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沒有人能預料到，會有不計其數的企業和個人陷入資金困難的泥淖，凍結在2020年的開篇。
本月央行、銀保監會等多部門聯合推出的金融防“疫”30條舉措，就從不同方向出發，強調金融機構要加大信貸支持力度。
然而信貸支持，絕非簡單的派錢紓困。
不止一位業內人士向雷鋒網AI金融評論強調，疫情帶來的有相當一部分是系統性風險，一場更大的風暴或許正在醞釀。因此信貸支持的尺度既要正好救受災者的燃眉之急，又要提防壞賬率一路走高的可能。
疫情拐點未現，但金融機構和AI金融公司已經聯起手來，試圖為那些被疫情嚴重影響的個人和企業，打響一場保衛資金生命線的戰爭。
對信貸風控系統的一輪大考也由此展開：該如何發揮技術優勢，更加充分準確衡量疫情產生的后果和用戶的受影響情況？
雷鋒網AI金融評論就此采訪了多位來自金融機構、互金公司和風控技術服務商的內部人士，試圖從另一個角度記錄這場信貸戰“疫”。
《關于進一步強化金融支持防控新型冠狀病毒感染肺炎疫情的通知》中，與受疫情影響較大的個人、企業信貸緊密相關的指導意見大致可歸為以下幾點：
提供差異化優惠的金融服務。
對特定行業和企業，不得盲目抽貸、斷貸、壓貸。到期還款困難企業，可予以展期或續貸。
支持開發性、政策性銀行加大信貸支持力度；加強小微企業等重點領域信貸支持。
對特定人群*，可合理延期個人信貸還款安排。
*特定人群指因感染新型肺炎住院治療或隔離人員、疫情防控需要隔離觀察人員、參加疫情防控工作人員以及受疫情影響暫時失去收入來源的四類人群。
央行副行長潘功勝還強調，疫情期間因不便還款發生逾期的，不納入征信失信記錄；同時要求各金融機構對受疫情影響較重地區的金融服務減免相關費用。
政策一出，各家金融機構積極響應。據雷鋒網AI金融評論了解，部分銀行已成立“疫情專項貸款”行動小組，為醫療醫藥等疫情防控相關重點企業加大再貸款支持力度；降低中小企業融資成本，主要采取展期、增加還款寬限期、續貸、調整貸款利率、貸款減免、等手段予以支持。
馬上金融、海爾消金、招聯金融等消費金融公司也推出了相應措施，如差異化豁免罰息、罰金，合理延后還款期限，調整還款計劃等，以減低受疫情影響客戶的還款壓力。
亦有一些互金公司透露，將對湖北部分受疫情影響嚴重的用戶提供適當的減免方案；或者針對特定人群，根據用戶情況，進一步采取0罰息、不上報征信等紓困措施。
那么，這些信貸支持措施的實際推進中，有著哪些難點？
這場信貸戰“疫”，同樣要與時間賽跑，貸款速度成為第一道要跨的欄。
不少金融機構和金融科技公司表示，除了保證信貸業務的可擴展、高可用、高并發要求，保障系統正常穩定運行，還將會在疫情期間開辟綠色通道，確保信貸服務快審快批的開展；部分銀行如交通銀行更是選擇主動摸排處理還款困難企業。
可是與平時相比，特殊時期的貸款發放顯然很難做到秒批秒貸，作風謹慎的銀行們也更多采用人工審核。
一位來自國有大行的工作人員向雷鋒網AI金融評論表示，估計這次疫情涉及的貸款案例大多數將遵循一事一議的原則，“有一例就上級報送領導或總行審批的那種”。
機器審核是否就完全讓位于人工審核？同盾科技風險科學部總經理宋鑫強調，AI技術輔助機構業務決策判斷，以及是否必須通過人工審核，不可一概而論；要依據各機構投放的信貸產品的特性、貸款人屬性、風險評級、授信額度等信貸政策和內部作業規范決定。
他在采訪中指出，從實操層面來說，低風險低額度客戶可通過充分利用AI技術實現降本增效，中風險客戶可輔以人工，高風險高額度客戶必須通過人工審核。
而目前信貸支持可分為針對已授信的貸款進行延期或讓利、提供更優惠的新貸款兩種模式，后者的操作難度或許更大一些。
宋鑫告訴雷鋒網AI金融評論，主要原因在于現階段難以開展全面盡調評估，特別是有些采用純線下展業模式的金融機構，或是額度較大的企業貸款。哪怕是銀行的存量客戶，重新走貸款流程、核驗資料真實性都會較為耗時。
另一方面，疫情過后大眾消費行為改變帶來的產業變革、商業模式調整還需要進一步的觀察、預測和分析。
第二道欄，則來自于優惠政策中“合理”“適當”的實現。
目前部分銀行給出了統一的優惠細節，例如感染新型肺炎的個人創業擔保貸款可展期一年，繼續享受財政貼息支持；給予有需求的個人經營性貸款企業主一個月的還款寬限期；對相關企業下調0.5個百分點貸款利率優惠等。
但信貸風控的核心流程里，有一部分就是對用戶還款意愿和還款能力的評估，通過授信額度、貸款利率、還款時限等一系列數據加以差異化呈現。
此次監管層也明確寫出，要為受疫情影響較大的地區、行業和企業提供差異化優惠的金融服務。要將這次疫情的影響，轉換成優惠方案中更加具體直觀的數字并非易事，這也正是此番貸款往往采用人工審核的重要原因。
