从驾车记录到购书信息都要查？互联网银行内幕曝光

by Kwon Hyeonji

Published 27 Feb.2023 06:10(KST)

Updated 27 Feb.2023 07:36(KST)

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网络银行去年末不良率0.49%…其他两家也上升
某行帮客户减轻本息偿还压力
通过增加替代信息等升级信用评分系统

由于去年中低信用人群贷款占比上升，引发不良风险忧虑，互联网专业银行开始着手加强资产健全性管理。

据金融业界27日消息，截至今年1月底，Toss Bank中低信用人群贷款占比已超过41%，在三家互联网银行（Kakao Bank、K Bank、Toss Bank）中最高。K Bank方面，截至去年年底，全部信用贷款中有39.5%为中低信用人群贷款，供应金额高达2.02万亿韩元。Kakao Bank同样在去年实现了中低信用人群贷款占比25%的目标，将大量脆弱借款人纳入其客户群。去年Kakao Bank、K Bank、Toss Bank的中低信用人群贷款占比目标分别为25%、25%、42%，今年则上调2~7个百分点，分别定为30%、32%、44%。

问题在于，随着中低信用人群贷款增加，逾期率也随之走高。Kakao Bank截至去年年底的逾期率为0.49%，较上一季度上升0.13个百分点；与一年前即2021年底的0.22%相比，增幅超过一倍。K Bank和Toss Bank的逾期率在去年第三季度也分别达到0.67%、0.34%，较前一季度上升0.15个百分点和0.19个百分点。虽然第四季度逾期率尚未公布，但考虑到去年年底经济低迷以及脆弱借款人财务状况进一步恶化，预计逾期率增幅将更大。与KB国民银行、新韩银行、韩亚银行、友利银行等四大商业银行去年0.16%~0.22%的逾期率相比，目前水平偏高。

为此，各家互联网银行正竭力通过逾期率管理、信用评分模型（CSS）高端化等方式强化资产健全性。以Toss Bank为例，该行通过“降低每月还款额”服务，将等额本息还款贷款的期限（含初始期限）最长延长至10年，旨在减少借款人每月需偿还的本息金额，从而降低逾期可能性。自去年10月推出以来，目前共有1.5万个账户正在使用，其中66%为中低信用人群。

K Bank和Kakao Bank则通过提升CSS模型加以应对，希望通过筛选出具有还款能力的借款人来降低逾期率。K Bank计划在现有通信、购物数据等替代信息基础上，新增电子书等图书购买数据、驾驶记录数据等。Kakao Bank也将利用新的替代信息和个人数据（MyData）信息对模型进行改进。Kakao Bank已经通过其自主开发的信用评分模型“Kakao Bank Score”，在原本被拒贷的中低信用人群中额外筛选出10%予以放贷，取得了一定成效。