吳敏 劉姣 林志峰

摘? ?要：商業(yè)銀行發(fā)展普惠金融業(yè)務(wù)普遍面臨審核難度大、運營成本高、信用風(fēng)險大、貸后管理難等問題，如何破解普惠金融發(fā)展難題顯得尤為重要。本文結(jié)合理論研究及銀行實踐經(jīng)驗首次提出了“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”這一發(fā)展普惠金融的創(chuàng)新模式，主要介紹了該模式的概念、特點與優(yōu)勢，并結(jié)合H銀行的樣本數(shù)據(jù)，分析論證了該模式下的核心風(fēng)控模型能夠有效區(qū)分“好客戶”和“壞客戶”，對于識別客戶風(fēng)險、加強風(fēng)險管理有積極作用，同時，研究了由“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”創(chuàng)新模式代替?zhèn)鹘y(tǒng)模式發(fā)展普惠金融的比較優(yōu)勢，實證分析證明該創(chuàng)新模式能夠顯著降低運營成本，提高風(fēng)控水平，增加業(yè)務(wù)收入和毛利潤，提升規(guī)?；鲩L水平，增強該普惠金融創(chuàng)新模式的可復(fù)制推廣能力。最后提出應(yīng)進一步加強頂層設(shè)計、構(gòu)建成本可負擔(dān)商業(yè)可持續(xù)的普惠金融長效機制、提升普惠金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險管理能力相關(guān)政策建議。

關(guān)鍵詞：普惠金融；大數(shù)據(jù)；信貸工廠；效益評價模型；金融科技；風(fēng)險評估

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2023.11.007

中圖分類號：F830? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1003－9031（2023）11－0071－17

一、引言

普惠金融（Financial Inclusion）的概念自2005年聯(lián)合國進行廣泛宣傳后引入我國，隨之受到國內(nèi)社會大眾的廣泛關(guān)注和討論。發(fā)展普惠金融契合服務(wù)實體經(jīng)濟、服務(wù)人民生活的理念，黨中央和國務(wù)院一直高度重視普惠金融的發(fā)展。2015年國務(wù)院印發(fā)了《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016－2020年）》，對普惠金融工作進行了頂層設(shè)計，發(fā)展普惠金融正式確立為國家戰(zhàn)略規(guī)劃。發(fā)展普惠金融也面臨諸多困難，中國人民銀行發(fā)布的《中國普惠金融指標分析報告（2021）》，指出在全球經(jīng)濟增長放緩、內(nèi)外部環(huán)境更趨復(fù)雜嚴峻的背景下，普惠金融服務(wù)的廣度和深度仍然不足，居民家庭和個人的金融狀況需要得到更多關(guān)注，普惠金融的風(fēng)險防范化解需要不斷加強。普惠金融的重點服務(wù)對象為小微客戶和中低收入群體，這類客戶通常具有資金需求額度小、資金占用周期短、需求頻率高、資金需求較急的特點，通常也難以提供有效抵押物和真實可信的財務(wù)數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行運用傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)模式發(fā)展普惠金融普遍面臨審查難度大、運營成本高、信用風(fēng)險大、貸后管理難等特點，難以同時實現(xiàn)可獲得性、可負擔(dān)性和風(fēng)險可控的均衡，即難以同時解決“普”“惠”“險”的問題（郭正江等，2021），商業(yè)銀行基于成本和風(fēng)險的考量，對中低收入客戶群體存在“惜貸”行為。因此，如何創(chuàng)新普惠金融業(yè)務(wù)模式、破解普惠金融發(fā)展難題顯得尤為重要。

國內(nèi)外專家學(xué)者對掣肘普惠金融發(fā)展的關(guān)鍵因素進行了研究，普遍認為信息不對稱是關(guān)鍵因素之一，容易導(dǎo)致普惠金融的業(yè)務(wù)成本增加或者信用風(fēng)險難以控制。隨著大數(shù)據(jù)、云計算等為代表的信息技術(shù)飛速發(fā)展，商業(yè)銀行可以充分借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，對客戶數(shù)據(jù)進行全面分析和挖掘，增強對客戶的識別與了解（Manyika J，2011），減少信息不對稱的問題，提高企業(yè)的決策效率和準確度，從而降低運營成本，提高生產(chǎn)效率，減少信用風(fēng)險?！靶刨J工廠”是指銀行參照工廠“流水線”的標準化模式對信貸業(yè)務(wù)的全流程環(huán)節(jié)進行標準化批量處理，借助“信貸工廠”模式對傳統(tǒng)信貸模式進行變革與優(yōu)化，能夠提高審批效率，降低運營成本（林春山，2009）。

結(jié)合已有文獻研究可知，目前學(xué)術(shù)界對大數(shù)據(jù)和信貸工廠的研究還存在部分局限：第一，目前學(xué)術(shù)界還沒有將大數(shù)據(jù)技術(shù)和“信貸工廠”相結(jié)合的模式研究，二者對普惠金融的共同作用機理研究還未涉及，“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式有什么特點與優(yōu)勢？其核心業(yè)務(wù)模型是否能夠精準識別客戶、控制風(fēng)險？這些還鮮有研究。第二，“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式是否有助于提升銀行普惠金融業(yè)務(wù)的經(jīng)濟效益？商業(yè)銀行怎樣有效地結(jié)合運用大數(shù)據(jù)技術(shù)與“信貸工廠”的優(yōu)勢創(chuàng)新普惠金融模式？上述問題的回答有助于破解長期困擾商業(yè)銀行普惠金融發(fā)展的難題，為我國普惠金融的模式創(chuàng)新提供有益的參考借鑒，也是本文亟待研究的焦點問題。

