周云梅

摘? ?要：近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，我國消費(fèi)金融發(fā)展迅速，迫切需要加大風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究力度，監(jiān)督和遏制潛在金融風(fēng)險(xiǎn)，降低消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)損失。文章通過分析國內(nèi)和國外消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀，提出基于大數(shù)據(jù)平臺加強(qiáng)對客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的全面、深入管理，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：消費(fèi)金融;風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警;系統(tǒng)應(yīng)用;現(xiàn)狀分析

近年來，隨著國內(nèi)國債到期，收益率逐步降低、央行多次降息、銀行房貸收緊等多重因素疊加影響，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融消費(fèi)持續(xù)走高，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融從2012—2018年交易規(guī)模由60億元發(fā)展為97 737.3億元。隨之而來的是風(fēng)險(xiǎn)的增長、風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)概率大幅增加、金融市場風(fēng)險(xiǎn)的防控壓力大幅攀升。因此，研究分析當(dāng)前國內(nèi)外消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)金融時代的必然要求。

1? ? 國內(nèi)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀

我國從20世紀(jì)80年代開始研究金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。與其他國家相比，我國起步較晚、研究成果較少、研究過程落后，目前基本處于探索和引進(jìn)國外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)階段。

國內(nèi)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系建設(shè)從2005年開始逐步發(fā)展，較為典型的是阿里巴巴旗下的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融產(chǎn)品阿里小貸。其主要依托于自平臺數(shù)據(jù)，通過剖析和梳理風(fēng)險(xiǎn)與弊端，構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與預(yù)警評價(jià)系統(tǒng)，制定信用風(fēng)險(xiǎn)管控與預(yù)警的有效措施方案，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)有效防控，形成了金融產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢。光大銀行從2015年開始研發(fā)一款大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品，主要通過挖掘和識別風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)體—集團(tuán)客戶、上下游供應(yīng)商、聯(lián)保聯(lián)貸戶等之間的資金往來關(guān)系，建立資金復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判目標(biāo)。國內(nèi)其他不少銀行也逐步把包括資產(chǎn)監(jiān)測體系納入日常業(yè)務(wù)處理中，不僅提高了金融機(jī)構(gòu)工作人員的效率，而且提升了機(jī)構(gòu)的服務(wù)水平 。

目前，我國消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)主要使用傳統(tǒng)的抽樣數(shù)據(jù)，主要采用批量計(jì)算與人工處理相結(jié)合的方法。大數(shù)據(jù)時代，采用傳統(tǒng)抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的管理系統(tǒng)弊端凸顯，迫切需要采用實(shí)時采集互聯(lián)網(wǎng)大樣本數(shù)據(jù)和動態(tài)監(jiān)測信息變化，通過抽取其中隱藏的聯(lián)系，并以此為依據(jù)進(jìn)行預(yù)測。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，風(fēng)控難度與要求日益增長，當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到千萬級別時，傳統(tǒng)處理模式的處理速度和查詢能力無法滿足互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計(jì)算的要求。

現(xiàn)在，我國金融機(jī)構(gòu)市場化改革的步伐正在加速，但受外部因素及內(nèi)部傳統(tǒng)的制約，許多已經(jīng)完成改制的銀行，依然沿用了其原先的預(yù)警數(shù)據(jù)采集渠道，不能與時俱進(jìn)與拓展創(chuàng)新，無法應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)時代高速變化的風(fēng)險(xiǎn)形勢，在實(shí)際運(yùn)行中受到較多限制。此外，很多商業(yè)銀行從業(yè)者缺乏大數(shù)據(jù)理念，在經(jīng)營過程中沒有遵循市場化規(guī)則，缺少風(fēng)險(xiǎn)防控的先制權(quán)。綜上可以看出，基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)優(yōu)勢明顯，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模式弊端凸顯。為此，互聯(lián)網(wǎng)時代下的消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)，迫切需要順應(yīng)時代潮流，對“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”時代消費(fèi)金融的特點(diǎn)、發(fā)展模式、風(fēng)險(xiǎn)等情況進(jìn)行全面剖析，創(chuàng)建新型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，提升金融監(jiān)管水平，維護(hù)金融市場秩序，最終促進(jìn)我國消費(fèi)金融行業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。

2? ? 國外消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀

世界上越來越多的金融機(jī)構(gòu)認(rèn)識到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理的重要作用，逐步從事后監(jiān)督審查向全面風(fēng)險(xiǎn)管理轉(zhuǎn)變，并通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)現(xiàn)了簡化處理過程、降低處理成本、提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量。

