吳昊

數(shù)據(jù)將是未來銀行的核心競爭力之一，這已成為銀行業(yè)界的共識。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，銀行所面臨的競爭不僅僅來自于同行業(yè)內(nèi)部，外部的挑戰(zhàn)也日益嚴(yán)峻，互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等新興企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新能力、市場敏感度和大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)等方面都擁有明顯的優(yōu)勢。在此形勢下，利用大數(shù)據(jù)征信創(chuàng)新和提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)把控也逐漸成為業(yè)界關(guān)注與探討的重要話題。

銀行業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)控制中的不足之處

普華永道發(fā)布的《2015年中國金融及銀行業(yè)展望》指出，截至2014年第三季度末中國的商業(yè)銀行不良貸款總額上升36%，達(dá)到7670億元人民幣，是四年來的高點(diǎn)。預(yù)計(jì)2015年不良貸款上升的趨勢將持續(xù)。上述數(shù)據(jù)的背后，除了經(jīng)濟(jì)下行導(dǎo)致的逾期風(fēng)險(xiǎn)上升的原因之外，銀行在風(fēng)險(xiǎn)控制中存在漏洞與缺陷也是重要原因。

信息不對稱與貸款欺詐

隨著P2P、小貸等民間借貸的興起，借款人越來越容易通過非銀行途徑獲得貸款。而民間借貸機(jī)構(gòu)無須向人民銀行上報(bào)數(shù)據(jù)，非銀行體系的貸款申請情況、負(fù)債情況和逾期情況等信息不清晰、不透明、無法提前預(yù)知的矛盾愈發(fā)突出，往往到了借款人逾期甚至失聯(lián)，銀行才被動(dòng)了解到借款人在民間借貸領(lǐng)域的部分歷史逾期借貸情況或負(fù)債過高等不良行為信息。

貸款欺詐問題也是銀行面臨的另一個(gè)問題，尤其是在信用卡領(lǐng)域和部分運(yùn)用信貸工廠模式運(yùn)作的貸款產(chǎn)品。銀行固化的發(fā)卡審核流程以及信貸工廠運(yùn)作模式已經(jīng)不再是秘密。目前信用卡、貸款的包裝、組團(tuán)欺詐騙貸的情況屢見不鮮，尤其是在信用貸款領(lǐng)域，約有60%的信用貸款來自于欺詐，這其中有一半以上是由于身份造假和資料包裝。在數(shù)據(jù)維度不全面的情況下，銀行等放貸機(jī)構(gòu)由于沒有第三方大數(shù)據(jù)支持，缺乏充分和有效的交叉核驗(yàn)手段，容易被組團(tuán)騙貸者鉆空子。

信息不及時(shí)與貸后風(fēng)險(xiǎn)防范

信息獲取的不及時(shí)也給銀行在貸后風(fēng)險(xiǎn)管理中帶來了不同程度上的麻煩。例如，銀行往往希望第一時(shí)間知道一家企業(yè)客戶在獲得貸款后是否面臨新的法律訴訟，但是大多數(shù)銀行使用的方式僅僅是依靠信貸經(jīng)理不定期手動(dòng)查詢當(dāng)?shù)胤ㄔ壕W(wǎng)站的方式獲取信息，這當(dāng)中存在著巨大的不確定性，一旦信貸經(jīng)理忘記查詢或者操作失誤，貸后司法訴訟監(jiān)控工作將形同虛設(shè)。這還不包括持續(xù)監(jiān)控該客戶在民間借貸中的申請情況、負(fù)債情況和逾期情況等風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。銀行在貸后風(fēng)險(xiǎn)防范過程中的手段和效率都極大地制約了銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的效果。

成本和效率的矛盾

為了解決信息不對稱的問題和信息獲取不及時(shí)的問題，銀行往往需要采集大量的數(shù)據(jù)來輔助判斷。但是數(shù)據(jù)采集的過程中通常運(yùn)用的方法是要求借款人或企業(yè)補(bǔ)充提供大量的資料，這個(gè)過程中涉及到大量的人工成本和時(shí)間成本。而為了提高效率，需要搭建一套能夠?qū)崿F(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)的自動(dòng)采集，同時(shí)需要自動(dòng)化程度較高的后臺管理系統(tǒng)，但是這必須組建專門的工程師團(tuán)隊(duì)和進(jìn)行大量的IT開發(fā)工作，對不少中小銀行來說也是一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。

