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        淺析大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行對(duì)公授信審批中的應(yīng)用

        2023-12-23 04:34:14向?yàn)t瀟
        上海商業(yè) 2023年10期
        關(guān)鍵詞:對(duì)公借款人結(jié)構(gòu)化

        向?yàn)t瀟

        一、商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

        近些年來(lái),商業(yè)銀行面臨著以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)革命帶來(lái)的巨大機(jī)遇與挑戰(zhàn)。各項(xiàng)較為成熟的基礎(chǔ)配套技術(shù)為商業(yè)銀行領(lǐng)域的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),大幅提升了各項(xiàng)復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的精準(zhǔn)度,在商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)方面的應(yīng)用,也起到了降低運(yùn)營(yíng)成本,提升服務(wù)效率與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力的作用。一方面,在零售信貸領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)應(yīng)用已較為成熟,主要通過(guò)設(shè)定模型對(duì)個(gè)人客戶、小微企業(yè)的違約概率進(jìn)行估計(jì),系統(tǒng)判斷借款人的信用資質(zhì),從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)審批、線上放款等。另一方面,在對(duì)公授信領(lǐng)域,由于業(yè)務(wù)非標(biāo)準(zhǔn)化的特點(diǎn),大數(shù)據(jù)應(yīng)用仍處于持續(xù)探索與快速發(fā)展的階段。目前各家商業(yè)銀行都在積極拓展大數(shù)據(jù)在對(duì)公授信領(lǐng)域的應(yīng)用深度,應(yīng)用大數(shù)據(jù)為授信決策提供精準(zhǔn)支持。

        二、商業(yè)銀行對(duì)公授信審批特點(diǎn)

        對(duì)公授信審批是商業(yè)銀行授信業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),主要針對(duì)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行審查,從而對(duì)借款人的信用資質(zhì)做出判斷,為授信決策提供支持,為信貸資產(chǎn)質(zhì)量保駕護(hù)航。合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)審查指的是審查審批人員按照規(guī)定,對(duì)申報(bào)事項(xiàng)及申報(bào)材料要件、內(nèi)容進(jìn)行核實(shí),驗(yàn)證是否符合金融法律法規(guī)、監(jiān)管要求、行業(yè)規(guī)定以及商業(yè)銀行內(nèi)部規(guī)章制度。信用風(fēng)險(xiǎn)審查指的是審查審批人員對(duì)于企業(yè)在授信有效期內(nèi)的持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力、償債能力以及償債意愿的分析,具體可分為財(cái)務(wù)分析與非財(cái)務(wù)分析。

        根據(jù)對(duì)公授信審查審批的工作特點(diǎn),并結(jié)合大數(shù)據(jù)的性質(zhì),下文將具體探索如何將大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用于對(duì)公授信審批工作中,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取并處理方方面面的信息,提升商業(yè)銀行授信審批效率,更為精準(zhǔn)地做出授信審批決策。

        三、大數(shù)據(jù)在對(duì)公授信審查審批中的應(yīng)用探索

        商業(yè)銀行授信審查審批人員通常是將借款人的財(cái)務(wù)信息與非財(cái)務(wù)信息結(jié)合起來(lái),經(jīng)過(guò)綜合判斷并給出是否建議授信、給予多少授信額度,以及采取怎樣的風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施。審查審批人員時(shí)刻面臨各種紛繁復(fù)雜的授信材料需要處理,而通過(guò)引入大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),可迅速整理材料并提供信息,將審批人員從繁多的授信材料中釋放出來(lái),精力更多地放在研判及決策方面,降低銀行與借款人之間的信息不對(duì)稱,大幅提升授信決策的精準(zhǔn)性。

        1.大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

        (1)運(yùn)用大數(shù)據(jù)驗(yàn)證借款人財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)真實(shí)性

