江南APP官网祝世虎2万字长文详解：场景金融风险识别与管控体系《金融科技（FinTech）发展规划》等一系列监管文件的落地，指明了金融服务场景化、线上化、多元化的趋势。金融机构也在监管机构“统筹兼顾发展和风险”政策的指引下，合规有序地推动着场景金融的发展。

　　但是，教育分期场景、医美分期场景、长租公寓场景等的接连暴雷，让一众金融机构进退维谷。此时，金融机构对于场景金融风险，一是“看不透”，对风险“隔雾观花”，二是“管不住”，手中的风险管理工具“方枘圆凿”，其根源是缺乏“体系化”的场景风险的识别与管控。

　　笔者撰写此文，旨在建立场景金融“三层风险金字塔”的识别与管控体系，以期金融机构能够以“慧眼”看透场景风险，以“利器”管住场景风险，以科学理性的态度看待场景金融，莫做惊弓之鸟，坚定以“场景”为重要抓手，践行国家普惠金融战略，以场景金融之活水，滋润实体经济。

　　本文围绕场景金融的“三层风险金字塔”风险识别与管控，先对场景金融进行多视角分析，然后从场景“四要素”（流量、数据、交易、信用）入手，进行场景分类（泛场景、浅场景、深场景）。

　　笔者认为：场景风险是一个“三层风险金字塔”，顶层为“场景之内”风险（客户级风险），中间层为“场景本身”风险（场景经营风险、交易风险、欺诈风险、客群偏差风险、特定风险），底层为“场景之外”风险（集中度风险、逆周期风险、“灰犀牛”风险、战略违约风险），三层风险由下而上叠加而成，越底层的风险发生概率越小，但是一旦发生，整个金字塔倒塌的概率越大。本文的最后，笔者详细介绍了场景金融的实战经验：C端消费场景金融（传统泛场景、互联网泛场景、垂直场景）、B端经营场景金融（供应链“1+N”场景、B2B2C电商平台场景、To B服务商“浅”场景）、 G端政府场景金融（政府征信平台模式、政府采购模式）。

　　场景金融是金融的新模式，“仁者见仁、智者见智”，从不同的角度看“横看成岭侧成峰”。为此，笔者采用多视角的分析方法，从四个视角对场景金融进行“四位一体”的分析：

　　一是，从监管机构的“监管视角”；二是，从场景金融参与方的“需求视角”；三是，从金融机构的“业务视角”；四是，从金融机构的“风险视角”。

　　笔者研究了近两年的关于场景金融的监管文件，可以看出，监管机构的目标是发展和风险的统筹兼顾：一手促进场景金融的良性发展，一手严控场景金融的多元风险。在监管政策的指引下，金融机构逐步和B2B/B2C平台、供应链核心企业、政府平台合作，合规有序地推动着场景金融的发展。

　　2019年8月中国人民银行印发了《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021 年）》（银发〔2019〕209 号），其中第三节指出“充分运用信息技术与互联网资源做强线上服务，丰富完善金融产品和业务模式，为客户提供全方位、多层次的线上金融服务”，指明了金融服务场景化、线上化、多元化的趋势，指明了与互联网平台的合作是金融机构高效切入场景金融的重要手段之一。

　　2020年4月商务部等八部门联合发布《关于进一步做好供应链创新与应用试点工作的通知》，2020年9月中国人民银行等八部门联合发布《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》，均指出金融机构应深入供应链场景，以金融科技的手段创新供应链金融服务模式，进而加强服务实体经济和促进产业升级的能力。

　　2019年9月国家发改委、银保监会联合发布《关于深入开展“信易贷”支持中小微企业融资的通知》(发改财金〔2019〕1491号)，2020年4月国税总局、银保监会联合发布《关于发挥“银税互动”作用助力小微企业复工复产的通知》(税总办发〔2020〕10号)，均鼓励金融机构与政务机构深入合作，通过打破信息孤岛，加强信用评估体系等手段支持中小微企业的融资需求。

　　以上政策文件说明，监管机构鼓励金融机构通过与互联网平台、供应链企业、政府平台等进行深入合作，通过金融科技的手段创新金融服务和产品，从而促进场景金融的发展。

　　2020年7月，银保监会制定了《商业银行互联网管理暂行办法》，其中第五十条“商业银行应当按照合作机构资质和其承担的职能相匹配的原则，对合作机构进行准入前评估，确保合作机构与合作事项符合法律法规和监管要求”，指出商业银行应严格评估场景合作机构的资质，避免其经营和合规风险。

　　中国人民银行、中国银保监会于2020年11月发布关于《网络小额业务管理暂行办法（征求意见稿）》征求意见的公告，其中第九条明确指出了对经营网络小贷的“互联网平台”的8项要求。体现了监管机构对互联网平台可能引发的场景风险的高度重视。

　　在《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》第五部分“防范供应链金融风险”中指出，需“加强核心企业信用风险防控”“防范供应链金融业务操作风险”“严格防控虚假交易和重复融资风险”“防范金融科技应用风险”，说明了监管对供应链金融可能引发的场景风险的深刻认识。

　　以上政策均说明，在积极开展场景金融业务的同时，也要高度重视场景风险的识别与管控，即在各类场景金融业务模式中，不仅要对融资主体进行风险管控，还需对各种多元化的场景风险一视同仁。

　　在监管政策的指引下，金融机构逐步和B2B/B2C平台、供应链核心企业、政府平台合作，形成了C端消费场景金融、B端经营场景金融和G端政府场景金融的百花齐放的态势。

　　对于场景金融的三个参与方的需求分析，有助于业务的促成和风险的管控。传统金融虽然时有“中介”或“助贷”机构参与，但主要参与主体依然为金融机构和客户，而在场景金融中，场景方是非常重要的参与主体，下面分别介绍场景方、金融机构、客户的需求：

　　场景方在其主营业务中积累了大量的客户和数据，且场景交易过程中大多存在买方和卖方的资金缺口，有资金缺口就会有金融服务的需求，场景方参与金融服务的目的主要有以下三个：

