大数据时代下的银行信贷风控！

无信任不金融，互联网降低了金融准入门槛，但信任门槛永远在那里。金融的发展，是建立在"信任"之上的， 对于银行这类金融机构更是如此，银行只有先赢得用户信任，才有机会开展业务。至于如何获取信任，在自身的风险管理和服务上绝对要做好。

银行风险管理大体上包括信用风险，市场风险，操作风险三大块。发达国家的银行，至少要用一半的资本抵御信用风险损失，15%-30%抵御操作风险，5%-10%抵御市场风险。

先说市场风险，是指因未预料或未对利率、汇率、主营客户所在行业商品价格波动采取应对措施而导致的潜在风险。目前银行利率工具和信用工具，例如互换、信用衍生品、利率衍生品应用还比较少。操作风险，银行这一块刚刚起步，比较专业的模型少，也未广泛应用，仅仅停留在诸如"银行从业几十个严禁"这种稽核检查，这种都是基层基础工作，也说不上技术。

如何进行风险管理:

1.银行的主要风险是信用风险，其中贷款风险是主要内容。

银行要给一个客户做贷款，一般前提是该客户在银行有较长时间的结算关系，有账户流水，更重要的是日常企业财务到银行对公柜台储蓄柜台办理各种业务透漏出来的一些信息，客户经理会和企业财务聊，从而获知企业的运作情况以及资金需求，传统上一般不和陌生客户打交道。

当企业符合一定条件了，银行才开始介入授信放款，包括主动向客户营销信贷产品或客户主动申请贷款。借款人通过贷款银行进行日常结算，银行通过检查账户往来，可以发现一些信息。

例如近期借款人贷款1000万购买100 台汽车，那么1000万支付出去以后，正常情况下后面陆陆续续会有汽车销售收入进账，比如一周进展几十万，那么这就是汽车在销售。如果一个月内没有任何进账，那么银行就会很紧张。 还有借款人缴税、水电费支付都是通过银行代扣代缴、工资通过银行代发。银行通过观察其支付是否中断、是否明显减少等，来判断企业经营是否发生重大变故。

如何做好银行信贷风控，不少互联网公司提供了办法，通过一些互联网信息，运用大数据，数据挖掘，机器学习，反欺诈等计算，批量化操作。这是一个有意义的尝试，大数据固然重要，同时我们也不应忽视小数据，将那些与手里的客户有关的小数据，与大数据模型结合。结算数据类似于抽样，从客户成千上万的变量中抽取最能代表客户风险状况的东西——现金流信息。有时候做好了现金流分析，已经能够判断风险80%,当然客户的一些社交网络信息，如微博、qq信息，微信信息，也可以发挥一定作用，作为一种预警信息。

2.管人是风控管理最本质的一点。

现在有各种风险防范方法，人防物防技防，例如用大数据建模筛选信贷客户，用行为模型做贷后管理，但归根结底，风险管理本质上还是管人，这是最基础的一块。

一方面，要管好手下的人。你明明知道事情该如何做，但是具体的事情要别人去做，手下的人品质出了问题，再强大的风险控制体系，都无济于事。例如P2P公司业务员造假资料、骗贷款这样的事情，就是金融机构最担心的事情之一。如果员工对公司缺乏归属感，只为高薪，那流动性就大，人品风险也比较大。如何管理人员，如何树立价值观，人员、业务管理不好，本身就是巨大风险，有时候，一个机构的风险往往不来自于外部，而是内外勾结。

另一方面，如何管理好客户，既要防范客户可能带来的风险，又不能失了人情味。现在技术发达了，银行用上了信贷管理系统，加上互联网，用大数据建模型管理贷款，反欺诈手段高明了，但欺诈手段也升级了，在这方面，要对客户进行技术风险防控。但同时，信用还是要靠人与人之间的感情建立的。因此也不能只用冷冰冰的数据与模型，需要人与人之间人情味的交流。

3、跟进相关政策法规。

做风险的很多时候要和法律打交道，一方面要熟悉法律上对信贷的风险监管，防止误入"雷区"；另一方面法律法规经常变化，有时候一个不经意的变化，就会导致很多业务翻新。

例如，2015年8月6日，最高人民法院发布了《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》，核心是企业间直接融资渠道的逐步合法化、废除四倍利率上限标准、网络借贷平台担保的合法。看似平常，却极大地影响征信模式。这个司法解释，明确了企业借贷的合法性。而在目前企业之间的借贷未纳入银行征信的情况下， 依靠征信系统的银行将无法掌握企业的实际负债情况，会增加银行授信调查工作的难度。

大数据时代下银行信贷的未来趋势：大数据+机器智能征信

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的"大数据"信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。

