閆鼎華

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué)外國(guó)語(yǔ)言文化學(xué)院，江蘇 徐州221116）

一、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)代背景

（一）大數(shù)據(jù)的定義和特征

所謂大數(shù)據(jù)并不僅僅是指海量數(shù)據(jù)，而更多的是指這些數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的、殘缺的、無(wú)法用傳統(tǒng)的方法進(jìn)行處理的。全球知名咨詢公司麥肯錫將大數(shù)據(jù)定義為“無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合?！?/p>

國(guó)際數(shù)據(jù)公司定義了大數(shù)據(jù)的四大特征：海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)體系、多樣的數(shù)據(jù)類型和巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值。

如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。全球新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)年增40%，全球信息總量每?jī)赡昃涂煞?。人們?duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)的到來(lái)。

（二）大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)背景

金融科技是互聯(lián)網(wǎng)金融在監(jiān)管的逐漸規(guī)范中回歸本質(zhì)，強(qiáng)調(diào)技術(shù)創(chuàng)新，而非渠道創(chuàng)新或監(jiān)管套利，落腳點(diǎn)在科技，偏重技術(shù)屬性，強(qiáng)調(diào)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)在金融服務(wù)和產(chǎn)品上的應(yīng)用。

金融科技技術(shù)逐漸成熟并加以應(yīng)用，迄今為止金融科技經(jīng)歷了通過(guò)IT軟硬件技術(shù)提高金融行業(yè)的業(yè)務(wù)效率、通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或移動(dòng)終端實(shí)現(xiàn)信息共享和業(yè)務(wù)撮合而擴(kuò)大業(yè)務(wù)范圍這兩個(gè)階段，現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入第三個(gè)階段。金融業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等最新IT技術(shù)，改變傳統(tǒng)金融的信息采集來(lái)源、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型、投資決策過(guò)程、信用中介角色等，大幅提升傳統(tǒng)金融的效率，解決傳統(tǒng)金融的痛點(diǎn)，其代表技術(shù)有大數(shù)據(jù)征信、智能投顧、供應(yīng)鏈金融等。金融科技的發(fā)展以北美為主導(dǎo)，歐洲與亞洲緊隨其后，在過(guò)去的五年間，三大洲金融科技投融資規(guī)模激增。

二、銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面的進(jìn)展

從銀行業(yè)智能風(fēng)控的最新進(jìn)展來(lái)看，總體呈現(xiàn)如下幾個(gè)特點(diǎn)：

1.大中型銀行已普遍在風(fēng)控領(lǐng)域應(yīng)用了大數(shù)據(jù)。

2.先進(jìn)同業(yè)已將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于包括獲客、調(diào)查、審批、貸后監(jiān)控的信貸全流程。

3.從規(guī)則預(yù)警逐漸向模型預(yù)警過(guò)渡。

4.提升了風(fēng)控實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、前瞻性并節(jié)約人力成本。

銀行業(yè)大數(shù)據(jù)在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警應(yīng)用方面代表性銀行如下頁(yè)表1。

三、商業(yè)銀行傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的主要內(nèi)容

（一）授信業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警環(huán)節(jié)

授信業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作是貫穿于整個(gè)授信業(yè)務(wù)始終的，一旦客戶與銀行開(kāi)始產(chǎn)生授信業(yè)務(wù)關(guān)系，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作就隨著開(kāi)始了。在授信調(diào)查、授信審批、放款管理、貸后檢查等所有環(huán)節(jié)均明確提出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作要求，如放款管理過(guò)程中一旦發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)，客戶經(jīng)理、客戶經(jīng)理主管、國(guó)際業(yè)務(wù)等專業(yè)審核人員、押品管理人員、放款審核員、放款主管等所有流程人員立即終止放款業(yè)務(wù)流程，同時(shí)發(fā)起風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程。

（二）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警主要工作方法

授信業(yè)務(wù)工作人員主要通過(guò)貸后檢查、日常管理和公開(kāi)信息等渠道，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)或可能對(duì)銀行信貸資產(chǎn)安全帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)，首先要進(jìn)行初步識(shí)別，專業(yè)崗位工作人員要及時(shí)督促授信業(yè)務(wù)的管戶客戶經(jīng)理按流程在信貸系統(tǒng)發(fā)起預(yù)警并提出行動(dòng)方案建議。授信業(yè)務(wù)人員識(shí)別和發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)的主要方法有如下幾種。

表1

1．人工調(diào)查。授信工作人員在授信調(diào)查、貸后檢查等過(guò)程中，通過(guò)仔細(xì)查閱、分析相關(guān)客戶資料，與以往資料進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)變化并進(jìn)行判斷得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)；也可以通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)觀察客戶經(jīng)營(yíng)情況的變化，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)；或者在與客戶或他人交往過(guò)程中、通過(guò)法院等機(jī)構(gòu)公開(kāi)發(fā)布的信息、通過(guò)查看客戶銀行賬戶變化等多種方式，得到與銀行授信客戶相關(guān)的信息加以識(shí)別判斷出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

