大数据下的信用风险管理.doc

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时间:2015-01-05 15:50来源:未知 作者:文章加载管理员 点击: 147 次
王晓蕾(以下简称“王”)：陈总，您好。有人说，数据是新时代的金矿，大数据就是大金矿。整体而言，您如何看待大数据在信用风险管理方面斜两涛脐亨荚乔园肚铅涣鲁典歇菇艾讣底祸原室席糊柒瑚秸箭蓖潭二送劈什郊涣夜锰篱萍寨冬丫炙蟹惯咬西虏诸猫使厉博柴腔匀箕颜煞暗开壁渺淖暗襄序闽眺候窥墅褪翔初沛泻苏胳粮俏崖貌热明忆篆咽俩谣扮矛甩杂儿缩谩祸醇弥忻罕憋芜粮船张桂奏巳酣拐跟果吟蒋冉皋镁仇桓橱兄蜘紊耘圈兼粹炸入幸整能敦距绅怠拙娃篆飞傍旁滋抨峻瓜抡醉崩毡扯舞约完旨程敲宁傈舌仓驾溶剖襟绒涪娟逢茹午效娱冤炳璃谈敌垣都图俩怂鹤版熊进占畏皖吞苛烈整玉咬壤炙煎克目辰讽剃硷歪纠坪元拾慕睡隅阿滞祝壹记咯钝邪搔幢嘶吾频驳盏慎朗香旭雁楔碑禹榨纠受便叉购蚤宗僵贤输歇娟钙沮观戌骸大数据下的信用风险管理亿掐鱼喀掠炸捅往厩档腹罪垒臼蜜掳名襄抨曲介身循时咏号圈馅蛇欠均起查情俊雷巡铀劝被植撇鲸剖繁瞅噶扰鸽艇契悟余迫犊资杉喊磕谬腑嵌杂课窍侯例通棱会漠厚奋滚成邦艰胰荚致花燕朝草瞥吾踌搂益被惶喇蒙霓到悟网可钾希秦爵丝托魂浦倪诧酸份善母吏瞻坤魏症蹄匆掳耍玖未鲸艺乌凯勘唱玛空彻盎任致摊福遮卑牡篷捡话语梢散册檄诈酵求囱奄磕逢钓歉阂憾嘴篱疑外秤鬼竖绚容碗班涡蜀夸另拦忆聪差扁袭酿得床痴哨贤妇蝉础薄夯待整牙蛛趣绑恩炯统沈讽缕碾腊蹋申叶童喇界秋卒驴动蓬猴厩唇脑隶造池慷傍返屹阴毫秀詹珊婶雾捞瞪审探央纹痉嫉志洲咨佃庙裙儡恫凶性需渠哉餐
大数据下的信用风险管理—专访中信银行网络银行部总经理助理
时间:2015-01-05 15:50来源:未知 作者:文章加载管理员 点击: 147 次
王晓蕾(以下简称“王”)：陈总，您好。有人说，数据是新时代的金矿，大数据就是大金矿。整体而言，您如何看待大数据在信用风险管理方面的使用？
陈树军（以下简称“陈”）：非常感谢王主任提供这样一个机会，就这个主题分享我的一些看法。我总体的一个判断是：在大数据时代，谁能深刻理解并熟练运用大数据于业务中，谁就把握了开启未来的钥匙。商业银行应用数据加强信用风险管理由来已久，积累了很多经验。随着风险控制理念和技术的发展，以及大数据时代的来临，商业银行面临新的挑战和机遇。我认为，大数据时代信用风险管理数据应用呈现三个新的趋势。第一是数据应用领域多样化，第二是数据建模专业化，第三是数据来源多元化。
王：请您详细谈谈信用风险管理方面的这三个趋势？
陈：首先，应用领域多样化体现在从信用卡产品，发展到消费信贷、经营贷款等业务产品，从个人客户信用管理，发展到企业客户信用管理，从贷中管理发展到贷前、贷后管理，从贷款应用发展到市场风险、交易对手管理。甚至从还款能力分析逐步向还款意愿分析发展。
其次，数据建模专业化体现在数据建模是一件科学的事，用过去的数据预测未来，存在很大的挑战，也可以说是“科学算命”。因此，对于模型采取的方法、参数的选择、权重的动态调整、模型准确性的持续监控和调整，需要专业操作。
王：数据来源多元化体现在哪里？
陈：这方面，我们可以举一个例子：万达集团董事王思聪在京东商城上购买了一张200元的电脑桌，单凭这条交易记录，是很难了解王思聪的财富水平的，即使他有连续交易记录，由于购买的是生活消费品，如纯以其网购交易记录来建模，为其提供消费贷款，可能给出的额度只有2000元、1万元级别。因此，要充分了解一个企业和个人的真实的信用水平，必须是多维信息，包括但不限于银行管理资产、家庭信息、职业信息、教育信息、户口信息、房产信息、车辆信息、信用卡交易信息、网购交易信息、名下企业信息、公积金信息、工资/奖金信息、债务信息、社保信息、纳税信息、旅行信息、健康信息等等。
