胡樂(lè)樂(lè)

摘 要：大數(shù)據(jù)征信模式的數(shù)據(jù)信息來(lái)源廣泛，客戶(hù)信息價(jià)值相對(duì)豐富，可以更加全方位的了解企業(yè)真實(shí)面貌。而且針對(duì)那些在金融機(jī)構(gòu)沒(méi)有信用記錄的客戶(hù)，大數(shù)據(jù)征信技術(shù)也能為其提供金融服務(wù)，可以有效防止的客戶(hù)流失。大數(shù)據(jù)征信技術(shù)運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)手段進(jìn)行過(guò)濾與整合，打破信息壁壘，實(shí)現(xiàn)信息互聯(lián)互通，進(jìn)而分析預(yù)測(cè)借款企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)對(duì)收集來(lái)的碎片化信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、交叉檢驗(yàn)以及信息核實(shí)，可以有效地甄別小微企業(yè)虛假財(cái)務(wù)信息和借款人刻意隱瞞的負(fù)面信息，對(duì)企業(yè)的真實(shí)面貌進(jìn)行全面刻畫(huà)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);征信;風(fēng)險(xiǎn)

1.大數(shù)據(jù)征信下企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制的優(yōu)勢(shì)

1.1基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量水平

大數(shù)據(jù)征信不僅利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，為基于大數(shù)據(jù)征信的商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)控制提供可靠的數(shù)據(jù)保證。而且利用圖像處理，自然語(yǔ)義處理等相關(guān)技術(shù)，提高非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力。同時(shí)，在傳統(tǒng)建模技術(shù)的基礎(chǔ)上采用機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)，提高模型運(yùn)作的自動(dòng)化程度，實(shí)現(xiàn)流程的全自動(dòng)化。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)建模法可以實(shí)現(xiàn)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)管理參數(shù)和模型的動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而不斷提高模型的精準(zhǔn)度，準(zhǔn)確地計(jì)量出每位客戶(hù)可接受的最大風(fēng)險(xiǎn)敞口，提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量水平。

1.2全流程化數(shù)據(jù)管理，提高風(fēng)險(xiǎn)控制效率

大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)放貸平臺(tái)充分利用大數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)“線上操作+數(shù)據(jù)決策+模型管理”小微企業(yè)信貸服務(wù)模式，最快只需要幾秒鐘就可以審批完成一筆申請(qǐng)，無(wú)需任何擔(dān)保，通過(guò)信用評(píng)分即可獲得貸款。通過(guò)大數(shù)據(jù)征信，不僅實(shí)現(xiàn)了在線自動(dòng)化、數(shù)據(jù)化、模型化審批，提高商業(yè)銀行的信貸服務(wù)效率，方便小微企業(yè)快速、便捷地申請(qǐng)到貸款;還優(yōu)化商業(yè)銀行的信貸流程、打破傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

1.3實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)跟蹤管理，提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力

大數(shù)據(jù)征信模式可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在線7x24小時(shí)對(duì)客戶(hù)的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，對(duì)借款人進(jìn)行全面持續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，形成全天候、全方位、全流程的監(jiān)測(cè)體系。實(shí)時(shí)評(píng)估結(jié)果，一旦發(fā)現(xiàn)任何風(fēng)險(xiǎn)跡象，及時(shí)通知相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)，提示風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，推動(dòng)業(yè)務(wù)部門(mén)及時(shí)全面深入的了解風(fēng)險(xiǎn)狀況，提前采取風(fēng)險(xiǎn)防范應(yīng)對(duì)措施，盡可能降低銀行的損失。

2.大數(shù)據(jù)征信風(fēng)險(xiǎn)控制面臨的挑戰(zhàn)

2.1大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人才缺乏

基于大數(shù)據(jù)征信的小微信貸業(yè)務(wù)不僅要求商業(yè)銀行業(yè)務(wù)人員既要熟悉信貸業(yè)務(wù)，又要具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與建模能力。目前，商業(yè)銀行尚未建立專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，缺乏信貸數(shù)據(jù)的分析能力與有經(jīng)驗(yàn)的人才。不少商業(yè)銀行由于自身能力不足，委托第三方對(duì)其系統(tǒng)、信貸模型進(jìn)行開(kāi)發(fā)與維護(hù)。