国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：

1第一方面：客户画像应用。

客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。

个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。

比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：

（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；

（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；

（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；

（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。

2第二方面：精准营销

在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：

（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；

（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；

（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；

（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。

3第三方面：风险管控

包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。

（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。

（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。

4第四方面：运营优化。

（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。

（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。

（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。

银行是经营信用的企业，数据的力量尤为关键和重要。在"大数据"时代，以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展，移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系，并将改变现代金融运营模式。

大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。

来源： 大数据风控圈（如有侵权，请联系删除）

在经济结构调整大背景下，伴随着监管趋严和穿透式管理

各商业银行在高增长时积累下来的一些问题逐渐显露

外部欺诈、内部舞弊事件时有发生

合规管理、操作风险控制、案件防控、不良资产化解

成为摆在商业银行面前的重大难题

杠杆咨询本周重磅推荐

《新形势下银行案件防控、风险管理与内控体系构建》

帮助银行了解银行业案件的严重后果

提高银行案件防控的敏感性和有效性

巩固主动合规、我要合规的主动意识

一、课程背景

在经济结构调整的大背景下，伴随着监管趋严和穿透式管理，各商业银行在高增长时积累下来的一些问题逐渐显露。外部欺诈、内部舞弊事件时有发生，合规管理、操作风险控制、案件防控、不良资产化解成为摆在商业银行面的重大难题。本次培训重在解读2018年监管政策，并通过大量实例讲解商业银行合规管理方面、柜面操作风险方面、信贷业务方面多发、易发的热点难点问题，旨在提高金融机构内控合规人员、法律事务人员、风险管理人员在全面风险管理的框架下风险防范和处置的能力，兼具理论性与实践性，贴近商业银行的实际工作。同时通过对热点问题的剖析，揭示经营管理活动中存在的风险点，以案为鉴，对案防工作中存在的问题以及薄弱环节提出相应的解决方法，切实提高商业银行案防管理工作水平。

二、课程介绍

1、课程时长：2天

2、课程对象：中高层风险管理人员、内控合规管理人员、法律事务管理人员、信贷审批人员、操作风险管理人员、客户经理、会计人员等

三、课程收益

1、帮助培训对象深入了解银行业案件的定义、类型和典型案件，提高案件防控的敏感性和有效性。

2、帮助培训对象加深对操作风险和合规风险管理的理解。

3、帮助培训对象了解银行业案件的严重后果，巩固主动合规、我要合规的意识。

四、课程大纲

1、新形势下银行风险及案件防控形势和特点

a.银行案件的再认知

b.案件高发的原因

l 业务开展不审慎，合规意识淡漠

l 迫于考核压力，过于追求业绩忽视风险

l 专业性不足，导致风险未能有效控制

l 内部监督不到位，违规无法及时纠正

c.舞弊理论及舞弊风险防范

l 舞弊要素之机会

l 舞弊要素之压力

l 舞弊要素之自我合理化

d、银行业务发展与风险防控的辩证认识

e、银行内控管理制度控制的常见误区

f、构建风险评估基础的业务和风控融合体系

g、构建有效的案件防控和内部控制体系的关键成功要素

2、银行风险重点区域及典型案例剖析

a.柜面负债业务领域----存款诈骗、挪用、侵占

l 民间融资、非法借贷引发的新案件

l 挪用资金案例

l 伪造票证案例

l 案件形式--印押证卡、重要空白凭证、金库尾箱

l 若干典型案例：中行存款消失、杭州联合银行储户索赔、柜员挪用资金、焦点访谈报道的内外勾结转移客户存款案件……

l 解决建议

b.中间业务领域---不规范经营及飞单案件

l 各类飞单形成原因

l 飞单案件的综合多层次防范体系

l 若干典型案例探讨

c.银行卡及电子渠道---窃取客户资金

l 银行卡盗刷

l 电子银行风险防范

d.会计系统领域

l 会计核算及恶意舞弊风险

l 防范会计错弊风险及若干案例探讨

e.安全保卫领域

l 金库盗窃案件

l 其他典型案件

l 解决建议

f.资产业务领域

l 典型骗贷案件探讨及启示

l 最佳实践：构建信贷业务的六道防线

g.员工犯罪

l 商业贿赂案件---受贿行贿罪

l 挪用资金案件----挪用资金罪、挪用公款罪

l 职务侵占案件----职务侵占罪、贪污罪

l 非法泄露客户信息案件----非法泄露客户信息罪

3、新形势下案件防控重点措施及内部体系构建

a、健全的内控制度并得到严格执行

b、先进的技术手段

c、严格的授权控制

d、有效的人事管理

e、明确的责任追究

f、有效的监督检查

g、科学的激励考核机制