金融科技助力防控信貸風險研究

白 云

摘?要：數字經濟時代，新金融連通G端B端C端，信息資源更加豐富、迭代更新更加迅猛，金融產品、金融服務融入各類生活場景，給商業銀行帶來了前所未有的新機遇;同時，由于風險社會化更為顯著，風險主體、風險類型更為復雜，風險傳播速度更快、范圍更廣，風險防范難度更高，為商業銀行帶來了新的挑戰。文章從金融科技角度切入，探究新技術應用的可能性，助力商業銀行打破傳統風控在技術和性能方面的瓶頸，為實現信貸風險防控數字化和智能化提供可行性建議。

關鍵詞：金融科技;信貸風險;風險防控

中圖分類號：F832.46文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2022）15-0051-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.15.051

1?信貸風險防控現狀及存在的困難

1.1?信貸風險防控現狀

信貸風險防控貫穿于商業銀行整個信貸業務流程中，信貸業務環節包括貸款受理、貸前調查、貸款審批、貸款發放、貸后管理及貸款結清，[1]風險控制點主要包括貸前、貸中、貸后三部分。其中：貸前主要涉及客戶信用評級、風險評估、押品、擔保評估、集團識別、授信審查等環節;貸中主要涉及授信條件落實和貸款合規發放;貸后主要涉及資金流向監測、貸后風險預警、押品盤存等環節。具體信貸風險防控流程如圖1所示。

圖1?商業銀行信貸風險防控流程

1.2?信貸風險防控中存在的困難

（1）信息來源渠道分散，信息獲取與核實難。一方面，政府部門數據信息開放有限，各商業銀行之間共性數據未實現信息共享，部分風險防控追蹤信息只能由客戶提供，準確性、合規性無法核實。隨著互聯網科技的快速發展，越發嚴重的信息不對稱發生在銀行與客戶之間，加速了信息“孤島現象”的發生;另一方面，基于某個時點的靜態財務、經營等數據，無法反映企業的真實經營情況，市場的高頻性交易、便捷性信息傳輸使得借款人信息瞬息萬變，而現有數據的供應廠商魚龍混雜，數據滯后性較大，數據資源采購成本較高，在一定程度上影響了信貸風險防控成效。

（2）主觀性強，缺乏有效的風險計量模型。由于個體綜合素質的差異性和局限性，審批崗位人員無法熟練掌握市場所有行業背景、法律法規、企業輿情、集團關系、監管懲處等各領域知識，信貸審批以經驗作為決策的主要依據，過度依賴審批個人經驗、風險偏好，無法給出標準統一、客觀公正的結論。雖然有部分商業銀行建立了數據模型，但主要以特定字段、時間、地點等作為篩選指標，依然停留在對數據的基本分析層面，未深入發掘擔保圈、集團關系、供應鏈等數據價值，提供的預警數據數量大，預警行為簡單、模糊，對大數據分析的成效不足。

（3）貸后風險難追蹤，預警機制不完善。面對客戶基數較大、抵質押物多樣、信貸產品種類繁多、追蹤時間較長等貸后風險防控特點，銀行客戶經理在實際信貸風險防控工作中存在較大的難度，容易出現貸后風險排查流于形式和道德風險。商業銀行貸后風險預警機制一般僅包含資金流向監測、抵質押物人工價值評估，暫未實現從周期管理、關系圖譜、抵質押物追蹤等多維度進行建模，缺少全面有效的預警模型，風險防控傾向于浮冰式和被動式，沒有穿透力，面對借款人突如其來的重大變故，滯后性嚴重，等發現或采取防控措施時借款人已經為時已晚。