        在審查審批過(guò)程中,財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)真實(shí)性驗(yàn)證往往是財(cái)務(wù)分析的起點(diǎn),通過(guò)引入大數(shù)據(jù)手段,可以利用OCR 圖像處理技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)審計(jì)過(guò)的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行智能識(shí)別,將部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并將其與客戶經(jīng)理人工錄入的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行對(duì)比,同時(shí),還可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,輸出可視化的圖表,并提示異常信息,以便于審查審批人員進(jìn)行分析研判報(bào)表數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

        (2)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析借款人真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況

        借款人在授信期限內(nèi)的持續(xù)經(jīng)營(yíng)狀況是商業(yè)銀行審查審批所關(guān)注的一項(xiàng)重點(diǎn),主要通過(guò)對(duì)借款人的技術(shù)能力、產(chǎn)品特性、管理層能力、產(chǎn)業(yè)上下游議價(jià)能力、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手以及重大經(jīng)營(yíng)事項(xiàng)等進(jìn)行分析。通過(guò)引入大數(shù)據(jù),首先,可以結(jié)合借款人所在行業(yè)周期以及行業(yè)地位,通過(guò)監(jiān)測(cè)其賬戶資金變動(dòng)情況并與歷史變動(dòng)進(jìn)行分析對(duì)比,如有異常,則可能存在經(jīng)營(yíng)不善的情況;其次,可以通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)交叉核實(shí)借款人的各項(xiàng)數(shù)據(jù),比如在系統(tǒng)中將財(cái)務(wù)報(bào)表中的銷(xiāo)售收入、納稅申報(bào)表中的應(yīng)稅收入以及存款賬戶資金變動(dòng)情況進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,輸出差異信息進(jìn)行提前預(yù)警;再次,可以通過(guò)大數(shù)據(jù)手段,以系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)輿情信息,建立相關(guān)模型,系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)商業(yè)銀行存量授信客戶與潛在授信客戶的相關(guān)外部輿情信息,并將監(jiān)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)反饋,使得審查審批人員可以及時(shí)了解相關(guān)信息并判斷其對(duì)借款人經(jīng)營(yíng)狀況的影響。

        (3)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析借款人財(cái)務(wù)報(bào)表關(guān)鍵指標(biāo)

        傳統(tǒng)的審查審批過(guò)程中,針對(duì)借款人財(cái)務(wù)報(bào)表的分析,通常是通過(guò)審查人員分別就企業(yè)的各項(xiàng)關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,主要包括盈利、成長(zhǎng)、營(yíng)運(yùn)以及償債能力等指標(biāo),然后基于對(duì)行業(yè)與企業(yè)的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷指標(biāo)是否合理,企業(yè)未來(lái)發(fā)展前景如何。通過(guò)引入大數(shù)據(jù)手段,一方面,可以簡(jiǎn)化財(cái)務(wù)指標(biāo)梳理以及計(jì)算的過(guò)程,使得審批人員能夠?qū)W⒂谘信兄笜?biāo)的合理性以及企業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí),將借款人財(cái)務(wù)指標(biāo)與自身歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向?qū)Ρ?,可以發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì),與同業(yè)進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋⒃O(shè)定相關(guān)預(yù)警提示信息,當(dāng)某項(xiàng)指標(biāo)不在事先設(shè)定的合理范圍內(nèi)或與其同業(yè)數(shù)據(jù)差距較大,系統(tǒng)將自動(dòng)提示審查人員,進(jìn)行深入分析,從而審查人員能夠迅速找到關(guān)鍵分析點(diǎn)。另一方面,通過(guò)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)借款人未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況。通過(guò)搭建相應(yīng)的模型,對(duì)關(guān)鍵科目和增長(zhǎng)率進(jìn)行合理的假設(shè),并將假設(shè)輸入模型,通過(guò)模型直接輸出預(yù)測(cè)的財(cái)務(wù)報(bào)表,并通過(guò)輸入不同的假設(shè),所得到的不同預(yù)測(cè)結(jié)果,進(jìn)行敏感性分析,以供審查審批人員判斷在未來(lái)不同經(jīng)濟(jì)情形下,借款人還款來(lái)源是否依然充足。

