姜天翔JIANG Tian-xiang;王俊煥WANG Jun-huan
(①北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京100192;②北京衛(wèi)戍區(qū)海淀第五十一離職干部修養(yǎng)所,北京100142)
近年來(lái),隨著政府部門(mén)出臺(tái)相關(guān)政策支持融資擔(dān)保途經(jīng)促進(jìn)中小企業(yè)的融資問(wèn)題,中小企業(yè)融資難、融資貴問(wèn)題雖然得到了一定程度的緩解,但仍然是我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要約束。由于中小企業(yè)貸款項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)大、成本高、難風(fēng)控的特性,商業(yè)銀行出于營(yíng)利目的往往不予批準(zhǔn)中小企業(yè)貸款申請(qǐng),故憑借第三方融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)增信的方式從銀行獲取融資未來(lái)仍然會(huì)是中小企業(yè)融資采取的常見(jiàn)手段。但由于目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力較大,中小企業(yè)普遍經(jīng)營(yíng)狀況不佳,再加上擔(dān)保機(jī)構(gòu)自身對(duì)于項(xiàng)目的征信與風(fēng)控理論過(guò)于陳舊,導(dǎo)致?lián)C(jī)構(gòu)普遍入不敷出、依賴(lài)財(cái)政補(bǔ)貼現(xiàn)象嚴(yán)重。在中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率多變的背景下,擔(dān)保行業(yè)急需引入新的技術(shù)理論進(jìn)行變革。
隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟(jì)將勢(shì)必成為行業(yè)未來(lái)發(fā)展的主流與趨勢(shì),運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)貸款客戶(hù)進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)挖掘、存儲(chǔ)、計(jì)算與分析,建立程序自動(dòng)審批的信用評(píng)級(jí)與風(fēng)險(xiǎn)控制新模式,能夠有效緩解中小企業(yè)擔(dān)保項(xiàng)目信息不充分與不對(duì)稱(chēng)的問(wèn)題;同時(shí)基于程序算法建立信用評(píng)審模型與全流程系統(tǒng)在線辦理的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式,將會(huì)極大地避免傳統(tǒng)擔(dān)保模式下依靠信貸人員主觀經(jīng)驗(yàn)判斷與人為操作帶來(lái)的決策風(fēng)險(xiǎn)與操作風(fēng)險(xiǎn),提高擔(dān)保項(xiàng)目審核流程的準(zhǔn)確性與客觀性,從擔(dān)保的審核、評(píng)級(jí)、保后管理、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、壞賬催收多領(lǐng)域、全過(guò)程、多角度的量化評(píng)估擔(dān)保項(xiàng)目的收益與風(fēng)險(xiǎn),對(duì)擔(dān)保行業(yè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃均有著十分重要的參考意義。
傳統(tǒng)擔(dān)保模式的風(fēng)控失靈與引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的必要性:目前我國(guó)擔(dān)保機(jī)構(gòu)對(duì)于項(xiàng)目的審核與風(fēng)控普遍借鑒傳統(tǒng)商業(yè)銀行的信用評(píng)級(jí)模型,本文通過(guò)選取我國(guó)中農(nóng)工建四大行針對(duì)小企業(yè)客戶(hù)的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系進(jìn)行橫向比對(duì),發(fā)現(xiàn)當(dāng)下商業(yè)銀行對(duì)貸款企業(yè)的信用評(píng)估評(píng)級(jí)體系主要關(guān)注于貸款企業(yè)的第一還款來(lái)源(預(yù)期盈利能力),同時(shí)對(duì)第二還款來(lái)源(是否能夠提供足值抵押物)的依賴(lài)性很強(qiáng)。市場(chǎng)上的商業(yè)銀行針對(duì)中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)審核標(biāo)準(zhǔn)側(cè)重關(guān)注于企業(yè)預(yù)期的盈利能力、償債能力以及能否提供足值抵押物來(lái)抵御違約風(fēng)險(xiǎn),并把企業(yè)靜態(tài)的財(cái)務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為財(cái)務(wù)分析的依據(jù)來(lái)判斷是否對(duì)該企業(yè)提供貸款服務(wù)。然而現(xiàn)實(shí)中由于中小企業(yè)的貸款項(xiàng)目具有小散特點(diǎn),普遍存在著財(cái)務(wù)核算與統(tǒng)計(jì)不規(guī)范、不健全,同時(shí)由于中小企業(yè)貸款項(xiàng)目存在著“短、小、頻、急”的特征,其歷史經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)波動(dòng)較大,導(dǎo)致依賴(lài)歷史經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)靜態(tài)的財(cái)務(wù)分析往往失靈。此外,出于審慎考慮,商業(yè)銀行通常不接受中小企業(yè)其他提高抵押率的反擔(dān)保手段,這一特征也與中小企業(yè)普遍缺乏足值抵押物的客觀現(xiàn)實(shí)相沖突,導(dǎo)致中小企業(yè)為順利獲取貸款融資必須借助第三方擔(dān)保機(jī)構(gòu)介入為其擔(dān)保增信。
