貸前調(diào)查數(shù)字化革新對銀行信貸質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值重構(gòu)

基于風(fēng)險(xiǎn)管理的理論體系，通過實(shí)際案例分析，全面探討了貸前調(diào)查所帶來的經(jīng)濟(jì)效益，并提出了利用技術(shù)手段促進(jìn)轉(zhuǎn)型的具體策略。或可為金融機(jī)構(gòu)提高貸款質(zhì)量、促進(jìn)長期穩(wěn)定發(fā)展提供有價(jià)值的見解

貸前調(diào)查的內(nèi)涵

在提供貸款之前，金融機(jī)構(gòu)通常會進(jìn)行詳盡的初步審查，這一過程旨在全面評估潛在借款人的信用水平、償還債務(wù)的能力、資金用途、還款來源及擔(dān)保條件等多方面因素。通過這樣的調(diào)查分析，銀行能夠更準(zhǔn)確地把握借款人的實(shí)際情況，為后續(xù)信貸審批提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持，進(jìn)而有效控制貸款風(fēng)險(xiǎn)。貸前調(diào)查涵蓋的主要內(nèi)容包括但不限于上述幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

借款人概況：涵蓋了借款人的個(gè)人身份詳情、婚姻狀態(tài)、職業(yè)經(jīng)歷及其家庭背景等信息。

借款人的信用狀態(tài)評估：通過對借款人過往的信貸歷史、還款行為及逾期情況等信息的查詢，來綜合評判其信用水平。

評估借款人的償還能力時(shí)，需對其收入水平、資產(chǎn)持有量及現(xiàn)有負(fù)債情況進(jìn)行綜合考量。

在評估借款請求時(shí)，需考察資金用途是否遵循相關(guān)法律法規(guī)，并且應(yīng)確認(rèn)借款人所提出的還款來源具備穩(wěn)定性和可靠性。

評估擔(dān)保人的信譽(yù)度及其履行擔(dān)保責(zé)任的能力，同時(shí)考察所提供的抵押或質(zhì)押物品的市場價(jià)值及流動性。

降低信貸風(fēng)險(xiǎn)

貸款前的審查是金融機(jī)構(gòu)用來控制信貸風(fēng)險(xiǎn)的一項(xiàng)關(guān)鍵措施。通過詳盡且深入的研究與評估，銀行能夠全面掌握申請者的實(shí)際情況，進(jìn)而防止向那些信譽(yù)度低或償還能力有限的個(gè)人提供資金支持，從而減少潛在的財(cái)務(wù)損失。除此之外，這種預(yù)先進(jìn)行的調(diào)查還能讓銀行識別出可能存在的隱患，比如申請人提供的虛假信息或是隱瞞了某些重要事實(shí)，以便及時(shí)采取預(yù)防和應(yīng)對策略。

提升信貸資產(chǎn)質(zhì)量

在貸款發(fā)放之前進(jìn)行詳盡的調(diào)查，能幫助銀行甄別出信譽(yù)良好且具備較強(qiáng)償還能力的借款人，進(jìn)而改善其信貸資產(chǎn)的整體質(zhì)量。通過綜合考量借款人的信用記錄及其償還債務(wù)的能力，金融機(jī)構(gòu)可以更精準(zhǔn)地評估潛在客戶的還款意愿與實(shí)際支付能力，從而優(yōu)先向那些信用狀況優(yōu)異、經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚的申請人提供資金支持。

以某商業(yè)銀行為例，該機(jī)構(gòu)在貸款審批前階段特別重視對申請人信用狀況及償還能力的全面評估。通過細(xì)致分析申請者的財(cái)務(wù)健康狀況及其運(yùn)營效率等關(guān)鍵指標(biāo)，銀行成功地識別出了一批信譽(yù)良好的借款人。這批優(yōu)質(zhì)客戶在獲得資金支持后，均能按照約定條件及時(shí)全額歸還借款，從而為銀行帶來了持續(xù)穩(wěn)定的利息收益。此外，這些客戶的良好還款記錄不僅有助于提升銀行自身的信用評價(jià)水平，還進(jìn)一步增強(qiáng)了其市場聲譽(yù)，對于推動整個(gè)信貸業(yè)務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展起到了積極作用。