        2.大數(shù)據(jù)在非財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

        (1)應(yīng)用大數(shù)據(jù)推斷借款人行業(yè)前景

        審查審批人員通常需要通過(guò)分析借款人所屬行業(yè)發(fā)展前景,并結(jié)合行業(yè)發(fā)展規(guī)律與借款人在行業(yè)中所處地位,防范行業(yè)風(fēng)險(xiǎn),制定合理的授信方案。通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)手段,首先,可以結(jié)合行內(nèi)客戶行業(yè)性質(zhì),引入或建立反映不同行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的各項(xiàng)重點(diǎn)指標(biāo),定期對(duì)相關(guān)的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與分析,根據(jù)指標(biāo)的變化情況,進(jìn)行預(yù)警,從而及時(shí)把握行業(yè)發(fā)展前景,準(zhǔn)確判斷未來(lái)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì);其次,可以通過(guò)挖掘借款人所在產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)相關(guān)的經(jīng)營(yíng)狀況信息,根據(jù)借款人分別對(duì)于上下游的議價(jià)能力和相關(guān)性,來(lái)輔助判斷借款人未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn),在發(fā)生實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)之前及時(shí)調(diào)整信貸結(jié)構(gòu);再次,將借款人相應(yīng)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與所監(jiān)測(cè)的行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向?qū)Ρ?,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常,建立預(yù)警機(jī)制。

        (2)應(yīng)用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)畫(huà)像

        HW4504機(jī)心專為史詩(shī)陀飛輪Histoire de Tourbillon 9號(hào)腕表研發(fā),確保這款腕表成為不可多得的非凡臻品。腕表一共限量發(fā)行20只,白18K金和玫瑰18K金款式各10只。

        在了解借款人基礎(chǔ)情況時(shí),審查審批人員通常會(huì)通過(guò)查詢企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、納稅信息、征信數(shù)據(jù)、水電表信息、海關(guān)數(shù)據(jù)、工商環(huán)保、涉訴信息、股東以及實(shí)控人的相關(guān)法律信息等,來(lái)綜合研判借款人的基本情況。以往主要通過(guò)人工查詢,從多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源處進(jìn)行查詢并梳理相關(guān)信息,除了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外,大多是非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù),諸如新聞報(bào)道、法律裁判文書(shū)、監(jiān)管處罰信息等,需要耗費(fèi)審查人員更多時(shí)間進(jìn)行梳理。通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù),可以探索通過(guò)爬蟲(chóng)以及文本挖掘等技術(shù),來(lái)加工處理這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),并結(jié)合產(chǎn)業(yè)政策、行業(yè)發(fā)展、借款人的財(cái)務(wù)、稅務(wù)、征信、工商、司法等多維數(shù)據(jù),進(jìn)行企業(yè)畫(huà)像,全面綜合地反映借款主體的基本信息。

        (3)運(yùn)用大數(shù)據(jù)判斷信貸資金實(shí)際用途

        近年來(lái),借款人不按照約定資金用途使用信貸資金,挪用信貸資金的新聞?lì)l傳,商業(yè)銀行可以考慮通過(guò)引入大數(shù)據(jù)手段。比如通過(guò)大數(shù)據(jù)建立全媒體授信管理系統(tǒng),不僅依據(jù)借款人所提供的相關(guān)合同信息按照進(jìn)度放款,還可要求借款人提供實(shí)時(shí)的視頻采集數(shù)據(jù),使得商業(yè)銀行在放款過(guò)程中,能夠更加準(zhǔn)確地把握放款進(jìn)度與信貸資金使用進(jìn)度是否匹配;同時(shí),還可通過(guò)自動(dòng)識(shí)別與上下游企業(yè)的相關(guān)交易單據(jù),交叉核驗(yàn)是否有真實(shí)貿(mào)易背景,是否按照約定資金用途使用信貸資金,避免通過(guò)虛假交易套取信貸資金;此外,監(jiān)測(cè)借款人賬戶資金往來(lái)信息,分析大額交易對(duì)手是否為其所在行業(yè)上下游企業(yè),防止借款人挪用資金或者將資金投向違反國(guó)家規(guī)定的行業(yè)或領(lǐng)域。

