數智賦能，銀行流水分析在貸款調查中的應用探索

【摘" 要】在數字化時代，大數據已經成為一種重要的戰略資源，對各行各業產生了深遠的影響。隨著市場競爭的加劇和客戶需求的多元化，銀行流水分析也面臨著更高的要求和更大的挑戰。運用大數據分析與智能分析工具對銀行交易流水進行全面深度分析，成為銀行實現數字化轉型和提升競爭力的關鍵手段之一。論文結合流水分析的數字化轉型、操作流程、功能模塊、關鍵技術、注意要點及其他探索運用等內容探索銀行貸款調查中的流水分析應用。

【關鍵詞】流水分析；數智化；風險防范

【中圖分類號】F832.2；TP391" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）05-0138-03

1 引言

銀行流水是反映客戶財務狀況和經營活動的關鍵數據，在銀行貸前調查方面發揮著重要作用。通過運用專家經驗、機器學習方法和OCR識別技術進行銀行流水分析，一方面可以準確地評估客戶的收入規模、信用狀況和風險水平，提高貸款審批的效率和準確性；另一方面可以分析客戶的行為習慣及潛在關聯人，為銀行提供有價值的營銷線索，通過交叉營銷提升客戶滿意度和忠誠度。

2 銀行流水分析的數字化轉型

2.1 轉型的更迭過程

國內銀行流水分析從傳統的手工處理和經驗判斷，正逐步轉向自動化、智能化的數字化過程。第一，手工處理階段（20世紀80年代之前）。此時，我國的金融系統仍處在初級階段，銀行業務相對簡單，數據處理能力和技術手段有限。銀行流水的記錄和分析主要依靠紙質對賬單和基本的會計核算方法，工作人員需要手動記錄和核對賬目，進行財務分析和報告編制。第二，自動化處理階段（20世紀90年代）。國內銀行業開始采用計算機和軟件技術來自動化處理銀行流水，自動記錄交易、分類賬目、生成報表，并進行初步的數據分析。第三，數智化階段（21世紀至今）。隨著互聯網和移動通信技術的普及，銀行流水的自動化處理進入了一個新的階段，在線銀行和移動支付的興起使得銀行流水數據量激增，同時也帶來了新的分析挑戰。為了應對這些挑戰，我國的金融機構開始采用更先進的數據分析工具和算法，如數據挖掘和機器學習，進一步提高了銀行流水分析的效率和深度。

2.2 轉型的驅動因素

銀行流水分析的數字化轉型主要受技術進步、市場需求和監管要求3方面因素的影響。第一，技術進步方面。隨著大數據、云計算、人工智能等技術的發展，銀行有了更多的工具和方法來處理和分析大量的流水數據，技術水平的提高為銀行流水分析的數字化轉型提供了可能性。第二，市場需求方面。隨著金融機構服務范圍和服務深度的不斷拓展，客戶對于金融服務的期望也在不斷提升，他們希望獲得更快速、更便捷的服務。金融機構通過分析客戶的銀行交易流水數據，一方面可以識別客戶交易行為、習慣及特征，針對不同客戶采用不同的營銷方式從而保持客戶黏性、增強自身競爭力；另一方面可以分析客戶的潛在風險從而提高自身風險防范水平。第三，監管要求方面。近年來，監管機構對銀行的合規要求越來越高，銀行作為金融系統的核心組成部分，如何準確地識別和評估風險、有效應對各種潛在風險、防止風險的擴散和傳播、保持其穩健運營對整個經濟體系的穩定至關重要。

3 銀行流水分析的操作流程

為全面反映貸款申請人的金融交易行為，貸款調查除分析客戶在本銀行開立的銀行賬戶的交易流水外，還應分析客戶經常使用的其他銀行賬戶的交易流水。信貸客戶經理作為貸前調查的主要責任人，承擔收集客戶在本銀行及其他金融機構銀行流水的責任。

為保障客戶隱私信息安全，銀行流水解析過程均在銀行內網PC端進行，分析操作流程包括：第一，信貸客戶經理經客戶授權或允許后，負責直接從客戶處收集一手銀行交易流水并確保流水文件的真實性；第二，收集到的交易流水文件經由銀行中轉機電腦查驗后上傳至銀行內網PC端；第三，信貸客戶經理登錄流水分析系統，按照系統操作流程進行流水文件解析；第四，流水解析完成后，客戶經理在線查看流水解析結果，系統支持下載流水解析報告。具體流程如圖1所示。