優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)

進(jìn)行貸款前的詳盡調(diào)研能夠幫助金融機(jī)構(gòu)更好地調(diào)整其信貸組合，從而增強(qiáng)信貸服務(wù)的盈利能力及市場競爭力。通過細(xì)致考察來自不同產(chǎn)業(yè)、地理區(qū)域以及具備不同特性的借貸方，銀行可以獲得有關(guān)各行業(yè)發(fā)展動態(tài)、地方經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)以及各類借款人潛在風(fēng)險(xiǎn)水平與償還能力的第一手資料。基于這些信息，銀行可以更精準(zhǔn)地根據(jù)市場需求和風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果來優(yōu)化其信貸策略，進(jìn)而提升整個(gè)信貸業(yè)務(wù)線的經(jīng)濟(jì)效益和市場地位。

提高信貸審批效率

通過強(qiáng)化貸前調(diào)查，可以有效提升信貸審批的效率，并縮短貸款發(fā)放所需的時(shí)間。在傳統(tǒng)的信貸審批過程中，銀行通常需要投入大量的時(shí)間和資源來審查借款人的相關(guān)信息。如果能夠在貸款申請初期就對借款人的信用水平及償還能力做出初步判斷，不僅有助于減輕后續(xù)審批階段的工作負(fù)擔(dān)，同時(shí)還能加快整個(gè)貸款流程的速度。

數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大環(huán)境下，銀行進(jìn)行貸款前調(diào)查時(shí)遇到的數(shù)據(jù)難題主要體現(xiàn)在三個(gè)層面：首先，數(shù)據(jù)來源極其分散，不僅涵蓋了銀行內(nèi)部的交易記錄和客戶基本信息，還包括諸如信用報(bào)告、稅務(wù)信息及工商登記等眾多外部數(shù)據(jù)源。這些數(shù)據(jù)以多種格式存儲（如JSON、XML、PDF等），并且字段標(biāo)準(zhǔn)各異，給數(shù)據(jù)整合帶來了巨大挑戰(zhàn)。其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量存在顯著差異，其中包含大量缺失值、異常值以及邏輯錯誤。一項(xiàng)針對某股份制銀行的研究表明，其外部數(shù)據(jù)源的信息完整度平均僅為73%。最后，在《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》與《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》相繼出臺后，如何在遵守法律法規(guī)的基礎(chǔ)上充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值成為了一項(xiàng)重要課題。

模型可解釋性與監(jiān)管合規(guī)

隨著人工智能技術(shù)在貸前款審核過程中的日益普及，模型的可解釋性成為了一個(gè)亟待解決的問題。首先，像深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的高級機(jī)器學(xué)習(xí)方法因其內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制復(fù)雜而不易理解，這不僅妨礙了客戶對于決策結(jié)果的理解（例如，當(dāng)申請被拒絕時(shí)缺乏清晰的理由），還可能引起監(jiān)管機(jī)構(gòu)的關(guān)注。2023年，某地銀保監(jiān)部門曾針對三家金融機(jī)構(gòu)提出詢問，要求它們就AI信貸評估系統(tǒng)的公平性作出解釋。

案例背景

某商業(yè)銀行是一家總資產(chǎn)超過1萬億元的領(lǐng)先股份制商業(yè)銀行，該銀行提供廣泛的金融服務(wù)，包括個(gè)人金融、企業(yè)金融以及金融市場服務(wù)。隨著其信貸業(yè)務(wù)規(guī)模的增長，傳統(tǒng)的貸前調(diào)查方式開始顯現(xiàn)出效率低下、風(fēng)險(xiǎn)識別延遲以及高昂的人力成本等問題。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，2022年該機(jī)構(gòu)啟動了一項(xiàng)智能貸前調(diào)查系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目，旨在通過大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）及自動化技術(shù)來改進(jìn)信貸審批過程并增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理準(zhǔn)確性。此項(xiàng)目覆蓋了三個(gè)主要的服務(wù)領(lǐng)域。

