贷中资产风险管理与估值浅析

作为一家金融科技公司，拍拍贷一直坚持以数据为基石，遵从金融本质，用技术为用户提供便捷稳健的借款撮合服务。一直以来，拍拍贷以严谨高效的贷前审核与贷后催收等风险管理能力为大家熟知。实际上，还有一支低调专业的资金业务团队，他们主要关注已成交借款资产每日的情况，通过开展贷中资产管理项目，利用实际数据与预测技术动态预估资产当前风险状态与实际价值，一方面与资产业务进行风险管理联动，另一方面通过提供资产变现、风险提醒和优质策略师领投等服务协助出借人管理资金。作为资金出借人最亲密的合作伙伴，资金业务团队抱着严谨热诚的服务之心，坚持为客户资产风险和实际收益保驾护航。而本文将针对贷中资产管理项目的技术细节进行简要介绍。

根据拍拍贷借款规则，由借款人发起的借款申请订单被称为标的，每笔订单都需要通过严格地贷前审核，并根据其风险程度匹配相应的利率与评级，再向出借人筹借资金。

图1  标的的生命周期

当借款订单成功撮合，意味着标的满标，撮合完成时间即是标的满标时间。平台将根据标的还款期数制定相应的分期还款计划，借款人需要遵循还款计划每期按时向出借人归还本金与利息，否则将面临逾期催收和征信上报。当逾期超过90天，由于还款概率已非常低，标的将被判定为坏账，并于坏账首日计提资产减值损失。按照上述标的生命周期，我们将“贷中”定义为满标日至最终坏账日的整个时段，并在期间每日重新评估标的当前风险与价值。当借款人还款，待衡量的标的价值将从最初基于总本金计算的总价值变为基于待还本金计算的剩余价值。

贷中资产管理体系

按数据、技术、业务应用分类，目前贷中资产管理体系的核心架构如图2。

图2  贷中资产管理体系

在数据层，多维度的变量指标体系能够更有效地避免多重共线性问题和增强风险细分能力。整个技术层的核心目标是实现贷中资产风险和价值管理工作，各模型可组合使用。

接下来，本文将对贷中资产管理体系中的三项核心技术模块进行简要介绍：

1. 贷中风险评分模型

贷前审核会为每只标的贴上A至F类评级标签，由低至高作为其原始风险的判定结论。但在标的整个还款时期内，随着后续应还款日的陆续到来和可能出现的行业借贷环境变动，借款人的还款意愿很可能发生改变。有利的是，在整个过程中平台也能收集到借款人更多的负债与行为等数据，而贷中风险评分模型的主要目的即是通过不断挖掘这些数据中的信息，对标的当前风险状况进行动态评估。

区别于贷前模型，贷中风险评分模型需要自满标日至最终坏账日，每日测算标的当前风险情况。由于每日待评估标的可能处于不同还款期（后简称账龄），样本状态更加复杂多样。针对该问题，我们通常会借助“账龄-账龄矩阵”（图3），通过综合考虑“准确率、捕获率、时效性、业务特点”四个核心维度确定适用的风险表现指标；与此同时，在模型变量筛选上更加注重“政策推断“，对变量稳定性要求严格。

图3  账龄-账龄矩阵

基于每日模型分数据，我们会更新标的当前风险评级，一方面帮助出借人了解名下资产目前的风险情况，另一方面作为债权转让市场重要参考指标，协助债权交易双方消除信息不对称问题，促成交易公平达成。目前，当前评级的风险区分能力已得到出借人的广泛认可（成交率分布见图4）。

图4  当前评级在债权转让市场的成交表现

2. 贷中逾期率预测模型

在分期还款业务场景中，除非所有用户都只存在“还清整笔借款”和“拖欠所有本金”两种情况，否则基于坏账标数计算的“坏标率”和基于坏账本金计算的“坏账率”之间存在较大差异（图5）。由于“坏账率”能更直接地核算资产损失，因此，补充风险评分模型，我们搭建逾期率预测模型来评估资产风险与价值。

图5  等额本金下，坏标率与坏账率关系

我们已搭建完成的逾期率预测模型包括“总体逾期率预测”和“贷中资产逾期率预测”两类。其中，贷中逾期率预测模型主要用于预估标的在坏账日前无法成功收回的待还本金比例（后称为待还本金坏账率）。虽然待还本金坏账率是取值在0到1的连续型随机变量，但在分期还款业务场景下其实际分布非常集中，且与待还期数大小高度相关。因此，我们没有直接采用线性回归模型，而使用树类模型完成了贷中逾期率预测模型搭建。目前，基于标的粒度预测得到的待还本金坏账率能够非常灵活独立地应用于各类资产的风险统计和价值核算当中。

3.资产价值计算与收益率预估

遵循传统金融定义，我们借助财务管理理论的未来现金流折现模型和非等距还款内部报酬率方法估算资产剩余价值和收益率。当然，其中最核心的是未来回款现金流的预估。考虑到风险对现金流的影响巨大，这部分我们已结合由贷中逾期率模型预测得到的待还本金坏账率，通过计提预期坏账损失的方式进行估算。目前，资产估值已经以官方指导价方式支持债权转让市场。同时，资产估值与收益率也是公司多项投标工具进行价值核算和收益统计的重要依据。

4. 小结

目前，以上三项核心技术模块已实际应用至资金业务。在拍拍贷提供的债权转让市场和资产变现服务中，出借客户可以直接地看到我们基于上述技术给出的标的当前评级和参考价信息。与此同时，我们还会协同资产业务团队共同监控风险趋势，并保持对出借用户收益波动的持续关注，通过风险提醒、选拔优质策略师领投等方式协助出借人更好的管理资金。

写在最后

伴随互金行业的成长，拍拍贷的风险业务更加灵活，如何保持长期稳定的模型效果挑战更大。与此同时，资金业务需要更准确靠谱，单纯的风险预估已难以满足坚持朝着精细化方向发展的现金流管理需求。目前，我们正在努力优化与开发更稳定更丰富的贷中模型，具体成果会在未来的拍黑米中呈现，敬请期待。