大數(shù)據(jù)征信與貸款風(fēng)險(xiǎn)控制

大數(shù)據(jù)征信產(chǎn)業(yè)的興起

2015年1月，中國人民銀行發(fā)印發(fā)了《關(guān)于做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、騰訊征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家機(jī)構(gòu)做好為期六個(gè)月的個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作。這意味著，這八家機(jī)構(gòu)或?qū)⒊蔀槲覈着虡I(yè)個(gè)人征信機(jī)構(gòu)。由此，正式拉開了大數(shù)據(jù)征信產(chǎn)業(yè)的序幕，個(gè)人征信市場成長空間已經(jīng)打開?；诿绹鴤€(gè)人征信市場達(dá)600億美元的規(guī)模，考慮到我國人口基數(shù)的龐大，未來發(fā)展成熟之后我國的個(gè)人征信市場空間很可能達(dá)到1000億元規(guī)模。

值得注意的是，大數(shù)據(jù)征信成為了互聯(lián)網(wǎng)巨頭的必爭之地。除了阿里巴巴和騰訊，百度、京東金融、小米金融、360金融等互聯(lián)網(wǎng)公司也表示將打造互聯(lián)網(wǎng)征信系統(tǒng)，并有意申請第二批個(gè)人征信牌照，部分機(jī)構(gòu)已經(jīng)向人民銀行提交了申請。互聯(lián)網(wǎng)公司的高調(diào)介入表明，一方面互聯(lián)網(wǎng)公司的創(chuàng)新特性和快速擴(kuò)張?zhí)匦越o傳統(tǒng)征信領(lǐng)域帶來了新的活力和機(jī)遇，另一方面互聯(lián)網(wǎng)公司各自不同的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢和應(yīng)用場景優(yōu)勢，將使得征信市場的競爭日趨白熱化。

國內(nèi)大數(shù)據(jù)征信產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

各類大數(shù)據(jù)公司介入大數(shù)據(jù)征信市場，使數(shù)據(jù)維度和種類相比兩年前有了極大的豐富。特別是伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代興起，圍繞著移動(dòng)上網(wǎng)設(shè)備信息、地理位置信息、運(yùn)營商信息的大數(shù)據(jù)公司和大數(shù)據(jù)服務(wù)層出不窮，并開始運(yùn)用在P2P的貸款審核和交叉核驗(yàn)流程中。但是，數(shù)據(jù)的來源和有效性依然制約著大數(shù)據(jù)征信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，目前行業(yè)依然處于早起的探索階段，尚未有成熟的“殺手級”應(yīng)用工具出現(xiàn)。

信息孤島依然存在。信息孤島是目前制約國內(nèi)信貸行業(yè)發(fā)展的重要因素。信息不對稱、不透明，帶來了大量的多頭負(fù)債風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)。在國內(nèi)大數(shù)據(jù)征信產(chǎn)業(yè)興起時(shí)，市場對于消除信息不透明、打破信息孤島寄予極大的期待。從目前行業(yè)的發(fā)展情況來看，信息孤島在短期內(nèi)無法完全消失。

首先，公共事業(yè)繳費(fèi)、固定資產(chǎn)、社保、居住等與貸款風(fēng)險(xiǎn)控制息息相關(guān)的信息，依然歸屬于相關(guān)政府部門。雖然工商、司法等信息已經(jīng)向社會開放，但是政府信息開放程度依然較低，這將是一個(gè)長期而復(fù)雜的過程。

其次，掌握大量公民信息的互聯(lián)網(wǎng)公司相互之間難以產(chǎn)生信息互通。目前國內(nèi)社交數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)、移動(dòng)設(shè)備使用行為數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)信息分別集中于阿里、百度、騰訊、京東、360等互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中，這些公司在跑馬圈地的過程中存在著大量的競爭關(guān)系，數(shù)據(jù)互通、信息共享在目前看來可能性極低。

最后，征信公司之間的信息也難以互通。征信公司的核心競爭力在于擁有自己獨(dú)有的信息。作為直接競爭對手，征信公司之間不可能用自己的核心數(shù)據(jù)去提升競爭對手的競爭力?？梢哉f，一方面征信公司致力于解決信息不對稱，另一方面征信公司也在構(gòu)建數(shù)據(jù)壁壘。

