管理能力对信贷资产风险影响极大，不仅需要从近期进件申请的客户量与通过率的波动性进行监测与预警，也需要从其管户客群风险分布与客户画像的波动上进行监测与预警，更要从其管户资产存量贷款与近期新发放贷款资产质量多维度进行监测与预警。与此同时，需要构建合理化的指标体系，通过风险损失或资产收益等综合量化指标实现“窥一斑而知全豹”。

3. 完善底层数据与系统能力实现统一管理：

在近年来的数字化转型过程中，数字化零售信贷产品不断进行优化迭代，但底层数据集市、监测报表、预警平台等仍处于分散状态，“各自为政”，无法实现统一管理。需要构建统一的监测和管理维度，基于业务逻辑对数据集市进行整合和管理，对监测报表与维度进行统一组合管理，同时构建统一视图平台，满足各层级管理人员监测与分析需求。

图：毕马威数字化零售信贷监控和管理体系解决方案总览

针对以上数字化零售信贷管理需求和面临的挑战，毕马威结合多年服务经验与同业管理优势，设计了一套完整从顶层设计到底层落地的数字化零售信贷管理方案，帮助银行更好地应对数字化零售信贷业务快速发展与敏捷管理。我们可提供的具体服务包括：

数字化零售信贷统一视图监测平台搭建咨询服务与系统落地实施

零售风险数据集市建设与优化咨询服务与系统落地实施

数字化零售信贷贷后管理体系建设与优化咨询服务与系统落地实施

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信贷营销方案

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