公司贷款业务定价流程(定价贷款流程业务公司有哪些)

今天这篇文章，雄志集团将结合自身丰富行业经验，从微观宏观两大方面系统出发，为大家阐述风险定价的前世今生。通过结合银行和新金融两个大主流机构类型对产品差异化定价的具体实践操作，我们将为大家深入详细探讨风险资产定价的背后逻辑支撑。

（一）银行零售业务篇

近年来随着利率市场化加速，商业银行传统零售贷款业务受到互联网金融的冲击。为了维持足够的利润水平，银行相继扩大资产管理、托管等表外业务，转向中小微企业贷、小额信用贷等利润率更高的新型贷款业务，这类新型零售贷款属于线上业务，必然会带来一些风险及获客层面的不确定性，因此对商业银行的风险定价能力也提出了更高的要求。

1.传统银行业零售务中的定价实践

（1）成本加成定价法贷款利率=资金的边际成本+银行的经营成本+预期违约的补偿费用+预期利润该方法是以银行自身为核心导向。

（2）价格导向定价法贷款利率=基准利率+信用风险溢价+流动风险溢价+违约风险溢价+其他风险溢价此方法广泛被应用，其中基准利率可以是国库券利率、大额可转让存单利率、银行同业拆借利率、商业票据利率等货币市场利率，也可以是优惠贷款利率，即银行对优质客户发放短期流动资金贷款的最低利率，也可称为无风险利率（Riskless Interest Rate），是金融市场常用的定价参照系。附加的风险溢价水平因客户的风险等级不同而有所差异；如果贷款期限较长，银行还需加上期限风险溢价。

（3）客户盈利分析法该方法综合考虑一笔贷款带来的总收入、借款人实际占用的资金金额、贷款的收益与金融机构的目标利润、资金成本和其他经营费用的对比情况，是以客户为导向的定价方法。

（4）其他风险定价法部分大型银行根据巴塞尔资本管理办法的要求搭建了风险预测（PD）模型+违约损失（LGD）模型来评估预期损失（EL），再以风险调整后的资本回报率（RAROC）定价法，通过目标收益水平倒推出产品的定价区间。也有一些同业则基于客户关系定价，即关注客户关系的整体风险收益，重视与客户建立长期关系而非单次交易的关系。其具体操作步骤主要有：对客户进行分析，区分谁是优质客户，谁是可培育客户；从银行视角定价，以目标收益为基础，引导未来派生业务进行价格优惠；针对客户关系进行价格决策，根据市场、政策进行流程授权及价格决策；进行价格管理，追踪客户承诺的完成程度，事后评估调整定价模型及策略

总之，传统银行贷款定价的方法是多种多样的，同一家银行对不同的行业、不同的客户可能采取不同的贷款定价方法，每种方法都各有优点，需要具体问题具体分析，但目标都是实现收益最大和风险最低。但随着大数据时代的到来，更加精准的差异化风险定价才是更符合市场发展要求的。

2.信用卡业务差异化定价实践

信用卡业务的收入在各家银行的零售业务中都占据主导地位。通常一家银行在推出本行的信用卡业务的时候，都会横向参照同梯队银行的同类信用卡产品的利率和授信额度来完成初步的风险定价，等到数据积累到一定程度会进行调整和优化当前的风险定价策略。随着互联网金融的诞生，得益于技术的支撑和数据的打通，越来越多的银行采用线上审批的方式进行业务扩张和拓展，从而基于线上场景的信息采集补充，精准的差异化风险定价在实际信用卡业务中有了更多的施展空间和评估手段。通过内外部数据和交易数据搭建出核心的风险定价模型，涵盖了更多维度的变量进行客户画像，并通过机器学习等先进建模技术，应用到实际的风险定价当中。某银行信用卡中心存量卡风险定价项目中，通过行内已知变量完成人群的风险等级划分，推演不同的利率决策下行动响应模型和风险预测，成本分摊和坏账损失预测，在一定限制条件下实现未来收益最优化方案的制定。

当完成客户准入的风险定价后，往往还需要进行基于特定客群特征、风险情况或客户价值评估的差异化来修正风险定价，调价的流程参考下图2。如对于信贷资信优质的客户可以降低费率调高授信额度；而对于信贷资信差的客户，可以提高费率降低授信额度，做到资金有效分配，利于资源最优配置。通过客户属性及行为特征锁定调价对象，通过调价矩阵、收益预测模型等进行客群风险精细化运营管理，通过外围服务、短信、微信公众号、APP和银行门店销售网络体系等触达客群，然后进行调价效果分析，不断更新迭代。此项目的完成使得该客户新卡客群和存量客群的平均利润分别提升了8.2%和12.7%，预计未来三年可给行方带来12亿元的净利润增长，平均余额增加6.8%，循环利息收入提升7.3%。