二、文獻綜述

（一）發(fā)展普惠金融的難點及意義

普惠金融的概念，是指遵循機會平等和商業(yè)可持續(xù)原則，通過合理的可負擔(dān)成本，為有金融服務(wù)需求的社會各階層群體提供適當、簡捷、有效的金融服務(wù)，普惠金融具有包容性、便捷性、可獲得性和商業(yè)可持續(xù)性四大特征。發(fā)展普惠金融具有較大的經(jīng)濟意義和社會效益，學(xué)者對此已展開了豐富的研究。Karlan and Zinman（2010）、Dupas and Robinson（2011）認為發(fā)展普惠金融能夠帶動就業(yè)、刺激消費和投資，特別是中低收入群體獲得的普惠金融服務(wù)越多，則更能刺激個體及家庭的消費，提高投資意愿和收入水平。Mandira and Jesim（2011）重點研究了普惠金融發(fā)展對宏觀經(jīng)濟增長的影響，研究發(fā)現(xiàn)一個國家的金融普惠程度越高，則其經(jīng)濟社會發(fā)展程度、金融平等程度、城市化水平越高。因此研究促進普惠金融發(fā)展的有效模式非常有必要。

基于信息不對稱理論，在市場經(jīng)濟活動中，由于掌握信息的數(shù)量、獲得信息渠道的差異，各主體將承擔(dān)不同的風(fēng)險和收益。信息不對稱是普惠金融發(fā)展難的重要原因之一，銀行因為信息不對稱原因容易產(chǎn)生“惜貸”或“拒貸”行為，要想解決普惠金融業(yè)務(wù)的難點問題，需要加強銀行對客戶信息全面的收集和分析，盡量減少信息不對稱的程度。

交易成本高是普惠金融發(fā)展難的另一個重要原因。根據(jù)希克斯（J.K.Hicks）和尼漢斯（J.Niehans）提出的交易成本創(chuàng)新理論，在經(jīng)濟活動中交易成本處處存在，影響著企業(yè)的效率水平，降低交易成本是金融創(chuàng)新的支配因素和主要動機。小微客戶或者中低收入等弱勢群體因為信貸資金需求額度小，加之缺乏抵質(zhì)押物及全面的財務(wù)報告，客戶信息收集和業(yè)務(wù)審查相對更為復(fù)雜，單筆業(yè)務(wù)平均交易成本相對較高，銀行出于經(jīng)濟效益和規(guī)模效應(yīng)的考慮，會產(chǎn)生“惜貸”行為，故交易成本高的特點阻礙了普惠金融業(yè)務(wù)的發(fā)展。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)對普惠金融的作用機理

大數(shù)據(jù)具有大規(guī)模、高速度和多樣性三大特征（chen et al.，2012；McAfee and Brynjolfsson，2012），已經(jīng)成為一種重要的商業(yè)資本和經(jīng)濟投入。大數(shù)據(jù)的收集、處理與運用可以統(tǒng)稱為大數(shù)據(jù)技術(shù)，掌握這門技術(shù)這需要強大的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力。

大數(shù)據(jù)技術(shù)向金融領(lǐng)域滲透融合，釋放出巨大的創(chuàng)新活力和經(jīng)濟價值，基于客戶特征的大數(shù)據(jù)采集、分析和挖掘，并結(jié)合人工智能算法和機器學(xué)習(xí)算法，成為金融機構(gòu)進行客戶風(fēng)險識別、優(yōu)化風(fēng)險管理的重要方式，受到金融機構(gòu)的青睞。大數(shù)據(jù)已發(fā)展成為一種新型的生產(chǎn)要素，將互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)運用于普惠金融實踐，能夠顯著提高對目標客戶的識別度，從而彌補傳統(tǒng)普惠金融的不足（宋玉茹，2022），商業(yè)銀行可以充分借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，對客戶數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，增強對客戶的分析與風(fēng)險識別，減少信息不對稱程度，降低交易成本，有助于精準營銷、客戶分類和風(fēng)險管理（ManyikaJ，2011；Strivastava and Gopalkrishnan，2015；óskarsdóttir M，2019），通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)能夠簡化信貸審批流程，強化風(fēng)險管理，提升普惠金融程度（Che chang Chang，2019）。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以優(yōu)化企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和組織架構(gòu)，使其信息傳遞更為高效，減少摩擦成本，實現(xiàn)更為高效的管理模式和業(yè)務(wù)模式，提升審查效率（Brynjolfsson et al.，2011）。

（三）“信貸工廠”模式對普惠金融的作用機理

“信貸工廠”模式最先由新加坡的“淡馬錫”公司提出，國內(nèi)由中國建設(shè)銀行和中國銀行率先引進試點，后在全國推廣開來?！靶刨J工廠”模式是指銀行參照工廠“流水線”的標準化模式對信貸業(yè)務(wù)的全流程環(huán)節(jié)進行標準化批量處理。“信貸工廠”模式的主要特點，即業(yè)務(wù)的標準化、批量化處理，該特點貫穿了信貸業(yè)務(wù)的全流程（Wilson，2010）。

“信貸工廠”模式是對傳統(tǒng)信貸模式的一種變革與優(yōu)化，與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式相比在產(chǎn)品營銷、業(yè)務(wù)辦理和經(jīng)營模式等方面具有一定的比較優(yōu)勢（Fullerton，2009）?！靶刨J工廠”模式由于其標準化性質(zhì)有利于減少業(yè)務(wù)信息在人員和流程之間傳遞的成本和摩擦，同時人員標準化分工又減少了對前臺人員的經(jīng)驗和學(xué)歷要求，能夠優(yōu)化組織架構(gòu)管理、降低運營成本、提升業(yè)務(wù)辦理效率，優(yōu)化信貸服務(wù)體驗，有助于銀行擴大信貸業(yè)務(wù)規(guī)模實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，在強化風(fēng)險管控的前提下能夠提升銀行的經(jīng)濟效益（林春山，2009；安麗娟和李昕，2010；楊曉璐，2011）。