　　(1) 场景数据和流量变现：通过与金融机构合作，将其数据和流量进行变现，是场景方扩展金融服务收入的重要手段；

　　(2) 补充场景方资金流：通过与金融机构合作，提前弥补其与上下游交易的资金缺口，也是场景方参与场景金融的重要动机；

　　(3) 拓展主营业务规模和客户粘性：通过对其场景上下游交易对手提供金融服务，拓展其主营业务规模和交易对手粘性，也是场景方的重要需求。

　　随着利率市场化的逐步推进，金融机构需通过提供个性化金融服务的方式提升自身产品壁垒，并通过智能风控手段提升风险定价能力，进而打造自身信贷业务的核心竞争力，金融机构参与场景金融的目的可以分为以下三个：

　　(1) 细分场景精准获客：通过深耕细分场景，避开与互联网巨头的正面交锋，获取垂直场景流量，实现有壁垒的精准获客；

　　(2) 积累场景数据资产：通过积累场景数据，提升自身大数据风控能力，掌控风险定价能力，提升信贷收益；

　　(4) 拓展风险缓释手段：通过场景担保、回购、应收账款等形式，拓展第二还款来源，提升“风险缓释”能力。

　　场景客户参与场景金融的目的相对单纯，往往是自身存在资金缺口，或者场景通过主营业务提供了优惠和便利性。

　　对于场景金融业务的开展，从业务视角看，金融机构业务部门的关注点在于业务规模和收益，分行的关注点在于如何实地考察场景。为此，为方便业务部门和分行的同事开展工作，笔者总结了“三看”口诀：重点看“有效的”流量转化，深入看“合理的”信贷规模，回头看“历史的”场景运作。

　　在场景金融业务调研过程中，识别场景“有效流量”的规模是场景金融可以做大规模的第一步，在此过程中需要注意识别头部流量与僵尸流量，以及符合银行风险偏好的流量的转化率。

　　二是，要弄清头部客户与金融机构的客户战略、客户“主标尺”的对应情况。这样有助于在后续工作中由头部客户入手，逐步下沉客户；

　　笔者遇到过很多场景，通过“烧钱”和“补贴”获取了一大批初始流量，然而由于商业模式的不可持续性，看似留存的海量客户大多变成了“僵尸流量”，不仅不会带来任何信贷规模，而且还可能被黑产所利用。

　　“合理”的信贷规模，要从场景的角度来看“场景金融产品是否与客户需求匹配”，从客户的角度来看“场景是否诱导客户进行过度信贷”。

　　相同客户在不同场景有着不同的“用信需求”，如果场景金融服务与客户的用信需求并不匹配，即便“流量”和“数据”丰富的场景，其客户也未必对金融服务“买账”。所以，只有满足以下三点，才能形成“合理”的信贷规模：

　　《道德经》曰“企者不立，跨者不行”，无论消费信贷还是经营信贷，目的都是促进客户健康消费和实体经济良性循环，然而，如果通过金融服务向消费者和企业过度“输血”，将会造成消费者过度消费、经营者盲目扩张等问题，从而营造出场景金融的“虚假繁荣”，不具备金融服务的可持续性，系之苇苕，风至苕折。

　　所谓的回头看，就是从场景的运营历史中发现一些负面的蛛丝马迹，进而顺藤摸瓜分析场景运作模式是否存在缺陷，有些缺陷隐藏得很深，例如一些问题处理的共识。从长租公寓暴雷的事件就可以看出，由于基础法律关系、监管框架没有明确的社会共识，一旦某个环节出现问题，各方都有可能出现极端行为，即便金融机构能够“挺身而出”为其买单，结局也未必完美。

　　提到场景金融，金融机构与场景方合作的第一诉求是“获客”，第二诉求是“增信”。对于“获客”的理解，就是引入客户，即“流量要素”。对于“增信”的理解，不同的金融机构，不同的部门会有不同的理解，具备独立风控能力的金融机构及其风险部门对增信的诉求，就是获得更多的客户信息，即“数据要素”，而业务部门对于增信的诉求，往往会体现在“是否场景方兜底？”“是否受托支付？”等问题上，这些问题进而衍生了“信用要素”和“交易要素”。笔者根据自己的理解，尝试给出场景金融四要素的定义：

　　(1) 流量要素。场景通过主营业务积累的上下游客户群体，即为流量要素；流量要素有助于金融机构获取客户数据。

　　(2) 数据要素。场景通过主营业务沉淀的商流、物流、资金流等数据，即为数据要素；数据要素，有助于金融机构进行更加全面的客户风险画像。

　　(3) 交易要素。场景方将金融产品嵌入场景方与上下游的交易流程中（大多采用“受托支付”和“应收账款融资”等模式）江南APP官网，即为交易要素。交易要素，有助于金融机构把控资金用途、进行全方位客户画像、提升客户粘性等。

　　(4) 信用要素。场景方通过保证金、担保、回购、货押等模式，为客户提供第二还款来源，即为信用要素。信用要素的增加，将场景平台进一步与金融机构进行了“绑定”，提升了场景金融的风险复杂度。

　　通过以上四要素，可对场景金融进行初步分类，不同的分类对应不同风险解决方案。后文会详细说明，对于浅场景和泛场景，可重点通过客户级的风控解决方案进行风险把控；而对于深场景，在此之上还要充分考虑场景本身和场景之外的风险要素。

　　笔者认为仅包含流量要素和数据要素的场景属于“浅”场景，从风险视角看，这类场景下发生的金融业务与传统“中介”和“助贷”服务没有本质差别，场景参与方目的多为流量和数据变现。“浅”场景的风控主要是客户级的风控，依赖于金融机构自身的泛场景风控能力和数据的丰富程度，必要时可外购数据进行补充。

　　笔者认为，随着场景金融包含要素的逐步增加，场景参与程度也由“浅”变“深”，“深”场景在前者的基础上，增加了交易要素和信用要素。场景方的深度参与，风险要素的增加，使得场景风险的复杂度以及场景方与金融机构的关联性也相应增强。对于“深”场景的风控，金融机构除了要对“客户级”风险进行把控之外，“场景本身”和“场景之外”风险也是需要重点评估和把控的。