2．系統(tǒng)識(shí)別。通過(guò)已實(shí)現(xiàn)客戶風(fēng)險(xiǎn)信息的自動(dòng)化應(yīng)用，能夠自動(dòng)識(shí)別導(dǎo)入客戶，該客戶在系統(tǒng)中辦理授信業(yè)務(wù)時(shí)，通過(guò)警示標(biāo)識(shí)，給系統(tǒng)操作人員以提示。

3．系統(tǒng)識(shí)別與人工調(diào)查相結(jié)合。系統(tǒng)識(shí)別不可能做到完全準(zhǔn)確，客戶經(jīng)理會(huì)更直接了解客戶的情況，會(huì)根據(jù)其掌握的客戶情況，對(duì)部分系統(tǒng)識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)進(jìn)行再調(diào)查，根據(jù)調(diào)查結(jié)果判斷是否需要進(jìn)行預(yù)警。

（三）傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作的難點(diǎn)

在基層工作層面，系統(tǒng)識(shí)別的信息不可能做到完全合理，若發(fā)生客戶經(jīng)理認(rèn)為不應(yīng)當(dāng)預(yù)警的信息，一次兩次客戶經(jīng)理還能夠接受，但超過(guò)兩次便會(huì)產(chǎn)生“狼來(lái)了”效應(yīng)，引起客戶經(jīng)理的非議。即便系統(tǒng)識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)準(zhǔn)確，但客戶經(jīng)理出于自我保護(hù)心態(tài)，或者存在僥幸心理，想要在續(xù)授信時(shí)順利通過(guò)，就有可能會(huì)找個(gè)理由將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程終止，少報(bào)或不報(bào)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

從分行管理層面，目前授信業(yè)務(wù)不良頻發(fā)，授信業(yè)務(wù)人員疲于應(yīng)對(duì)，會(huì)不重視甚至忽視尚未發(fā)生顯性風(fēng)險(xiǎn)的客戶，更對(duì)揭示隱性風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警信號(hào)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)暇顧及。通常每家分行只有一名后臺(tái)專業(yè)人員兼職處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警事項(xiàng)，身兼多崗產(chǎn)生的繁雜工作，使得不少風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)難以得到及時(shí)處理，預(yù)警效果無(wú)從體現(xiàn)。

四、以大數(shù)據(jù)技術(shù)提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作成效

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)充分利用基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)授信客戶的信息采集、分層處理、甄別和判斷，預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)和客戶的風(fēng)險(xiǎn)狀況，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行不同程度的警報(bào)，并傳送至相應(yīng)崗位采取措施，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)提前采取控制措施，以避免風(fēng)險(xiǎn)繼續(xù)擴(kuò)大對(duì)商業(yè)銀行造成不利影響。在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的過(guò)程中，需要注意以下幾方面。

（一）夯實(shí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

對(duì)商業(yè)銀行而言，大數(shù)據(jù)主要包括兩部分，一是外部大數(shù)據(jù)，包括公開(kāi)數(shù)據(jù)如工商、稅務(wù)、法院等，也包括非公開(kāi)數(shù)據(jù)如征信數(shù)據(jù)、電商交易數(shù)據(jù)；二是在銀行內(nèi)部的賬戶行為數(shù)據(jù)、企業(yè)定性和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。而其中較難獲取的是外部大數(shù)據(jù)，需要銀行花費(fèi)大量的人力、物力構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以夯實(shí)應(yīng)用基礎(chǔ)。

（二）與金融科技公司聯(lián)合構(gòu)建預(yù)警模型

風(fēng)險(xiǎn)管理信息化和大量數(shù)據(jù)積累，使得準(zhǔn)確計(jì)量業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成為可能，商業(yè)銀行應(yīng)借鑒國(guó)內(nèi)外對(duì)授信業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究成果和經(jīng)驗(yàn)，與專業(yè)的外部金融機(jī)構(gòu)合作，通過(guò)整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，構(gòu)建銀行授信業(yè)務(wù)客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

（三）注重應(yīng)用成效

海量的數(shù)據(jù)雖然增加了收集和處理的難度，但卻為銀行的主動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過(guò)對(duì)客戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行全局分析，設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)控制點(diǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并預(yù)警，可以增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和防范能力。上述一切均應(yīng)在實(shí)際業(yè)務(wù)中進(jìn)行檢驗(yàn)，并在業(yè)務(wù)應(yīng)用中不斷修正預(yù)警規(guī)則和模型，以進(jìn)一步提升預(yù)警的前瞻性和針對(duì)性。