鈦媒體注：4月13日，在由一本財經舉辦的行業論壇上，前美國運通銀行董事會董事、前摩根大通任董事總經理林晴詳細闡釋了中國金融科技行業的優勢與不足、以及美國金融危機對于中國金融科技行業帶來的啟示。

即使擔任過兩家頂尖金融機構董事，林晴仍然表示震驚于中國金融科技的發展速度?！爸袊凶屓澜缍佳奂t的支付寶和微信支付，有兩千多家P2P平臺，有四千五百多家銀行類金融公司，八千多家注冊小貸公司，還有五千多家金融科技公司。有世界上最五彩繽紛的金融大數據，從支付、商城的交易數據?！?/p>

但與此同時，中國的金融創新也存在很多負面要素。近期隨著監管的收緊，行業出現了不少動蕩。以“714高炮”為代表，近年來追逐高利的熱錢資本“火中取栗”帶來的后遺癥也逐漸顯現，不良資產規模持續攀升。

對此，同為演講人的合生科技聯合創始人何新宇公布了幾組數據——截止到2018年，整個銀行的不良貸款規模達到2萬億，消金機構，小貸、網貸等的不良資產規模，以及信貸規模和逾期率預測目前在2000億左右。

“在過去五年時間，整個不良資產規模的增長率每年都是百分之十幾，根據目前宏觀的經濟形勢，還有監管的收緊，預計未來幾年貸后不良資產的規?？隙ㄟ€會持續增加?！?/span>

即使如此，林晴并不認為如今的金融科技行業正在經歷嚴冬，“凍死了幾只蒼蠅，就算寒冬了嗎？我看不是。中國還未真正見過什么是真正的冰川覆蓋、酷暑烈火?！?/p>

經歷過大衰退的林晴講述了金融危機對中國金融科技行業的啟示，他認為應該強調“風險胃口管理”的價值。所謂風險胃口壓力測試就是公司所能承擔的最壞結果。

這其中又可以分為兩個層次，首先是被動式的風險管理。林晴提到，金融危機之下，美國各個銀行在監管的強力推動下，投入了極大的資源，以滿足監管資本充足壓力測試和風險胃口的要求。

更高層次的風險胃口管理是主動式的管理。他認為，評估資本是否充足不應該只是給監管看的報表。風險資本回報必須落實到利潤主導的風控策略當中。需要在風控策略中，引進非預期損失的維度。

“承擔更多的風險之前首先確定是否有足夠的利潤支撐，風險胃口應該落實到日常風控當中的風險偏好，在平時的利潤優化中，準備犧牲多少近期利潤，來為未來的最壞情況買個保險？”

在林晴看來，小微信貸是金融科技未來的方向——即利用數據和技術勾勒出小微的金融生命線，從而進一步成為小微的財務參謀。

“誰能做好小微信貸的最后一公里？美國靠的是為數眾多的社區中小銀行，中國靠什么？”這位從業超過三十年的資深CRO并未給出答案。（鈦媒體編輯蔡鵬程整理）

以下為前美國運通銀行董事會董事林晴的演講速記，經鈦媒體編輯：

中國金融科技還未遇到“真正的寒冬”

我是一個風控老兵，可惜是美國的，現在我是個“回爐學生”，有幸趕上中國金融科技的大浪潮，回國有幾個月了，就像一個海綿掉到水里，一下子吸收、學習到了很多。

中國有世界上最新穎的金融科技，且不說讓全世界都眼紅的支付寶和微信支付，中國還有兩千多家P2P平臺，還有四千五百多家銀行類金融公司，八千多家注冊小貸公司，還有五千多家金融科技公司。

中國有世界上最五彩繽紛的金融大數據，從支付、商城的交易數據，從移動運營商的手機應用、定位軌跡、信息推送數據，還有企業稅務申報、征收等等數據，還有中國獨一無二的發票機制。

中國的風控、金融科技團隊也是世界上速度最快的?；貒穆飞?，我看了一本李開復寫的書——《AI Superpower》，書中對中國的互聯網有著繪聲繪色的描述，讓我第一次見識到了什么是狼式競爭、快速復制。

十天之前，摩根大通公布了2018年的年報，Jamie Dimon在給股東的信中，提到了這樣一件事情：摩根大通的高管團隊到中國考察金融科技，回去得到的結論是這樣兩個字——“Impressed and Worried”。翻譯成中國現在比較時髦的語言，就是“羨慕嫉妒恨”。

中國還有最“強大”、最富有“創新力”的“羊毛黨”，刺激著金融科技的發展。我也是前一段學到一個新名詞——“肉雞”，就是超市里面那種被拔光毛、白花花的雞。我們都知道，用虛擬機大規模薅羊毛，在人工智能的監控下已經越來越難了。所有就有了人肉操作，即所謂“肉雞”。

FinTech的公司有很多，銀行把自己的IT部門分拆出來，開科技公司，向外輸出科技，這也算是中國的一大特色了。一幫“大象”們下場跳舞，不知道中國已經擁擠的金融科技空間，會發生什么。

中國的金融科技一直是郁郁蔥蔥，風口一個接一個地來，吹起了不少，也摔死了不少“飛豬”。監管的斧子，一刀一刀地砍下；貿易戰的鼓聲，吹來了一陣一陣寒風。有的人就說，寒冬到了。

