陳安+陳寧+范超??

摘要：信用風(fēng)險是金融風(fēng)險管理中的一個熱點(diǎn)問題，和國家的宏觀經(jīng)濟(jì)形式以及國際發(fā)展態(tài)勢有著密切的關(guān)聯(lián)。互聯(lián)網(wǎng)信貸等新興商業(yè)模式的出現(xiàn)和發(fā)展給金融科技帶來了巨大的影響，如何充分發(fā)揮金融數(shù)據(jù)的價值成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)急需解決的問題。以數(shù)據(jù)技術(shù)為核心的金融信用風(fēng)險評價可以構(gòu)建更準(zhǔn)確、覆蓋面更廣的金融信用風(fēng)險模型，將成為傳統(tǒng)信用評估體系的有力補(bǔ)充和發(fā)展趨勢。本文分析了金融信用風(fēng)險評價所面臨的挑戰(zhàn)，闡述了數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)選擇、預(yù)處理、信用風(fēng)險建模過程中的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用，并對金融信用風(fēng)險評價未來的研究方向提出了一些思路。

關(guān)鍵詞： 金融風(fēng)險管理； 信用風(fēng)險評價； 數(shù)據(jù)挖掘； 大數(shù)據(jù)； 分類

中圖分類號： R730.58

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：2095-2163（2017）05-0055-05

Abstract：Credit risk is a hot issue in financial credit risk management， closely related to the state's macroeconomy and international development. The emergence and development of new business models have brought everincreasing impact on financial domain. Financial credit risk assessment based on data technique is able to build more accurate and universal credit risk models， and will become the powerful supplement and development tendency of traditional credit evaluation system in future. This paper analyzes the challenge to nowadays financial credit risk evaluation and illustrates the key data mining techniques in data preparation， preprocessing， and modeling when implementing a financial credit risk evaluation platform. Finally， the future research directions are discussed for financial credit risk assessment.

Keywords：financial risk management； credit risk assessment； data mining； big data； classification

0引言

信用風(fēng)險是金融風(fēng)險管理中的一個熱點(diǎn)問題，是指借款者（或債務(wù)人）未能滿足合同要求而給貸款者（或債權(quán)人）帶來經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險。眾所周知，數(shù)據(jù)是對風(fēng)險進(jìn)行有效、準(zhǔn)確量度的關(guān)鍵因素，特別是信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，金融風(fēng)險管理對海量數(shù)據(jù)的依賴越來越大。大數(shù)據(jù)[1]是指“無法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合”。對于金融企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)可以解決由信息不對稱帶來的營銷、定價、欺詐、信用等問題。與傳統(tǒng)的信用風(fēng)險分析相比，大數(shù)據(jù)背景下的金融信用風(fēng)險分析最根本的創(chuàng)新在于使用了大量的非金融數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。在大數(shù)據(jù)背景下，金融數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)來源主要有2類，如表1所示。

1金融信用風(fēng)險評價中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

一般來說，金融信用風(fēng)險分析可以表示為一個典型的分類問題：給出一組金融數(shù)據(jù)以及描述這些數(shù)據(jù)的特征，構(gòu)建分類模型，然后用這個模型預(yù)測未來的信用情況。其中，破產(chǎn)預(yù)測是金融風(fēng)險預(yù)測中的一個熱點(diǎn)，同時又是很重要的問題。問題中即將企業(yè)未來運(yùn)營狀況劃分為2類：正?；蛘咂飘a(chǎn)。例如，中國商業(yè)銀行貸款分為正常、逾期、呆滯、呆賬四類，后3類合稱不良貸款，這樣銀行貸款風(fēng)險問題就可以轉(zhuǎn)簡化為一個二分類問題。國外對信用評價的研究始于上世紀(jì)40年代，早期主要代表人物及模型如表2所示。

1.1金融信用風(fēng)險評價中的數(shù)據(jù)降維方法

由于金融數(shù)據(jù)中包含大量冗余并隱藏重要關(guān)系的相關(guān)性，在分類之前需要進(jìn)行降維，消除冗余，降低被處理數(shù)據(jù)的數(shù)量。對金融數(shù)據(jù)先進(jìn)行降維處理，再構(gòu)造分類模型，可以有效地提高分類的準(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)降維是將樣本點(diǎn)從輸入空間通過線性或非線性變換映射到一個低維空間，從而獲得一個關(guān)于原數(shù)據(jù)集的緊致的低維表示，以達(dá)到特定的數(shù)據(jù)處理目的。圖1從不同的角度對降維算法進(jìn)行分類。首先，根據(jù)樣本是否包含類別標(biāo)識，降維方法可分為無監(jiān)督降維、有監(jiān)督降維、半監(jiān)督降維。其次，從維的產(chǎn)生策略上可分為特征選擇和特征構(gòu)造兩種方式。特征選擇從原始維度中選擇一些子集，主要有嵌入、封裝、過濾三種方法。特征構(gòu)造從原始維度中提取新的維度，又可分為線性學(xué)習(xí)和非線性學(xué)習(xí)兩種。非線性子空間學(xué)習(xí)克服了線性方法的局限性，可以有效地降低分類的泛化誤差，揭示嵌入在金融數(shù)據(jù)的隱含結(jié)構(gòu)，主要代表方法有多維變換、核映射、非負(fù)矩陣分解算法、流形學(xué)習(xí)等[11]。表3列舉了一些經(jīng)典的降維算法及其特點(diǎn)。

