风险管理是了解、辨识、衡量及控制风险的过程，永远是进行式而非完成式。

　　一般认为小微是将金融科技与风险管理做结合最为适合的市场。　

( 一 ) 风险定价
　　很多人听到风险定价都觉得那是银行的事，跟我们租赁没有关系。也有很多人跟我说他们对风险是零容忍，我会觉得很为难风控人员，风控不是占卜，风险是可以量化的，但不确定性是不行的。

　　风险定价是不违约的借款人一起为那一小部分违约的借款人“埋单”，来支付那部分坏账损失，本质是一种保险制度（全体人支付保费）。所以实务操作上会面临的问题就是预期损失率的设定，预期损失率(EL)牵涉了三个数字。

（1）违约率（PD；Probability of Default）

（2）违约时曝险额（EAD；Exposure at Default）

（3）违约损失（LGD；Loss Given Default）

　　公式的运用会因为不同的产品跟不同的客群有不同的状况。其中小微比较特别的是贷后处理相较于大型企业是比较有着力点，所以曝险是相对低的，再加上结构化设计，在小微租赁里就会有个特别的现象，违约看似比较高，但反映到最后不良率却不高。在实务经验中不同客群、不同产品在预期损失率也会有不同的展现，譬如平均100万，跟平均3000万，会有截然不同的预期损失的结构组成，但不一定金额愈高的比率就愈小。不同产品也会有不同的结构，以直租为例，直租是违约率低、如果处理设备顺利的话违约损失率也低，所以预期损失率就会低，但在最后还是有可能因为市场无法接受定价而发生收益与风险不适配，所以在做信用风险管理要时时检视最后收益与风险的适配性。
( 二 ) 主观人为的判断阶段

　　风险治理（governance)有三阶段，一是主观人为的判断阶段，二是用建立量化风险模型做客观的修正，三是检视风险与收益是否适配做预警管理。小微是个高度依赖人工的产品，所以在组织规模愈大，人就愈多，就愈难控制一致性，譬如同样的案子，不同人或甚至相同人在不同时间，可能会有截然不同的决策结果。就像是刚发生过空难，人就不自觉的觉得还是搭高铁吧，虽然我们明知飞机还是最安全的交通工具，概率并不会因为一架飞机掉下来就显着改变。我们在经验的累积之下每个人都会有一些各自的”风险偏好”。人为主观是很难消除的，如此一来，决策缺乏一致性，就会很难在规模化后做好风险管理，在一般做大型项目，会用授审会团体决策的方式来减少主观，但因为缺乏效率所以一般不为小微使用。

　　所以在小微市场里通常会建立量化风险模型来减轻人为主观的偏误，也有人质疑，没有量化风险模型也能做业务吧，我说当然。小微企业是容易穿透的，风控相对难度不高，风控用手工慢慢做都能做好业务的，就是作业成本高，上规模不易而己。在未来愈能掌握量化风险，就愈有可能在市场上筑起护城河，小微是个高利基、高天花板赛道，但不是有了模型就可以乱做业务，线下团队的搭配是很关键的。线下团队需要精细化管理、也要更有效率的组织架构。譬如很多租赁公司的前中后台都是是割裂的，但企业信息的覆盖从贷前到贷后收回的全过程，具备高度的统一性，但租赁公司组织设计却通常不是如此这就会造成企业信息传递被人为的割裂，这样的组织架构就会缺乏效率。但缺乏效率也能做小微，就是作业成本高而己，小微的痛点就是作业成本。

( 三 ) 建立量化风险模型

　　小微是高度信息不对称的市场，所以建立量化风险模型，目的是减少信息不对称的影响，它的原理是根据风控授信原则，藉由量化及质化因子之分析，评估并预测客户违约风险的系统化方法，并将资产做分级定价做资产组合管理，建立第一层筛选网，并将线下团队标准化风控流程建立第二层筛选、将金融科技与量化风险管理做结合，这样更有利于上规模后的管理，有利于资产扩张，减少对人力资源的依赖。

　　也有人质疑模型的有效性要到多少才可使用，其实量化风险模型的原理是用过去推估未来，都会有一定的局限性的，所以虽然以KMV模型为例，是假设资产变化是对数正态分布，在现实世界不总是会像假设理论一样的完美。但我们运用量化模型的目的是减少信息不对称，也就是违约概率在原始设定时所产生的偏差。TOB的业务跟TOC不同，线上审批完全取代线下是很难的，它不仅是小额分散跟大数法则就能解决的，除非有场景，或是有全面性的数据沉淀，譬如某家小微企业的所有经营活动数据都在淘宝上，那么或许可以侧写出经营状况，但如果只是某一条产业链的交易数据沉淀，那难度就会比较大，所以在实务上，线上跟线下都是要并行的。

　　也有人问我，到底要有多少样本数才能够使用风险模型。其实样本永远都会不够，就像现实世界永远无法如理论一般的呈现正态分布，但模型要先建立，才能将信息数字化与决策流程数位化，沉淀下来的数字才能有好的质量，才能使用量化分析持续的做客观修正，建构优质的模型。如果空有大量的样本数，反而会陷入纷乱杂沓而无法作为。在TOB领域，科技协助我们做风险管理，但科技无法100%代替人工，所以线上与线下并行的过程中，永远都是线上与线下的比例在做动态的调节。

　　在台湾因为量化风险管理的经验沉淀己有二十年以上，风险模型在经历过金融危机等压力测试后，模型已经相对稳定，在金融危机时也没有大面积的不良发生。(可参考龙头台资租赁公司在台湾报表表现即使在金融危机也是获利的，经过十多年在大陆市场的验证也是可靠的)。风险模型也是一种相对可信的内部资产评级方法，这也是为什么在台湾租赁资产证券化市场里，主体信用与底层资产通常是分离的比较好，也有相对可靠的依据去资产分级与定价。　

( 四 ) 资产组合与预警管理

　　小微的资产在获客时通常是先依据区域做属地化管理，但在资产管理时又会依据行业做纵向分类，并根据风模的评级做资产组合，不过我们原始所设定的资产组合跟实际常常会不一样，所以还要定时检视参考各种资产的相关比率与系数、偏离状况决定是否要进行风险溢酬的加码。譬如产业景气的变化，定价是否为目标市场所接受，获客是否是如预期的客群，进一步的检视风险胃纳度，譬如如果要降低胃纳度，就要将资产组合做动态调整，或是进一步的将资产做分级定价以提升风险溢酬，增加风险胃纳度。