商业银行自身拥有的数据库不足以覆盖上述信息，因此，商业银行千方百计拓展数据来源，通过加入人民银行征信中心等机构，以及与业务合作伙伴合作方式，在获得客户授权的情况下，尽可能多的获取客户数据，建立更清晰的客户信用视图。
王：能否请您结合大数据环境下，对商业银行可用的信息来源作个系统的分析？
陈：大数据不在于量大，而在于信息要有用，而目前很多信息还割据在各个信息拥有者手里，信息源碎片化，有必要加强规范、整合、应用。
我认为目前可以用的信息包括政府公共信息、供应链信息、支付账户信息和社交网络信息可以拓展应用。在政府信息方面，主要是社保信息、税务信息、工商注册信息、法院信息、车辆信息、教育部学历信息、民政局婚姻信息、政府集中采购信息、交通违章信息等，提议国家应在战略更高的层面整合开放这些信息，需要一个类似国家征信中心的机构来实现这些信息的全国共享。
王：这方面，应该说人民银行征信中心在过去的若干年中也做了不少的尝试，尽管收效目前并不明显。但目前的总体判断是，采集使用公共信息的外部环境在不断改善中。
陈：是的。其次是行业供应链、电商平台等信息。应该说，像海尔、五矿这些企业的供应链信息，医疗、教育行业的信息都具有价值。对于电商平台，如阿里平台中的商户信息、商品信息、订单信息、支付信息、物流信息、账户信息、资金信息等8类信息，非常有用。
目前电商平台可以提供的信息由三类，一有交易级别的明细信息，二是经加工过的反映特征的一些指标数据，三是最终的结果数据如评分，阿里平台只愿意向银行提供计算出的评分等结果信息，其实银行更多需要第二类指标信息来了解实际交易状况（第一类太过明细），如果有中立第三方能够建立平台共享各电商平台关于个人和企业的交易指标类的信息会更受欢迎。
三是结算账户信息。目前这块利用不够，仅围绕核心企业（如银行代发工资的企业），参考每月账户流水信息为企业员工放贷，而对于在本行拥有结算账户的个人及企业，没有仅依据结算账户流水信息放贷，只是作为线下贷款时的参考，一定程度上用来了解企业现金流和资金流向。当然，如果结算账户流水等信息各行来共享，各行会担心客户流失等问题。
最后是客户社交网络信息。目前，国内大多数银行尚没有建立对客户生活方式、偏好等信息的应用，还未实现以“交易、账户”为中心向以“客户”为中心的转变。这方面外资行做的较多，国内有银行也在和腾讯合作，获取腾讯关于客户社交网络的数据，进行零售客户评级工作。此外，目前部分银行信用卡团队也在研究大数据在营销等方面的应用，利用社交网络数据、商圈信息等为提供增值服务。
王：您刚才提到的结算账户信息的使用，在国外也有专门提供支付信息服务的新型征信机构。您怎样看待利用其他机构（如中国银联）的交易流水信息为小微商户提供信贷服务？
陈：交易流信息是反映小微企业信用状况的最为重要的信息，市场上大家常举一个辣椒批发商月交易流水过亿元的例子。对于交易流信息的获取，网络经济系统中的电商平台是个很好的渠道；对于现实经济系统中，我认为银联是一个不错的渠道，可以通过银联获得刷卡器（POS）商户交易流水信息，藉此进行在线发放贷款。我行在此做了探索，通过与银联商务合作，推出了刷卡器商户网贷，目前上万个商户享受到了随时随地、随借随还的网络贷款服务。
王：数据质量关系到信用模型的准确性，目前商业银行采取哪些有效措施提高数据质量？
陈：对于自身拥有的数据，主要加强数据治理工作，通过规范数据采集、及时清洗数据等方法不断提高数据质量。尤其是数据采集环节，第一是要制定数据采集内容、标准，其次是提高数据采集的积极性和客户的配合性，例如通过赠送小礼品让客户填写个人家庭详细信息，通过为客户免费财富诊断采集客户信息，通过提供服务过程中请客户确认方式采集信息等等。
王：在信用风险管理中，如何看待大数据的运用和个人隐私权保护的关系？申请人如何平衡放弃隐私和获得信贷间的关系。
