諶力++王山

在江蘇銀行“稅e融”風生水起的背后，是大數據發(fā)揮著產品設計與風險管理的核心作用。在“稅e融”取得成功后，江蘇銀行已經將應用范圍擴展到“E融”系列——涵蓋了對公、對私多個業(yè)務產品，對大數據應用場景的熟練掌握已經成為商業(yè)銀行的競爭力所在。

“因為我本身是外地戶口，公司在當地又沒有房屋等固定資產，所以一直融資很困難。去年12月份有人突然電話我說不用抵押就可以貸款，當時感覺這事不靠譜。后來又說讓我?guī)霞{稅數據去銀行，通過審批可獲得貸款，我想不如就去試試?！焙贾輮W騰繡品有限公司法人代表蔣亮表示自己當時抱著半信半疑的態(tài)度去了江蘇銀行杭州市蕭山支行，“沒想到從進去調出納稅數據、開戶辦卡、到放款僅僅一個半小時就全部完成了，公司成功申請到了‘稅e融的95萬元貸款?！?/p>

這只是“稅e融”為小微企業(yè)解決融資難問題的一個案例，根據江蘇銀行“稅e融”項目負責人介紹，截至2016年5月底，“稅e融”授信客戶總數已超過1萬戶，累計發(fā)放貸款達78.08億元，在杭州、深圳地區(qū)累計為近千家企業(yè)提供了超過2億元貸款，成為銀稅合作不折不扣的“隱形冠軍”，受到眾多小微企業(yè)主的好評。而且，“稅e融”產品還被評入2015年度江蘇省銀行業(yè)“創(chuàng)新服務”最有影響十大事件名單。同時，江蘇銀行還與甘肅、湖南、山東、福建等地區(qū)的城商行開展了“稅e融”的深度合作。

應數據而生的“稅e融”

2014年10月，江蘇銀行為了響應當時的大數據與互聯(lián)網熱潮，啟動了大數據的研究，研究認為，“金融業(yè)務線上化趨勢終究會到來，這個過程也許是三、五年，也許是十年，但是它終究會全面實現。開始的兩個研究方向是風險控制和業(yè)務營銷。在實施的過程中，發(fā)現數據質量是大數據應用的基礎。經過多次探討，江蘇銀行確定了大數據的三項工作重點：風控、營銷與數據治理，隨之江蘇銀行啟動了數據治理工作，用了大概一年的時間，數據質量有了明顯的提升。

在2015年4月份的第二次大數據會議上，江蘇銀行認為數據治理已初有成效，風控取得了明顯的效果，但營銷場景問題仍不容忽視。鑒于此，江蘇銀行高層親自帶隊調研，調研結論是只有業(yè)務線上化的途徑才能真正實現對客戶的營銷場景建設。江蘇銀行創(chuàng)新的‘E融產品系列就是是大數據應用和‘業(yè)務線上化的典型體現。參與當時調研的人士坦言：“實際上當時主要是為了把業(yè)務搬到線上，而要把業(yè)務搬到線上，我們自然而然地也就想到了互聯(lián)網金融這條路，這成為我們的突破點，實踐證明我們成功了?！?/p>

除了線上化策略，稅務數據的打通是“稅e融”能夠順利面世另一關鍵點。江蘇省稅務局也非常愿意與江蘇銀行進行合作為納稅人提供更多的服務，并且認為“稅e融”非常具有創(chuàng)意。經過慎重考慮，江蘇銀行認為以納稅額來判斷企業(yè)的信用優(yōu)劣是可靠的。雙方便就此迅速展開了深度合作。而除了稅務數據，江蘇銀行還進行了其他多項數據的交叉印證，具體包括公開信息的采集、外部數據購買（工商數據、公積金、統(tǒng)計局、征信記錄等），江蘇銀行為此專門建立了外部數據采集平臺，采集整合了將近30種數據對貸款申請人的資質進行交叉印證。

實時決策+提前預警

“稅e融”不論是在開發(fā)還是在運行上，最為重要的就是數據，從建設之初江蘇銀行就深知數據的重要性，因此在“稅e融”推出后，又對數據倉庫的建設進行了全新的改造。目前，南京大學在江蘇銀行建立了大數據博士后工作站，借助江蘇銀行的數據積累進行大數據的研究。

