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信用分析…金融科技關鍵一役

2018-01-19 03:13經濟日報 段錦泉

金融科技(FinTech)是金融業轉型發展不可擋的大趨勢,要取得優勢,「信用分析」是關鍵一役。信用分析要做到深度、能夠應用並不容易,主事者若有遠見,應該把它視為「基礎建設」,讓金融業能在此基礎上儘速發展。

金融業中,風險評估是相當重要一環,這部分又和信用息息相關,因此是否有完整、精確且具備經濟專業的信用分析,將成為FinTech發展的重要關鍵。

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為何要把科技帶進金融服務業呢?降低成本是非常重要的動機,舉例來說,隨處可見的自動櫃員機(ATM)就是科技帶入金融業的最好例子,透過科技應用取代簡單、技術門檻較低的金融服務,能減少相當多的人力成本。

不過製造一台自動櫃員機,需要金融、經濟專業嗎?這點我想大家都可以很輕易地回答:「不需要。」除了工廠生產製造,也許涉及電子、軟體系統設計,但相關工作人員並不需要擁有豐富的金融知識背景。

科技運用在「信用分析」就碰到金融專業的問題。台灣其實已有不少業者在做信用分析,但分析程度非常淺、技術也不夠到位,甚至有金融業者坦白跟我說,委託機構進行信用分析,但拿回來的資料「根本不能用」。

有了科技、有了大數據,兩者結合後,得出的結果卻無法運用。我舉一些簡單的問題,大家就明白其中關鍵了。信用分長、短期,法規上以一年以下為短期,一年以上為長期,請問一年零一天算短期?還是長期?

分析的結果,A信用比B好,請問是要貸款給A?還是要貸款給B?B雖然信用不好,但可以接受5%以上利率,對銀行而言,利差較高,有賺頭。A公司過去幾年營運佳、信用很好,但該產業即將進入衰退循環,A公司信用真的令人放心嗎?所以,還得加入信用風險循環的考量。

談到運用面,單純擁抱科技、累積龐大資料是不夠,還需要金融、總經、產業等方面的專家,加入他們專業研判才行。

P2P市場很容易進入,但也因為太容易進入,競爭會很激烈,不容易生存。要擁有結合專業的系統分析機制,才能立足。

信用分析模型系統做出來,需要很多專業知識,但成功的話,可以提供舊有分析沒有的結果。

再舉例,重新看雷曼兄弟違約率數據,可看到雷曼兄弟財務問題,在財務、股票上都非常明顯,違約機率也一直上升,但信評卻一直不動。

在模型建置上,要注意到違約的風險因素可能跟政策因素不同,當然國家經濟情勢、經濟成長率也會影響,但公司營收、流動性的影響比較直接;我要做的政策分析,不是改變違約模型,而是改變輸入的變量,把流動性連到GDP上去,如銀行關心更直接的事情,像是油價、房地產價格,在此情形下,違約模型不需要改變,而是加入這些變量,就可達到效果。

未來勢必會有愈來愈多人投入金融科技,掌握、鑽研信用分析的模型,但我們要把信用的事情當作基礎建設來推動,當成公共財,才能在此基礎上,不斷精進分析成果。

當年俞國華要蓋南北高速公路,被人笑說,是蓋給有錢人開的,結果當然不是這樣的。今天談信用分析也是這樣,我們需要有遠見的人,把這當成像高速公路一樣的基礎建設,因為未來我們無法想像是誰會在這基礎上搭建上什麼樣的風景。

(中研院院士段錦泉日前於中經院演講,記者潘姿羽記錄整理)

金融業 基礎建設 金融科技
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段錦泉

新加坡國立大學風險管理研究所所長、商學院金融學Cycle & Carriage講座教授,美國威斯康辛大學麥迪遜分校金融學博士。曾先後任教于加拿大多倫多大學、香港科技大學和加拿大麥吉爾大學。研究領域包括金融工程和風險管理,在GARCH期權定價理論上做出了傑出貢獻。

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