　　场景风险是一个“三层风险金字塔”，顶层为“场景之内”风险（客户级风险），中间层为“场景本身”风险（场景经营风险、交易风险、欺诈风险、客群偏差风险、特定风险），底层为“场景之外”风险（集中度风险、逆周期风险、“灰犀牛”风险、战略违约风险）。三层风险由下而上叠加而成，越底层的风险发生概率越小，但是一旦发生，整个金字塔倒塌的概率越大。

　　目前基于大数据和风控模型的客户级智能风控手段基本可以解决“场景之内”的客户级风险，然而“场景之外”风险和“场景本身”风险是属于“数据之外、模型之上”的场景风险，这部分是本文重点讨论的内容。

　　场景之内风险是客户级别的风险，其包含了客户信用风险和客户欺诈风险，在互联网场景金融模式下，客户级风险的把控主要依赖于各金融机构的智能风控能力，不属于本文重点探讨的内容。

　　场景本身风险是场景级别的风险，其包括场景经营风险、场景欺诈风险、场景交易风险、场景客群偏差风险以及场景特定风险。这类风险对单个场景金融的业务模式是否可以良性开展有着重大影响，对于这类风险的评估应该每个场景单独考虑，本文第三章将会详解场景本身的五类风险。

　　场景之外风险是宏观级别的风险，包含场景集中度风险、场景“逆周期”风险、场景的“灰犀牛”风险，以及场景战略违约风险。这类风险作为金字塔的基石，虽然属于低频风险，但一旦发生将会对某一类甚至几类场景金融的业务模式产生非常大的影响，本文第四章将会详解场景之外的四类风险。

　　《商业银行互联网管理暂行办法》第五十条“商业银行应当按照合作机构资质和其承担的职能相匹配的原则，对合作机构进行准入前评估，确保合作机构与合作事项符合法律法规和监管要求。”明确指出合作机构的经营情况、管理能力、风控水平、技术实力、服务质量、业务合规和机构声誉等均为商业银行需要重点考察的要素，充分说明了场景经营风险是场景金融中重要的风险要素之一。

　　长租公寓暴雷事件的风险主要集中于场景经营风险。在这个案例里面，第一，金融机构“重C轻B”的问题暴露无遗；第二，“受托支付”本应该是金融机构把控资金风险的手段之一，然而“不专业”的“受托支付”却成为了导火索，使得信贷资金在场景方和业主之间存在过长的时间差，这无异于给了场景方巨额的“信用额度”，在事实上形成了一个毫无监管的资金池，并且，金融机构对场景方经营情况并未进行有效评估，种种原因导致了该业务的失败。

　　笔者相信，这种巨额的信用额度，任何一家金融机构都不会通过传统对公授信手段随便批给场景方。那么金融机构突破了什么？金融机构为什么会犯这种错误？笔者认为，这实际上是一种模型风险，也就是模型的误用，具体说就是模型做了“模型之上”的事情。

　　2019年12月发布的《住建部等六部门关于整顿规范住房租赁市场秩序的意见》要求：“住房租赁企业租金收入中，住房租金金额占比不得超过30%，超过比例的应当于2022年底前调整到位。”说明监管早已看到长租公寓这种场景金融模式的风险，进而提醒各金融机构要严控信贷资金流向的合理性和场景经营风险。场景经营风险的防控手段，主要有以下三方面：

　　(1) 评估场景平台经营状况。金融机构需参照对公信贷业务的管控手段，定期对合作机构进行现场与非现场调查，评估其经营情况、财务健康程度以及合规性，保障场景平台的平稳运行。

　　(2) 防范场景盲目扩张风险。金融机构需定期监控场景方经营状况，防范平台通过场景金融不合理地弥补自身的资金缺口，防范平台使用预付信贷资金进行盲目扩张，防范平台资金流断裂形成经营风险。

　　(3) 监控场景行业、政策和合规风险。金融机构需定期监控评估场景平台所处行业趋势和政策导向，并对场景经营的合规性进行及时的评估，避免场景出现行业周期下行、政策导向不利、经营模式不合规等问题。

　　“城门失火，殃及池鱼”，场景交易的“瑕疵”将会减低客户对交易的满意度，进而明显降低客户的还款意愿，即使客户资质较好具备还款能力，也可能形成违约，即为交易风险。

　　受托支付与商品交付的时间差，加大了交易风险产生的可能性。场景交易是“受托支付”的载体，场景交易中金融服务的本质是填补了受托支付和商品交付之间的“时间差”。

　　在实际案例中，场景平台为拓展自身主营业务，往往采用“后付费”的形式吸引客户购买商品和服务，而“后付费”正是典型的“时间差”。金融机构先用受托支付的信贷形式帮客户支付费用，客户在完成商品交付过程中或交付后，采用分期的形式向金融机构付清本金和利息。如果场景交易失败或发生纠纷，场景方无法及时退款，那么“谁为失败的交易买单？”

　　交易风险存在于很多垂直消费分期领域，比如教育分期、购机分期、医美分期等，下面以教育分期为例。

　　某教育连锁机构（场景方）通过与多家金融机构合作，采用“受托支付”的形式为学员提供教育分期服务，金融机构将学费预先支付给场景方，场景方将大量沉淀资金投入盲目拓展门店，最终导致资金链断裂，未能向学员提供承诺的服务，学员认为自身没有得到满意的服务，不应该偿还而纷纷逾期，场景方又无力进行退款。虽然场景方向金融机构提供了一定比例的保证金担保，但是面临洪水般的逾期客户仅是杯水车薪。最终，由于场景方暴雷，金融机构承受了巨额经济损失，借款人承受了征信污点。

　　(1) 精细化受托支付。金融机构需通过锁定受托支付账户的方式，将支付动作与商品服务过程深度融合，对于一笔交易的不同阶段，分批次向场景方支付信贷资金，减少交易失败造成的资金纠纷。