江蘇銀行已經啟動了對數據系統(tǒng)的云化、虛擬化改造，能夠做到這些的基礎就是江蘇銀行實現了網絡設備、存儲設備和服務器的國產化，真正做到了自主可控。實際上，投入下降后，江蘇銀行的資金被大量地轉到應用開發(fā)上，使投資結構進一步優(yōu)化，很好地推動了業(yè)務的發(fā)展。真正意義上來講，江蘇銀行認為目前還不需要傳統(tǒng)的數據倉庫，而代之以類似于小型數據倉庫的“ODS+數據集市”的模式。目前，江蘇銀行正在將其遷移到Hadoop上來，在提升計算效率的同時，進一步節(jié)約硬件投入，以便于把更多的資源、資金用在應用開發(fā)、研究上。

2016年4月，江蘇銀行建成了實時決策平臺，由于采用了Hadoop、Spark Streaming流處理引擎、redis分布式緩存、kafka消息隊列等大數據技術，保證了平臺吞吐量可達到1000+TPS，99%的延遲控制在200ms以內，規(guī)則模型及時配置生效，并且規(guī)則的增加不會造成延遲的非線性增長。據介紹，該平臺具有極強的數據處理能力，能夠實現實時風控、實時營銷的系統(tǒng)需求，并能夠提供較強的擴展能力。以手機端應用的反欺詐為例，客戶通過APP發(fā)起轉賬、提現、登錄等請求到江蘇銀行生產系統(tǒng)服務端；服務端在接受到業(yè)務請求后，不改變原有業(yè)務模式，通過總線系統(tǒng)將風控請求傳輸到實時決策平臺的風控引擎模塊，等待風控引擎返回決策結果。風控引擎基于實時決策平臺規(guī)則管理模塊配置好的規(guī)則對風控請求進行匹配，總線系統(tǒng)根據實時決策平臺返回的結果，決定對業(yè)務流程按照繼續(xù)、阻斷、加強認證等策略進行后續(xù)的路由。

江蘇銀行的反欺詐應用系統(tǒng)，除了設計合適的大數據的框架，還需具備下幾個方面的能力：首先，反欺詐數據。這被認為是提高反欺詐精準度的關鍵。江蘇銀行集合眾多不同來源的反欺詐數據，如手機號數據庫，代理IP數據庫、黑IP數據庫等，提升了注冊、交易過程中對客戶的身份識別的精準度。其次，反欺詐技術。江蘇銀行運用了設備指紋技術、生物識別技術、IP代理偵測技術、定位技術、虛假手機偵測技術、關聯(lián)分析等技術，從不同環(huán)節(jié)對欺詐者進行識別。最后，反欺詐規(guī)則。江蘇銀行針對線上線下不同業(yè)務領域的風險類型，包括虛假注冊、賬戶盜用、銀行卡盜用、商戶欺詐、營銷欺詐等建立規(guī)則模型，并通過不斷積累風險案件優(yōu)化模型，以提升反欺詐的準確性。

除了實時決策平臺，江蘇銀行還為“稅e融”建立了風險預警機制，這一機制在貸款過程中是一種數據不斷完善的過程。客戶在貸款成功后，江蘇銀行會不斷地跟蹤其數據情況，比如財務情況、負面信息等，通過風險模型進行計算，如果正常就不產生預警；反之，后臺系統(tǒng)會將該客戶信息推送到客戶經理的頁面上去。按照等級，根據客戶實際情況，預警信號分為黃色信號、紅色信號、提醒信號等。相關項目經理舉例說明：“比如，客戶企業(yè)前十個月的交稅是100萬，而這個月交稅突然變成50萬，這就會觸發(fā)預警信號，說明該客戶本月交稅信息發(fā)生變化，業(yè)務經理就必須采取相應的措施了?！?

流程整合平臺與架構改造

“稅e融”擁有“全自動、全信用、全天候、全覆蓋、全線上”五大優(yōu)勢，以往企業(yè)申請貸款需要向銀行提供大量資料，等待信貸人員往返調查、銀行審貸人員逐級審批等，最快拿到錢也需要數天?，F在企業(yè)申請貸款從在線點擊“申請”到貸款“入賬”，最快不到8分鐘，極大便利了小微企業(yè)的快速融資需求，為中小微企業(yè)開辟了融資貸款的線上化“綠色通道”。并且通過大數據風控管理體系有效地將小微企業(yè)貸款的平均不良率從2%左右降低到不到1%。從IT系統(tǒng)角度來看，江蘇銀行自主設計的流程整合平臺和數據平臺架構為這種便利提供了可能。

