胡仲臣

（北京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，北京 100871）

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，我國的現(xiàn)代信息技術(shù)也在不斷進步，一批云計算、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新業(yè)務(wù)也出現(xiàn)在人們眼前，并對人們的生活、思維和學(xué)習(xí)方式造成了影響。在當(dāng)今復(fù)雜的市場環(huán)境下，商業(yè)銀行對于數(shù)據(jù)信息的挖掘、采集和整合分析能力也決定了商業(yè)銀行能否在未來的信貸市場中保持領(lǐng)先地位[1]?；诖耍疚木蜕虡I(yè)銀行授信審批的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式展開了探究。

一、大數(shù)據(jù)和信用風(fēng)險控制的關(guān)系

（一）大數(shù)據(jù)和商業(yè)銀行風(fēng)控轉(zhuǎn)型

從大數(shù)據(jù)的角度來看，商業(yè)銀行可以利用集中管理模式、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和比較健全的信息化系統(tǒng)等自身優(yōu)勢，建立一個大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺[2]。此數(shù)據(jù)平臺能夠節(jié)省銀行審批人員的時間，顯著擴大商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)范圍，有效地控制信用風(fēng)險。從商業(yè)銀行運用的視角來看，大數(shù)據(jù)應(yīng)用是建立在傳統(tǒng)經(jīng)營模式上的創(chuàng)新和改革[3]。在我國復(fù)雜的市場環(huán)境中，商業(yè)銀行需要對經(jīng)營方式進行改革，以適應(yīng)時代的發(fā)展。

（二）大數(shù)據(jù)與信用風(fēng)險評價

西方發(fā)達國家最早開始使用信用評分制度，而且受到了外界的廣泛關(guān)注。Anderson B.和Hardin J.M.（2014）認為，對客戶的信用進行評分能夠慢慢應(yīng)用大數(shù)據(jù)理念，這樣能夠?qū)︼L(fēng)險控制帶來積極的影響[4]。信用評分制度和傳統(tǒng)的評分模型相比，它還使用了支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機森林等算法[5]。

（三）大數(shù)據(jù)與社會信用體系建設(shè)

我國國務(wù)院于2015年發(fā)布大數(shù)據(jù)發(fā)展目標(biāo)，其主要內(nèi)容就是在未來的五至十年間，一步步地實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其中還指出要在2018年年底開始建立一個國家政府的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺。社會信用體系也要擴大數(shù)據(jù)來源，通過與一些其他銀企建立合作關(guān)系后建立共享數(shù)據(jù)渠道，并完善社會信用體系。

二、授信審批應(yīng)用大數(shù)據(jù)存在的問題

（一）缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理制度

商業(yè)銀行中各部門之間的數(shù)據(jù)基本都是通過分散采集得到的，總行或其他分行在采集到信息之后都是自行使用，很少和內(nèi)部的兄弟總分行行共用，這就造成銀行的內(nèi)部之間數(shù)據(jù)信息不互通。此外，商業(yè)銀行中缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和管理規(guī)范，數(shù)據(jù)信息的記載方式大不相同，大多都是碎片化的記載。銀行的傳統(tǒng)模式下，信貸審批人員只看到了數(shù)據(jù)的一些核心內(nèi)容，對另外一些的信息就忽略掉，例如對于一些產(chǎn)品的工藝、成本和市場規(guī)模等數(shù)據(jù)都需要導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中，避免數(shù)據(jù)資源浪費。

（二）數(shù)據(jù)的整合分析能力不足

商業(yè)銀行在授信審批時需要使用大數(shù)據(jù)，從跨越關(guān)聯(lián)的海量數(shù)據(jù)中挖掘到有效的信息，這就要求了商業(yè)銀行必須要有強大的數(shù)據(jù)整合分析能力。而商業(yè)銀行現(xiàn)在的數(shù)據(jù)整合分析能力并不能滿足此需求，商業(yè)信用在進行授信審批時一般使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集。換言之，就是信息能夠用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字格式描述，也能夠使用統(tǒng)計學(xué)方法和數(shù)學(xué)方法進行處理。但是，大部分數(shù)據(jù)都是音頻、文字、視頻和圖片等，這類信息不能夠使用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)方法進行處理和分析，這也是目前此階段中商業(yè)銀行審批依賴專業(yè)性人才的原因。