三、“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式介紹

（一）概念及特點

“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式就是利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)貫穿普惠金融業(yè)務(wù)全流程，參照制造業(yè)“工廠化”方式，對銀行信貸審批的組織架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程進行切片化、標準化改造，從而使前臺、中臺、后臺作業(yè)崗位聚焦切片職責(zé)，實現(xiàn)產(chǎn)品標準化、職責(zé)切片化、作業(yè)流程化、風(fēng)險分散化、管理集約化、隊伍專業(yè)化，最終達到大幅提高審批效率、大幅降低單筆作業(yè)成本、整體降低信貸風(fēng)險、優(yōu)化信貸審批流程、提升客戶體驗的效果。

大數(shù)據(jù)技術(shù)和信貸工廠是相輔相成、相互促進的，沒有大數(shù)據(jù)技術(shù)全流程深度融合，業(yè)務(wù)流程在各個環(huán)節(jié)就做不到職責(zé)的切片化、標準化和高效化，在傳統(tǒng)的普惠金融業(yè)務(wù)模式下，從前臺信貸員到中臺審批每個環(huán)節(jié)都要具有信貸知識和經(jīng)驗，有了技術(shù)支持后，數(shù)據(jù)和信貸工作經(jīng)驗由系統(tǒng)來把控和不斷完善，不同崗位可以聚焦到自己相應(yīng)負責(zé)的切片化工作上，標準化程度更高，從而業(yè)務(wù)更加高效。反過來，信貸工廠的作業(yè)方式，又能更好地促進大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，專業(yè)化、標準化、數(shù)字化的數(shù)據(jù)、流程、經(jīng)驗和非標準化的作業(yè)方式相比，讓大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以持續(xù)改進和提高，二者的結(jié)合能夠產(chǎn)生質(zhì)變的效果。

（二）運行流程及比較優(yōu)勢

“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式的運行流程主要包括前臺、中臺和后臺相關(guān)工作，充分利用大數(shù)據(jù)作為技術(shù)輔助支撐，把相關(guān)工作切片化，使得每一個崗位的工作更加標準化和專業(yè)化，該模式運行流程詳見圖1。

傳統(tǒng)的普惠金融信貸模式主要基于相對少量的客戶信息如征信和銀行流水等，風(fēng)險判斷和信貸決策主要依靠人員經(jīng)驗，同時業(yè)務(wù)流程上大多未能形成標準化、切片化的職責(zé)分工，人員的專業(yè)化水平及主觀性會較大影響業(yè)務(wù)實踐效果，具有不穩(wěn)定性，且容易產(chǎn)生“道德風(fēng)險”。與傳統(tǒng)模式相比，“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式具有較大優(yōu)勢，能夠解決普惠業(yè)務(wù)的難點問題，從各業(yè)務(wù)流程的視角而言，該模式的優(yōu)勢主要包括以下幾個方面。

第一，實現(xiàn)標準化、易操作的前臺移動展業(yè)。因為有了信息技術(shù)做支撐，能夠降低對客戶經(jīng)理的經(jīng)驗要求，可進行批量化培訓(xùn)和上崗，且能實現(xiàn)標準化、易操作的移動展業(yè)?？蛻艨梢酝ㄟ^移動互聯(lián)網(wǎng)渠道自主完成貸款申請，客戶經(jīng)理采用移動展業(yè)模式獲客，借助大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)信息關(guān)聯(lián)與共享，能夠?qū)崿F(xiàn)信息快速錄入、自動核驗，節(jié)省人力，提升客戶體驗。

第二，實現(xiàn)中臺的專業(yè)化集中審批。中臺工作采用工廠化的流程將待審批的貸款申請隨機分配到專業(yè)的審批人員，進行批量化、集中專業(yè)審批。通過引入第三方公信力較高的數(shù)據(jù)源（人行征信、公安、司法、社保、學(xué)信網(wǎng)等），借助大數(shù)據(jù)平臺、客戶風(fēng)險評分模型和授信額度模型等實現(xiàn)對客戶信息的真實性核查，在提高審批效率的同時，有效的減少了材料造假風(fēng)險及信息不對稱風(fēng)險，風(fēng)險程度較高或較低的客戶由系統(tǒng)自動完成拒絕或通過操作，對其他客戶依據(jù)大數(shù)據(jù)分析給出參考額度及風(fēng)險提示內(nèi)容，提高審批效率。

第三，實現(xiàn)后臺的集中風(fēng)險管理。通過收集分析客戶異常交易、收支情況、關(guān)聯(lián)人情況、第三方征信等數(shù)據(jù)信息構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型和智能監(jiān)測系統(tǒng)，進行實時風(fēng)險預(yù)警，同時安排專業(yè)團隊進行統(tǒng)一的集中催收和集中訴訟，實現(xiàn)集中、動態(tài)、專業(yè)的風(fēng)險管控。

圖2以H銀行信用卡業(yè)務(wù)踐行“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式為例，展示詳細的模式流程圖，在該模式下信用卡業(yè)務(wù)全流程依托大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)了各類業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了標準化和切片化的職能分工，實現(xiàn)了智能化、高效化的業(yè)務(wù)運營。

四、基于Logistic回歸分析的風(fēng)控模型研究

（一）模型的理論基礎(chǔ)