　　(2) 强化信贷产品提示。金融机构需在信贷流程中加入提醒环节，通过强制阅读、播放声音提醒等方式简明提醒申请人目前的操作是在申请消费，引导其确认申请意向和了解相关注意事项。

　　(3) 评估商品交付质量。金融机构需利用线上和线下调查相结合的方式，对平台提供商品服务的客户评价、退货率等情况进行定期监控和评估。

　　(4) 监控平台资金用途。金融机构需监控预付给平台的信贷资金的流向，定期评估平台经营健康程度，防止利用信贷资金进行盲目扩张而导致的资金链断裂。

　　《商业银行互联网管理暂行办法》第十九条指出“商业银行应当建立有效的反欺诈机制，实时监测欺诈行为，定期分析欺诈风险变化情况，不断完善反欺诈的模型审核规则和相关技术手段，防范冒充他人身份、恶意骗取银行的行为，保障信贷资金安全。”欺诈风险防范同样是场景金融业务风险管理重要的组成部分。

　　(1) 风险描述。商户通过欺骗消费者，在消费者不知情的情况下制造虚假交易，套取金融机构资金的欺诈行为，叫做商户欺诈。随着场景金融进入各大垂直领域，这种隐蔽性较高的小额分散的受托支付形式，成为了商户欺诈的重灾区。

　　以购机分期业务为例，这类业务通过“0元购机”“办套餐享优惠”的方式，吸引客户在购买手机的同时办理套餐服务，其中手机的购机费用由客户在金融机构办理信贷资金，并提前一次性受托支付给商户，信贷本金和利息在客户之后每个月的套餐话费中扣除，运营商会通过话费红包的形式给予客户进行本息补贴。

　　这类信贷业务虽然具备小额分散、受托支付的特点，其中却暗藏非常高的商户欺诈风险。购机分期大多采用线下营业厅地推进件的形式，营业厅的动机是卖出更多的手机、办理更多的套餐，因此如果营业厅通过欺骗消费者，在消费者无感的情况下进行购机分期业务的推广，亦或者联合黑产大量办理购机套餐，再将手机进行出售套现，套取金融机构资金，都会让金融机构遭受巨大的经济和声誉损失。

　　一是，金融机构需对商户进件渠道进行全方位的监控，包括商户进件订单频率、商户客诉情况、商户不良集中度等；

　　大多场景金融具备小额分散、客群下沉的特点，单体的欺诈难以获得较高的欺诈收益。场景金融真正的欺诈防范对手正是黑产团伙，这些团伙通过批量“养企养人”，有组织地寻找场景金融的“口子”，一旦发现金融业务风控和羊毛漏洞，将会蜂拥而上在短期内让金融机构遭受大量经济损失。

　　场景金融虽然有着受托支付的特点，但是如果场景方风控能力较弱，场景交易商品存在易变现、折扣力度大等特点，也很容易成为黑产的攻击对象。

　　在金融机构响应普惠金融政策，重点布局小微企业贷的背景下，黑产嗅到了骗贷的机会。这些所谓中介通过包装人员资料、交易和税务等数据，甚至可以直接“养企业”，即注册空壳公司后每月注入一些流水，形成固定有效的账面，虚构出还款能力和意愿优良的企业，以骗取金融机构的小微企业信贷支持。

　　一是，金融机构需通过无监督聚类算法，识别特征异常、高欺诈风险的群体，挖掘团伙欺诈群体，识别空壳公司等；

　　三是，金融机构需建立高频的客群监控和管理体系，抽取欺诈团伙的客群特征，及时制止高风险客群的交易行为。

　　数据欺诈是指场景平台或商户通过数据造假的方式，让金融机构错误评估其经营情况和交易信息，进而做出错误的决策。

　　场景平台和黑产数据造假的动机有两类，一类是为欺骗金融机构，伪造虚假交易主体和交易信息，通过受托支付的形式骗取信贷资金；另一类是为欺骗投资人，通过伪造财务报表、刷单、伪造平台活跃客户等手段，骗取投资资金，与此同时也波及到了与平台合作场景金融业务的金融机构。

　　B2B2C电商平台是B端经营场景金融的重要模式，金融机构根据电商平台的买方或者卖方商户历史留存的订单、支付、物流、评论等信息，为商户提供经营类金融服务。然而，电商平台的商户为提升其在平台的搜索排名和销量，可能会进行刷单、刷评论等手段进行数据造假。无论是商户是为了“主动骗贷”还是为提升自身平台排名而“无心插柳”，这种数据造假会让金融机构错误评估其经营资质，给出错误的授信结果。

　　一是，“以数制数”，进行多方数据校验，包括场景数据与泛场景数据校验，例如，合作方财务报表和ERP数据的校验、供应链商流物流和资金流的校验；

　　二是，加强区块链技术的应用，通过去中心、可追溯、防篡改的区块链技术，增加单一合作方数据造假的难度和成本；

　　“堡垒最容易从内部攻破”，内部欺诈是指场景内部人员通过职务便利联合外部，进行文件、数据、客户和交易造假，套取资金的欺诈行为。

　　供应链金融中的“应收账款融资”模式，关键点在于商流、物流和资金流的确权和一致性校验，然而在作业流程的不同阶段，均可能出现内部人员“造假”风险，如订单合同“萝卜章”问题、仓储物资“掉包”问题等，这是在数据和模型层面无法把控的风险，属于场景业务流程天然存在的内部欺诈风险。

　　一是，建立完备的内部业务流程操作机制，如电子印章、区块链技术等，降低操作风险，增加内部欺诈的难度；

　　二是，健全内部信息交流和人员管理机制，通过提升内部监督效率、改革考核考评办法等，减低内部人员的欺诈动机，提高内部人员的欺诈成本。

　　在工作中，笔者常说“选择了场景就是选择了客群”，但是笔者的经验逐渐告诉笔者，这句话并不完全对。高端场景的金融业务客群未必高端，相反，一些高端的场景金融产品吸引的客群恰恰是该场景的“下沉客群”，而真正的高端客群并没有金融产品需求，这就是场景客群偏差风险。