（三）風(fēng)險管理體制有待理順

商業(yè)銀行在實施傳統(tǒng)授信審批期間，各個部門時間實施分隔管理，這就造成了銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)不流通，而分行在進行風(fēng)險分析時不使用其他分行的數(shù)據(jù)。這也會造成在銀行在識別客戶融資風(fēng)險時分散地進行操作，審查審批人員也無法得到通過大數(shù)據(jù)識別出來的風(fēng)險。當(dāng)大數(shù)據(jù)中包含了過多的信息量時，風(fēng)險審批人員就會手忙腳亂，很可能出現(xiàn)放大風(fēng)險因素的事件，那么也會使得數(shù)據(jù)沒有參考價值。目前使用的風(fēng)險管理制度存在不規(guī)范現(xiàn)象就體現(xiàn)在兩點，首先就是審查審批時，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供的信息對信貸決策的影響，另外就是融資出現(xiàn)風(fēng)險問題時無法判定責(zé)任。

（四）對外部數(shù)據(jù)缺乏有效利用

目前，我國市場中的征信系統(tǒng)的覆蓋面較廣，并且已經(jīng)接入了大量的商業(yè)銀行、信托公司、資產(chǎn)管理公司、租賃公司和財務(wù)公司[6]。征信系統(tǒng)在與金融機構(gòu)建立合作關(guān)系后，就實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，然后將企業(yè)和個人的信用信息共享給征信中心，并實時地向銀行傳送。商業(yè)銀行和征信中心雖然進行了大范圍合作，但是仍然存在不足之處。例如對同一個企業(yè)可能出現(xiàn)了過度授信的現(xiàn)象，這些問題雙方可以通過該開發(fā)模型來解決此問題，在授信時判斷是否對客戶重復(fù)授信。但是目前我國的大部分銀行在授信時資料不外傳，因此也就無法通過平臺來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

三、對商業(yè)銀行授信審批的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提出的建議

（一）擴大數(shù)據(jù)獲取來源，積極引入外部數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)模式下風(fēng)險管理的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)信息，因此銀行可以同相關(guān)政府部門以及機構(gòu)進行數(shù)據(jù)合作，也可以與同行之間進行數(shù)據(jù)交流，合作方式可以選著交換、協(xié)作和購買等，在考慮在各個銀行需要相互競爭，因此銀行之間在進行數(shù)據(jù)交流時可以使用兩種模式進行數(shù)據(jù)共享。首先，商業(yè)銀行可以在風(fēng)險貸款上實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。企業(yè)的發(fā)展規(guī)模越大，在出現(xiàn)風(fēng)險問題時，牽涉到的銀行也就越多。因此在企業(yè)進行債務(wù)重組期間，各銀行之間可以進行合作，由競爭關(guān)系變成利益共享體，形成統(tǒng)一行動方案，降低客戶信息資源分享障礙。其次，可以利用銀團貸款模式開展數(shù)據(jù)共享。在此模式中，代理行和牽頭行可能存在利益分配問題，但是它們?nèi)匀皇且粋€主體，可以進行風(fēng)險與利益共享。而且銀團模式下，銀行之間在分享客戶數(shù)據(jù)時更具有積極性。因此，在此模式下，兩者可以建立直接的數(shù)據(jù)資源分享渠道。

（二）成立統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，優(yōu)化數(shù)據(jù)信息

要以大數(shù)據(jù)思維建立一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺，并針對性地為授信審批和風(fēng)險管理制定一套可行的數(shù)據(jù)管理方案，尤其是銀行的各部門之間更要實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，這樣不僅能夠統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)格式，還能夠讓數(shù)據(jù)進行有效交換和組織。銀行涉及到的業(yè)務(wù)繁多，這也就要求其數(shù)據(jù)不僅時間跨度要長，還要收集到足夠多的量且整合力度要高。針對數(shù)據(jù)進行整合時，首先就要嚴格梳理原先由銀行分支機構(gòu)管理的碎片化信息，并對新采集到的數(shù)據(jù)信息進行質(zhì)量篩選，這樣就能夠更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)信息的價值。