“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式充分依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建風(fēng)控模型來進行風(fēng)險管理，這與過去主要依賴人工經(jīng)驗識別風(fēng)險并進行信貸決策的傳統(tǒng)普惠金融模式有本質(zhì)區(qū)別。業(yè)內(nèi)使用的風(fēng)控模型種類較多，考慮到基于Logistic回歸分析的評分卡模型具備簡單、穩(wěn)定、技術(shù)成熟、易于監(jiān)測和部署等優(yōu)點，本文主要研究基于Logistic回歸分析的評分卡風(fēng)控模型，該模型基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用客戶大量的、多樣化的、全面的數(shù)據(jù)刻畫其指標表現(xiàn)，通過風(fēng)險量化成分值的方式來預(yù)測客戶違約可能性大小，然后通過劃線策略區(qū)分好壞客戶，從而達到客戶風(fēng)險分類的風(fēng)險管理目的。

（二）模型的開發(fā)流程

基于Logistic回歸分析的評分卡風(fēng)控模型開發(fā)流程主要分為以下幾個步驟。一是需求調(diào)研，通過對業(yè)務(wù)目標的分析，結(jié)合對客戶數(shù)據(jù)的理解，深度研究分析確認項目目標。二是業(yè)務(wù)目標定義，根據(jù)業(yè)務(wù)需求目標定義好壞客戶的劃分標準，確定觀測窗口和表現(xiàn)窗口的范圍，針對匯總的可用數(shù)據(jù)確定樣本的篩選規(guī)則。三是數(shù)據(jù)準備，為模型開發(fā)進行數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)預(yù)處理，在基礎(chǔ)變量的基礎(chǔ)上采用一定方法生成衍生變量，并形成寬表，結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗，初步篩選模型變量。四是模型構(gòu)建，綜合采用變量聚類、IV、隨機森林等方法對模型變量進行深入篩選構(gòu)建模型，主要包括建模寬表、變量預(yù)處理、變量篩選及分項和模型擬合等過程。五是模型驗證，通過KS值、PSI值等指標對模型的效果進行驗證。六是上線監(jiān)控，針對模型的擬合度及穩(wěn)定性繼續(xù)監(jiān)控，如果模型擬合度和穩(wěn)定性變差，需要調(diào)整模型。

（三）模型的評分計算公式

二分類Logistic回歸模型滿足如下的條件概率分布：

其中，x∈Rn是輸入，Y∈{0，1}是輸出，w∈Rn和b∈R是參數(shù)，w稱為權(quán)值向量，b稱之為偏置，w·x為w和x的內(nèi)積。

某個事件發(fā)生的概率P和不發(fā)生的概率1-P之比，稱之為幾率Odds，其對數(shù)幾率回歸表達公式為：

基于Logistic評分卡的分值可以寫成下列形式：

Score=A-B（β0+β1x1+…βpxp）? ? ? ? ? ? （4）

其中，變量x1，x2…，xp為自變量對應(yīng)的WOE（指標權(quán)重）值，因變量Score是信用風(fēng)險的量化得分，得分越高違約概率越低。

（四）模型的評價指標

目標定義。目標定義影響評分卡解決問題的有效性，好、壞客戶需要基于各階段遷移情況及業(yè)務(wù)需求進行定義。本文擬定的目標定義為：好客戶為表現(xiàn)期內(nèi)未發(fā)生過逾期的客戶；壞客戶為表現(xiàn)期內(nèi)發(fā)生過M3+逾期的客戶；灰色客戶為不滿足表現(xiàn)期或表現(xiàn)期內(nèi)發(fā)生逾期但沒有達到過M3+的客戶。

樣本數(shù)據(jù)。本文樣本數(shù)據(jù)來自國內(nèi)H銀行2016年11月到2017年2月的實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)12801筆，為了使實驗樣本有足夠的表現(xiàn)期且具有代表性，剔除掉命中H銀行行內(nèi)準入規(guī)則、反欺詐規(guī)則和高風(fēng)險規(guī)則集后的966筆數(shù)據(jù)，剩余樣本數(shù)據(jù)合計11835筆最終被確定使用，由上述數(shù)據(jù)生成開發(fā)樣本及驗證樣本，將寬表數(shù)據(jù)分為兩份數(shù)據(jù)集合，一份用來訓(xùn)練模型參數(shù)，另外一份用來測試模型的效果。

變量預(yù)處理及衍生變量生成。收集的數(shù)據(jù)主要包括申請表數(shù)據(jù)、人行征信數(shù)據(jù)、行內(nèi)數(shù)據(jù)和第三方機構(gòu)數(shù)據(jù)等變量。根據(jù)金融機構(gòu)的實踐經(jīng)驗、金融業(yè)務(wù)特點和可用數(shù)據(jù)特征三個主要標準對數(shù)據(jù)進行變量篩選，并結(jié)合眾多項目經(jīng)驗總結(jié)匯總生成衍生變量，有效提取數(shù)據(jù)信息。

變量降維、分箱及篩選。變量的篩選一般使用IV值（Information Value）、Gini指數(shù)等判斷變量的重要性，通過相關(guān)性分析排除變量間共線性，通過隨機森林、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度下降樹）等方法挑選重要程度較高的變量最終達到降維的目的。變量集降維之后，需要將變量進行細分箱，然后在滿足業(yè)務(wù)解釋的情況下把同類或者相近的細分箱進行合并，即粗分箱。在粗分箱階段，去掉未滿足粗分箱三條原則的候選變量、單變量分析IV值低于0.02的變量和隨機森林重要性排名100之后的變量，對候選變量進行業(yè)務(wù)分析，去掉不符合業(yè)務(wù)預(yù)期和不具備模型預(yù)測能力的變量，例如姓名、生日、身份證號等變量，篩選出30個初始變量。

模型逐步回歸擬合。通過重復(fù)逐步回歸和消除共線性步驟，嘗試加入剔除變量看是否可以在穩(wěn)定性保證的前提下提升KS效果。選取相對表現(xiàn)最好的變量，輸出最終評分。最后結(jié)合業(yè)務(wù)專家經(jīng)驗，確定模型變量共19個，詳見表1。