　　医美客群是高端客群，但是医美贷的客群却是医美客群中的下沉客群。事实上，颜值经济推动医美需求的持续增长，医美行业在充分挖掘一线城市和高端用户后，也早已开始在下沉市场中探索机会。相比高端市场，一部分中低收入群体对于通过容貌的提升改善现状、实现收入和阶级跃升的渴望更加强烈，但另一方面动辄万元的医美项目确实是不小的经济压力。

　　于是，医美分期应运而生，火爆市场。由于具有高客单价、高利润率等特点，医美产品受到金融机构的热捧。为扩大市场规模，金融机构放宽医美分期的通过率，并争相打出低价烧钱获客。但事实上，医美分期是一个复杂的分期场景，下沉客户的违约可能相对更高，医美机构的资质也参差不齐。如果缺乏对风险的识别和严格把控，金融机构可能会陷入骗贷和高坏账率的泥沼之中。

　　前文所述经营、交易、欺诈和客群偏差风险虽然已经覆盖场景金融中最为常见、典型的风险类别，但仍然无法包含可能出现的特定情况。从本质上，场景就是细化的、具体的现实情境，对于不同的场景必然存在特定的风险。

　　当您在新闻中看到“某某新款手机隆重上市”等，是不是会敏锐地意识到这就是某些场景的特定风险。新手机取代了旧手机，分期购机的客户的还款意愿骤然降低，这也是为什么购机分期业务会在15个月左右违约突然激增，因为这就是手机的换机周期。

　　当您在新闻中看到“某某长租公寓甲醛超标”等，是不是会敏锐地意识到这就是某些场景的特定风险。甲醛超标就意味着，房租分期的客户会因为商品瑕疵而还款意愿骤然降低。

　　一是，金融机构需深入分析具体场景，在通用的场景风险管理框架外增设对于每个场景特定风险的应对措施；例如，手机分期业务中，分期最好控制在换机周期内；

　　笔者常说，风险管理实际上是风险、利润、客户三者的最优化管理，这三者最终是服务于金融机构的战略。金融机构的战略一定程度上决定了风险发生的类型，例如：

　　笔者常说一句话“十个平台，每个平台做一个产品，不如一个平台深挖十个产品！”这是一种战略的选择，但是却带来了集中度风险。

　　“鸡蛋不能放在一个篮子里”这句至理名言，在场景金融领域依然适用，在金融机构的战略选择下，多场景的组合管理依然是场景金融业务风险管理的重要课题。

　　互联网场景金融是近几年逐步兴起的金融业务模式，该类业务模式及相应的智能风控手段（风控模型、风控策略等）都未经受过各类经济周期和宏观事件的充分考验。笔者认为，虽然宏观经济出现逆周期的可能性几乎没有，但是“逆周期的场景”正在发生。

　　流量的枯竭、监管趋严可能会导致某场景发生场景内的“逆周期”，那么这种变化将直接导致客户的变化、业务量的变化等，进而可能会导致我们原有的模型失效。

　　“灰犀牛”指的是宏观负面事件，例如，目前正在发生的“新冠疫情”“中美贸易战”就是宏观事件，每一个宏观事件将会对特定的行业和场景产生较大的影响，进而对场景金融产生影响。

　　以“中美贸易战”为例，在跨境贸易行业有一种特殊的场景金融业务模式“退税贷”，该模式是以企业退税作为第二还款来源，用信贷的方式弥补贸易类企业在退税过程中产生的资金缺口。在贸易战发生前，这类业务的优质客群、这类业务的风控模型和审批策略都非常稳定，然而随着“中美贸易战”的发生，贸易类企业的经营稳定性发生的非常大的波动，过去的风控模型和审批策略可能不再适用，这类业务模式同样也存在极大的挑战。

　　战略违约的定义稍显复杂，但可以简化为一个简单的问题“如果一个人有多笔，先还哪一笔？”不同的人会有不同的答案，有人先还房贷，因为不还房贷房子会被收回；有人先还车贷，因为没有车会影响出行；有人先还信用卡等，各人有各自的选择。但是在美国的次贷危机中，由于收入的降低，房价的下跌，导致这些人的行为趋同，大家都不还房贷，这就形成了“战略违约”。

　　所以，在场景“逆周期”风险下，在场景 “灰犀牛”“黑天鹅”的风险下，这种客户行为趋同的战略违约似乎离我们不是很遥远，例如P2P行业的“场景逆周期”发生时，是不是大家对P2P平台的还款意愿都趋同了？这也算是战略违约的一种表现吧。

　　前文从理论角度分析场景风险，以期金融机构能够站在理论的高度看待场景风险“不畏浮云遮望眼，自缘身在最高层！”但是，“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”本章中，笔者重在实战经验，从C端消费场景金融、B端经营场景金融和G端政府场景金融，逐一分享笔者的经验。

　　信用卡场景是场景金融中的“泛”场景，其同时具有支付和信贷两种功能。消费者在购物时刷卡不仅安全、方便，还经常享有折扣、积分或礼品赠送。随着信用卡推广形式的演变，信用卡机构与各类场景平台（电商、视频、航旅、运营商等）联合发布“联名卡”，也成为信用卡机构参与场景金融的一种形式。

　　一是，具备体系化的管理流程。信用卡发展至今，已经具备了完善的风控、客户、运营的管理体系，其信用评估和风控流程也已覆盖了全生命周期；在信用卡的推广、审核、发卡、用卡、还款、逾期、催收等阶段，针对持卡人的行为特点可制定不同的风险管理指标和策略；同时银行对于持卡人的具体交易记录也能够实现敏捷的监督，及时识别风险行为，采取降额、冻结、封卡等管理措施。