2?信貸風險防控引入金融科技的可行性

2.1?疏通信貸風險防控堵點

信貸風險產生的根源是銀行與借款人之間的“信息孤島”現象，金融科技核心技術的引入，能夠優化信貸風險防控全流程節點，有效解決銀行面臨的信息不充分、不真實、更新不及時等核心堵點問題。其中，物聯網設備能夠有效收集、監控庫存、資產、物流、商流等真實數據，打通數據孤島，獲取一手資料;區塊鏈能夠實現交易流、資金流的溯源和不被篡改，保障了交易的真實性;大數據、人工智能能夠實現對銀行內外海量數據的匯集、整合、分析、判斷及深度學習，對借款人進行更精準的行為分析和客戶畫像，在強化信貸風險防控的同時，助力為客戶提供更專屬化的金融服務，挖掘客戶價值，提高同業差異化競爭優勢。

2.2?疏解信貸風險防控體系痛點

在傳統的信貸風險防控體系中，定性風險管理占主導地位，以客戶信用評級為核心，以授信審批人主觀經驗判斷為標尺，具有的缺點也顯而易見，包括數據獲取維度不夠廣、定量分析能力不足、用戶特征難以精確化分析等。應對當前數字化轉型現狀，亟待升級信貸風險防控體系，金融科技應用恰好為相關痛點找到了很好的疏解辦法。一是利用大數據技術整合銀行內部和外部多維度、多角度數據，能夠全面評估銀行客戶，提升評估精準度，降低傳統模式下隱性風險。二是大數據與人工智能技術憑借強大的計算能力和先進的模型算法，能夠優化傳統靜態分析和預測判斷的方式，打造動態、實時響應模型，提高信貸風險防控效率。[2]

3?金融科技助力防控信貸風險策略

3.1?搭建信貸風險防控數據中臺，夯實基礎

數據的獲取和整合是金融科技助力信貸風險防控的基礎，數據的廣度和深度研究決定了風控分析的有效性和準確度。因此，需要充分利用金融科技技術手段搭建數據中臺，多維度、多渠道采集信息，構建強大的數據挖掘、數據加工、數據分析模型，通過數據共享和復用來提升數據的價值轉化。

3.1.1?數據采集和整合

（1）整合內部數據。在我國，銀行業因為金融特性擁有不計其數的客戶信息，包括不限于客戶的開戶信息、流水信息、投融資信息等，具有很高待挖掘的附加價值。但因為銀行傳統自上而下的分支機構管理模式，使得數據在多個系統中分散、重復存在，缺乏統一標準，規范性較差，數據質量參差不齊、使用率較低等共性問題亟待解決。為進一步提升信貸風險防控系統的智能化，應該整合銀行內部所有數據，夯實數據基礎，加強數據治理，提升數據使用率和價值轉化。

（2）引入外部數據。當前，僅僅依賴某一個銀行體系內的數據去分析研判，無法防控當前移動互聯時代的信貸風險，因此要進一步強化數據共享理念，通過與B、G端合作，不斷擴充外部數據來源，疏通數據傳輸通道，達到內外部數據有效補充的目的。外部數據的范疇廣泛，包括不限于監管信息、風險名單信息、融資信息、逾期信息等，可以采用合作、協同研發、共享、購買等多種方式引入。同時，結合內部數據管理方式，統一數據梳理標準，有效整合多維度數據，納入共享統籌范圍，提高數據價值轉化。

3.1.2?數據分析和反饋

信貸風險防控數據中臺需要設定數據規則，統一對海量結構性、非結構性數據和信息進行整合、分析、應用，打通數據“采集-存儲-過濾-分析-使用-反饋”全流程，實現閉環管理。同時，利用人工智能技術進行深度學習和持續加工，按類別、場景進行識別，反饋使用成效，評估數據質量，真正打破傳統數據計算的性能瓶頸，緩解原有的時效性差及指標復雜度等多個問題，滿足數據中臺性能高、可靠性強、計算能力復雜等要求。