（三）深度挖掘數(shù)據(jù)信息，提高數(shù)據(jù)分析能力

銀行風(fēng)險管理方式進行變革的主要內(nèi)容就是使用大數(shù)據(jù)思維，對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，并挖掘他們的價值，這其中包含兩個方面：首先，就是大數(shù)據(jù)模式下的機器學(xué)習(xí)能力，授信審批工作中會牽涉到數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，這里也離不開預(yù)測和分類兩個方面，而機器學(xué)習(xí)是解決這些問題的有力武器。其次，就是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力。要建立一個專業(yè)團隊來挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，對授信審批業(yè)務(wù)涉及到的音頻、視頻和圖形等數(shù)據(jù)進行分析挖掘。

在對個人和企業(yè)的授信審批過程中，要重點對借款人的借款風(fēng)險進行分析和挖掘，并使用動態(tài)方法來分析數(shù)據(jù)的變化情況。首先要對借款人的財務(wù)信息、產(chǎn)品經(jīng)營信息進行核驗，以便了解借款人資金運轉(zhuǎn)的變化，如交易數(shù)據(jù)、交易習(xí)慣等。這樣，銀行就可以對借款人實施精準(zhǔn)的風(fēng)險防范措施和信貸政策，減少銀行經(jīng)營風(fēng)險[7]。

（四）主動完善制度建設(shè)，深化風(fēng)險管理制度改革

商業(yè)銀行要用大數(shù)據(jù)的理念來構(gòu)建一個比較全面的風(fēng)險管理體系，并以客戶為中心，梳理各部門之間的關(guān)系，改變傳統(tǒng)模式下分散識別風(fēng)險的方法，并對客戶的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理和協(xié)調(diào)。在此基礎(chǔ)上，銀行還要完善機構(gòu)、部門分類分級授權(quán)共享數(shù)據(jù)信息的運行機制。通過上述方法，商業(yè)銀行才能夠挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，形成一個完整的數(shù)據(jù)庫，無論客戶經(jīng)營什么產(chǎn)品、在哪里經(jīng)營，都能夠按照統(tǒng)一的風(fēng)險防范措施和風(fēng)險準(zhǔn)入政策來處理客戶的借款。

（五）培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析和授信審批的復(fù)合型人才

銀行要培養(yǎng)一批復(fù)合型人才，首先就要加大培養(yǎng)和引進風(fēng)險管理人才上的資金投入力度，特別是對一些高級業(yè)務(wù)人員上要針對性地制定配套機制，以此留住高級人才。商業(yè)銀行也要打造一批結(jié)構(gòu)合理、人員充足的復(fù)合型專業(yè)人才隊伍，讓此隊伍中的人員能夠具有潛在風(fēng)險排查防控能力、動態(tài)風(fēng)險監(jiān)測能力和定性分析判斷能力，在商業(yè)銀行對風(fēng)險進行評估時，能夠?qū)︼L(fēng)險進行定量分析，減少銀行的經(jīng)營風(fēng)險。另外，商業(yè)銀行還要對審批人員進行培訓(xùn)，創(chuàng)新培訓(xùn)方式，聘請資深學(xué)者來對其進行實戰(zhàn)模擬教學(xué)和案例教學(xué)，以此提高業(yè)務(wù)人員的技能水平。

結(jié)語

21世紀(jì)是科技信息時代，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算金融為代表的創(chuàng)新業(yè)務(wù)在我國迅速發(fā)展，這些創(chuàng)新業(yè)務(wù)不僅打破了我國傳統(tǒng)金融市場格局，還搶占了商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)的市場份額。而商業(yè)銀行中還存在很多問題，例如融資速度慢、審批程序多等，這些問題嚴重制約了商業(yè)銀行的發(fā)展。因此，商業(yè)銀行想要提高自己的競爭力，就必須要對信貸審批業(yè)務(wù)進行改革。本文就授信審批應(yīng)用大數(shù)據(jù)存在的問題進行了探討，并提出了針對性的解決措施，例如擴大數(shù)據(jù)獲取來源，積極引入外部數(shù)據(jù)、成立統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，優(yōu)化數(shù)據(jù)信息、主動完善制度建設(shè)，深化風(fēng)險管理制度改革等，以此促進商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展。