　　二是，具备场景化的先天基因。场景“联名卡”对于金融机构和场景方是一种双赢的合作模式，金融机构可以借助场景方流量和数据的优势，对某一类垂直客群进行精准营销和风控。

　　三是，具备生态化的数据优势。信用卡的信息系统建设较早，积累了大量的数据资源，这些数据资源具备“自主、自生、自成生态”的三大特点。首先，这些宝贵的金融数据来自业务办理中的“自主积累”；其次，信用卡的交易数据是高频的行为数据，是银行的“活”数据，这些数据通过流式计算、关联图谱等处理方式可以实现“数据自生”；再次，信用卡的交易数据具备场景信息，能够刻画客户“衣食住行”等多面的画像而自成生态。

　　由于信用卡场景已经具备了成熟完善的管理体系，所以，需要像“庖丁解牛”一样“切中肯綮”，打通传统体系中的瓶颈，笔者总结为三突破：突破传统风险管理、突破传统反欺诈、突破传统客户挖掘。

　　一是，突破传统风险管理，做智能风控的试验田。传统风控的关注点在于风险，而智能风控则是利润、客户、风险三者的最优化管理。信用卡场景的数据禀赋、场景禀赋、以及相对灵活管理的架构，都使得此场景可以作为智能风控生根发芽的沃土。

　　二是，突破传统反欺诈，着眼于网络黑产。目前信用卡的反欺诈分为申请反欺诈和交易反欺诈，识别手段较为传统，即用本人的数据识别本人还款意愿江南APP官网，并多采用外购“黑数据”的方法。而网络黑产的一个主要特征是，“羊”的还款意愿是受“羊头”控制的，只有找到羊头，或者识别出羊的集聚关系，才能够有效地识别出风险。目前看，在信用卡场景中，黑产的申请欺诈、伪卡盗刷、套现、“撸羊毛”等现象还时有发生，这是一场基于“技术对抗”的持久战。

　　三是，突破传统客户挖掘，加强客户触达能力。在流量枯竭的今天，信用卡场景生态化的数据禀赋非常适合于客户挖掘。传统的客户挖掘，重名单而轻触达。笔者认为，客户挖掘有三个关键环节：客户画像（白名单）、产品画像（钩子产品）、渠道画像（触达方式），三个环节缺一不可，并且笔者认为这“三连环”中最重要的不是客户画像，而是渠道画像。

　　互联网泛场景消费金融即通过互联网平台向个人提供与消费相关的支付、消费金融，其中以“花呗”“白条”为代表的综合性电商消费金融依托大型电商平台，在用户进行消费时推广开通信用服务，即开即用并根据信用表现提供不同程度的免息和提额政策。

　　一是，流量优势。流量优势源自场景方丰富的消费场景、闭环的商业模式、先进的科技系统、实时的数据体系、极强的客户粘性。如果金融机构提供的金融产品具备吸引力，在此类场景做大业务规模相对于其他场景更加容易。

　　二是，数据优势。大型互联网平台具备客户在“衣食住行”各个维度的丰富数据信息，这些数据属于“高频”流式数据，有助于金融机构在自身强“金融”数据体系之外进一步完善客户画像，进而加强大数据风险模型的识别能力。

　　三是，生态优势。大型的互联网公司都已经形成了自己的商业生态，并渗透到了客户日常生活、金融支付、信用生活等诸多方面。生态优势之一就是，客户对于大型互联网公司生态的依赖性也对其消费金融产品起到了一定的“风险缓释”作用。

　　在电商平台中，由于业务比较容易上量，所以需要注意集中度风险。除此之外，还有“依户傍门”“依人篱下”两个经验需要分享。

　　一是，“依户傍门”是一把双刃剑。站在电商平台的肩膀上既是优势也是劣势。虽说规模容易做大，但是，金融机构的风控体系、产品体系、客户资源对场景方“定制化”。一旦场景方有任何风吹草动，皮之不存毛将焉附。所以，需要做好“户倒门塌”的相应预案。

　　二是，“依人篱下”则不得不低头。面对把控海量“数据”和“流量”的大型互联网平台，在合作各个环节，金融机构难以具备足够的“话语权”和“定价权”。并且在对场景的强依赖性下，一旦出现场景交易、行为等数据的造假，金融机构可用手段也不多。另外，电商平台上的刷单、注水等事件的发生，导致金融机构“被误伤”时，也只能委曲求全。

　　随着场景消费由平台化向垂直化、碎片化演化，垂直场景也成为场景金融未来的趋势。目前市场上典型的垂直场景包括教育场景、房产后市场场景（租房场景、装修场景等）、汽车后市场场景、医美场景等，由此衍生出学费贷、家装贷、汽车分期、医美分期等消费金融产品。

　　相较于泛场景，垂直场景最大的优势是金融机构和场景方仍处于“博弈”阶段，没有出现“一家独大”的情况。“深入细致”是垂直场景的特点：“深入”指的是，场景方能够深入细分产业，在所属产业建立流量壁垒。“细致”指的是，垂直领域客群特点和需求相对集中明确。总结起来，场景优势主要有三：

　　垂直场景风险较大，本文第三章所提及的所有风险均可能发生。对于这种场景，要风险和收益兼顾，笔者提出了“三量方针”：量力而为、量体裁衣、量入而出。

　　一是，量力而为。指的是对垂直场景的选择，要选择自己风控能力以内的场景，选择自己熟悉领域的场景，选择自己客户主标尺内的场景。

　　二是，量体裁衣。每个垂直场景的客群特点和需求都不相同，要针对垂直场景的特色，量体裁衣地建立客制化风控、产品、客户的管理体系。

　　三是，量入而出。金融机构在开展场景金融的过程中，有金融机构本身的人员成本、资金成本，场景数据整合、场景系统对接、场景模型建设、个性化金融产品开发等场景成本。在评估是否进入某个垂直场景的过程中，要充分估算场景金融业务的收益和成本，量入而出。

