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江苏银行运用大数据技术进行信贷全周期管理

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来源:《中国征信》2016年第10期。

作者:周凯,现任江苏银行风险管理部总经理。

目前,我国经济处于经济减速的下行周期,行业产能过剩现象凸显,尤其是小企业经营风险显著提升,银行风险管理难度较高。此外,随着互联网金融的兴起,大数据技术得到日益广泛的应用,对传统银行产生了巨大冲击,客户风险表现形式更加多元化,使得银行风险管理难度进一步加大。互联网大数据时代催生新的金融服务模式,为传统银行创新转型提供工具和手段。在大数据时代,如何将大数据迅速转化成核心竞争力是商业银行面临的一个迫在眉睫的问题。江苏银行积极响应大数据与互联网热潮,启动了大数据研究,确定了数据治理、风险管控与客户营销三项重点工作。在大数据建设的初期,江苏银行将工作的重点放在基础数据库的建设上。一是引入各类外部数据,包括企业工商注册信息、行政处罚、失信和奖惩类信息、海关、法院、公积金、社保、医保、客户洗钱风险数据、税务数据、房价数据、金融市场数据、个人手机验证、个人户籍、学籍学历等外部数据,不断扩充大数据信息源。二是利用新型爬虫工具,7×24小时不间断的获取外部数据,改进分析挖掘、数据清洗、中文分词、关键字提取能力,在海量媒体、政府、社交等近400个外部公开网站,自动抓取法院执行、环保处罚、票据挂失、社交媒体等信息,不断扩充数据库。

经过近3年的努力,从数据治理,到风险管控再到客户营销各项工作均取得显著效果,尤其是大数据风控为江苏银行网贷创新业务和传统业务保驾护航。行内将获取到的内外部数据充分运用于信贷全周期管理的风险管控:

客户准入

在大数据时代,要满足客户需要,又要防范风险,江苏银行在客户准入环节对风险实时化扫描进行探索和尝试,依托于行内内控名单库、评级系统及反欺诈平台,层层筛选,最大限度的将风险客户“拒之门外”。

一是多维度内控名单库扫描。根据风险特征的严重程度,将风险客户分为黑、灰两个内控名单进行管理,实施重点管控,黑名单客户系统自动拦截;灰名单客户系统控制不予以新增授信。目前,全行内控名单库中共有46类名单类型、共收集风险客户240万个,通过实时化扫描,在客户准入环节把好风险防控第一道关。二是完备的信用评级评分实时扫描。运用大数据理念和技术方法,运用人行征信、企业财务、账户结算等内外部数据开发设计18个非零售客户内评模型和17张零售评分卡,涵盖对公、个人住房贷款、消费贷款、个人经营贷款、信用卡、网贷等产品,打造“智能化、全流程”的核心管控技术。三是反欺诈识别扫描。采用了国内领先的实时规则引擎,建成实时反欺诈平台,具有极强的数据处理能力,目前反欺诈规则库有申请类规则99条,交易类规则75条,有效防范欺诈申请。四是针对网贷业务采用立体人脸识别和大数据身份扫描。江苏银行的直销银行上线了“人脸识别”技术,为业内首家在直销银行中使用“人脸识别”技术强化安全认证的银行。此外,针对网贷客户填写信息后,将第一时间对客户个人身份信息、学历信息、户籍信息、手机信息等进行核验,并且进行人脸活体验真,有效抵御不法申请。

贷前调查

江苏银行依托于行内外大数据,贷前调查采取系统取代人工,在系统中固化模板自动生成贷前调查报告,报告内容涵盖了人行征信系统信息、工商注册信息、法院诉讼、行政处罚、预警信息以及授信等行内外20类信息、近千个数据字段,以抓取到的客户数据为依据,减少业务人员工作量的同时,最大程度的揭示客户的内外部风险信息。此外,依据工商注册中的股权关系、人行征信中的担保关系和高管关系、内部系统中资金往来关系、实际控制人等多重关联关系,绘制出客户关联关系图谱,并在贷前报告中予以展示。

授信审批

江苏银行创新跨界技术运用,结合以客户为中心的多维分析,建立零售客户评分卡,设定零售综合授信额度,打造全行统一的零售授信额度管理平台,加强对跨条线办理业务客户额度管理,有效防范过度授信风险。同时,推动贷款定价和风险计量的有机结合,提高定价水平及盈利能力,结合评级结果及债项的风险参数(包括借款人/保证人的违约概率、违约损失率和违约风险暴露),逐户逐笔计量贷款风险成本,并在综合考量全行资金成本、运营成本、税收成本及资本成本的基础上,采用风险与收益相匹配的客户风险定价策略,对不同风险程度的客户制定不同的贷款指导价格和底线价格,以定价优势吸引优质客户,拓展盈利空间,同时提高风险客户定价,实现收益覆盖风险。

贷后管理

大数据与互联网技术会颠覆我们以往的经营方法、技巧和渠道,商业银行通过对大数据的应用极大地提高风险控制的效率。江苏银行于2014年率先在业界创新性建设了基于大数据的风险预警系统,配置了近700条预警规则,预警对象覆盖了对公客户、个贷客户、信用卡客户以及网贷客户,其中针对“税e融”开发了104条预警专项规则。预警系统对可能影响信贷资金安全事项进行分类预警并迅速推送至客户经理处置,同时系统也会对客户经理各个处置环节进行持续监督,跟踪整个预警处置流程。同时,参照个人评分模型,开发对公客户预警评分模型,实现客户预警信息的量化评估,并将结果运用于对公客户风险预警中。

其次,二是利用新型爬虫工具开发网络数据分析系统,7×24小时不间断监测目标对象,抓取涉及目标对象的媒体文章进行分析、提炼出文章的负面信息,对目标主体自动预警。

再次,构建了大贷后管理模式,细化、明确了受托支付、贷后首次检查、定期检查、风险排查等相关工作要求。开发上线信管系统大贷后模块,整合了风险预警、贷后检查、风险排查、五级分类、减值评估、资产保全等工作,由系统自动生成统一的贷后管理报告,并配套完成贷后报告查询统计、超期工作提示等相关功能模块开发,为贷后工作督查督办提供了有效手段。

此外,江苏银行于2016年上线了小微网贷业务电子签章功能,该项功能为业内首创,通过与中国电子金融认证中心(CFCA)合作,将数字签名技术和电子印章技术相结合,实现了客户在线签名过程的可视化、可追溯、可认证,确保了客户身份属性、时间信息和内容数据的真实、完整、有效。在一体化的线上业务及风险控制流程中,加强事前、事中的风险监控,确保更精确地监控防范各种网络金融风险。

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