但凍死了幾只蒼蠅，就算寒冬了嗎？我看不是。中國還未真正見過，什么是真正的冰川覆蓋、酷暑烈火。它們來或不來，我們CRO們都在這里。

風控不是控制壞賬，而是增加利潤

風控的目的是什么？做過CRO的人都知道，這項工作是兩面不討好的工作。我們每天辛辛苦苦地建ABC卡、做指標、搞規則，每天心驚膽戰地看逾期、M1、M2、壞帳、注銷、撥備……壞帳率好的話，我們是增長緩慢的“罪人”；壞帳率不好的話，便拿我們是問。

我們都知道，信貸風險是最大的風險。多少無視規則的人，是被壞帳玩死的？我們的看家本領，是從控制壞帳開始的。

風控首要的基本功是什么？就是Rank Ordering，“風險排序”?？蛻舭凑者`約的概率最大地區分開來，從好往壞排序。這是風控的首要和核心競爭力，如果你的Rank Ordering的能力強，就可以在同樣的壞帳率之下，達到更高的通過率。所以大家都在找更好的場景、更多的數據、更牛的模型。

風控的策略是什么？就是和Marketing在壞帳率和通過率之間，進行拉鋸式的談判。為了達到共識，大家有一個共同的目標——Profit。至少你用利潤說話，談判中就給你加了幾分，增加點高度。如果利潤不是目標，那我們就必須在一個可以量化的目標上達成共識。 這是后臺風控。把這個做好了，你就是個很牛的CRO。

可是，利潤=收入-成本。壞帳只是成本的四分之一，利潤的驅動因素是多維的。當你把所有的利潤驅動因素，都囊括到風控策略之中。恭喜你，你就從后臺跑到前臺，成為了利潤的驅動者。

這是一個非常顯著的變化。今天我們談金融科技，首先想到的就是大數據風控，比如搞大數據營銷。在客戶眼里，它們都是銀行給我貸款，為什么不能統一？

美國運通公司的風控團隊從九十年代初就開始了這個征程。到了九十年代中后期，運通所有量化決策的職責，都由風控團隊承擔，把風控和營銷真正合并到了一起。從產品設計、目標用戶的確立到催收，目標統一的信貸策略，始終貫穿著整個客戶的生命周期。

把風險胃納框架下，利潤極大化的優化過程，落實到所有業務決策中，應該是一個優秀的CRO的終極任務。

金融危機對中國金融科技的啟示

風險是未知的不確定性。確定性的是成本，壞帳就是信貸風險。大數定理天然地降低了零售金融的風險，每筆貸款的壞帳是不確定的，但是整體的壞帳率在一定范圍內是可以預測的。

大數定理讓數據（時髦稱大數據）和統計模型（人工智能）在風控上有了用武之地；成就了今天的FinTech。風控就變成了用統計手段做決策引擎的技術問題了，我們都是“技術人”了。

但問題是，將來是不是等于過去？這是最大的風險。從小處說，新的市場、新的產品、新的客戶，是面子。從大處說，經濟環境、政策環境、道德風險，未來充滿未知。

風控首先是風險的預測，然后是控制。風險預測，是極大地認知經營過程當中的確定因素和不確定因素。

我們常說，CRO不是“算命先生”。CRO的工作，是確定在各種情況下的應對方案，以保證最壞的結果，是在風險胃口（Risk Appetite）預測之內。風險胃口壓力測試就是公司所能承擔的最壞結果。

風險資本（Risk Capital）是覆蓋非預期損失所需要的資本金，擔當的風險越大需要的資本就越大。為了保證資本回報率，高風險就應該有高利潤。

經歷了大衰退，美國各個銀行在監管的強力推動下，投入了極大的資源，以滿足監管資本充足壓力測試和風險胃口的要求。風險胃口在這之上，是對經濟危機來臨時的應對。規劃好明確的行動，才能做到臨危不亂，這是被動式的風險管理。

更高層次的風險胃口管理，應該是主動式的。資本充足，不應該只是給監管看的報表。風險資本回報必須落實到利潤主導的風控策略當中。承擔更多的風險之前首先確定是否有足夠的利潤支撐，風險胃口應該落實到日常風控當中的風險偏好，在平時的利潤優化中，準備犧牲多少近期利潤，來為未來的最壞情況買個保險？

這就需要在風控策略中，引進非預期損失的維度。這在美國也是一個Best Practice。摩根大通最近幾年做了很多這樣的工作，也算是在這方面占據領先地位。

然而，未來一定不見得是相似的。每個經濟周期都不同，國家、地域、政策法規都不一樣。We do not know what we do not know.

但是我們知道我們犯過的錯誤，特別那些是經歷幾個周期，經歷過大衰退的“風控化石”們。

準入授信的結果，可能需要很長時間才能看到。壞環境中吃的后悔藥，都是好年景中買的。在風險原則的界河邊游走，總是要濕腳的。經歷過這些的人，才更能體會“Ability to pay, Loan to Value, Income to debt”的真正含義。

未來的不確定性可以是千變萬化的，信貸風險的原則就是如此。但是今天金融科技和人工智能的出現，讓信貸分析模型可能會被機器學習取代。

好消息是，我覺得CRO這個工作，機器學習一時半會還干不了，況且金融科技需要的數據合規合法環境，本身就是一種風險。

持之以恒的方針，靈活機動的策略，居安思危、臨亂不懼。這是應對風險方面，我想和大家分享的。

責任編輯：王超