　　2020年9月22日，中国人民银行、工信部、司法部、商务部、国资委、市场监管总局、银保监会、外汇局联合发布《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》，文中第（五）节指出：推动金融机构、核心企业、政府部门、第三方专业机构等各方加强信息共享，依托核心企业构建上下游一体化、数字化、智能化的信息系统、信用评估和风险管理体系，动态把握中小微企业的经营状况，建立金融机构与实体企业之间更加稳定紧密的关系。本文结合供应链“1+N”场景金融、B2B2C场景金融和To B服务商场景金融三种模式，分别对不同种类的B端经营场景金融的优劣势进行详解。

　　供应链中的核心企业是场景的基础，其接收来自上游企业的原材料或中间商品并产生预付款或应收账款，进行加工处理后出售给下游企业并产生预付款或应收账款。在供应链交易过程中，应收账款和预付款代表着供应链上下游企业产生了与商品流动不匹配的资金缺口，针对这些资金缺口，金融机构可为供应链中的上游企业提供应收账款融资及仓储融资，也可为下游企业提供预付款融资或订单融资等供应链金融服务。

　　二是，四流合一。通过供应链历史交易中沉淀的商流、物流、资金流、信息流数据，金融机构能够整合建立风险名单和各类风险模型，运用大数据加强风险管理。

　　三是，核心企业增信。处在承上启下地位的核心企业可以为上下游提供担保、保证金、回购等“强缓释”措施，同时上下游对核心企业依赖性也产生了“弱缓释”作用，两种缓释共同降低供应链融资风险。

　　供应链“1+N”场景金融模式做到了交易闭环、四流合一，也做到了小额分散，使得风险主要集中在核心企业上，为此，笔者提出了“三关注”：关注核心企业、关注资金流、关注信息核验。

　　一是，关注核心企业。核心企业在供应链金融中的重要性也导致其经营风险、交易风险将会扩散到整个生态。

　　二是，关注资金流。当核心企业商流、物流或资金流暴露出问题时，上下游企业和金融机构都难以独善其身，其中问题会首先会反映在资金流上。

　　三是，关于信息校验。主要是将场景信息与“泛场景”信息（工商、税务、司法）进行核验，防止供应链上下游企业串通虚构信息骗取资金，构成信贷欺诈。

　　此外，我国正处于传统产业数字化升级的转型期，大多数核心企业与上下游的数据信息整合和挖掘程度并不高，这使得数字化金融产品应用在供应链场景中的效率较落后于下面要描述的B2B2C电商平台场景。

　　B2B或者B2C电商平台是该场景金融的基础，其作用类似于供应链金融中的核心企业，向上承接卖方商入驻平台，向下接收买方客户的采购订单。同理，金融机构可针对电商平台中产生的资金缺口，向平台卖方提供应收账款融资和仓储融资，向平台买方提供订单融资和预付款融资等金融服务。

　　与供应链金融相似，电商平台场景在交易与资金闭环可控、利用大数据建模等方面优势突出。相比于传统供应链中的核心企业，电商平台基于“后发优势”和互联点，有如下三个场景优势：

　　一是，信息化程度更高。各类电商平台天然建立在“数字化”转型的背景下，信息化优势明显，对客户和金融机构的数据、科技需求响应更敏捷。

　　二是，数据维度更为丰富。从交易相关的订单、支付数据，到行为相关的浏览、收藏数据，再到利用平台生态获取的物流、资质等数据，都为金融机构沉淀整合信息、构建风控体系奠定了良好的基础。

　　三是，数字化获客能力强。电商平台生态的业务模式，让平台上的B端和C端客户更加容易接受数字化产品，进而为金融机构使用数字化营销的方式进行批量获客提供了基础。

　　首先，B2B2C模式的场景小微金融，也同样需要对场景金融风险进行严加把控。电商平台在本身经营中存在的刷单、养企、羊毛党、商品质量等问题，均会反映在场景经营、场景欺诈和场景交易风险中，进而造成场景金融风险。

　　其次，辩证地看问题，“信息化程度更高、数据维度更为丰富、获客更加开放”，既是机遇也是风险，做这种业务的时候，笔者也在“摸着石头过河”，但是，水深了怎么办？电商平台的海量、度数据造假成本低、欺诈手段更新快、识别监控难，都对风险管理提出了更大的挑战。

　　围绕企业提供服务的To B服务商也可以衍生出泛场景金融模式。这类服务商针对营销、财务、进销存、收单收银等企业经营管理的各个模块和环节提供软硬件服务。一种最为直接的方式是利用其流量优势，在服务商页面展示广告，向金融机构引流。另一种方式是通过服务商沉淀的数据，在客户授权的情况下，协助金融机构判断企业资质和实际经营情况，为资金方提供授信依据，由此市场上衍生出了POS贷、贷、SaaS贷等金融产品。

　　一是，经营数据较深。To B服务商深耕企业经营管理的特定模块，具备企业端深度经营数据，可以支持对企业经营状况的深层次刻画。

　　二是，营销触达率较高。这类服务商向企业营销金融产品的方式与企业经营过程强耦合（如在ERP系统、收单系统展示金融服务产品等），可以做到较高的营销触达率。

　　在这类业务模式中，虽然金融机构可以获取部分垂直流量和经营数据，但由于缺乏较为合理的闭环体系和资金把控手段，其本身并不属于“深”场景金融。此外，该场景中流量和数据造假的成本要远低于供应链和电商平台场景，因此在开展此类场景金融过程中，可通过多源数据校验、线上与线下相结合、空壳企业识别模型等手段对数据欺诈进行严格防范，否则可能会成为黑产重点攻击的对象。

　　2019年9月20日，国家发改委、银保监会联合发布《关于深入开展“信易贷”支持中小微企业融资的通知》（发改财金〔2019〕1491号），通知指出金融机构要切实履行服务中小微企业第一责任人的职责，扩大“信易贷”规模，提高中小微企业的政策获得感。

　　2020年4月7日，国税总局、银保监会联合发布《关于发挥“银税互动”作用助力小微企业复工复产的通知》（税总办发〔2020〕10号），文中指出要加强各省税务机关与银保监部门和银行业金融机构的协作，利用“银税互动”联席会议机制和“百行进万企”等平台，帮助银行业金融机构主动对接企业需求、精准提供金融服务。