確定客戶評分。根據(jù)最終確定的模型變量，通過邏輯回歸方法進行擬合，結(jié)合評分卡計算公式，最終得出客戶評分。

（五）實證分析結(jié)果

1.KS值分析

KS值用來判斷模型區(qū)分風(fēng)險的優(yōu)劣程度，屬于非常重要的判斷指標，表2為KS值的評價標準，KS值在51%～75%之間說明模型效果顯著，根據(jù)同行經(jīng)驗，訓(xùn)練集和測試集的KS值之差絕對值小于5%說明模型穩(wěn)定性較好，在辨識好壞客戶的效果上是顯著的。為了檢驗本文評分卡模型的效果，本文運算得出訓(xùn)練集和測試集的KS值，同時為了對比運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的模型與僅運用人行征信數(shù)據(jù)模型的效果差異，本文也選擇了僅引用人行征信變量通過同樣的模型構(gòu)建流程來構(gòu)建模型，并運算出測試集的KS值?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的評分卡模型的訓(xùn)練集和測試集的KS值分別為57.12%和56.65%，說明模型對客戶風(fēng)險的區(qū)分能力強，訓(xùn)練集和測試集的KS值差值為0.47%，差值小說明模型穩(wěn)定性好。同時，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的評分卡模型的KS值比基于人行征信變量的評分卡模型的KS值高10.35%，說明前者對客戶的風(fēng)險區(qū)分能力更強，風(fēng)險控制效果更好。

2.評分分布及穩(wěn)定性評估

根據(jù)申請評分卡對模型開發(fā)樣本人群進行評分，將評分由低到高進行排序，然后根據(jù)申請評分相同的分數(shù)段分進行分組，查看客戶在不同分數(shù)區(qū)間內(nèi)的分布情況。模型評分結(jié)果如圖3所示，壞賬戶的分布呈左偏正態(tài)分布，隨著分數(shù)的增加逾期率在逐步遞減，表現(xiàn)出了評分的有效區(qū)分能力；客群的評分區(qū)間在300至1000之間，其中低分數(shù)段人群的壞賬率較高，隨著分數(shù)的增高，壞賬率呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢，這說明評分卡存在排序功能，并能有效的對策略應(yīng)用提供參考，更好的實現(xiàn)自動審批功能。通過分布圖也可以看出訓(xùn)練集和驗證集在各個分數(shù)段的人數(shù)占比基本趨勢是一致的，這表明評分分布是穩(wěn)定的。

3.PSI（Population Stability Index）指標分析

PSI指的是群體穩(wěn)定性貢獻指數(shù)，反映了驗證樣本在各個分數(shù)段的分布與建模樣本分布的穩(wěn)定性，圖3顯示本文模型運算PSI指標值為0.0035。結(jié)合表3關(guān)于PSI參考值的說明，在行業(yè)內(nèi)一般認為模型PSI指標值小于0.1就說明模型具有較好的穩(wěn)定性，因此可以判斷本文模型是穩(wěn)定的。

4.假陽性率和假陰性率指標分析

根據(jù)通過率表和拒絕率表的交叉結(jié)果本文設(shè)定自動拒絕劃線為500分，設(shè)定自動通過劃線為600分，表4和表5分別為自動審批拒絕劃線為500分時的混淆矩陣及自動審批通過劃線為600分時的混淆矩陣，根據(jù)表達式計算出自動審批通過劃線600分時的假陽性率為4.86%，假陰性率為39.87%，說明自動通過劃線審批確保60.13%的好客戶自動審批通過，排除95.14%的壞客戶；根據(jù)表達式計算出自動拒絕劃線500分時的假陽性率為49.19%，假陰性率為7.94%，說明自動拒絕劃線審批能夠把50.81%的壞客戶排除在外，只把7.94%的好客戶漏掉，自動審批不通過的客戶中好客戶占比39.87%，其中80.09%會通過人工方式審批。從假陽性率和假陰性率指標分析來看，本文模型能夠有效的識別“好客戶”與“壞客戶”，智能審批的準確率較高。

綜上所述，從以上模型評估的指標結(jié)果分析來看，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的評分卡風(fēng)控模型具有較好的信用風(fēng)險評估能力，通過該模型能夠有效的識別“好客戶”與“壞客戶”，模型的風(fēng)險預(yù)測能力較強、穩(wěn)定性較好。

五、效益評價分析模型研究

（一）模型的理論基礎(chǔ)

“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式的經(jīng)濟效益如何，需要結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行實證分析，目前學(xué)術(shù)界可借鑒參考的針對金融機構(gòu)具體的普惠金融效益評價方法較為缺乏，本文擬結(jié)合層次分析法和模糊數(shù)字方法，構(gòu)建針對普惠金融信貸模式實施效果的效益評價分析模型。通過模糊數(shù)學(xué)方法的引入，對評價指標進行量化處理，使得不同評價對象的指標得分更加客觀。層次分析法是Salty在1974年提出的綜合評價方法，能夠把一個復(fù)雜的評價問題層層拆解構(gòu)建層次分明的指標體系結(jié)構(gòu)，通過指標間進行重要性判斷，求得歸屬于某個父節(jié)點指標下同層子節(jié)點指標的不同指標間的權(quán)重，最后根據(jù)加權(quán)計算出每個指標的權(quán)重值，結(jié)合專家評價法根據(jù)不同的指標的特征給指標一個分值，這樣通過指標權(quán)重和指標分值，可以計算出最終評價對象的得分。王蓮芬和許樹柏（1989）在書中具體描述了層次分析法的具體理論及方法，本文學(xué)習(xí)并參考了其部分方法理論。