2.2系統(tǒng)駕馭能力不足

在數(shù)據(jù)收集方面，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理較為合理，但面對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)、電商平等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理存在諸多缺陷，不能將不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，全面刻畫(huà)企業(yè)畫(huà)像;在數(shù)據(jù)分析方面，傳統(tǒng)信貸模式要求對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行線性分析、聚類(lèi)分析。而大數(shù)據(jù)信貸更需要擁有機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，對(duì)非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉檢驗(yàn)與相關(guān)關(guān)系分析，目前一些傳統(tǒng)商業(yè)銀行還沒(méi)有這方面的分析方法和模型處理能力。

2.3大數(shù)據(jù)產(chǎn)品有待優(yōu)化、大數(shù)據(jù)模型準(zhǔn)確性有待檢驗(yàn)

小微企業(yè)信貸產(chǎn)品適用范圍有限，大數(shù)據(jù)來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)交易平臺(tái)，針對(duì)有過(guò)信貸歷史的客戶(hù)。對(duì)那些很少上網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有普及的貧困山區(qū)或年齡較大人群，大數(shù)據(jù)也顯得無(wú)能為力，基于大數(shù)據(jù)征信的小微企業(yè)信貸產(chǎn)品服務(wù)的人群還是相對(duì)狹窄。

大數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確性必須要建立在大數(shù)據(jù)的有效性、充足性以及分析處理基礎(chǔ)之上，需要不斷的實(shí)踐反饋和反復(fù)優(yōu)化。目前我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)征信技術(shù)還不成熟，此外，很多模型只適用于自己的小生態(tài)，應(yīng)用場(chǎng)景十分有限。

2.4數(shù)據(jù)信息安全存在威脅

大數(shù)據(jù)信息竊取對(duì)個(gè)人隱私造成沖擊。大數(shù)據(jù)開(kāi)放式共享平臺(tái)，客戶(hù)信息無(wú)時(shí)無(wú)刻都被政府部門(mén)、金融機(jī)構(gòu)、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)以及社交網(wǎng)絡(luò)等平臺(tái)記錄和監(jiān)控。這些數(shù)據(jù)一旦被不法分子利用，就會(huì)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行形式多樣的網(wǎng)絡(luò)詐騙與推銷(xiāo)。此外，很多機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)的信息采集、存儲(chǔ)以及分析的過(guò)程中尚未考慮客戶(hù)隱私問(wèn)題。

2.5信息孤島仍然存在

目前工商、司法等信息已經(jīng)向社會(huì)開(kāi)放，納稅信息經(jīng)授權(quán)之后也逐步被商業(yè)銀行使用。但是信息孤島現(xiàn)象依然存在。一是政府出于數(shù)據(jù)安全的考慮，社保繳費(fèi)情況、固定資產(chǎn)、居住等與貸款風(fēng)險(xiǎn)控制相關(guān)信息，依然拒絕向企業(yè)開(kāi)放，造成政府信息開(kāi)放程度依然較低、進(jìn)程緩慢，商業(yè)銀行不能充分利用政府的數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的資信狀況進(jìn)行判斷。二是各政府部門(mén)與商業(yè)銀行數(shù)據(jù)系統(tǒng)并不兼容，調(diào)用難度大、成本高，在一定程度上也影響了數(shù)據(jù)對(duì)接進(jìn)程。

3.運(yùn)用大數(shù)據(jù)征信技術(shù)完善小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制

3.1實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，轉(zhuǎn)變小微信貸經(jīng)營(yíng)模式

在戰(zhàn)略規(guī)劃方面，由業(yè)務(wù)發(fā)展為中心向以數(shù)據(jù)管理為中心的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。商業(yè)銀行應(yīng)該積極制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略和實(shí)施計(jì)劃，可以通過(guò)成立大數(shù)據(jù)應(yīng)用委員會(huì)或大數(shù)據(jù)模型實(shí)驗(yàn)室，對(duì)加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘、整合、分析，以及產(chǎn)品研發(fā)與應(yīng)用，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在小微信貸業(yè)務(wù)中的作用。