1.2基于啟發(fā)式優(yōu)化算法的金融信用風(fēng)險評價

為了提高分類器的準(zhǔn)確度，經(jīng)常采用啟發(fā)式算法對分類器進(jìn)行優(yōu)化（包括特征優(yōu)化、模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)化等），這樣構(gòu)造出來的分類器稱為混合分類器。最常用的啟發(fā)式優(yōu)化方法包括遺傳算法、模擬退火、群體智能等技術(shù)。

遺傳算法具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)性、隱含的并行性、極強(qiáng)的容錯能力等優(yōu)點(diǎn)，適用范圍非常廣，是解決各種組合優(yōu)化問題的強(qiáng)有力的手段。Gordini利用遺傳算法對意大利制造行業(yè)3 100個中小型企業(yè)的經(jīng)營狀況進(jìn)行預(yù)測，取得了比Logistic回歸分析和SVM模型更好的預(yù)測結(jié)果[13]。endprint

模擬退火根據(jù)熱力學(xué)的退火原理對局部搜索算法進(jìn)行擴(kuò)展，在搜索過程中以一定的概率接受不好的解，使搜索有機(jī)會跳出局部極值區(qū)域，從而有可能找到全局極值。Jiang將模擬退火算法與決策樹C4.5算法結(jié)合，構(gòu)造最優(yōu)決策規(guī)則，用于金融信用風(fēng)險的評價[14]。

[JP2]群體智能算法模擬昆蟲、獸群、鳥群等自然界的群集行為，通過種群的群體智慧進(jìn)行協(xié)同搜索，從而在解空間內(nèi)找到最優(yōu)解。群體智能算法具有穩(wěn)健性、自組織、分布性、簡單性、可擴(kuò)充性等特點(diǎn)，特別適合解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下的復(fù)雜的優(yōu)化問題。目前，已經(jīng)提出并獲得較廣泛應(yīng)用的群體智能算法有蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法、菌群優(yōu)化算法、蛙跳算法、人工蜂群算法等。近年來又出現(xiàn)了一些新興的仿生學(xué)優(yōu)化算法，包括螢火蟲算法、布谷鳥算法、蝙蝠算法、磷蝦群算法等。這些群體智能優(yōu)化算法都可以與分類算法結(jié)合，改進(jìn)分類器的預(yù)測結(jié)果[15-17]。

1.3金融信用風(fēng)險評價的集成分類建模

集成分類可以顯著地提高分類的準(zhǔn)確度，受到越來越多研究者的關(guān)注。在金融大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)的海量、分布、動態(tài)的特點(diǎn)對集成分類提出了更高的要求。集成學(xué)習(xí)是指把若干單個分類器集成起來，通過綜合各分類器的結(jié)果決定最終的分類，以取得比單個分類器更好的預(yù)測性能。表4從成員分類器的構(gòu)造、組合、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等幾個方面概括了金融信用風(fēng)險評價中集成分類建模的主要方法[18]。

1.4代價不均衡和類不平衡下的金融信用風(fēng)險分類

傳統(tǒng)分類的目標(biāo)是使總錯誤率最小，本質(zhì)上是假設(shè)不同類上的誤判造成的代價相同。但在實(shí)際應(yīng)用中，誤判的類型不同，其代價通常差別很大，即誤判代價不均衡。對金融信用風(fēng)險評估來說，將破產(chǎn)的企業(yè)預(yù)測為運(yùn)行良好造成的代價遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于將運(yùn)行良好的企業(yè)預(yù)測為破產(chǎn)造成的代價。因此，一個好的金融信用風(fēng)險評價系統(tǒng)必須在預(yù)測模型的構(gòu)建與優(yōu)化中考慮成本偏好。代價敏感學(xué)習(xí)就是在分類學(xué)習(xí)中考慮到誤判代價，使總誤判代價最小。代價不均衡的分類可以在數(shù)據(jù)層次上解決，也可以在算法層次上解決。前者可以用于大多數(shù)分類器，不需要修改算法本身，包括重采樣、樣本加權(quán)、修改類標(biāo)記（例如，MetaCost 算法[22]，ACO算法[23]）、后處理等方法。后者針對特定的算法而設(shè)計，通過修改算法的學(xué)習(xí)策略來完成。圖2歸納了代價敏感分類的3種常用的解決方案