3.2?構建客戶全方位信息視圖，優化信貸結構

依托信貸風險防控數據中臺收集、整理的數據，能夠全面掌握客戶各角度的綜合信息，通過數據建模，人工智能學習，對客戶全方位信息進行圖譜化展示，進一步紓解“信息孤島”所帶來的信息不對稱問題，提高風險防控的主動性和智能性。而信貸結構的優化需要創新更多的金融產品，豐富信貸產品種類。借力大數據、人工智能等新技術應用，能夠在客戶識別、客戶標簽、客戶圖譜的基礎上，為不同類型的客戶打造定制化的信貸產品，滿足市場發展需求，提高有效客戶率，同時降低信貸產品研發成本，提高信貸產品的實際應用效率，達到提升信貸風險防控能力的目的。同時，依托于區塊鏈技術中的共享機制，獲取借款人信息的渠道實現擴充，所有區塊鏈條中的參與者共有平臺權利和義務，既要分享也可獲得。區塊鏈內的數據具有高度透明、可追溯和不可篡改的特性，一方面確保了獲取信息的真實性與可追查性，另一方面也易于發現那些非顯性高風險客戶，所有潛在風險點都無所遁形，有助于建立全面的、精準的客戶信息視圖。

3.3?打造智能信貸風險防控體系，迭代升級

（1）提高貸前智能化評價水平。利用數據中臺所采集的多維度信息優化評級評分模型，利用客戶全方位信息視圖為借款人提供精準的風險畫像和關系圖譜，對信用風險、擔保風險等狀況作出更全面、更綜合的判斷，進而為最終客戶評級、客戶準入、提交授信申請等提供參考;同時依托大數據技術在授信受理前對客戶進行黑名單篩查和反洗錢篩查，進行欺詐實時監控，有效防范欺詐風險;進行水電費繳納、納稅及同業授信融資情況分析，提高貸前信貸風險防范水平。

圖4?客戶全方位信息視

（2）提高貸中智能化決策水平。依托于數據中臺，制定模型規則，將信貸流程各環節重點關注的信息自動推送到決策頁面，包括客戶自身信息及關聯擔保、集團內外部信息等，有力支持授信審批環節的決策;引入人臉識別等生物識別技術，健全全行統一用戶管理體系，需要借款人本身驗證的環節不再僅僅是到網點辦理，提高用戶體驗;通過身份認證，能夠有效規避別人代為操作，他人違法路徑掌握密碼等違法事件及潛在隱患的發生，切實防范操作風險。

（3）提高貸后智能監測水平。以金融科技為支撐，集成信貸業務風險監測、流程展示、數據分析、監督管理等功能，以集約化管控為手段，促進智能風控工具融入業務、融入管理、融入流程，構建“到機構、到行業、到客戶、到業務、到流程、到員工”的點對點式智能信貸風險防控體系，全面掌握借款人信貸全生命周期中經營數據、財務數據、擔保信息、違約信息、涉案信息、交易信息等內容，捕捉和發現借款人數據信息背后的風險，提升應急處置能力。

3.4?建設科技+人才隊伍，提高安全防范意識

智能信貸風險防控系統的研發需要成立專業團隊，組成人員要綜合掌握金融科技和風險防控相關知識，商業銀行可以考慮從不同部門選取業務骨干，成立“任務型團隊”，共同推進系統需求分析、技術分析、模型搭建、業務驗證等工作，充分發揮各自特長和優勢，形成科技與業務深入融合的合力，防范和化解金融風險。

復盤這些年金融科技的發展，大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新技術的蓬勃發展讓金融更加復雜，但金融的本質沒有變，借助金融科技的進步，能夠更有針對性、更及時、更有效率地防范、監測、識別、分析和處置風險，從而建立內涵豐富的金融新生態。

參考文獻：

[1]?付宏珉.商業銀行利用金融科技完善信貸風險管理的對策研究[D].天津：天津財經大學，2019（12）.

[2]?劉剛.大數據時代智能風控體系建設實踐[J].中國金融電腦，2018（8）：15-18.

[作者簡介]白云（1988—），女，山東聊城人，工商管理碩士，中級經濟師，研究方向：金融科技如何助力商業銀行風險防控、普惠業務發展等。