信用消费贷产品是银行、消金、信托等金融机构面向有信贷需求的客户推出的一种无抵押、纯信用的贷款产品。按照监管要求，金融机构应书面记载并提示到位，信用消费贷款资金仅限于客户日常消费使用，严禁挪用资金至非消费领域，如房地产、投资理财、生产经营等。如何精确识别客户违规使用贷款资金及违规使用贷款资金的大小，不仅体现了金融机构对风控运营的思考，也体现了其风控运营的的能力。

本文基于客户借记卡的交易流水信息，提出资金构成算法（将客户提款时借记卡账户内的余额拆分成两部分：客户自有资金和贷款资金）和贷款资金消耗算法（逐笔判断客户动账交易违规使用贷款资金的大小），实现贷款资金流向监控模型的开发，助力业务合规健康的发展。根据模型预警结果和人工排查反馈，相较于行内通用版模型，本文提出的贷款资金监控模型的预警率在高出1.7个百分点的同时，预警准确率提升了73个百分点，达到90%，做到了“覆盖面更广，误伤率更小”。

 

一、信用消费贷产品资金流向监控痛点

 

信用消费贷产品是金融机构面向借款人推出的一种纯信用类消费贷款产品，因其无抵押、额度高、借还灵活等特点，深受客户喜爱。金融机构在信贷资金发放后，需着重关注客户是否“专款专用”，对于查明违规挪用贷款资金至非消费领域的借款人，按照监管要求，依据相关管理办法做出相应的预警管控措施。

 

各家金融机构对消费贷产品的资金用途监控办法大同小异，以中原银行为例，行内通用版模型覆盖了行内所有种类的贷款产品，存在模型针对性不足、模型预警准确率偏低等不足。

 

基于此，本文对资金流向监控模型进行了优化，实现模型预警覆盖面和准确率的全面提升。

 

二、资金流向监控模型

 

贷款资金流向监控模型指在借款人提款后一定周期内，通过流水交易，识别客户是否将贷款资金用于购房、投资理财、生产经营等非消费领域，对出现上述情况的客户进行预警。如何更准确的判别客户是否违规使用贷款资金及计算违规用款金额大小是资金流向监控模型的核心。贷款资金流向监控模型从两个方面着手解决：一是调研业务方需求，确定违规类别，并设置关键词对关键词交易进行识别；二是基于业务分析，提出“资金构成算法”和“贷款资金消耗算法”，区分客户自有资金和贷款资金，实现逐笔动账交易占用贷款资金大小。

 

1.确定监控类别，丰富关键词库

 

基于业务需求调研，确定4个违规类别：房地产、生产经营、投资理财和以贷还贷，相较通用版模型，弥补了资金流向生产经营和以贷还贷缺乏监控的不足；针对不同违规类别，扩充关键词数量从60个至210个，在扩大违规交易覆盖面的同时，确保了违规交易识别的准确性。

 

2.结合业务分析，优化模型效果

 

根据消费贷客户存在多次提款的业务特征，在借款借据入账时，对借款人账户内已有余额部分进行客户自有资金和客户剩余贷款资金进行拆分，并提出两个算法假设和两个规则算法。

 

假设1：未命中关键词的支出交易，优先扣划贷款资金；命中关键词的支出交易，优先扣划客户自有资金；

 

假设2：借款入账时，借款人账户内已有余额<1000元时，业务假定为客户自有资金。

 

算法1：贷款资金消耗算法，监控借据在提款后的一定周期内，按交易时间排序，结合算法假设1，逐笔更新交易完成后的累计贷款资金、累计自有资金剩余和累计使用贷款资金。以便计算监控周期内，借款人本笔借据累计多少贷款资金用于非消费领域支出。

 

算法2：资金构成算法，结合算法假设2，监控借据提款入账时，调用“贷款资金消耗算法”，计算出借款人账户内已有余额中有多少是客户自有资金，有多少是客户之前消费贷未结清金额。以便校准待监控的初始贷款金额和客户自有资金，避免对违规用款客户的错放漏抓。

 

根据以上两个关键步骤，从业务和算法逻辑层面保证模型预警结果的准确性，完成贷款资金流向监控模型的开发。整体开发流程如图1所示。

图1 贷款资金流向监控模型流程

三、模型成效及业务应用

 

贷款资金流向模型针对房地产、投资理财、生产经营和以贷还贷等4个不同场景，分别输出对应的策略结果。并将模型输出结果反馈给业务人员，由业务人员采取流水分析、致电客户问询、邀约客户上传用途凭证等方法人工核实模型预警的准确性。

 

以中原银行某款信用消费贷产品为例，本次优化后，新模型预警率5.3%，相较通用版模型，提升1.7个百分点，扩大了资金违规用款的覆盖面；同时经人工核准，新模型的预警准确率达到90%，高出通用版模型73.2个百分点。实际业务验证效果见表1。

 

表1模型业务验证效果

四、对资金流向监控的思考与展望

 

本文结合业务实践对商业银行消费贷产品资金流向的监控实现方案进行了探讨，并给出实现路径。相较于信用风险类的各种数据驱动型的预警模型，资金流向监控模型更侧重于识别客户实际已产生的违规用款行为，通过及时对违规客户采取相应处置措施，避免其由合规风险转换为信用风险而造成贷款资金的实际损失。

 

对于各家金融机构来说，贷款资金的流向监控并没有统一的方法论，有的金融机构采取“一刀切”原则，提款后客户一旦出现购房、投资等交易即进行预警，导致误伤高，客诉多；有的金融机构则采取“精准识别”原则，从客户体验出发，减少对正常用款客户的打扰。此外，各家金融机构对违规交易的判定标准也不尽相同。

 

总而言之，资金流向监控模型的设计和实现对商业银行风控运营的理念和能力提出了挑战。以中原银行为例，本着为客户服务的原则，减少对正常用款客户的打扰，本文选择“精准识别”原则构建贷款资金流向监控模型，实现客户违规使用贷款资金的精确识别。同时，模型需要持续的迭代优化，以便更全面和及时的识别新的违规风险点。中原银行也将持续调研和学习同业先进经验，进一步提升风控精细化运营能力。