4 銀行流水分析的功能模塊

銀行流水分析主要包括以下6個模塊：可信度分析、流水評估、賬戶分析、交易對手分析、異常交易分析、風險評分與預警。

4.1 可信度分析

賬戶流水可信度檢測是數智化銀行流水分析的首要步驟。這一功能旨在驗證所提供的銀行流水數據的真實性和完整性，確保后續分析基于可靠的數據基礎。

第一，數據完整性校驗：系統通過比對流水數據中的關鍵字段（如交易日期、賬戶余額等）是否完整，以及是否存在異常缺失或重復記錄，來初步判斷數據的完整性。系統根據交易時間、交易金額及收入/支出方向計算對應的交易余額，與流水文件的交易余額進行比對，判斷數據的連續性。

第二，交易一致性驗證：對于多個銀行賬戶的交易流水中的每筆交易，系統會檢查其與其他相關交易（如轉賬的對手方交易）的一致性，以確保數據的邏輯合理性。

第三，賬戶信息核實：通過與銀行官方渠道或第三方數據提供商進行比對，驗證賬戶信息的真實性，包括賬戶名稱、開戶行等。

4.2 流水評估

流水評估是銀行流水分析的核心功能之一，有效的流水評估有助于銀行評估客戶的經營規模和盈利能力。

第一，交易篩選與分類：系統根據預設的規則及機器學習模型，將流水中的交易記錄按照交易對手及交易備注信息進行分類并標注。表1以經營性流水的定量標簽分類為例，展示相關標簽類別。

第二，營業額匯總與計算：根據交易流水標簽對相關的交易額進行加總，按照月度為時間周期計算營業額數值，并生成月度及年度營業額報表和組合圖表。

第三，淡旺季分析與提示：系統基于營業額數據判斷流水穩定性，并標注收入淡、旺季月份時間，進而提示貸款還款月份設定為收入旺季月份。

4.3 賬戶分析

通過賬戶分析功能有助于銀行了解客戶的資金流動情況，發現潛在的資金風險。

第一，賬戶關聯識別：根據交易時間、交易對手名稱、交易對手賬號、交易金額等流水信息分析客戶在多個賬戶間的交易記錄，識別出相互關聯的賬戶，揭示客戶的資金流動軌跡特征。

第二，異常資金流動檢測：通過設定閾值或利用機器學習模型，檢測賬戶間異常的大額交易或頻繁的資金流動，提示銀行關注可能存在的理財行為以及洗錢、套利等風險行為。

4.4 交易對手分析

交易對手分析是銀行識別客戶業務伙伴和潛在風險的重要手段。

第一，交易對手識別與展示：根據流水交易對手的名稱、交易金額，對其進行標簽識別和分類，系統按照流水收入及流水支出總金額由高到低展示前十大交易對手，展示形式包括交易明細及交易金額趨勢。

第二，交易對手潛在營銷：根據前十大交易對手，對個人及企業客戶分別進行展示，展示信息包括通過流水明細提取的姓名、賬戶，以此針對性開展營銷活動。

4.5 異常交易分析

異常交易分析用于識別銀行交易流水中潛在的欺詐或風險行為。

第一，交易模式識別：通過機器學習算法，識別出流水中的異常交易模式，如突然增加的大額交易、同一天內整數大額交易及同一天內非整數大額交易等。

第二，異常交易提示：通過分析流水交易金額、交易對手及交易備注等對異常交易進行風險提示。根據交易金額，提取1 314元、520元的收入支出金額，提示家庭穩定性風險；根據交易對手及交易備注，提示醫療、博彩、理財、房產等相關交易行為。

4.6 風險評分與預警

結合上述可信度分析、流水評估、賬戶分析、交易對手分析及異常交易分析為客戶計算風險評分，采用層次分析法及專家經驗法確定模型評分規則并設置預警機制，當風險評分超過閾值時，及時提醒銀行關注并采取相應的風險控制措施。

5 銀行流水分析的關鍵技術

5.1 數據標準化收集與預處理

第一，需要收集客戶經理從客戶處獲取的銀行流水數據，流水格式支持xls、xlsx、pdfj及csv格式。第二，對不同的銀行、不同的賬戶類型的流水格式模板進行收集與預設，客戶經理收集并上傳格式合規的銀行流水文件后，系統進行統一的數據清洗和格式化處理。對于流水中的敏感數據，系統需要進行脫敏處理，確保在前端展示頁面保護客戶的隱私安全。

