第1章 导言
信贷是为产业发展服务的。
——经济学家 熊彼特
信贷是经济发展的发动机，没有信贷就没有经济的快速增长，也不能很好地提高人们的生活和生产水平。从资本积累角度来看，仅靠自身积累是不足以支撑经济发展的。信贷有着久远的历史，据一些文献记载，信贷在公元前2000年前就已经出现了，到目前已有4000多年的历史了。
信贷的形式是多样的，常见的有贷款、债券、赊账、应收应付、保理等。国家层面的信贷主要是发行的债券、从世界银行或亚洲基础设施投资银行等金融机构获得的贷款。这些信贷资金一般用于基础设施建设、战争、福利发放等，主要还款来源是税收，但它们有违约的时候，如希腊在2010年前后的欧洲主权债务危机中就发生了违约。
企业层面的信贷主要是指企业在生产经营活动中为了支付人员工资、拓展市场、购买原材料等需要资金，而向信贷机构申请的贷款。这种借贷体现了企业家精神，形成了信贷机构和企业之间的权利与责任的跨时空性分离的契约。信贷机构向企业放款一方面表现出信贷机构对企业家精神的尊重和支持；另一方面借助具有企业家精神的人或组织分享创新带来的利益。这不仅促进了经济发展，而且为金融等虚拟经济带来了源源不断的利润。
个人层面的信贷主要分为个人投资贷款和个人消费贷款。个人投资贷款如个人企业主为了创业、投资项目等进行的贷款；而个人消费贷款则主要用于消费。
在人生的不同阶段，每个人都有不同的消费需求，如青少年需要教育，成年后需要结婚、生子、买房、买车、孩子上学、美容整形等，这些都将产生借款需求。因为消费是生产的根本出发点和落脚点，是经济发展的根本动力，所以满足消费所产生的资金需求也对经济发展起着支持作用，体现了信贷机构对消费的支持。这不仅有助于提高消费者的消费能力，而且促进了企业的产品变现，同时有利于经济的快速发展和提高人民的生活水平。
按照贷款的类型，贷款可分为信用贷、抵押贷、质押贷、担保贷，也可分为个人贷、企业贷、项目贷等。但无论表象如何，它们都是权利和义务的分离，且权利和义务的实现存在不可忽视的时间差。其本质都是约定好相关期限，即在未来还本付息，进而使信用问题显得特别突出。
不同信贷机构的目标客户群体是不同的。但整体而言，贷款是贷给自然人或法人的。自然人就是具有独立民事行为能力的人；而法人是具有民事权利能力和民事行为能力，依法独立享有民事权利和承担民事义务的组织，如小企业、大中企业、企业集团、事业单位等。
同时，按照经营与家庭是否分开、公司治理架构是否完善，信贷客户可分为个体户、小微企业、中小企业、大中企业。一般而言，个体户或小微企业以个人或家庭为单位进行经营，表现为家庭与企业之间无法分开，具体表现在家庭收支与经营收支不区分，没有完备的会计文本资料；中小企业则表现为法人代表或企业所有人的经营收支与家庭收支虽有分开，且具备相应的财报，但不具备完善的公司治理架构和制度，依靠公司所有人自己的兴趣、经验来管理；大中企业具有法人代表、财务报表，以及完善的公司治理架构和制度等。
在历史上，最早的信贷客户基本上以放贷者自己所认识和熟悉的人为基础，如亲朋好友之间的信贷关系，并以放贷者自身权势作为“威胁”来提高借款人的违约成本，确保放贷资金能顺利回收，如一些合法的地方小贷公司，或者非法私人放贷。
这种基于熟人的信贷业务受限于放贷者朋友圈中的人数。因为每个人的时间是有限的，且真正熟悉的朋友人数不会太多（根据Facebook公布的信息，一般一个人的朋友数量平均为200人），同时这些朋友中有信贷需求的又少之又少，所以过去金融发展需要较多的从业人员。这种依赖于熟人的模式使得信贷机构严重依赖于人，一旦一个客户经理离职，将导致客户流失，甚至坏账，从而使得这种熟人模式严重地制约了信贷的发展。
随着经济的发展，原本做货币承兑、汇兑、保管等货币经营机构则充分利用自身掌握的信息，如存款人存款记录、资金流等，向具有信贷需求的客户提供贷款、担保等服务，使得非熟人之间的信贷业务逐步发展起来，进而促进了信贷行业的发展与繁荣，并推动了经济的增长与发展。