針對個(gè)人用戶的信貸服務(wù)，包括但不限于信用貸款及汽車融資等項(xiàng)目，每日平均申請量超過5萬份；面向中小微企業(yè)提供的經(jīng)營性貸款服務(wù)，每年大約審批20萬筆。

供應(yīng)鏈金融服務(wù)旨在為核心企業(yè)及與其關(guān)聯(lián)的上下游供應(yīng)商提供必要的資金支持，該服務(wù)已成功與超過500家企業(yè)建立了合作關(guān)系。

實(shí)施方法

數(shù)據(jù)整合：多源數(shù)據(jù)融合提升風(fēng)控維度。以往的貸款前審查大多基于中央銀行的信用報(bào)告及客戶所提供的財(cái)務(wù)文件，這種方法的數(shù)據(jù)來源較為單一，不足以全面衡量潛在風(fēng)險(xiǎn)。為了改善這一狀況，該金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用了一套智能平臺，集成了超過十個(gè)內(nèi)外部信息渠道，從而創(chuàng)建了一個(gè)更為詳盡的顧客風(fēng)險(xiǎn)模型：

央行征信數(shù)據(jù)：歷史信貸記錄、逾期情況、負(fù)債率等；

稅務(wù)與工商數(shù)據(jù)：企業(yè)納稅情況、股東結(jié)構(gòu)、司法風(fēng)險(xiǎn)等；

交易流水?dāng)?shù)據(jù)：銀行賬戶流水、POS交易記錄等；

經(jīng)過用戶許可獲取的社會互動及行為相關(guān)數(shù)據(jù)：包括在線購物的歷史記錄、在社交平臺上的參與程度等；

供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)：上下游企業(yè)的交易頻次、賬期穩(wěn)定性等。

利用數(shù)據(jù)治理平臺（DGP）執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)清理與存儲流程，旨在確保信息質(zhì)量的一致性，并有效降低噪聲的影響。

流程自動化：RPA+智能報(bào)告生成。RPA（機(jī)器人流程自動化）技術(shù)能夠自動提取客戶提交的證件、報(bào)表等非結(jié)構(gòu)化信息，并將其錄入至系統(tǒng)中；

智能報(bào)告生成功能旨在通過自動化技術(shù)創(chuàng)建貸前調(diào)查報(bào)告，內(nèi)容涵蓋客戶的風(fēng)險(xiǎn)級別評估、推薦的信用額度以及需要特別注意的事項(xiàng)等關(guān)鍵信息，從而大幅降低人工編寫所需的時(shí)間，據(jù)估計(jì)可節(jié)省約80%的工作量。

實(shí)施效果。在系統(tǒng)部署之后，該銀行的信貸業(yè)務(wù)核心指標(biāo)得到了顯著提升。

在效率方面取得了顯著進(jìn)步：個(gè)人消費(fèi)貸款的自動化審批率由30%大幅提升至85%，實(shí)現(xiàn)了幾乎即時(shí)的審批；同時(shí)，小微企業(yè)貸款的處理周期從原先的7天縮短到了2天，此舉使得客戶滿意度提升了25%。

通過優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)控制措施，成功地將高風(fēng)險(xiǎn)客戶的識別準(zhǔn)確率從65%提高到了90%，此舉預(yù)計(jì)每年能夠減少大約1.8億元的潛在壞賬損失。此外，反欺詐系統(tǒng)在處理申請時(shí)表現(xiàn)卓越，攔截了超過12，000筆疑似欺詐性的請求，這些請求所涉及的資金總額超過了15億元。

構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)風(fēng)控體系

數(shù)據(jù)整合與標(biāo)準(zhǔn)化。在金融信息的收集上，除了基礎(chǔ)性的中央銀行信用記錄之外，還應(yīng)該全面搜集客戶的銀行賬戶交易詳情（比如收入與支出的頻率、大額資金往來的特性）、信用卡使用歷史（如還款準(zhǔn)時(shí)性、透支比率）以及投資理財(cái)產(chǎn)品的持有狀況等。這些資料能夠有效反映客戶的財(cái)務(wù)流動狀態(tài)及其信用行為模式。

