信贷风险交响乐之背多分：在数据与人性间寻找风险平衡
信贷风险交响乐之背多分：在数据与人性间寻找风险平衡
信贷行业的本质，犹如一首复杂的交响乐——法例是节拍器，数据是乐谱，而风险则是隐藏在旋律中的不确定音符。在严格的法例框架下，从业者时刻思考：批核决策究竟该基于哪些因素才能真正降低风险？当行业尚未谱写出完善的「风险乐曲」，我们赖以为傲的正面数据，是否真的如想象中那般「防弹」？
正面数据的脆弱性：裂缝中的风险隐忧
过去，信贷评估多依赖客户的历史还款记录、收入证明等「正面数据」，认为这些指标能勾勒出还款能力与意愿的全貌。然而，现实中的风险往往藏在数据的裂缝中。根据现行政策，客户的坏账、破产记录在一定年限后可被「抹除」，这一机制本是为给予诚信失足者重新开始的机会，却可能被少数人利用成为规避责任的漏洞。
曾有业内案例显示，一个家庭通过成员轮流借贷、轮流申请破产的方式，在四年内反复规避债务：成员A借款后申请破产，债务豁免；数月后成员B重复操作，如此循环。最终，这个家庭不仅累计规避债务数十万，还利用香港资产增值的空间积累了80万元以上的资产，成员依旧正常就业、居住，看似与普通家庭无异。这类案例暴露出一个残酷现实：仅凭「无坏账记录」等正面数据，难以识别此类「策略性破产」行为，正面数据的防御体系其实相当脆弱。
更值得深思的是，当法例在这类「裂缝」中无法给予信贷行业足够保护时，我们是否高估了坏账记录的实际价值？若坏账记录的存续年限与社会经济节奏不匹配——比如房价三年涨幅超过坏账记录保留期——那么这些记录对风险的警示作用将大打折扣。此时，单纯依赖数据指标，无异于用旧地图找新路径。
超越数据：还款意识与风险识别的新维度
面对数据的局限性，信贷行业亟需补充「还款意识」与「行为轨迹」这两个关键维度。还款能力与还款意识是两个截然不同的概念：前者反映客户的经济实力，后者体现其还款的主观意愿。现实中，不乏高收入者故意拖欠债务（还款能力强但意识弱），也有低收入者节衣缩食坚持还款（能力有限但意识强）。若忽视后者，批核模型无异于「盲人摸象」。
如何计算还款意识？或可从三个层面入手：其一，短期还款习惯，如是否经常临近逾期才还款、对催款信的回应速度；其二，债务规划理性，例如借款用途是否为消费享乐而非紧急需求、是否同时向多家机构借贷「拆东墙补西墙」；其三，诚信轨迹，包括过往破产或坏账的原因（是突发困境还是故意规避）、对债务的态度（是否主动沟通延期而非逃匿）。这些细节难以被传统数据捕捉，却能真实反映客户的还款动机。
与此同时，行业还需建立「坏账客户识别与制止机制」。这并非否定给予客户重新机会的理念，而是要区分「无意失误」与「恶意逃债」。例如，可建立跨机构的「风险行为共享库」，标注那些存在轮流借贷、虚构用途、转移资产等行为的客户，供业界参考；对确认恶意逃债者，设定更长的记录保留期，并限制其在多个机构重复借贷的可能性。这类机制不是为了惩罚，而是为了维护「诚信者受益、失信者受限」的市场秩序。
风险交响乐的和谐之道：数据、人性与法例的共鸣
信贷风险的「背多分」（即风险防控的额外加分项），从来不在於单一数据的完美，而在于数据、人性与法例的协同。当正面数据无法覆盖所有风险场景时，行业需要：
一. 动态调整数据维度：在传统的收入、还款记录外，增加「家庭债务总额」「跨机构借贷频率」「资产与负债比率」等指标，避免被单一客户的表面数据迷惑。
二. 完善法例与行业共识：推动修订与破产记录、债务豁免相关的法例，延长恶意逃债者的记录保留期；同时，行业协会可制定自律公约，约定对「轮流破产」等行为的识别标准与应对措施，弥补法例空白。
三. 技术赋能风险识别：利用大数据分析客户的消费轨迹、社交行为（如是否频繁出现在高消费场所）、就业稳定性等，构建更立体的风险画像。例如，一个声称「经济困难」的借款人，若经常境外旅游，其还款意识的可信度便需重新评估。
这首风险交响乐的终极目标，是让诚信者获得更便捷的信贷服务，让真正遇到困难的人有喘息的机会，而让故意逃债者无缝可钻。当行业既能用数据筑牢基础防线，又能以人性洞察弥补裂缝，还能推动法例与时俱进，信贷风险的「背多分」自然水到渠成——这不仅是行业健康发展的保障，更是香港金融市场公信力的基石。
【多谢喜欢，短文小编】
作者 : Jason Chan （易风）信贷行业专栏作家及环联放债人信贷风险管理荣誉客席讲师
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