國外尤其是歐美發(fā)達(dá)國家的金融機(jī)構(gòu)早已建立了一套比較科學(xué)、有效的信貸管理體系和制度，對客戶評級、貸款預(yù)審、貸款審批、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)控體系、催收體系等內(nèi)容進(jìn)行了明確，各層次工作人員嚴(yán)格按規(guī)定流程和制度工作。不管是制度還是系統(tǒng)，國外的設(shè)計(jì)理念和技術(shù)都遠(yuǎn)超國內(nèi)，其系統(tǒng)開發(fā)動力主要基于金融機(jī)構(gòu)自身發(fā)展的需求，在設(shè)計(jì)思路上主要采取面向?qū)ο蠓绞綄w系各功能模塊進(jìn)行相應(yīng)編碼，在數(shù)據(jù)庫體系上較多的采用SQLServer數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)海量信息的高效存儲調(diào)用。

在欺詐行為識別方法上，國外起點(diǎn)和研究比我國早很多。其中Sidney Tsang等通過在線數(shù)據(jù)挑選關(guān)聯(lián)性、解釋性最好的變量，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)較高準(zhǔn)確率的識別決策。Milad Malekipirbazari則使用了SVM，KNN等模型，對社交借貸客戶進(jìn)行準(zhǔn)確評分。2017年，美國的Gartner公司率先提出人工智能運(yùn)行與維護(hù)（Algorithmic IT Operations，AIOPS）概念，即通過大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)處理。AIOPS的提出明確了金融風(fēng)險(xiǎn)防范未來發(fā)展的趨勢。不久，國內(nèi)外許多金融機(jī)構(gòu)開始進(jìn)行了有益探索和實(shí)踐。

3? ? 加強(qiáng)基于大數(shù)據(jù)平臺下的消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究的重要意義

近年來，我國消費(fèi)金融業(yè)發(fā)展迅速，以風(fēng)險(xiǎn)控制為目的的風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制不斷完善。為了實(shí)現(xiàn)有效的客戶細(xì)分，金融機(jī)構(gòu)需要結(jié)合大數(shù)據(jù)對客戶信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面深入風(fēng)險(xiǎn)管理，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是保證金融機(jī)構(gòu)安全和業(yè)務(wù)發(fā)展的重要手段。進(jìn)一步探索和研究風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)對金融機(jī)構(gòu)健康有序發(fā)展，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

（1）這是互聯(lián)網(wǎng)金融時代的必然要求?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+金融”時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，使客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)產(chǎn)生了質(zhì)的飛躍，使得金融機(jī)構(gòu)既有數(shù)據(jù)信息應(yīng)用的環(huán)境，更有數(shù)據(jù)信息應(yīng)用的強(qiáng)烈需求。推動金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)變以及風(fēng)險(xiǎn)管理模式變革，亟需在風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)評估、風(fēng)險(xiǎn)控制和防控效率等方面進(jìn)行多維度提升。作為金融風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)，只有順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展，高效采集、傳輸、分析、處理各種大數(shù)據(jù)信息，才能最大限度避免信息不對稱問題，客觀準(zhǔn)確地為客戶畫像，揭示隱性風(fēng)險(xiǎn)和潛在風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)對虛假信息、欺詐行為的準(zhǔn)確識別和實(shí)時預(yù)警。

（2）這是風(fēng)險(xiǎn)防控能級提升的必然選擇。風(fēng)險(xiǎn)防控能力核心取決于金融機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)信息的采集、整合與挖掘分析能力，這種能力的強(qiáng)弱也一定程度上決定了金融機(jī)構(gòu)的競爭力。只有把數(shù)據(jù)信息擺在金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理中的重要位置，實(shí)現(xiàn)各類信息的有效整合，才能實(shí)現(xiàn)客戶的信息流、資金流、物流的多流合一，在此基礎(chǔ)上弱化以往以主觀判斷和定性因素在風(fēng)險(xiǎn)防控管理中的比重，使信貸行為更加客觀、理性、精準(zhǔn)。因此，探索基于大數(shù)據(jù)平臺的消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，是金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理能級提升的內(nèi)在要求。

（3）這是風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制優(yōu)化的源動力。消費(fèi)金融公司現(xiàn)有系統(tǒng)無法全面覆蓋和實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測風(fēng)險(xiǎn)變化，研究設(shè)計(jì)并開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，能夠幫助全面、及時監(jiān)控貸前申請、貸中額度管控、貸后逾期風(fēng)險(xiǎn)等方面的異常信號，有效提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效能。特別是可以建立風(fēng)險(xiǎn)策略規(guī)則、預(yù)警信息的后評價(jià)機(jī)制，對其有效性進(jìn)行全面分析，實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的交互，為未來大風(fēng)控系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化做好準(zhǔn)備，打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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