（二）模型的構(gòu)建方法

明確指標集合。指標集合是層次分析法中的指標體系中的評價指標，每個指標的權(quán)重值為層次總排序的權(quán)重值。

構(gòu)建模糊評價矩陣。根據(jù)模糊數(shù)學(xué)方法，對每個評價對象每一個指標的分值進行量化，形成模糊評價矩陣。對于n個評價對象，指標數(shù)量為m的模糊評價矩陣R，如下所示。

其中，rij是評價對象j在i個指標的量化得分值，量化得分值由隸屬度函數(shù)計算得到。

（三）效益評價指標體系的確定

1.評價指標構(gòu)成

本文根據(jù)普惠金融業(yè)務(wù)普遍的效益評價目標，結(jié)合專家調(diào)查評價的建議，采用層次分析法分析篩選評價指標，評價指標體系共2個層級9個指標，由上而下形成遞階結(jié)構(gòu)?？紤]到指標的可衡量和可操作性，最終經(jīng)過多輪篩選，本文擬選擇以下效益評價指標體系。

2.指標權(quán)重計算

本文邀請到30名精通業(yè)務(wù)的專家進行打分，對各指標的重要程度進行判斷，假設(shè)各專家的重要性一致，則采用算術(shù)平均的方式得到準則層P及指標層L各元素之間相對重要性的比較值。

總排序權(quán)重向量為：

W（L2）=（0.2211，0.1089，0.1005，0.0495，0.1188，0.2412，0.04，0.04，0.08）（7）

3.模糊評價矩陣

根據(jù)模糊綜合評價的方法，上述已經(jīng)得出指標權(quán)重向量，還需要模糊評價矩陣數(shù)據(jù)，就可通過模糊綜合計算式（6）計算出評價對象的綜合評分，根據(jù)各評價對象的評分高低就可以區(qū)分判斷出評價對象的優(yōu)劣。為了得出模糊評價矩陣，需要對評價體系指標進行模糊評價。以人力成本率指標為例，人力成本率符合值越小越佳指標，適用其對應(yīng)的公式，假設(shè)T1-T3年的值分別為XT1，XT2，XT3，則隸屬度上限al為max（XT1，XT2，XT3）*1.1，隸屬度下限al為max（XT1，XT2，XT3）*0.9，則T1年的隸屬度值為：

同理可以計算出某年某業(yè)務(wù)條線的指標隸屬度值。所有年份（n年）的所有指標隸屬度值，利用所有指標的隸屬度值可以構(gòu)成一個9*n模糊評價矩陣。

4.模糊綜合評價得分

綜上所述，本文可應(yīng)用各指標的權(quán)重值及隸屬度值進行“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式的效益評價，假設(shè)某t年的隸屬度值為向量XT（Xc1，Xc2，...Xc9），則某t年的效益評價得分計算公式如下：

其中，Yt為某年某業(yè)務(wù)的效益評價得分；WTc為各評價指標的權(quán)重值，R為各指標的隸屬度值。通過上述計算公式可以計算出某一年某項業(yè)務(wù)具體的效益評價得分，可以對同一業(yè)務(wù)不同年份的效益評價進行縱向的對比，也可以對同一年份不同業(yè)務(wù)的效益評價進行橫向的對比，通過構(gòu)建上述效益評價模型，可以對“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式的實踐效果進行客觀量化的評價。

六、“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式的實踐效果

（一）基于H銀行零售貸款樣本數(shù)據(jù)的實證分析

1.樣本選擇

H銀行自2016年開始逐步探索將“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式運用于零售貸款條線，在前端報件營銷、中端集中審批和貸后管理及服務(wù)方面充分運用了該創(chuàng)新模式。鑒于H銀行的零售貸款條線主要從2016年開始逐步運用該創(chuàng)新模式，故主要選取了零售貸款條線2016年至2019年的零售貸款數(shù)據(jù)進行縱向?qū)Ρ确治?，納入統(tǒng)計樣本中的借款人在行業(yè)分布和收入上具有分散性，能夠代表各類普惠金融的客群，考慮到普惠金融金額小而分散的特點，主要選取500萬元以下的零售貸款樣本數(shù)據(jù)進行分析。

2.實證分析結(jié)果

從運營成本、風(fēng)險控制水平、收入和利潤水平以及規(guī)模化增長水平四個評價維度分別進行具體分析，根據(jù)第五部分普惠金融效益評價分析模型，可進行業(yè)務(wù)效益的整體綜合評價，根據(jù)普惠金融效益評價分析模型的公式，將零售業(yè)務(wù)條線2016年至2019年末的貸款樣本數(shù)據(jù)進行處理計算后，得出零售業(yè)務(wù)條線效益模糊屬性值矩陣，如表7所示。

從運營成本、風(fēng)險控制水平、收入和毛利潤水平以及規(guī)模化增長水平四個評價維度共9個評價指標來看，表7中顯示2016年至2019年期間9個評價指標均有所改善，具體表現(xiàn)為：運營成本顯著下降，其中人力成本率和管理成本率降幅顯著；風(fēng)控水平得到有效提升，不良率和損失率降幅較大，維持在業(yè)內(nèi)較低的水平；盈利能力顯著提升，收入和毛利潤逐年增幅較大；規(guī)?；鲩L水平較高，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對前臺人員的學(xué)歷和經(jīng)驗要求降低，人均產(chǎn)能水平提高，該創(chuàng)新模式更易復(fù)制推廣。綜上所述，從單個指標的縱向?qū)Ρ惹闆r來看，H銀行零售貸款業(yè)務(wù)實施“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式相比傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式效果更好。