從經(jīng)營數(shù)據(jù)的角度來看，針對企業(yè)級客戶，應(yīng)當(dāng)著重收集稅務(wù)機(jī)關(guān)的納稅申報(bào)記錄以及工商登記資料等信息。某城市商業(yè)銀行的實(shí)際案例證明，通過引入電力公司的用電量數(shù)據(jù)，可以有效地核實(shí)制造業(yè)企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)情況。

行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)涵蓋了宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，例如GDP的增長率和行業(yè)景氣指數(shù)，以及特定領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評估等級，還有不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)特性。這些信息對于銀行制定更加精細(xì)化的貸款策略至關(guān)重要。

實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。利用API接口與權(quán)威數(shù)據(jù)源進(jìn)行連接，能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的即時(shí)監(jiān)控。通過公安系統(tǒng)的接口可以實(shí)時(shí)驗(yàn)證身份證件的真實(shí)性及個(gè)人是否涉及案件；借助法院執(zhí)行信息公開網(wǎng)的接口自動檢索客戶的訴訟信息；通過市場監(jiān)管總局提供的接口檢查企業(yè)是否存在異常經(jīng)營活動的信息；同時(shí)，第三方數(shù)據(jù)平臺還可以提供諸如工商變更、行政處罰等補(bǔ)充資料。

建立跨部門協(xié)作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)信息共享與協(xié)同調(diào)查

貸前調(diào)查涵蓋了風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)分析及法律合規(guī)等多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，要求銀行構(gòu)建有效的跨部門合作機(jī)制，以增強(qiáng)信息交流與協(xié)同作業(yè)。例如，風(fēng)險(xiǎn)管理部門、信貸業(yè)務(wù)部門和技術(shù)支持部門可以將其所擁有的相關(guān)信息與數(shù)據(jù)上傳至共享平臺上，以便其他相關(guān)部門參考利用。

強(qiáng)化貸后管理與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)信貸業(yè)務(wù)全流程監(jiān)控

貸前調(diào)查僅是信貸流程中的一個(gè)組成部分，金融機(jī)構(gòu)還需加強(qiáng)貸后監(jiān)管及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判機(jī)制的建設(shè)，確保整個(gè)信貸過程得到有效監(jiān)控。通過定期審查借款人的運(yùn)營狀態(tài)和還款記錄，能夠及時(shí)識別潛在的風(fēng)險(xiǎn)，并迅速采取必要的干預(yù)措施。

此外，利用人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對信貸活動的即時(shí)監(jiān)測與警報(bào)。從最初的貸款前評估到后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)、信用決策、資金發(fā)放直至最后的貸后管理階段，這一系列步驟構(gòu)成了完整的信貸周期。

貸前調(diào)查作為銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的首要環(huán)節(jié)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重要性日益顯著。本研究指出，通過大數(shù)據(jù)與人工智能等先進(jìn)技術(shù)的支持，金融機(jī)構(gòu)能夠建立更為精確且高效的貸前風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制，不僅有效減少了潛在的風(fēng)險(xiǎn)損失，同時(shí)也促進(jìn)了信貸服務(wù)模式的革新與發(fā)展。現(xiàn)階段，部分領(lǐng)先的金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)完成了由傳統(tǒng)人工審核向智能化決策系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變，其審批效率提高了50%以上，極大地提升了用戶體驗(yàn)。展望未來，隨著生成式AI在用戶行為分析及報(bào)告自動生成領(lǐng)域、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在供應(yīng)鏈金融實(shí)時(shí)監(jiān)督中的應(yīng)用以及區(qū)塊鏈技術(shù)在數(shù)據(jù)所有權(quán)確認(rèn)方面的進(jìn)步，貸前審查流程正朝著全面自動化和智能化的方向快速發(fā)展。

（責(zé)任編輯" 顧巖娜）

（作者單位： 東莞銀行股份有限公司惠州分行）