有頭部互金平臺的內部人士在接受采訪時無奈指出，盡管已有政策落地，但對疫情本身和后續影響的判斷中不確定因素過多，公司內部還在摸索階段，如何調整風控系統和信貸產品、敲定解決方案，都仍是未知之數。
“疫情影響如何，我們不敢給出太多結論?！币恍╋L控企業也給出了更為謹慎的表態。
誠然，信貸是AI技術在金融行業發展最為迅速的場景之一，AI和大數據的存在也使得金融機構差異化區別對待客戶在技術層面更具可行性。
百融云創副總裁王正明總結稱，AI技術在信貸領域的應用已經非常廣泛，其涉及的環節已經囊括用戶畫像、精準營銷、反欺詐、貸前準入、信用評價、定額、定價、預警以及貸后管理等；并且能夠通過用戶信息，幫助機構向用戶提供差異化定價服務，在特定場景下能夠實現全線上自動化服務。
但對信貸風控系統的這場大考，當中也隱藏著一張給風控技術服務商們的考卷。
首先是用戶風控數據維度的考量。
在面對個人和企業用戶時，宋鑫指出，需要先考慮兩類用戶的數據有著可行性、時效性、獲取便捷性等區別。
此次疫情帶來的影響，存在地域上的不均等。因此他表示，在個人信貸風控方面，機構應依托包括戶籍地、移動運營歸屬地、個人行為軌跡等信息，以確認用戶所在地，識別申請人是否符合“差異化”特征，并核驗其“差異化”的真實性。
“同時，金融機構也要參考個人近期金融屬性，包括短期內多頭申請、興趣偏好、社交網絡、反欺詐識別、收入等情況，綜合評估延期后還本付息計劃的可行性?！?/p>
企業用戶的處理則更為復雜。宋鑫表示，企業用戶信息的采集以及存在遠遠要少于個人端的用戶，尤其是疫情影響更接近短期特征，很難確定目前風控系統掌握的信息是否足夠體現這些影響。
他分析稱，機構主要還是結合過往收集到的企業信息來加以判斷，例如經營穩定性、還款表現、企業所在行業，所處地區、企業近期3-6個月現金流/運營成本、未來發展趨勢，以及近期政府和監管支持政策等方面做綜合評估預測，從而制定差異化的續貸或讓利措施。
另外，“如果是以小微企業主為授信主體，還要評估個人的征信和資產狀況?！?/p>
品鈦風控負責人徐何飛也表示，成交量數據、流水數據這些都是衡量企業還款能力的重要的評估因素。
徐何飛介紹稱，在品鈦的智能風控系統中，客戶在申請時所提交的數據，比如身份證所在省市，申請時客戶填寫的居住省份，手機號所在省市，小微企業經營地，小微企業注冊地等數據都將在信貸生命周期中動態評估，因此不需額外獲取用戶數據。
但同時，有的用戶受疫情影響嚴重，希望獲得一定幫助，則需要用戶提供一些受疫情影響的相關材料證明。
值得注意的是，個體戶或者小小微客群是此次受疫情影響極為嚴重、也是風險聚集程度較高的群體之一，更是風控難點所在。
宋鑫強調，這類用戶介于傳統C端消費客群和企業客戶，規模體量大，覆蓋行業十分寬泛對國民經濟貢獻度高，抗風險能力弱，信息失真度高，金融機構要加強對小小微企業主信息采集和審核，保證對這類群體不抽貸、不斷貸、不壓貸。
其次，在評估存量信貸資產的影響時，風控系統還要考慮宏觀層面的因素，例如宏觀經濟運行態勢，政策扶持、客群地區分布、行業特性等角度做好風險評估。
“重點考察勞動密集型、人群聚集型、融資庫存型；交通運輸，外出旅游，住宿餐飲，文娛等行業受到的沖擊相對更大，機構也要對這些特定企業未來持續經營的能力持續關注?！彼析芜M一步分析稱。
以同盾全資征信子公司中博信的中小企業信貸風控方案為例，在客戶準入篩選時就已綜合考慮所屬行業，將其納入企業實力評分模型。
與此同時，在這場信貸戰“疫”中，金融機構需要通盤制定可操作的落地方案，避免大規模的逾期造成的系統性風險。
目前國家和地方政府已陸續落地幫扶性肩負政策，包括針對特定地區、特定類型貸款對象和特地行業適當提高風險容忍度，或許將降低對金融機構短期經營績效的要求。
宋鑫在采訪中強調，某些特定行業、特定地區（湖北、浙江等疫情高發區）、特定人群（中低收入人群）短期受疫情影響程度深，導致系統性償付能力差，金融機構還是必須做好壓力測試預案，預判各種場景下對流動性的負面影響，有效應對市場的波動；同時對受疫情影響較大的行業和個人適當實行白名單制度。
許多人將新冠肺炎與十七年前的SARS相提并論，兩次病毒掐住的，都不僅是病人的呼吸，還有無數企業和個人的現金流。
但如今經濟環境和金融行業早已換了模樣，技術的飛速發展也催生出更完備的風控方案，監管層、金融機構和AI金融公司正共同奮力為那些企業和個人“續上呼吸機”，捱過這場充滿意外的冬天。
黑天鵝振翅而過，我們也將持續關注，這場疫情考驗下AI金融行業的更多故事。
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