下面進行綜合效益的評價分析。根據(jù)零售業(yè)務(wù)條線效益模糊屬性值矩陣，通過前述介紹的隸屬度值計算方法，得出零售業(yè)務(wù)條線效益模糊量化得分值矩陣。把隸屬度值矩陣的值帶入式（9）計算零售業(yè)務(wù)條線的模糊量化得分值，其中2016年得0.1652分，2017年得0.3846分，2018年得0.6541分，2019年得0.8808分。換算成百分制對零售貸款業(yè)務(wù)條線進行效益評價計算綜合得分，零售業(yè)務(wù)條線2016年至2019年綜合效益評價得分分別為16.52分、38.46分、65.41分和88.08分，樣本期間內(nèi)綜合效益評分顯著提升，從計量模型的統(tǒng)計結(jié)果來看，H銀行零售貸款業(yè)務(wù)自從“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式實施后業(yè)務(wù)綜合效益逐年提升，成效顯著。

（二）基于H銀行信用卡業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)的實證分析

1.樣本選擇

H銀行自2017年開始逐步探索將“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式運用于信用卡業(yè)務(wù)，在前端報件營銷、中端集中審批和貸后管理及服務(wù)方面充分運用了該創(chuàng)新模式。信用卡條線主要選取了2017年至2019年的零售貸款數(shù)據(jù)進行縱向?qū)Ρ确治觯芯吭撃Ｊ皆谛庞每l線的實施效果。納入統(tǒng)計樣本中的借款人在行業(yè)分布和收入上具有分散性，業(yè)務(wù)額度小而分散，能夠代表各類普惠金融的客群。

2.實證分析結(jié)果

從運營成本、風(fēng)險控制水平、收入和利潤水平以及規(guī)?；鲩L水平四個評價維度分別進行具體分析，根據(jù)第五部分普惠金融效益評價分析模型，可進行信用卡業(yè)務(wù)效益的綜合評價，根據(jù)普惠金融效益評價分析模型的公式，將信用卡業(yè)務(wù)條線2016年至2019年的業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)進行處理計算后，得出信用卡業(yè)務(wù)條線效益模糊屬性值矩陣，如表8所示。

從運營成本、風(fēng)險控制水平、收入和毛利潤水平以及規(guī)模化增長水平四個評價維度共9個評價指標來看，2017年至2019年期間多個評價指標的模糊量化得分均逐年增長，具體表現(xiàn)在：運營成本顯著下降，其中人力成本率和管理成本率降幅顯著；風(fēng)控水平表現(xiàn)尚可，從樣本數(shù)據(jù)來看不良率和損失率指標仍維持在業(yè)內(nèi)較低的均值水平；盈利能力顯著提升，收入和毛利潤逐年增幅較大；規(guī)模化增長水平較高，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對前臺人員的學(xué)歷和經(jīng)驗要求降低，人均產(chǎn)能水平提高，該創(chuàng)新模式更易復(fù)制推廣。綜上所述，從單個指標的縱向?qū)Ρ惹闆r來看，H銀行信用卡業(yè)務(wù)實施“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式相比傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式效果更好。

下面進行綜合效益的評價分析。根據(jù)信用卡業(yè)務(wù)條線效益模糊屬性值矩陣，通過前述介紹的隸屬度值計算方法，得出信用卡業(yè)務(wù)條線效益模糊量化得分值矩陣。把隸屬度值矩陣的值帶入式（9）計算信用卡業(yè)務(wù)條線的模糊量化得分值，2017年至2019年模糊量化得分分別為0.2773分，0.5219分和0.7621分。換算成百分制對信用卡業(yè)務(wù)條線進行效益評價、計算綜合得分，信用卡業(yè)務(wù)條線2017年至2019年綜合得分分別為27.73分、52.19分和76.21分，樣本期間內(nèi)綜合效益評分顯著提升，從計量模型的統(tǒng)計結(jié)果來看，H銀行信用卡業(yè)務(wù)自從“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”模式實施后業(yè)務(wù)綜合效益逐年提升，成效顯著。

七、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文結(jié)合相關(guān)理論研究及銀行實踐經(jīng)驗詳細闡述了“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式的概念、特點與優(yōu)勢，并選取了H銀行2016—2019年的零售貸款條線及信用卡業(yè)務(wù)條線的樣本數(shù)據(jù)對該模式的實踐效果進行研究論證。

第一，基于Logistic回歸分析的風(fēng)控模型是H銀行“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式的核心業(yè)務(wù)模型之一，通過KS值指標、評分分布及穩(wěn)定性指標、PSI指標、假陽性率和假陰性率指標進行綜合分析，論證該模型能夠幫助銀行精準區(qū)分“好客戶”和“壞客戶”，有效識別客戶風(fēng)險的高低，有助于提升銀行普惠金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險管理水平及業(yè)務(wù)效率。

第二，基于效益評價分析模型的實證分析結(jié)果，銀行運用“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式代替?zhèn)鹘y(tǒng)普惠金融模式，能夠顯著提升普惠金融業(yè)務(wù)的經(jīng)濟效益水平，具體包括可以顯著降低運營成本，人力成本率和管理成本率降幅顯著；可以有效提高風(fēng)控水平，不良率和損失率穩(wěn)定控制在業(yè)內(nèi)較低水平，總體呈下降趨勢；有利于提升盈利能力，增加業(yè)務(wù)收入和毛利潤；同時還可以提升規(guī)?；鲩L水平，增強該普惠金融模式的可復(fù)制推廣能力。