3.2進(jìn)一步落實(shí)法律法規(guī)，完善信用體系建設(shè)

當(dāng)前社會(huì)信用體系建設(shè)還存在一系列問(wèn)題，整個(gè)社會(huì)的信用環(huán)境不容樂(lè)觀，社會(huì)成員信用意識(shí)薄弱、法律法規(guī)不健全、守信激勵(lì)和失信懲戒機(jī)制尚未真正實(shí)施，這些都是造成企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)大的原因。

3.3加強(qiáng)各方面信息融合，降低信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)

（1）整合政府層面數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)信用信息共享

大數(shù)據(jù)征信的核心競(jìng)爭(zhēng)在于客戶(hù)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)擁有與獲取，基于海量數(shù)據(jù)對(duì)客戶(hù)的信用信息進(jìn)行征集，從而挖掘出更多的有效客戶(hù)。這需要政府牽頭組織，整合各方（銀行、稅務(wù)、法院、工商、水電局等）信息，獲取小微企業(yè)信貸信息、納稅情況、訴訟情況、經(jīng)營(yíng)狀況、水電繳納情況等關(guān)鍵信息，這些信息可以使商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)更加全面和準(zhǔn)確地了解小微企業(yè)的實(shí)際情況，從而降低違約風(fēng)險(xiǎn)。

（2）積極與大數(shù)據(jù)平臺(tái)合作，豐富客戶(hù)數(shù)據(jù)維度。

商業(yè)銀行要利用大數(shù)據(jù)征信技術(shù)進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)控制，打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)界限，通過(guò)各種渠道盡可能多的獲取客戶(hù)信息，不斷豐富外部數(shù)據(jù)獲取渠道和數(shù)據(jù)類(lèi)型。要充分利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)與三大運(yùn)營(yíng)商、電商企業(yè)、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)等大數(shù)據(jù)平臺(tái)的戰(zhàn)略合作，提高小微企業(yè)信息的真實(shí)性、完整性。

3.4建設(shè)自身大數(shù)據(jù)平臺(tái)，提高大數(shù)據(jù)應(yīng)用效率

在大數(shù)據(jù)征信時(shí)代，商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)應(yīng)用，而數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心在數(shù)據(jù)分析處理。加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，通過(guò)搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。在硬件設(shè)施方面，要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)邏輯整合;在軟件設(shè)施方面，通過(guò)選取Python，SAS，Matlab，R作為主要軟件，拓展數(shù)據(jù)渠道，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理能力，利用圖像處理、自然語(yǔ)義處理等相關(guān)技術(shù)，可以有效的與人行征信系統(tǒng)對(duì)接，方便數(shù)據(jù)結(jié)果的輸入、輸出。

3.5加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)，推進(jìn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與應(yīng)用

商業(yè)銀行未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)是人才的競(jìng)爭(zhēng)。實(shí)施大數(shù)據(jù)新技能技術(shù)的培訓(xùn)、考核機(jī)制，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)信貸風(fēng)險(xiǎn)控制理念，強(qiáng)化對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)論的解讀和應(yīng)用，才能更好地洞察客戶(hù)需求，判斷行為趨勢(shì)，為信貸產(chǎn)品創(chuàng)新和業(yè)務(wù)決策提供有價(jià)值的參考。商業(yè)銀行要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)基于小微企業(yè)的大數(shù)據(jù)征信產(chǎn)品，如信用評(píng)分、行業(yè)指數(shù)、黑名單、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等專(zhuān)注于小微企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估征信產(chǎn)品。

3.6重視客戶(hù)信息保護(hù)，維護(hù)大數(shù)據(jù)安全

大數(shù)據(jù)征信技術(shù)管理不善，“大數(shù)據(jù)”也有可能演化成“大風(fēng)險(xiǎn)”。一是要加強(qiáng)立法監(jiān)督管理，借助監(jiān)管手段，提高大數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)。二是要加強(qiáng)自我監(jiān)督管理，強(qiáng)化銀行內(nèi)部規(guī)章制度建設(shè)，對(duì)系統(tǒng)權(quán)限實(shí)行分層管理，減少越權(quán)違規(guī)操作行為。