5.2 數據標簽生產與存儲

第一，通過機器學習算法，基于交易金額、時間戳、頻率分布、對手方特征等多元信息，對交易流水數據進行深入挖掘，構建出精細化的數據模型，自動為每筆交易分配最匹配的數據標簽。第二，建立高性能的數據管理系統，確保標簽信息存儲的完整性和實時性。同時，采用數據加密和訪問控制等安全措施，保障標簽信息的安全性和隱私性。第三，通過采用分布式存儲和冗余備份技術，標簽數據與對應的交易流水數據實現高效關聯，形成結構化、可快速檢索的數據集。

6 銀行流水分析的注意要點

6.1 確保流水文件的真實性

流水文件由銀行信貸客戶經理人工進行收集，存在信貸客戶經理或信貸客戶偽造或篡改的可能性，金融機構應注意核實流水文件的真實性，盡可能采取銀行官方渠道或正規途徑進行流水文件收集。目前，部分銀行采用企業郵箱API接入各家金融機構手機銀行的方式，進行流水文件收集與歸集，避免人工參與情況，杜絕了流水文件造假的可能性。

6.2 避免“唯數據論”

大數據不等于全數據，金融機構在對銀行流水進行大數據分析時需警惕大數據能夠解決一切的觀點，避免誤入“唯數據論”陷阱，忽視對數據產生背后的因果關系進行分析，最終導致大數據分析反而成了擺設。現階段對于銀行流水的大數據分析，應將“人防”與“智控”相結合，在大數據分析提示與分析結論的基礎上，結合信貸專家的人工分析，生成最終貸款審批結論。

6.3 重視數據安全與隱私保護

銀行機構在采集和存儲客戶數據時，關于如何保護客戶數據安全及隱私的問題對現行法律提出了要求，客戶數據的安全直接關系到銀行的信譽和客戶的信任。銀行機構應該對數據資源的采集、處理、存儲、加工和應用等環節的安全保護制定數據安全等級制度及訪問權限體系，對于高敏感度的數據，如客戶的銀行賬號、身份證號和聯系方式等，應實施更為嚴格的保護措施，防止數據信息被泄露。制定數據泄露應急預案，一旦發生數據泄露事件，金融機構能夠迅速采取措施，減少損失，并及時通知受影響的客戶和監管機構。

6.4 不斷進行數據迭代

金融機構數量的不斷增多，交易流水格式及標準的多樣化，對流水分析系統的持續穩定運行帶來了新的挑戰。金融機構需要投入資源和技術來跟蹤和適應各種新的流水格式，定期更新數據庫，確保流水數據能夠得到正確的識別、分類和分析，從而為風險評估和決策提供可靠的基礎。同時，隨著行業發展進入新階段及數據存儲信息的不斷擴容更新，流水分析評分模型必須定期校驗與不斷升級，確保通過流水準確反映企業真實狀況，只有這樣才能有效防范風險的發生。

7 銀行流水分析的其他探索運用

7.1 在貸后監控環節中的探索運用

銀行流水分析能夠幫助金融機構評估和管理貸款風險，確保貸款資金的合理使用，并及時發現可能的違約行為。銀行可以通過分析借款人的銀行流水來評估其在貸款發放后的還款能力變化情況。通過對比貸款發放前與貸款發放后的交易流水，分析借款人的收入穩定性、消費模式和財務狀況等方面的變化，預測借款人未來按期償還貸款的可能性。這種持續性的還款能力評估比單一的貸前評估更為準確，其考慮了時間序列上的變化，為金融機構動態更新客戶信用評分和風險評級提供了數據。

7.2 在客戶分層營銷中的探索運用

銀行流水數據記錄著客戶的財務行為和偏好，根據分析結果對客戶劃分不同等級，銀行可以制定個性化的營銷策略。第一，分析收入和支出模式。通過評估客戶的交易頻率、交易金額和交易類型，銀行可以識別出高收入和高消費的客戶，以及那些有穩定收入和合理支出習慣的客戶。針對高凈值客戶，銀行可以提供高端的財富管理服務，包括定制化的投資組合、稅務規劃和遺產規劃；針對有穩定收入和合理支出習慣的客戶，可以提供收益穩定的金融產品和便利化的線上移動銀行服務。第二，資產和負債狀況。通過分析客戶的賬戶余額、投資行為和貸款記錄，銀行可以了解客戶的資產負債狀況，更新客戶信用等級和財務健康狀況，結合客戶需求開展針對性、定制化的產品營銷。

8 結語

隨著金融科技的不斷發展和創新，數智化銀行流水分析在貸前調查中的應用也將不斷完善和優化。未來，可以進一步探索更多的算法模型和應用場景，以提高分析的準確性和效率，同時，需要加強數據安全和隱私保護等方面的研究，以確保數智化分析技術的可持續發展和應用推廣，從而助力銀行信貸業務健康、持續發展。

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