非熟人之间信贷的出现是人类经济增长与发展的重要里程碑，其大大降低了信贷约束，满足了不同人的信贷需求。对于陌生的借贷人，银行等机构需要根据客户的信用记录等信息进行风险评估，如欺诈风险、信用风险等。
在历史上，传统银行信用风险评估分析的模式是：无论对于个人或企业贷款，不仅需要分析填写在信贷申请表中的信息（如姓名、身份唯一识别号、联系方式、贷款目的、贷款金额等），还需要分析客户提交的各种资料（如个人需要提供身份证、户口本、结婚证、工作收入证明等），然后信贷机构对这些信息一一进行核实，并结合自身历史数据、征信数据等进行相关分析，从而需要花费相当长的时间（如15天左右）来做出是否进行放贷、放贷多少、利率大小、期限长短等决定。针对企业客户，传统银行还会分析其性质、财务报表和业务规模等。
除此之外，传统银行评估分析模式还需要客户提供抵押、质押、担保、信用保险等来缓释风险，并据此来判断是否进行放贷等。但少数信贷机构过于强调抵押、质押、担保信用保险等的作用，而忽视了“第一还款来源是根本”。因此，信贷机构不仅需要衡量、评估第一还款来源的稳定性和持续性，还需要加强自身的信贷系统、风控体系、数据体系等的建设。
随着经济的进一步发展，小微企业在经济体系中的作用越来越突出，同时其融资问题也受到了各方的关注。为此，不同的机构推出了各种方式与方法，如IPC（International Project Consult）小微信贷技术（简称IPC微贷技术）是德国国际项目咨询公司为金融领域提供的一体化信贷咨询服务和解决方案。IPC微贷技术主要基于客户的还款能力、还款意愿，立足实质重于形式，以“单人调查”、眼见为实的原则获得相对真实、可交叉验证的信息，并通过交叉验证分析方法识别出真实的隐性信息，而后基于现金流来编制客户的“资产负债表”“利润表”“现金流量表”。
随着供给侧机构的信贷需求不断满足和消费水平的不断提高，各种消费贷也随之推出。这些机构充分利用消费者的消费信息等建立评分卡，并基于评分卡排序能力、风险量化能力进行放贷。例如，基于一些标准（如Z-score得分等），对优质客户进行快速审批，而优质客户通常包括公务员、银行等机构的管理层。又如，银行等机构利用征信数据和自身数据，计算出客户的违约率、违约损失率、期限、相关性，结合资本准备金和风险调整资本收益率（Risk Adjusted Return On Capital，RAROC）等进行的审批、授信、定价等。
随着市场经济的不断发展，各种竞争日益激烈，竞争逐渐以产业链、供应链为基础进行。一些企业为了确保自身的竞争力，扶持和帮助其供应链上下游的企业进行发展，如根据业务合同进行授信等。这种供应链贷款是基于在产业链或供应链中相关核心企业对上下游客户的控制能力而进行的，如电商平台依靠自身在互联网上强大的控制力来对商户进行放贷。例如，海尔供应链金融。
供应链信贷的根本在于其对信息真实性把控和对货物的有效处置。供应链信贷服务对象是供应链的上下游客户，各种产品或原料具有相似的功能和作用，处于供应链中核心地位的企业在客户违约后对货物或原料的处置能力是非常强的，从而使其逾期率比较高，但坏账率非常低。
随着互联网的不断发展，大数据成为信贷机构的重要资源。信贷机构基于自身大数据技术，充分利用征信数据或互联网上的各种数据，如消费数据、运营商数据、申请行为数据等来计算违约率，并进行风险定价等。
随着信贷业务的不断发展，以及合规要求的不断提高，尤其是大数据风控的潜在危险，信贷机构应遵守巴塞尔协议等合规要求，充分发挥供应链、IPC微贷技术、评分卡技术、大数据技术来管理和驾驭风险。例如，信贷机构将基于大数据构建每个客户的财务报表，基于评分卡技术、大数据技术来识别、评估和量化客户的风险，并基于供应链、资金往来链、关系圈等来管理和驾驭风险。