擔(dān)保機(jī)構(gòu)作為商業(yè)銀行轉(zhuǎn)嫁企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)而衍生的第三方融資中介機(jī)構(gòu),由于貸款抵押物不足是中小企業(yè)項(xiàng)目的客觀現(xiàn)實(shí),市場(chǎng)上擔(dān)保機(jī)構(gòu)沿用商業(yè)銀行尋求反擔(dān)保措施為主的風(fēng)控理論與擔(dān)保的功能相悖;此外商業(yè)銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)五級(jí)分類(lèi)管理中將貸款項(xiàng)目的逾期天數(shù)也列為重要參考指標(biāo),這與擔(dān)保理論中擔(dān)保機(jī)構(gòu)具有代償義務(wù)和擔(dān)保債權(quán)的或有債權(quán)性質(zhì)嚴(yán)重不匹配,故也不適用于擔(dān)保機(jī)構(gòu)。因此,擔(dān)保機(jī)構(gòu)一味沿用商業(yè)銀行的信用評(píng)級(jí)體系是當(dāng)下?lián)oL(fēng)控失靈的主要原因,擔(dān)保機(jī)構(gòu)的信用評(píng)級(jí)與風(fēng)險(xiǎn)控制理論急需引入新的技術(shù)手段去補(bǔ)充與完善。
隨著互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)借助外部專(zhuān)業(yè)技術(shù)來(lái)補(bǔ)充與完善自身經(jīng)營(yíng)管理模式的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。對(duì)于擔(dān)保機(jī)構(gòu)而言,擔(dān)保市場(chǎng)上存在著信息不對(duì)稱(chēng),處于不同發(fā)展階段的企業(yè)擔(dān)保機(jī)構(gòu)對(duì)于其信息的掌握程度相差較大,而中小企業(yè)由于經(jīng)營(yíng)時(shí)間短,其管理者缺乏足夠組織管理與財(cái)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn),信息不充分與不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題尤為嚴(yán)重。擔(dān)保機(jī)構(gòu)作為第三方中介機(jī)構(gòu)承擔(dān)了銀行轉(zhuǎn)嫁來(lái)的項(xiàng)目全部違約風(fēng)險(xiǎn),但收益來(lái)源僅為被保企業(yè)處繳納的少量保費(fèi),這造成了擔(dān)保機(jī)構(gòu)“高風(fēng)險(xiǎn)低收益”的經(jīng)營(yíng)困境。破解擔(dān)保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)困境只有解決中小企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,擔(dān)保機(jī)構(gòu)借助大數(shù)據(jù)的信息挖掘優(yōu)勢(shì),迅速有效地獲取與存儲(chǔ)客戶(hù)的有效信息,并在擔(dān)保期間內(nèi)能夠更加準(zhǔn)確的洞察擔(dān)保項(xiàng)目資金的使用途徑、收益以及各種風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及時(shí)作出各類(lèi)調(diào)整,有效消除中小企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,使得擔(dān)保機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)操作更加科學(xué)化與合理化。
大數(shù)據(jù)是指與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化、集中式的小數(shù)據(jù)集不同的多源異構(gòu)、分布式架構(gòu)為主的超大規(guī)模數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)分析通常具有以下五個(gè)特征(5V):數(shù)據(jù)量大(volume)、處理速度快(velocity)、數(shù)據(jù)類(lèi)型多(variety)、數(shù)據(jù)價(jià)值(value)、數(shù)據(jù)精度高(veracity)。和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比,大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)三大實(shí)質(zhì)性變革:首先是大數(shù)據(jù)技術(shù)讓人們脫離了對(duì)模型與算法的依賴(lài)。足夠多的歷史數(shù)據(jù)本身便可幫助人們?nèi)ソ咏虑榈恼嫦啵黄浯未髷?shù)據(jù)技術(shù)弱化了因果關(guān)系,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析可以挖掘出不同要素之間的相關(guān)關(guān)系,因此人們不需要知道這些要素之間相關(guān)關(guān)系背后的邏輯便可以知曉并充分利用這些因果,該項(xiàng)功能在當(dāng)今信息錯(cuò)綜復(fù)雜的現(xiàn)代社會(huì)下,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將大大提高決策效率;再者便是大數(shù)據(jù)技術(shù)可以處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),這將使計(jì)算機(jī)分析的數(shù)據(jù)范圍迅速擴(kuò)大,大大提高了數(shù)據(jù)的使用方式與效率。大數(shù)據(jù)按照信息處理環(huán)節(jié)可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)顯化以及行業(yè)應(yīng)用等六個(gè)環(huán)節(jié)。而在大數(shù)據(jù)分析的各個(gè)環(huán)節(jié)中,已經(jīng)有不同公司占位。擔(dān)保機(jī)構(gòu)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)可以選擇與各環(huán)節(jié)的公司外包,也可以招募專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員自建。