應(yīng)用場景逐漸豐富，組合信用評估或成主流。放眼征信行業(yè)較為發(fā)達(dá)的美國，征信報(bào)告的運(yùn)用早已不僅限于金融領(lǐng)域，例如招聘、租房、租車、相親等行業(yè)和領(lǐng)域都需要使用個(gè)人征信報(bào)告。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的推動(dòng)、大數(shù)據(jù)概念的提出以及P2P互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，目前國內(nèi)的征信公司也在應(yīng)用場景的豐富性上進(jìn)行著探索和嘗試。

從國內(nèi)大數(shù)據(jù)征信行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來看，由于信息孤島、數(shù)據(jù)不完全共享的現(xiàn)狀將長期存在，當(dāng)行業(yè)發(fā)展到一定階段，將會產(chǎn)生組合式的信用評估。譬如要求當(dāng)事人同時(shí)出具多家機(jī)構(gòu)的信用報(bào)告，從社交、電商、招聘、瀏覽行為、地理位置等不同角度對當(dāng)事人做出全息用戶畫像，判斷其綜合情況。這是因?yàn)閱畏矫娴男庞迷u估已不能全面評價(jià)一個(gè)人，必須發(fā)揮出各家大數(shù)據(jù)征信公司的信息優(yōu)勢才能全面評價(jià)。

大數(shù)據(jù)征信在貸款風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用案例

反映電商信用行為的芝麻信用。芝麻信用基于阿里巴巴的電商交易數(shù)據(jù)和螞蟻金服的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)，并與公安網(wǎng)等公共機(jī)構(gòu)以及合作伙伴建立數(shù)據(jù)合作，數(shù)據(jù)涵蓋了信用卡還款、網(wǎng)購、轉(zhuǎn)賬、理財(cái)、水電煤繳費(fèi)、租房信息、住址搬遷歷史、社交關(guān)系等等。芝麻信用以芝麻分來直觀呈現(xiàn)信用水平，主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個(gè)維度，從950～350分劃分為5個(gè)等級，分?jǐn)?shù)越高代表信用程度越好，違約可能性越低。芝麻征信還出具個(gè)人信用報(bào)告，其主要由央行征信中心負(fù)責(zé)提供，記錄了個(gè)人基本信息、貸款信息、信用卡信息和信用報(bào)告查詢記錄等。

反映互聯(lián)網(wǎng)社交行為的騰訊征信。騰訊征信的數(shù)據(jù)更多的是社交數(shù)據(jù)，其征信產(chǎn)品有兩大類別：一是反欺詐產(chǎn)品，包括人臉識別和欺詐評測;二是信用評級產(chǎn)品，包括信用評分和信用報(bào)告。騰訊征信反欺詐產(chǎn)品的主要服務(wù)對象包括銀行、證券、保險(xiǎn)、消費(fèi)金融、小貸、P2P等商業(yè)機(jī)構(gòu)，它能幫助企業(yè)識別用戶身份，防范涉黑賬戶或有組織欺詐，發(fā)現(xiàn)惡意或者疑似欺詐客戶，避免資金損失。對于之前沒有個(gè)人征信報(bào)告的藍(lán)領(lǐng)工人、學(xué)生、個(gè)體戶、自由職業(yè)者等用戶，騰訊通過他們使用社交、門戶、游戲、支付等服務(wù)，通過海量數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)來預(yù)測其風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)和信用價(jià)值，為其建立個(gè)人信用評分。

反映借款人風(fēng)險(xiǎn)的好貸云風(fēng)控。好貸云風(fēng)控是好貸網(wǎng)和全球最大的個(gè)人信用評分機(jī)構(gòu)FICO（費(fèi)埃哲）共同打造的大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺，整合征信公司、司法數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等重要數(shù)據(jù)源頭，構(gòu)建了金融貸款機(jī)構(gòu)風(fēng)控所需全行業(yè)各領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫，同時(shí)包括反欺詐風(fēng)險(xiǎn)名單庫、重大風(fēng)險(xiǎn)識別名單庫、貸款申請記錄名單庫的數(shù)據(jù)，合計(jì)已超過7000萬條。多達(dá)6000多個(gè)維度的數(shù)據(jù)庫不僅能有效補(bǔ)足貸款機(jī)構(gòu)本地的數(shù)據(jù)庫，還能協(xié)助其大幅提高反欺詐識別和信用風(fēng)險(xiǎn)識別能力，同時(shí)結(jié)合FICO的信貸決策引擎為信貸機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。金融機(jī)構(gòu)不用再投入巨資自建系統(tǒng)，不用花巨大精力和成本尋找各種風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)。