第三，“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式的核心在于數(shù)字技術(shù)的驅(qū)動以及“信貸工廠”的工作流程機制優(yōu)化，通過融入數(shù)據(jù)技術(shù)、決策科學(xué)、場景元素，以金融數(shù)據(jù)模型的決策流程優(yōu)化人工操作的工作流程，實現(xiàn)審批決策智能化、作業(yè)流程電子化、操作環(huán)節(jié)標準化，能夠提升智能審批的比例并降低單筆業(yè)務(wù)成本，有效識別客戶風(fēng)險，從而實現(xiàn)普惠金融業(yè)務(wù)的規(guī)?；L(fēng)控，提升普惠金融業(yè)務(wù)的整體質(zhì)量和效率。

（二）政策建議

第一，加強頂層設(shè)計，推進普惠金融業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。首先，要逐步擴大全國普惠金融業(yè)務(wù)試點范圍，總結(jié)普惠金融的優(yōu)秀案例及先進經(jīng)驗，在全國范圍內(nèi)進行有效的推廣學(xué)習(xí)，切實發(fā)揮普惠金融的“示范作用”，構(gòu)建普惠金融相關(guān)參與方良性互動、優(yōu)勢互補、合作共贏的良好局面，并為完善頂層設(shè)計提供更加可靠的現(xiàn)實依據(jù)。其次，要高度重視數(shù)字金融科技對發(fā)展普惠金融的關(guān)鍵性作用，推動建設(shè)普惠金融數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，持續(xù)推進金融基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、金融科技共享平臺、人行征信數(shù)據(jù)庫、各地融資信用服務(wù)平臺等的建設(shè)，豐富數(shù)據(jù)來源，強化數(shù)據(jù)支撐，為普惠金融發(fā)展提供技術(shù)、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)支持，推動各類型金融機構(gòu)提升數(shù)字金融技術(shù)水平，提升數(shù)據(jù)分析挖掘和建模能力，強化數(shù)字化獲客和風(fēng)控能力。最后，要進一步加強金融知識普及教育，提升普惠金融服務(wù)群體特別是偏遠地區(qū)人群及弱勢群體的的金融知識水平和金融素養(yǎng)，減少普惠金融業(yè)務(wù)中的“金融排斥”，將更多經(jīng)濟主體納入金融服務(wù)體系，同時完善客戶投訴和處理機制，切實保護消費者數(shù)據(jù)和資金安全。

第二，創(chuàng)新普惠金融發(fā)展模式，構(gòu)建成本可負擔(dān)、商業(yè)可持續(xù)的普惠金融長效機制。商業(yè)銀行可以參考借鑒“大數(shù)據(jù)+信貸工廠”普惠金融模式的核心機制，結(jié)合自身的經(jīng)營優(yōu)勢及本地市場特點，建立成本可負擔(dān)、商業(yè)可持續(xù)的普惠金融長效機制模式。大型商業(yè)銀行可有效運用自身在品牌、客戶、人員、技術(shù)及資金等多方面的優(yōu)勢，建立普惠金融業(yè)務(wù)事業(yè)部體制，形成從總行到分支行的普惠業(yè)務(wù)專業(yè)化流程機制及專業(yè)化人才隊伍，構(gòu)建包括核算機制、風(fēng)險管理機制、資源配置機制和考核評價機制在內(nèi)的綜合服務(wù)機制，加快推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建數(shù)字化線上普惠金融產(chǎn)品體系，形成以“模型+算法”為驅(qū)動的數(shù)字普惠金融運營模式。中小型商業(yè)銀行可以發(fā)揮自身“下沉市場、深耕當?shù)亍①N近客戶”的運營優(yōu)勢，構(gòu)建“總行選客+網(wǎng)點獲客+線上合作引流”以及“線上自動決策+線下輔助決策”為特征的普惠金融運營模式，審批上做到“鏈條短、政策活、效率高”，提高普惠金融客戶的服務(wù)滿意度，與大型商業(yè)銀行形成客群的分層經(jīng)營，實現(xiàn)差異化競爭。

第三，樹立風(fēng)險底線思維，提升普惠金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險管理能力。普惠金融業(yè)務(wù)的穩(wěn)健發(fā)展必須堅守風(fēng)險底線，將業(yè)務(wù)風(fēng)險控制在合理健康水平。首先，商業(yè)銀行應(yīng)充分運用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)在客戶風(fēng)險識別、額度控制、貸后風(fēng)險預(yù)警、風(fēng)險處置等方面的優(yōu)勢，建立健全普惠金融業(yè)務(wù)風(fēng)控體系，完善風(fēng)險處置手段，建立風(fēng)險分散機制，將普惠金融業(yè)務(wù)的不良率控制在合理健康水平。其次，逐步完善新時代普惠金融監(jiān)管模式，監(jiān)管層面應(yīng)加強監(jiān)督與指導(dǎo)，密切關(guān)注金融機構(gòu)普惠金融業(yè)務(wù)的整體風(fēng)險狀況，細化區(qū)域、行業(yè)、機構(gòu)等方面的微觀監(jiān)控，加強組合風(fēng)險監(jiān)測、 預(yù)警和預(yù)判，對苗頭性、傾向性、個案性風(fēng)險及時指導(dǎo)處置，切斷風(fēng)險傳播源頭，避免發(fā)生區(qū)域性的大面積風(fēng)險暴露。最后，建議監(jiān)管機構(gòu)指導(dǎo)商業(yè)銀行逐步建立常態(tài)化的普惠金融不良資產(chǎn)快速處置機制，由于普惠貸款一般具有“小而分散、少有抵質(zhì)押物”的特點，一旦出現(xiàn)風(fēng)險，處置的時間成本及人力成本較高，建議對該類型貸款的核銷政策進行適度的差異化監(jiān)管，指導(dǎo)商業(yè)銀行逐步建立常態(tài)化的普惠貸款不良資產(chǎn)快速處置機制，降低銀行的風(fēng)險處置壓力及不良率指標壓力。

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