由于中小企業(yè)普遍存在著嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)特性,傳統(tǒng)擔(dān)保模式依靠經(jīng)驗(yàn)從業(yè)人員對(duì)中小企業(yè)擔(dān)保項(xiàng)目進(jìn)行的背景調(diào)查、審核評(píng)估以及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)過(guò)程往往成本較高且難以做到全面、客觀、科學(xué)。而擔(dān)保機(jī)構(gòu)通過(guò)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)、建立大數(shù)據(jù)擔(dān)保模式的方法能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)擔(dān)保模式的不足。①日趨完善的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)強(qiáng)大的信息搜集功能,通過(guò)傳感設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)及衛(wèi)星遙感、Web爬蟲(chóng)、網(wǎng)絡(luò)言論匯總、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)業(yè)務(wù)場(chǎng)景入口注冊(cè)登錄與交易記錄、社交網(wǎng)絡(luò)、外部數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)采購(gòu)等方式可以在擔(dān)保過(guò)程中對(duì)中小企業(yè)項(xiàng)目客戶(hù)信息的挖掘、存儲(chǔ)、共享、分析提供足夠的技術(shù)支持。大大減少了擔(dān)保機(jī)構(gòu)背景調(diào)查的搜集成本費(fèi)用并提高了調(diào)查效率。②擔(dān)保機(jī)構(gòu)運(yùn)用傳統(tǒng)擔(dān)保模式中與商業(yè)銀行、政府機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系,將貸款客戶(hù)的征信信息數(shù)據(jù)化存儲(chǔ)起來(lái)并共享與擔(dān)保合作模式中的其它機(jī)構(gòu),通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)中將客戶(hù)的社交活動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)言論、資金交易信息一并納入進(jìn)征信系統(tǒng)的考核數(shù)據(jù)中。可以使得金融機(jī)構(gòu)(不論商業(yè)銀行還是擔(dān)保機(jī)構(gòu)) 可以通過(guò)多個(gè)維度了解客戶(hù)的真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況與道德水平,精準(zhǔn)定位客戶(hù)的真實(shí)需求,降低擔(dān)保業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),極大地減少了由信息不對(duì)稱(chēng)產(chǎn)生的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。③運(yùn)用云計(jì)算建立新的大數(shù)據(jù)信用評(píng)級(jí)與風(fēng)險(xiǎn)控制模型。由于成本與技術(shù)的限制,傳統(tǒng)擔(dān)保模式?jīng)Q策與風(fēng)控過(guò)程主要依賴(lài)擔(dān)保人員的主觀經(jīng)驗(yàn)判斷,量化風(fēng)險(xiǎn)的手段不夠先進(jìn),人為決策風(fēng)險(xiǎn)較大。而大數(shù)據(jù)擔(dān)保的擔(dān)保決策采用云計(jì)算技術(shù),從數(shù)據(jù)分析到擔(dān)保審批決策全部由算法完成,避免了人為主觀情緒的干擾,確保了審核評(píng)估的客觀性。同時(shí)通過(guò)客戶(hù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的更新情況可以對(duì)被保企業(yè)進(jìn)行全面持續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè),一旦發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有異常波動(dòng)立刻提示風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,并通知擔(dān)保機(jī)構(gòu)相關(guān)部門(mén)針對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行及時(shí)的補(bǔ)救與化解,盡可能降低擔(dān)保機(jī)構(gòu)的損失。大數(shù)據(jù)風(fēng)控為項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)管理與控制提供了全方位多角度的量化評(píng)估,全面提高了擔(dān)保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制能力,提高了擔(dān)保機(jī)構(gòu)在保后管理階段的科學(xué)性與可靠性。