尤其是随着人们对信贷业务的实践和深入理解，无论哪种信贷业务，其根本都是基于衡量客户的还款能力、还款意愿、忠诚度，以及欺诈可能性等而设计的。
虽然管理和驾驭风险的理想是“丰满”的，但信贷机构所面临的现实是“骨感”的。
在现实中，并不是每个人都了解信贷产生的原因和带来的问题，但这又是人们需要了解的。为此，我们将从消费和供需理论、跨期消费理论、信息经济学、经济发展周期理论等来解读信贷产生的原因和带来的问题。例如，根据斯蒂格勒和斯蒂格利茨等的理论，信贷风险主要是信息不对称而引发的道德风险（如欺诈），以及逆向选择风险，或者因没有还款能力，从而产生欺诈、逾期等问题，信贷机构或组织不得不小心翼翼地对待信贷申请者的申请。因此，在管理和驾驭风险时，有句话值得人们牢记——“能把钱放出去不算本事，把放出去的钱和利息全部收回才是真正的本事”。
在现实业务中，每个业务人员都应全面、整体地了解信贷的需求。在整个业务过程中，有一种方法自始至终都会用到——Cohort分析。Cohort分析是以数学和统计方法，分解、解决多个变量之间的线形相关性。Cohort分析弥补了Vintage分析难以针对多因素分别独立地提供量化依据的不足。对于该分析方法，本书将进行深入阐述，并探讨其在资产证券化、保险行业的应用，以便于信贷相关人员使用。
在业务实践中，目标客户群、产品设计、市场营销推广与风险也是紧密相关的，但多数风控人员对此并不甚了解。接下来，本书对此内容进行简要阐述。
一般来说，客户的还款能力主要通过评估客户的收入、财产等数据来判断，而对企业客户还需要借助其财务报表来评估其收入和非经营收支来判断，即以现金流为核心。在现实中，很多客户没有完整的财务报表，甚至根本就没有财务报表。为此，信贷机构需要获得必要的信息，并借助相关技术来编制客户的财务报表，如IPC微贷技术。
尤其是以小微企业为目标客户的信贷机构更应以IPC微贷技术来编制客户的财务报表。小微企业以个人或家庭为单位，以小贸易及小型服务生意为主，包括部分家庭作坊形式的生产，它们的治理通常是不规范的，如没有完备的会计制度及文档资料，同时私人收入、私人开支与其企业经营的收入、开支不区分。即使这类企业有财务报表，但其资金流水往往非常复杂和混乱，其经营资金需求相对比较旺盛。因此，人们需要了解和熟悉IPC微贷技术。
即使一些客户能够提供财务报表，但其相关会计科目中不可避免地存在各种虚构成分。信贷机构需要对客户所提供的财务报表数据进行逻辑交叉检验，一旦提供的报表存在逻辑异常，就需要重新构建相关报表。因此，信贷机构不仅需要IPC微贷技术来构建财务报表，还需要Themis等财务预警技术来预防财务欺诈。因此，在介绍IPC微贷技术中，不可避免地需要对财务预警技术进行阐述。
除了财务报表，信贷机构的数据来源还有央行等征信报告。在实践中，征信数据也是常用数据，信贷机构需要了解征信报告数据，并从中分析出客户的还款能力、还款意愿、欺诈可能性等。因此，本书也对征信报告及其相关使用方法进行介绍与阐述。
还款意愿的评估不仅需要征信报告数据，还需要分析客户的社会信息，这是因为客户的经济行为是其社会角色的经济延伸。信贷机构需要了解客户的社会角色，包括客户的个人情况、家庭情况、客户在其周边的名声等信息。这些信息能帮助我们了解客户处于一种什么样的社会地位，客户至今是怎样在这样的社会环境中生活的，并且可以将这些信息量化并勾勒出客户的特征。在贷款业务中，这部分信息可归为非财务信息或软信息，技术上通过运用软信息分析模型，如信息不对称偏差分析法，可以帮助信贷人员更好地了解客户在其社会经济环境中所处的位置，并根据客户与“标准”客户的偏差提出警示。依据这些软信息，信贷机构可以量化出客户的违约成本，从而合理地对客户进行授信。
