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商业银行运用大数据风控进行小微企业信贷风险控制的优势

gecimao 发表于 2019-06-10 12:52 | 查看: | 回复:

  随着互联网、云计算技术的发展,以大数据风控为基础的互联网金融改变了传统信贷模式,同时也给商业银行发展带来了机遇。在风险控制方面,大数据技术将客户的各种行为以数据的方式进行存储,充分挖掘信息,提高风险识别水平,应用模型动态量化分析管理,强化风险计量水平,并实行全流程数据化、自动化决策,减少人为决策的主观性,降低贷款风险控制成本,提高风险控制效率。

  大数据风控技术给商业银行小微企业信贷风险控制带来诸多优势的同时,也对商业银行的人才培养,数据征集、信息安全、模型管理以及产品应用提出了更高的要求。商业银行在运用大数据征信技术的过程中,应该积极面对挑战,利用好优势,克服其不足,才能在激烈的竞争环境中处于不败之地。

  传统征信模式对小微企业的信息收集主要来源于三个方面:客户主动向商业银行提交的申请信息、商业银行内部积累的客户历史交易数据、中国人民银行征信中心等外部机构提供的数据。这些数据维度相对狭窄,信息价值密度高度集中,针对性较强。

  相比传统征信模式,大数据风控模式的数据信息来源广泛,不仅包括传统征信模式己有的数据信息,还包括社交网络平台的衣、食、住、行等日常交易信息,以及政府服务平台的工商、税务、法院、公积金、水电等信息。

  这些数据维度来源广泛,客户信息价值相对丰富,可以更加全方位的了解企业真实面貌。而且针对那些在金融机构没有信用记录的客户,大数据征信技术也能为其提供金融服务,可以有效防止的客户流失。

  目前,造成我国商业银行小微信贷风险控制难的主要问题就是银企信息不对称。大数据征信技术将原本分割的银行前中后台信息进行有效整合贯通,吸纳在信贷业务条线之外的其他碎片化信息,运用先进技术手段进行过滤与整合,打破信息壁垒,实现信息互联互通,进而分析预测借款企业的信用风险。

  在大数据背景下,商业银行利用好自身的客户和资金优势,加强与大数据征信机构合作,进一步完善征信数据库,实现信用信息共享。一方面,大数据和云计算技术对收集来的碎片化信息进行关联分析、交叉检验以及信息核实,可以有效地甄别小微企业虚假财务信息和借款人刻意隐瞒的负面信息,对企业的真实面貌进行全面刻画。另一方面,通过建立小企业失信批漏机制,把企业的违约信息纳入征信系统,为银行金融机构供信息共享平台,实现信息互联互通,预防重复骗贷现象发生。

  基于大数据平台的数据挖掘、分析以及建模工具对客户的行为信息进行抓取、整合、分析。利用网络爬虫技术,可以拓展数据渠道,丰富数据维度,为相关分析提供可靠的数据保证。利用图像处理,自然语义处理等相关技术,提高非结构化数据的处理能力。同时,在传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术,提高模型运作的自动化程度,尽可能减少人为干预对模型输出的影响,实现流程的全自动化。

  可以精准预测其履约意愿、履约能力和履约稳定性。从多个评估维度评价信用主体的信用状况。此外,机器学习建模法可以实现各类风险管理参数和模型的动态调整,从而不断提高模型的精准度,准确地计量出每位客户可接受的最大风险敞口,提高银行的风险计量水平。

  由于成本和技术的原因,传统信贷决策主要依靠信贷人员主观经验判断,人为操作现象严重,决策结果风险损失较大。相比传统信贷决策,大数据信贷决策采用云计算技术,从数据录入到评价结果输出,整个过程全部由计算机算法完成,避免了人为主观判断的影响,确保评价结果的客观性。同时,大数据决策模型是集客户申请、贷款审批、产品销售、客户挽留、客户管理、贷款催收与回收的客户全生命周期管理模型,多角度、全方位的量化评估客户风险,大大提高了信贷决策的准确性。

  传统金融机构完成一笔贷款发放可能需要十几个步骤及不同的部门配合,耗时长、成本高。但大数据网络放贷平台充分利用大数据以及机器学习算法,实现“线上操作+数据决策+模型管理”小微企业信贷服务模式,最快只需要几秒钟就可以审批完成一笔申请,无需任何担保,通过信用评分即可获得贷款。通过大数据风控,一方面,在线自动化、数据化、模型化审批,可以提高商业银行的信贷服务效率,方便小微企业快速、便捷地申请到贷款;另一方面,可以优化商业银行的信贷流程、打破传统经营模式,实现可持续发展。

  传统信贷调查需要花费大量的人力和物力成本去收集企业相关信息,且信息的真实性、准确性也存在考验。在大数据风控模式下,商业银行可以通过与信用服务机构建立大数据风控平台对小微企业营业状况和发展前景进行全面的分析,这些数据不仅可获得性强,而且获取和处理成本较低。主要表现在以下两个方面:一方面,大数据信息识别成本低。

  在互联网进入2.0时代后,数据信息技术得到快速发展,小微企业及个人沉淀在移动支付端、社交网络平台上海量“软信息”得以发现。而这些“软信息”中恰恰隐藏了个人和小微企业的社交网络关系,资金流水状况等重要信息。

  但是这些海量沉淀数据的搜集和获取成本几乎为零,在大数据风控信息共享平台中也可以得到及时共享,从而减少了贷前调查的时间,可以有效的降低银行的人工搜寻成本;另一方面,大数据处理成本较低。利用大数据挖掘和分析技术,对碎片化的信息进行反复推演和提炼,充分挖掘和利用数字背后的价值,从而实现对借贷资本的风险定价和小微企业的违约概率计算,从而降低调查和监管过程中的信息搜寻成本。

  传统风控模式的另外一个缺点就是缺乏对数据的及时更新,在模型上反应的就是风险揭示不及时,对客户信用的评估结果往往产生滞后效应。商业银行不能及时洞察客户潜在行为,将风险前置。大数据风控模式可以利用数据挖掘技术在线小时对客户的行为数据进行采集,对借款人进行全面持续的风险监测,形成全天候、全方位、全流程的监测体系。

  实时评估结果,一旦发现任何风险迹象,及时通知相关业务部门,提示风险预警,推动业务部门及时全面深入的了解风险状况,提前采取风险防范应对措施,尽可能降低银行的损失。同时,大数据风控采用实时动态监测和风险识别机制,及时更新异常数据,不断优化评估模型,可以有效的防止“硬数据、死数据”对模型的决策结果产生影响,全面提升金融机构量化风险评估能力,更加科学的反映用户的信用状况。

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