稅e融產品在開發(fā)的過程中提出了數據流程整合平臺的理念，該平臺是適應目前構件化開發(fā)趨勢建設而成的。江蘇銀行的流程整合平臺接入了16個系統(tǒng)和平臺，包括核算系統(tǒng)、流程管控系統(tǒng)、決策額度管控系統(tǒng)、風險管控系統(tǒng)、輸入渠道系統(tǒng)等，“構件開發(fā)最大的優(yōu)點就是在同一段時間內，可以根據不同部門不同需求，各自開發(fā)。實際上我們的產品是由不同的產品拼裝起來的，多個系統(tǒng)同時開發(fā)，所以能在兩個月內將產品研發(fā)完成?！?江蘇銀行信息科技部負責人表示。

平臺化建設思路在江蘇銀行已經實施了三年，主要有兩個目標，其一，以平臺化抑制系統(tǒng)部門化，比如說核算系統(tǒng)，行內人員做核算都必須在統(tǒng)一的核算平臺上進行，不得“另立門戶”，這樣可以有效減少部門間資源浪費的問題。其二，平臺化推動數據治理。江蘇銀行對數據質量的要求要達到“三性”——完整性、準確性和一致性，但是在平臺化之前，同一類型的數據分散在各個業(yè)務系統(tǒng)由不同的業(yè)務部門管控，這樣就難免會導致數據質量不能完全得到保證?！耙虼耍覀兲岢隽似脚_化的要求，例如，所有的客戶數據必須放在同一個平臺之上，以保證數據的一致性，做到每個客戶只有一條信息，不允許各部門各自做各自的客戶管理系統(tǒng)。這就是以平臺化抑制系統(tǒng)部門化，用平臺化推進數據治理?！睂嵺`證明，這一思路確實為“稅e融”產品帶來了真實可靠的數據，是業(yè)務發(fā)展和風控的重要基石。

從“稅e融”到“E融”系列

在取得不俗成績之后，江蘇銀行認為“稅e融”的產品思路在對公和對私業(yè)務上都具有不小的拓展與發(fā)揮空間。

對公業(yè)務上，江蘇銀行深入挖據數據潛力，根據“稅e融”產品模式，推出了“商e融”、“創(chuàng)e融”和“鏈e融”，其中“商e融”采用POS貸的數據，小企業(yè)憑借其POS流水就可以在線上申請貸款；“創(chuàng)e融”則是與金創(chuàng)公司進行合作，對由金創(chuàng)公司進行再擔保的貸款申請進行考核，再綜合其工商、稅務、征信等各方面的信息根決定是否為其貸款，以及貸款數量；“鏈e融”通過電商的采購數據作為審批依托，進行在線授信放款。

根據“稅e融”的數據模型，江蘇銀行還將原先的對公業(yè)務線延伸到對私業(yè)務，這標志著江蘇銀行的“e融”系列已經正式延伸到了個人融資渠道。為此，江蘇銀行推出了“享e融”和“金e融”產品，其中“享e融”申請人只需要填寫家庭住址、工作單位、學歷等信息就可以貸款；“金e融”是以公積金作為審批依托的純信用貸款。

在打造大數據“e融”系列產品的同時，江蘇銀行還在重點打造云架構，目標是讓行內的金融產品和大數據產品能夠快速的輸出，而且能夠不斷地升級換代，從而適應市場的需要。這個架構于2015年9月份設計完成，其中運用了云計算技術和大數據技術，并已經完成多項云應用的輸出。包括投資云：向開鑫貸、寺庫、MO生活3家電商提供電子賬戶服務和錢包產品服務。融資云：向甘肅銀行輸出稅E融產品，長沙銀行、威海銀行稅E融產品輸出正在實施。支付云：向開鑫貸、金鷹、銀領等7家電商提供“容易付”服務。數據云：為浙江資產交易中心、保得村鎮(zhèn)銀行、甘肅銀行3家提供征信查詢。

時至今日，當年江蘇銀行所定下的三大任務已經取得了不錯的成效，也正是因此，數據治理的重要性更凸顯了出來。原因顯而易見，江蘇銀行的“e融”系列能夠順利運行的基石就是大量準確的數據，所以江蘇銀行信息科技部負責人認為必須將數據治理放在一個更突出的位置。“互聯(lián)網金融的基礎就是大數據，包括現在的移動金融、互聯(lián)網金融產品等諸多概念，其實同業(yè)都可以做，但最大的區(qū)別就是數據是否準確，這決定互聯(lián)網金融產品是否能夠存活下去。只有主動地介入數據治理，將之前碎片化的數據整合起來，才能更好地為金融業(yè)務所用。”