3.线上零售业务差异化定价实践

线上零售业务主要分为自营和非自营两个主要模式。由于非自营模式（助贷、联合贷）中银行对于产品风控的把控力有限，定价往往由场景引流方主导，故本文将着重讲述自营线上零售业务中的定价方案。自营模式还可细分为自有客户挖掘以及外部渠道导流两种方法。外部导流模式（包含渠道导流自主风控），根据流量方和资方的实力背景不同，银行的定价权和话语权也会不同，因此风险定价的方式也会千差万别。一般产品定价的要素主要有贷款产品，风险等级，贷款期数，获客渠道，细分客群等；从银行获取贷款须支付的费用有资金利息、风险费用、服务成本和预期收益等。但不同的费用计算和收取方式，不同的风险定价方法，即使同一风险等级的客户，最终获取的额度和承担的利率也会不同。自有客户挖掘模式，银行拥有更大的定价自主权且对于自身客户的信息储备较为丰富，故定价方案可制定得更加深入。以某银行深挖自身客群开展线上业务的风控项目为例，通过整合内外部数据构建分层客群的差异化定价策略：首先计算每个主要来源客群的成本情况，包括资金成本、运营成本、获客成本、风险成本、综合贡献度；其次通过建立UE（unit economic）盈利模型计算出每个客群的盈亏平衡点；最后再根据目标利润情况，结合每个层级客群的转化率，以及当前阶段的具体业务诉求，反向拆分制定每个客群的定价方案。当然，在计算成本情况及目标利润时，要根据该客群的占比情况等比例的分配。如下图4所示，根据目标利润及客群占比情况反向拆解到各个客群的目标利润（如A 客群利润、B客群利润等），再结合各个客群的成本及综合贡献度，计算营利性目标，最后除以相应的客群转化率，得到差异化定价结果，最终实现“千人千率”。根据客户的风险评分、收益评分和营销响应评分，不同客户对于利率敏感度差异、不同触达方式下行动响应概率(转化率)也会存在较大差异，在方案效果监控上通过设定ABtest对照组实验，对比维度包括利率变化幅度、客户分层投放后盈利情况来监控定价效果；根据投放方式监控调优后转化率的变化情况及盈利性模型结果提升幅度来不断修正定价方案，调优的内容包括定价矩阵、风险定价决策表、利率和授信额度等，从而实现策略最优、利润最大化。通过上述操作，该项目最终达成客户体验度提高、复贷率和额度使用率显著提升的效果，也获得了行方和市场的高度认可。

（二）新金融篇

新金融开展线上业务由于客群资质相对下沉，故风险定价往往与监管要求的定价上限进行看齐，较为粗放，并没有一个准确的量化定价标准。然而，随着客群的积累以及监管的趋严，在引入更多外部数据的应用基础上，搭建大数据风控模型、盈利预测模型和损失预测模型等，通过更精准的用户画像和差异化的风险定价方法，进而实现了科技进步赋能金融的革新。以某新金融A机构的房抵贷业务为例，该机构采用评分卡模型和风险定价器作为风险定价核心。A机构基于风险定价模型和评分卡模型开发了H5版本的风险定价器，后台接入了由全国各地优秀的房地产评估机构共建运营的房产估价平台和A机构自建的客户评级系统；根据云数据对全国上百个城市的案例进行分析，并结合人行征信数据、外部三方数据和申请行为数据等构建了一个房押借款的信用评级系统，该系统以基础信用评分和抵押率为主要维度，对客户的信用等级进行了划分，从高到低分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C，信用等级越高，抵押率越高，利率越低，反之则抵押率越低，利率越高。同时，针对不同风险等级的借款人，平台计提不同的风险保障金，并对投资人制定了不同的风险保障措施。将大数据评分卡模型和传统的“5C”审核技术相结合，为A机构的房产抵押借款准确估价提供了依据，不仅更精细化管理资产风险，更提升了借款业务的贷前审核效率，极大的降低了人为主观因素对于审批的误判，整体流程也更加快捷、高效、体验度高。

结语

当我们细缕当今金融零售业务生态，其普遍都面临获客贵，风控难，运营成本高的问题，雄志集团则致力于通过优化提升相应金融科技手段以攻克相应痛点。

雄志集团结合自身业务实际情况，正努力钻研更为行之有效的定价方案和精细化的风险管理，以帮助广大金融机构打破行业壁垒，创造更多回报和未来客户价值。

受制于篇幅，很多技术细节未展开充分讨论，如广大读者想进一步了解各金融场景的风险定价解决方案的技术细节，欢迎莅临雄志集团总部与我们深入交流讨论。