　　以上均指出，金融机构通过与G端政府机构进行合作服务中小微企业是场景金融的重要方向。下面将对金融机构与政府平台合作的场景金融模式进行介绍：

　　为解决小微企业“融资难、融资贵”的难题，各地政府部门牵头建设信易贷平台、地方征信公司和中小微企业融资平台等机构，一方面通过将政务数据进行整合和挖掘，向金融机构提供更加丰富的企业信用评估依据，另一方面也把当地小微企业信贷产品进行整合，向小微企业提供更加便利的融资渠道和融资方式，并针对企业资金需求特点和还款能力，提供适配的金融服务。

　　一是，数据维度丰富且合规。政府平台整合的度政务数据，并允许金融机构提供线上化前置风控获客、信用评估、风险预警。

　　二是，部分政府平台能够提供担保。部分政府平台提供“信贷激励金”“风险准备金”等支持，为金融机构提供了一定的“风险缓释措施”，能够激励当地金融机构更加积极地服务小微企业。

　　政府平台可以提供丰富维度的“场景数据”和“场景流量”，但无法帮助金融机构完成“资金闭环”的保障，从场景参与度来讲，属于“浅”场景金融模式。这类场景的经验分享如下：

　　一是，需要补充场景内数据。目前各地政府平台数据虽然维度丰富，但垂直化不足，无法深入透视企业的具体交易行为，虽然可以在一定程度刻画企业经营资质，但无法精确刻画企业资金缺口、用信需求、上下游关系等信息，这需要“深”场景的交易信息进行补充。

　　二是，黑产风险较高。随着各家银行“税贷”类产品不断丰富，黑产“以税养贷”等欺诈手段也越来越成熟，政府类数据恰恰属于黑产“盯上”的“易养”数据，因此在这类平台类场景中，数据欺诈、团伙欺诈风险也相应升高。

　　三是，接口方式不统一提高了对接成本。政府平台虽然打破了本地化数据孤岛，但是从全国角度来讲，各地政府平台的数据标准和对接方式并不统一，对于全国性质的金融机构，需要逐个对接各地政府平台，对接成本较高。

　　金融机构通过各地政府采购平台获取为政府提供商品和服务的供应商的信息，以政府采购诚信考核和信用审查为基础建立了企业白名单，并以政府采购产生的应收账款作为第二还款来源，为小微企业提供金融服务。

　　一是，场景数据较深。政府采购平台具备供应商丰富的历史订单、履约订单、支付情况等信息，可以供金融机构对其供应商进行经营资质、商品服务质量、企业用信需求等维度的评估。

　　二是，生态企业预筛选。政府先于金融机构，在供应商筛选环节已对企业综合实力进行了审查，起到了一定的资质预筛选的作用，降低了黑产、反欺诈的风险。

　　三是，具有天然的缓释功能。政府的应收账款的质量高，且其上游企业对其存在一定程度的依赖性，因此同时具备“强缓释”和“弱缓释”功能。

　　当企业提供的产品或服务不能满足政府要求时，或者政府在采购政策和偏好发生较大变化时，上游企业可能产生场景经营风险和场景交易风险。

　　在笔者的实际工作中，常常面对这样的问题：一是，场景方对我说“我们的业务有兜底，你们风控以合规为主吧？”；二是，业务部门对我说“我们的业务有兜底，模型能不能松一些？”三是，同业好友对我说“我们风控能力不行，但是我们引入保险兜底，是不是就可以做场景金融了？”

　　《商业银行互联网管理暂行办法》第五十五条：商业银行不得接受无担保资质和不符合信用保险和保证保险经营资质监管要求的合作机构提供的直接或变相增信服务。商业银行与有担保资质和符合信用保险和保证保险经营资质监管要求的合作机构合作时应当充分考虑上述机构的增信能力和集中度风险。商业银行不得因引入担保增信放松对质量管控。

　　首先，从监管角度可以看出，监管的两个出发点：一是，强化银行风控主体责任江南APP官网，防止银行风险管理“空心化”；二是，鼓励银行提升自身风控能力，减少冗余的风险缓释环节，降低社会融资成本，更好地支持实体经济发展。

　　其次，从银行实操角度来看，一是，缓释兜底等措施等并没有真正地识别风险，只不过是将风险后置，并没有真正意义的“稀释风险”；二是，这类措施会压缩银行的盈利空间，使银行弱化核心风险识别能力，进而引发其他风险。

　　前文已经分析了，长租公寓暴雷事件的风险主要集中于场景经营风险，其“不专业”的“受托支付”使得信贷资金在场景方和业主之间形成了一个毫无监管的资金池。

　　在场景金融中“缓释兜底”，有保险公司的担保，有场景方的担保，以及场景方对保险公司的反担保，这样的话，可能会在场景方会形成一个“担保池”。既然长租公寓无监管的资金池会带来暴雷的风险，那么“担保池”的风险也需要我们警惕！

　　场景金融提及的“场景”和“金融”，实际上是两种生态的融合。场景方建立了一个商业生态，金融机构建立了一个金融生态，两个生态必将融合，并且只有融合才能迸发出活力。然而，从场景生态向金融生态的扩张，似乎问题较多，那么我们金融人应时刻牢记“服务普罗大众、服务实体经济”，以场景金融和开放银行为左右腿，一步一个脚印，从金融生态出发，向场景生态融合。

　　祝世虎，光大银行智能风控中心副主任、主任科学家。祝先生为北京大学第一批人工智能专业的博士，目前主要工作领域为：互联网金融、智能风控等。祝先生获得智能风控领域相关专利十余项，并多次获得人民银行、银保监会的奖项，多次作为主讲嘉宾国内外智能风控的论坛。联系方式为：。

　　韩耀赐，光大银行智能风控中心团队主管、高级工程师。韩先生毕业于中国人民大学信息学院，一直致力于将人工智能、图计算、NLP等算法应用于商业银行智能风控领域，目前主要从事小微金融和供应链金融业务的智能风控工作。

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