在本书中，对于还款能力的分析，需要结合“互联网+”的各种与收入和成本相关的要素进行解释，如可以通过消费记录、广告等多个方面来估计还款能力。对于还款意愿分析，一般认为还款意愿无法通过大数据进行估计，而在实际操作中，我们提出了还款意愿货币化方法来量化客户的还款意愿，从而可以很好地解决这个问题。例如，当客户的还款意愿货币化的值小于或等于0或信贷机构自身设置的阈值时，信贷机构就可以拒绝为该客户服务。
对还款能力、还款意愿的分析有多种信贷技术，不同的信贷技术具有自身的优缺点。针对不同技术的缺点，我们提出了相应的改进技术，并给出了大数据风控的架构图。根据对同一批数据上万个模型结果的分析，得出方法不是最重要的，数据才是最关键的。大数据风控核心是数据，在不断拓展数据的情况下，充分利用数据并通过“联动”的方式让数据“动”起来，从而发挥出其价值。例如，利用上网的IP地址可找到对应的地址，并结合上网时间，判断该地址是客户的公司地址还是家庭地址。如果IP地址是客户的公司地址，则根据公司地址可以搜索公司名称从而判断客户的收入情况和风险所在；如果IP地址是客户的家庭地址，则可以结合房价或房租来判断客户的收入和支出。
当我们对各种数据真实性进行验证，并量化出还款能力、还款意愿、是否涉嫌欺诈后，就需要决定是否进行放贷，这就是审批。在不同的信贷技术下，审批模式是有差异的，如审批委员会模式、“信贷工厂”式审批模式和大数据风控的自动化审批模式。
如果要实现审批的自动化、智能化，信贷机构就离不开决策引擎。尤其是在大数据时代，各种事件的不确定性大大提高，信贷业务流程中任何一环都可能出现问题，并造成逾期率和不良率上升。为此，信贷机构需要进行全面的风险管理，其前提是快速地部署相关规则、模型、策略等，这就需要决策引擎。决策引擎看起来很复杂，需要许多高深的知识与技术，而本书提供了一种基于MySQL数据库的风控决策引擎系统，经过多次实践，该系统可支持一家每月放贷50亿元的小额贷款公司的风控。同时，本书给出了基于Drools、Spark的决策引擎建设实践经验，以便相关人员建设更好的风控决策引擎。
在应用风控决策引擎后，信贷机构能够使自身的业务处理速度更快、效率更高、成本更低。这不可避免地推动了模型建设。然而，市场上各种模型建设的书或文献比较多。本书主要从实践中遇到问题等来阐述，如模型目标的选择和确定、变量的产生等。
在模型建设之后，人们需要应用各种模型，即制定各种风控策略。本书通过对业务流程模拟的方法来验证不同模型策略、业务流程策略对信贷效果的影响，并阐述其在实际风控中的效果。同时，在实践中，额度策略等也是人们常遇到的。为此，本书对风控策略，如模型策略、审批策略、额度策略、定价策略等进行阐述。
在大数据时代，大数据不仅提高了信贷机构的能力和水平，而且提高了欺诈者的欺诈水平和能力。欺诈成为各机构不可避免的问题。为此，本书对反欺诈进行了详细的阐述，从欺诈定义、反欺诈方法、案例等角度进行了介绍。
随着信贷市场竞争的日趋白热化，尤其是获客成本居高不下，存量客户成为各机构的重要利润来源，如何做好存量客户成为信贷机构的工作重点。本书主要从客户分层，并对不同层次客户的需求制定相应风控策略，以实现放贷金额不断上升而逾期率不断下降的“理想”。
在信贷业务中，签订合同、放款往往很容易被人忽视，但它们是信贷机构债权合法合规的关键。本书就合同、放款、资金问题进行了简单阐述。
在放贷后，不同的客户、资产等都会随着经济的波动而波动，使得信贷机构的资产处于变化中，为此需要进行贷中监控和预警。本书对贷中监控进行了简单阐述。
在还款时，还款方式、支付通道、还款提醒等都会影响还款是否顺利。本书对此进行了较为详细的阐述。在逾期后，各机构都会采取催收的方式进行催收还款，但催收主要受催收策略、分案策略等影响。因此，本书也对催收进行了详细的阐述。
本书还针对管理信息系统（Management Information System，MIS）进行了简单阐述。虽然是简要介绍，但这并不代表其不重要，因为风险管理是全面的、全流程的，信贷业务流程中的任何一环出问题都会造成逾期率和不良率上升。