另一方面，當(dāng)數(shù)據(jù)中類別間的比例十分懸殊，即類分布不平衡時，就會使以總體均方誤差為衡量準(zhǔn)則的分類器傾向于輸出比例大的類別，造成對于樣本占少數(shù)的類別的錯誤率很高。而在實(shí)際應(yīng)用中，樣本數(shù)很少的類往往更受到關(guān)注。例如，在企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測中，破產(chǎn)企業(yè)往往在實(shí)際數(shù)據(jù)中的比例非常小，但又是這類研究特別關(guān)注的目標(biāo)。不平衡數(shù)據(jù)分類學(xué)習(xí)與代價敏感學(xué)習(xí)可以互相轉(zhuǎn)化，因此可在統(tǒng)一的框架下進(jìn)行。不平衡數(shù)據(jù)分類一般通過數(shù)據(jù)抽樣（對少數(shù)類過抽樣和對多數(shù)類欠抽樣）、閾值移動（改變閾值使分類器的輸出偏向少數(shù)類）、樣本加權(quán)（提高少數(shù)類樣本的權(quán)值）、代價敏感算法（對稀有類元組設(shè)置更高的誤判代價）來解決[24-25]。

2大數(shù)據(jù)下金融信用風(fēng)險評價的挑戰(zhàn)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的深入，大數(shù)據(jù)分析在金融信用風(fēng)險中將會起著越來越重要的作用。大數(shù)據(jù)征信依賴巨量的、相互性很高的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)恰好可以作為大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來源，從而為互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品提供風(fēng)險控制評估。

首先，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)適用于相對少量、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，而大數(shù)據(jù)提供的海量數(shù)據(jù)多數(shù)是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對這類數(shù)據(jù)的集成和預(yù)處理是金融信用風(fēng)險分析所面臨的首要問題。

其次，傳統(tǒng)的降維方法大多建立在歐幾里德距離度量的基礎(chǔ)，沒有充分利用領(lǐng)域知識（例如數(shù)據(jù)類型、類標(biāo)識等），所以有必要研究更有效的非線性子空間學(xué)習(xí)方法，才能更好地反映金融信用風(fēng)險數(shù)據(jù)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。

第三，在金融信用風(fēng)險分析中，研究比較多的是二分問題，例如企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測、信用卡欺詐預(yù)測等。但也存在大量的多類別分類問題，例如企業(yè)的信用等級評價。研究多類別分類和普適性代價敏感學(xué)習(xí)算法是未來大數(shù)據(jù)金融信用風(fēng)險分析的重點(diǎn)方向之一。

第四，大數(shù)據(jù)背景下的金融數(shù)據(jù)集具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)分布、異構(gòu)、動態(tài)等特點(diǎn)，決定了集成分類是解決這類問題的可行方案，如何對集成分類器進(jìn)行優(yōu)化是提高分類器性能的關(guān)鍵。在大數(shù)據(jù)背景下，研究用于金融信用風(fēng)險評價的遷移算法將成為這個領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)。

第五，傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評價多針對靜態(tài)數(shù)據(jù)，偏重于對企業(yè)的風(fēng)險預(yù)測，很少涉及動態(tài)的時間序列分析和可視化。研究信用風(fēng)險的可視化方法可以從企業(yè)的時間序列中提取有價值的軌跡模式，勾勒出企業(yè)的風(fēng)險信用軌跡，力求從使用者的角度提供更方便、更直觀、可理解的知識表示方法，協(xié)助專家觀察企業(yè)的發(fā)展，動態(tài)評估企業(yè)的信用風(fēng)險，向那些可能面臨破產(chǎn)危機(jī)的企業(yè)發(fā)出預(yù)警。

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根據(jù)對實(shí)際設(shè)備的調(diào)查，確認(rèn)該信息是用戶接入點(diǎn)設(shè)備的配置錯誤產(chǎn)生的IP地址沖突，錯誤信息造成該區(qū)域10臺交換機(jī)同時觸發(fā)告警。由于用戶接入點(diǎn)交換機(jī)一般會在工作時間開機(jī)、休息時間關(guān)機(jī)，因而造成圖6和圖13的有規(guī)律的網(wǎng)絡(luò)振蕩。可見，該異常事件同時觸發(fā)了多個設(shè)備產(chǎn)生異常日志，對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行具有一定的危害性。

4結(jié)束語

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作是一項(xiàng)系統(tǒng)、長期的工作。長遠(yuǎn)來看，主動式的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作必將成為發(fā)展趨勢，也一定能夠推動運(yùn)維部門有效提高工作效率。在提高網(wǎng)絡(luò)可用性的同時，改善用戶體驗(yàn)。在從被動運(yùn)維轉(zhuǎn)向主動運(yùn)維的過程中，運(yùn)維部門需要從多方面改變或改進(jìn)已有的工作方式和工作方法，并在設(shè)計開發(fā)中探索尋求找出更多更加良好的適用于企業(yè)自身特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作方法，使主動運(yùn)維給企業(yè)帶來收益。

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