傳統(tǒng)擔(dān)保模式在保前調(diào)查、保中審核、保后管理階段均依靠從業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰Γ淙毕菰谟趽?dān)保所有的操作流程均是人為判斷,導(dǎo)致項(xiàng)目審核階段存在主觀性較大且易出現(xiàn)判斷失誤與徇私舞弊的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)擔(dān)保通過(guò)對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)、分析與顯化,分析思路從以往基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向偏重非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),從使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并重,從依賴(lài)算法和模型轉(zhuǎn)向用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà),從因果關(guān)系分析轉(zhuǎn)向相關(guān)性揭示,打造以“大數(shù)據(jù)平臺(tái)+云服務(wù)+移動(dòng)端”的方式,實(shí)現(xiàn)擔(dān)保項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警、控制和管理一體化,打造服務(wù)于“輕架構(gòu)、垂直化、短鏈化”中小企業(yè)融資大數(shù)據(jù)擔(dān)保模式。大數(shù)據(jù)平臺(tái)利用信息化優(yōu)勢(shì)與技術(shù)分析,足夠支撐省級(jí)區(qū)域內(nèi)的擔(dān)保平臺(tái)公司及辦事處業(yè)務(wù),優(yōu)化資源配置,提高擔(dān)保項(xiàng)目初期審核與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率與功能。
目前的關(guān)于智能審貸的研究多數(shù)停留在理論研究階段,本文結(jié)合實(shí)際案例,為擔(dān)保機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建規(guī)劃提供一套合理可行的建設(shè)方案:①擔(dān)保機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)于擔(dān)保合作模式和業(yè)務(wù)產(chǎn)品的創(chuàng)新,降低擔(dān)保機(jī)構(gòu)對(duì)合作銀行、地方政府的依賴(lài),自主研發(fā)互聯(lián)網(wǎng)擔(dān)保產(chǎn)品和融資擔(dān)保平臺(tái)。②擔(dān)保大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)于中小企業(yè)綜合服務(wù)體系建設(shè),構(gòu)建中小企業(yè)融資擔(dān)保大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)平臺(tái),采取會(huì)員制形式,牽頭建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,為中小企業(yè)提供增值服務(wù)。③擔(dān)保大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)于新型風(fēng)控體系建設(shè),深化機(jī)制創(chuàng)新,由以關(guān)注反擔(dān)保措施的傳統(tǒng)風(fēng)控理念轉(zhuǎn)向以對(duì)企業(yè)商業(yè)模式邏輯深入研究,以判斷企業(yè)預(yù)期還款能力為主的風(fēng)控理念。擔(dān)保機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)規(guī)劃具體如圖所示(圖1)。

圖1 擔(dān)保機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃與建設(shè)
利用大數(shù)據(jù)技術(shù),構(gòu)建包含面向中小企業(yè)的擔(dān)保用戶(hù)終端與云服務(wù)平臺(tái)、應(yīng)用支撐平臺(tái)與交換整合平臺(tái)以及統(tǒng)一基礎(chǔ)資源平臺(tái)在內(nèi)的一整套擔(dān)保大數(shù)據(jù)體系,這包括需要IT 資源的擴(kuò)容(擔(dān)保云):CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等;基礎(chǔ)工具方面的購(gòu)置(操作系統(tǒng)、應(yīng)用中間件、消息中間件、工作流、BI 報(bào)表、GIS、云視頻、智能識(shí)別):內(nèi)部操作系統(tǒng)、報(bào)表系統(tǒng)、云視頻系統(tǒng)、智能識(shí)別系統(tǒng)等系統(tǒng)的建設(shè);數(shù)據(jù)采集平臺(tái)建設(shè)(含數(shù)據(jù)加載平臺(tái)購(gòu)置和按需開(kāi)發(fā)部分?jǐn)?shù)據(jù)接口):ETL 和事務(wù)性數(shù)據(jù)抽取工具和數(shù)據(jù)采集接口開(kāi)發(fā)(與政府機(jī)關(guān)、商業(yè)銀行進(jìn)行深入合作);數(shù)據(jù)融合平臺(tái)建設(shè)(數(shù)據(jù)存儲(chǔ)):關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、分析型數(shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop 系統(tǒng)、融合工具等;數(shù)據(jù)治理平臺(tái)建設(shè)與集成運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)。