銀行風(fēng)險(xiǎn)控制與大數(shù)據(jù)征信的結(jié)合

大數(shù)據(jù)難以解決所有問題，但可以作為有效的工具。大數(shù)據(jù)能為信貸行業(yè)帶來什么價(jià)值？筆者的判斷是：大數(shù)據(jù)在未來一段時(shí)間，仍無法解決信貸風(fēng)控中的所有問題;或者說單純依靠大數(shù)據(jù)進(jìn)行信貸風(fēng)控、審批全流程的貸款種類還很有限。

但是，大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以解決信貸行業(yè)的一部分問題，并且將發(fā)揮越來越重要的作用。比如，大數(shù)據(jù)在進(jìn)行反欺詐識別、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測、用戶行為分析、用戶畫像等領(lǐng)域，都已經(jīng)有了越來越多的運(yùn)用。銀行機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)擁抱大數(shù)據(jù)，敢于和善于運(yùn)用大數(shù)據(jù)輔助進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)把控。

通過大數(shù)據(jù)，將民間借貸信息對銀行透明化。銀行機(jī)構(gòu)通過大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)，可以了解借款人在民間借貸的信息。目前大數(shù)據(jù)征信公司提供的民間借貸相關(guān)信息主要包含黑名單信息、貸款申請信息和被查詢信息。以好貸云風(fēng)控為例，其包含了各家征信公司的黑名單信息以及好貸云風(fēng)控平臺整合的數(shù)十家P2P平臺的黑名單信息，同時(shí)也包含了好貸網(wǎng)的1000萬條貸款申請記錄和每個(gè)星期增加一倍的被查詢信息。這些信息都從側(cè)面反映了借款人的民間借貸情況。通過大數(shù)據(jù)征信，將能夠使民間借貸信息對銀行機(jī)構(gòu)越來越透明，識別出更多的民間借貸風(fēng)險(xiǎn)，更好地進(jìn)行貸款審核和反欺詐識別。

豐富數(shù)據(jù)維度，提升對信用檔案客群風(fēng)控能力。2014年，美國政策與經(jīng)濟(jì)研究委員會（PERC）對于非金融信息（也成為替代性信息）在信貸決策中作用的研究表明：諸如水、電、煤、有線電視、手機(jī)等非金融信息納入征信系統(tǒng)，顯著地提高了信用檔案在案人群的信貸獲得能力。

目前不少銀行逐步認(rèn)識到已經(jīng)納入銀行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的信息量并不豐富和完整，開始積極與第三方大數(shù)據(jù)征信公司頻繁接觸與接洽合作，如客戶信息、銀行擁有客戶的基本身份信息等。但客戶其他的信息，如性格特征、興趣愛好、生活習(xí)慣、行業(yè)領(lǐng)域、居住狀況等卻是銀行難以準(zhǔn)確掌握的;另一方面對于多種異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的信息、網(wǎng)頁瀏覽的行為信息、服務(wù)通話的語音信息、營業(yè)廳、ATM的錄像信息，但除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，其他數(shù)據(jù)無法進(jìn)行分析，更談不上對多種信息進(jìn)行綜合分析，無法打破“信息孤島”的格局。通過與第三方大數(shù)據(jù)征信公司的合作，盡力彌補(bǔ)自身在獲取信息維度以及數(shù)據(jù)挖掘和分析能力方面的不足。

綜上，筆者認(rèn)為，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下銀行如欲進(jìn)一步加快轉(zhuǎn)型的步伐、實(shí)現(xiàn)誠信社會與普惠金融的愿景、肩負(fù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理重任，就要在信息使用、貸前調(diào)查、貸中監(jiān)控等風(fēng)險(xiǎn)控制方面借助互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，擁抱大數(shù)據(jù)征信，充分利用內(nèi)外各種信息做好客戶征信和增信，進(jìn)一步提高對風(fēng)險(xiǎn)的控制和管理水平，才能立于不敗之地。