        四、對(duì)公授信審批中大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

        1.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑需要整合

        當(dāng)前,商業(yè)銀行內(nèi)部各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑存在不一致的問(wèn)題。一是不同條線與部門(mén)普遍有根據(jù)自身需求建立各種系統(tǒng),不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑之間可能會(huì)存在較大的差距;二是商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑與外部數(shù)據(jù)供應(yīng)商之間也有所不同,口徑不一致的問(wèn)題若無(wú)法解決,那么將外部數(shù)據(jù)輸入商業(yè)銀行內(nèi)部對(duì)公授信審查審批相關(guān)模型,輸出結(jié)果將毫無(wú)意義。

        2.數(shù)據(jù)應(yīng)用深度仍需拓展

        3.數(shù)據(jù)分析能力有待提升

        當(dāng)前,部分商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析相關(guān)人才較為缺乏。一方面需要審查審批人員具有完備的經(jīng)濟(jì)金融與風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)與技能;另一方面,對(duì)于審查審批人員在數(shù)據(jù)挖掘、整合以及分析方面提出了更高的要求,審查審批人員既要懂業(yè)務(wù)又要懂技術(shù),能夠看懂模型,應(yīng)用模型,搭建模型。

        五、對(duì)策與建議

        1.夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ),進(jìn)一步整合行內(nèi)外數(shù)據(jù)

        針對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的問(wèn)題,商業(yè)銀行可以在總行層面建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)管理部門(mén),專門(mén)負(fù)責(zé)全行大數(shù)據(jù)管理,目前部分銀行已有相關(guān)先進(jìn)實(shí)踐。圍繞授信業(yè)務(wù)貸前調(diào)查、貸中審批以及貸后管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié),整合行內(nèi)外數(shù)據(jù),通過(guò)梳理各種數(shù)據(jù)來(lái)源,統(tǒng)一全行數(shù)據(jù)口徑,制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),提升非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的搜集、清洗、挖掘以及應(yīng)用的效率,實(shí)現(xiàn)全流程的信貸數(shù)據(jù)管理,不僅為提升商業(yè)銀行對(duì)公授信審批大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),還能提升全行大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平。

        2.強(qiáng)化數(shù)據(jù)挖掘,提升大數(shù)據(jù)分析能力

        商業(yè)銀行將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于對(duì)公授信審查審批,還需強(qiáng)化數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的能力。一方面是處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力,要通過(guò)更加有效的方式挖掘與信貸業(yè)務(wù)密切相關(guān)的一些文本、圖像、音視頻等不同格式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值,加快將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為授信決策的支撐信息。另一方面涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)能力,大數(shù)據(jù)在對(duì)公授信審查審批中的應(yīng)用,本質(zhì)上是在分類(lèi)和預(yù)測(cè),要充分利用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì),并引入人工智能的技術(shù),更有效利用海量信息。

        3.加強(qiáng)隊(duì)伍建設(shè),培養(yǎng)復(fù)合型審批人才

        為了更好地適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)審查審批人員更高的要求,商業(yè)銀行要加強(qiáng)審批隊(duì)伍,通過(guò)各種培訓(xùn)、調(diào)研與實(shí)踐活動(dòng),提升對(duì)公授信審查審批人員專業(yè)能力,建設(shè)數(shù)智化、專家型審批隊(duì)伍。審批人員既要掌握完備的經(jīng)濟(jì)金融理論知識(shí),積累豐富的專家判斷經(jīng)驗(yàn),提升定性分析能力,又要具備相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)造的方法,提升定量分析能力。

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