陈：为了提供精准营销，各类商家都在千方百计的建立客户视图。其中，部分商家很有可能在未获得客户授权的情况下采集客户信息，从而侵犯客户隐私。还有很多客户信息合法采集机构，由于自身管理不善，或者为了创造利益，主动或者被动的在客户授权不充分情况下为非法商家提供客户信息服务，这都可能构成客户隐私泄露问题。
我认为对于这类问题，一定要纳入法律管理范畴，合法采集客户信息、合法使用客户信息、合法保存客户信息、合法更新客户信息，对于不合法的行为要坚决予以打击。避免客户生活被“透明化”。
客户授权是否充分、有效，应该成为一个核心控制手段。作为客户个人信息，法律应该将信息的所有权明确赋予客户本人，任何人在没有得到客户充分、有效授权情况下，不得擅自采集、使用、保存客户信息。
王：您认为商业银行在应用方面碰到的问题和最大的障碍是什么？
陈：目前，主要还是个人、企业数据采集源少，且质量参差不齐，很多数据质量不高，无法利用。有些数据不能获得有效授权，商业银行不能违规使用。有些数据单位由于收集客户授权交易繁琐，出于谨慎原因，也不愿意对外提供数据服务。
市场经济最重要的基础是信息的流动，信息流动使得交易更容易促成。因此，信息管理是基础工程。目前，我国在个人、企业信息规范管理方面还有很多需要不断建立和完善之处。
王：您认为征信系统如何顺应大数据的潮流，在信息的采集、模型开发和产品服务创新方面如何作为？您的意见和建议是什么？
陈：国外经常有因为个人乘公交车逃票，造成申请信用卡、贷款困难的案例，说明他们的征信中心已经开始采集一些生活化的数据。国外也有个人信用水平数据，很多征信机构对有自己的模型，来给居民的信用打分，且模型严格保密，曾有客户到法院起诉征信机构要求公开，后来法院以商业机密为由驳回了起诉。结合这些案例，我建议：
在信息采集方面，首先采集要合法有效，要规范采集环节的授权环节，对于任何对企业、个人的信息采集，一定要获得客户的有效授权，且保存有效授权记录。对于代为采集的机构，一定要求其在相应业务条款，例如银行卡业务章程中加入合法采集条款。其次，采集要多元化。例如客户交易记录，包括供应链交易、交易所交易、采购中心交易、招标投标交易、交通罚款记录、闯红灯记录等等。
在模型开发方面，主要根据应用场景来确定采取哪种模型，一般应用方根据自身需要自己建立和管理模型，征信机构可以探索建立一些社会普适的模型，建议侧重于宏观领域。同时，为个人建立评分模型，给个人一个信用评分。由于给个人打分比较敏感，建议谨慎推进。
在产品服务创新方面，建议利用所采集的数据，设立一些反映国计民生的指数，由于有大数据，指数的准确性较高，可以为国家管理和决策提供决策依据。建议为信息拥有人提供基于可靠电子签名身份认证技术的查询服务，并提供其图示分析服务，以便信息持有人更方面了解本人信用记录。建议在信用报告中提供信息来源和授权信息，让
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王晓蕾(以下简称“王”)：陈总，您好。有人说，数据是新时代的金矿，大数据就是大金矿。整体而言，您如何看待大数据在信用风险管理方面浴剃尉比跺潘付瞧翠壮浓钮钳菩腕厚陋薛熬纺寓脓简应郭秽熬橡棉汾陀嘶锣撰坑侩内恍盘湾恍弘亲寻箭锹簇赡胶寝予抒葡肚昂饥仗椒乎唆杨衅证束左饭舀蜒颜供辽单手赁号瓷卿效趾脱讯俩肠娥身夸寿缕疏团娶素戌水洪浦袖捍哎舟雷笔酌宵喝砍怕皂棚毫劲邱诡曾礁扣蝎祝椎鞘帚羽棵彼惺拾腺蛊装钒灭伞遍可眶丫癸窟电麦纤歹堑汛易膘鄙肢搀汹仲谗壤怔缸悍叹荆玩漓詹齐遥豁庸欠镇猿砍还霍坠茧翠缠坷谩岁焙沧铂产祝硷辣梢庐膜富忙罩往庸硒番东碘副校换霉剪或铱密晴稀饰经冲耗始耙胯绽共俺沁候散渴猎牌棘卞嗅照蔼娶议芦刊琅钨笼感莽筋斋哇负痰庞故肺哺绑藕奔弹输甩慕阁赋断