為適應(yīng)我國(guó)現(xiàn)行土地產(chǎn)權(quán)特征,由擔(dān)保機(jī)構(gòu)牽頭,逐步形成擔(dān)保機(jī)構(gòu)與地方龍頭企業(yè)及產(chǎn)業(yè)一條鏈下的其它供應(yīng)企業(yè)互保的產(chǎn)業(yè)鏈擔(dān)保合作模式,以中小企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈擔(dān)保模式為牽引,選擇細(xì)分行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)合作建設(shè)大數(shù)據(jù)以完善產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)采集也是一條可供選擇的途徑。中小企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈擔(dān)保貸款是指以產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)為龍頭,上下游企業(yè)或農(nóng)戶(hù)為目標(biāo),由擔(dān)保公司提供擔(dān)保,龍頭企業(yè)提供反擔(dān)保或龍頭企業(yè)上下游企業(yè)互為保證,圍繞產(chǎn)業(yè)鏈開(kāi)展的一種擔(dān)保貸款模式。產(chǎn)業(yè)鏈擔(dān)保模式的優(yōu)點(diǎn)在于能夠加強(qiáng)核心龍頭企業(yè)與配套企業(yè)的聯(lián)系,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)共同成長(zhǎng)的同時(shí)方便對(duì)數(shù)量繁多的中小企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作。同時(shí),擔(dān)保機(jī)構(gòu)也能通過(guò)穩(wěn)定產(chǎn)業(yè)鏈的方式有效地規(guī)避擔(dān)保項(xiàng)目的違約代償風(fēng)險(xiǎn)。
中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)采集范圍為多源異構(gòu),存量數(shù)據(jù)激活與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的快速采集利用。而數(shù)據(jù)的主要采集手段包括傳感設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)及衛(wèi)星遙感、RFID 射頻技、Web 等社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)、聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)業(yè)務(wù)場(chǎng)景入口注冊(cè)登錄與交易記錄、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)終端等外部數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)接入,采購(gòu)等;而擔(dān)保機(jī)構(gòu)所需的企業(yè)數(shù)據(jù)采集主要涉及其所在行業(yè)的數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識(shí)別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等;此外,中小企業(yè)擔(dān)保機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集還應(yīng)向當(dāng)?shù)仄髽I(yè)派駐客戶(hù)經(jīng)理發(fā)揮實(shí)地項(xiàng)目普查與背景調(diào)查與保后巡檢作用,同時(shí)完善縣鄉(xiāng)地區(qū)的數(shù)據(jù)采集體系建設(shè),借助基層推廣數(shù)據(jù)采集隊(duì)伍力量。利用智能終端與派駐客戶(hù)基層員工實(shí)地考察相結(jié)合的方式,將采集的各種項(xiàng)目信息實(shí)時(shí)上傳客戶(hù)端。(圖2)
在數(shù)據(jù)搜集工作完成后,接下來(lái)的步驟便是數(shù)據(jù)的清洗與處理、存取、建模、分析與應(yīng)用過(guò)程對(duì)于搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)、核查無(wú)誤后進(jìn)行圖像與自然語(yǔ)義處理和整合,然后通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析流程全自動(dòng)化(圖3)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘與統(tǒng)計(jì)分析精確預(yù)測(cè)企業(yè)的預(yù)期還款能力、還款意愿,從多個(gè)維度評(píng)價(jià)擔(dān)保主體的信用狀況,并相應(yīng)產(chǎn)生基于大數(shù)據(jù)分析后的信用評(píng)級(jí)報(bào)告、征信評(píng)分、欺詐檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制方案等一系列評(píng)估報(bào)告,從而準(zhǔn)確計(jì)量處客戶(hù)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口,提高擔(dān)保機(jī)構(gòu)征信與風(fēng)控水平。

圖2 擔(dān)保機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)源

圖3 擔(dān)保大數(shù)據(jù)模式的分析流程圖
大數(shù)據(jù)的發(fā)展演進(jìn)趨勢(shì)使得人們對(duì)于數(shù)據(jù)的使用理念從對(duì)數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系得出的邏輯判斷轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)系統(tǒng)生存關(guān)系的思考,并讓人們從通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)與解決問(wèn)題發(fā)展到了能夠通過(guò)大量的數(shù)據(jù)弱化因果關(guān)系、重構(gòu)自身決策的思維方式。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)尚未發(fā)展成熟,擔(dān)保機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)在建設(shè)過(guò)程中會(huì)面臨著諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn),未來(lái)需要解決與注意的地方頗多:①在中小企業(yè)的數(shù)據(jù)收集過(guò)程中,需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)包括物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)去偽存真,盡可能收集異源甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)以避免數(shù)據(jù)過(guò)于單一,并把這些信息數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)照,從多角度驗(yàn)證數(shù)據(jù)的全面性和真實(shí)性。②關(guān)于中小企業(yè)各方面的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中要達(dá)到低成本、低能耗與高可靠性,建立數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)企業(yè)的數(shù)據(jù)過(guò)程中通常需要用到冗余配置、分布化和云計(jì)算技術(shù),并按照一定規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),要重視過(guò)濾和去重以減少數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存成本,同時(shí)加入便于日后檢索的標(biāo)簽,提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與使用效率。③對(duì)各行業(yè)中小企業(yè)數(shù)據(jù)的分類(lèi)與處理方面,由于有些行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)涉及上百上千甚至更多的參數(shù),其復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身,更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實(shí)體和多空間之間的交互動(dòng)態(tài)性,難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量,處理的復(fù)雜度很大,需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理,利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語(yǔ)義分析,從大量動(dòng)態(tài)且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息中導(dǎo)出可理解的內(nèi)容,以便于后續(xù)的評(píng)估分析。④盡量確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化呈現(xiàn),通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘、存儲(chǔ)、處理后,需要合理地建模使得結(jié)果更直觀以便于洞察。盡管計(jì)算機(jī)智能化有了很大進(jìn)步,但還只能針對(duì)小規(guī)模、有結(jié)構(gòu)或類(lèi)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘,故而現(xiàn)有針對(duì)中小企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘算法與模型在不同行業(yè)中難以通用,需要根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況做出相應(yīng)的調(diào)整。
我國(guó)擔(dān)保行業(yè)理論尚未發(fā)展成熟,主要表現(xiàn)在傳統(tǒng)擔(dān)保模式下針對(duì)中小企業(yè)的擔(dān)保征信與風(fēng)控的失靈。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的趨勢(shì)下,合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù),構(gòu)造多方合作下的大數(shù)據(jù)征信平臺(tái)是隨著時(shí)代發(fā)展的必然產(chǎn)物。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)盡可能的發(fā)揮擔(dān)保機(jī)構(gòu)自身的優(yōu)勢(shì),加強(qiáng)擔(dān)保機(jī)構(gòu)與政府方、商業(yè)銀行方的合作交流,建立共享的智能企業(yè)征信系統(tǒng),有效解決中小企業(yè)之間的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,幫助擔(dān)保機(jī)構(gòu)了解中小企業(yè)的真實(shí)狀況并針對(duì)不同企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況制定相應(yīng)的擔(dān)保方案,以達(dá)到徹底解決中小企業(yè)的融資需求。同時(shí)本文結(jié)合金電聯(lián)行具體案例進(jìn)行參照分析,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)完善擔(dān)保機(jī)構(gòu)的信用評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)管理流程,消除擔(dān)保過(guò)程中出現(xiàn)的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,提高擔(dān)保效率與項(xiàng)目履約率,通過(guò)對(duì)擔(dān)保理論的不斷改革來(lái)完善融資擔(dān)保合作模式,為我國(guó)擔(dān)保行業(yè)的未來(lái)發(fā)展提供了有效的參考與借鑒。