大数据下的金融贷款风险管理

发表时间:2018/8/9   来源:《科技新时代》2018年6期   作者:曲冠知
[导读] 随着互联网金融的日益兴起,传统的金融贷款服务已经由柜台交易更多的转向互联网线上交易。
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  摘要:互联网金融的兴起,给传统的金融贷款风险管理带来了更多的挑战。如何使用大数据工具对差异化海量数据进行分析,从中识别客户风险,是越来越多的金融贷款公司面临的难题。本文从金融大数据的特点出发,详细分析如何在大数据背景下,做好金融贷款风险管理。
  关键词:大数据 金融贷款 风险管理
  随着互联网金融的日益兴起,传统的金融贷款服务已经由柜台交易更多的转向互联网线上交易,这使金融贷款公司面临的风险环境越来越复杂。传统的风险管理更多是考察贷款申请者的静态信息,如今影响风险决策的更多是贷款申请者动态的行为信息。因此,在互联网金融的背景下,金融贷款风险管理架构和理念亟待调整。
  与传统金融贷款的特点相比,在互联网金融和大数据爆发的时代,金融贷款公司更快,更准确的通过移动设备触达有贷款需求的客户,金融贷款已经不仅仅局限于人与人之间的营销,不仅仅局限于固定的贷款产品,也不仅仅局限于固定的利率水平,应用程序的大发展已经可以将客户的需求差异化,将客户的质量差异化,将贷款产品差异化。贷款不再需要等上几个月的审批,越来越多的机器审批,越来越多的即时审批都将贷款业务推向更广泛的客户群体。金融贷款服务多元化,差异化的同时,金融贷款企业也面临着更加复杂的风险情况:贷款申请客户的资质取证难,信用状况评估难,贷款申请客户还款能力估计不足等,都给金融贷款企业的运营带来了全新的挑战。同时,越来越多的金融贷款企业产品同质化现象越来越严重,如何在激烈的竞争中脱颖而出,也是摆在金融贷款企业面前的难题。互联网和大数据的融合,催生了海量的数据,金融贷款公司可以获取的数据来源广泛,数据覆盖内容多样,这对充实金融风险数据基础,扩充金融风险管理的内涵,精准覆盖客户需求,准确计量贷款风险,起到了很大的促进作用。
  金融贷款风险控制的数据要立足于贷款客户的基本信息,如年龄,性别,银行账户流水信息,从事行业,教育背景,资产信息,负债信息等,这些数据和贷款客户的还款行为是强相关的,在大数据模型中是强相关因子,所占的权重比较高,是进行风险管理的首选数据,这些数据一般可以通过自有数据,人行征信数据等渠道获得。同时,客户的行为信息,例如客户的地址信息,手机位置信息,黑灰名单信息,法院判决信息等,也可以反映客户的风险水平。其他数据信息,比如客户填写申请资料的习惯,客户申请贷款的时间段,客户手机应用程序分布情况,也与客户风险情况呈某种关联关系,需要充分发掘,充分分析历史数据,从中找出高风险客户的特点,将这些特点作为影响客户评级的重要依据。
  针对企业申请者的考察,大数据应用的范围更加广泛,通过网络抓取企业所在行业的整体经营水平,同时分析该企业各个产品线的所处的生命周期,企业竞争对手的经营状况,企业供应链相关的上下游企业信息,企业在公检法的信息备案,企业管理层成员的个人特征以及其资产负债情况,整体行业在经济周期中的地位,网络舆情对于企业的评价等,这些信息的整合对于准确评价企业贷款申请以及企业偿还能力是非常有帮助的。

只有通过大数据平台和大数据工具,才能获得更加精准的信用评价证据,构建更加准确的信用评价方法,完成更加客观的信用评价体系。
  只有充分分析了中小企业和个人贷款申请者的详细信息,才能充分了解贷款申请者的还款意愿,并获得多维度的用户数据,尤其是用户行为数据的分析,可以充分挖掘贷款者的还款意愿,同时能够更加客观的分析客户的偿还能力。多维度的客户行为数据分析,不但可以对客户进行精确的评级,同时也可以识别具有欺诈风险的客户,充分利用大数据的优势,弥补传统风险管理的不足之处。金融贷款公司要充分利用Python等大数据工具对客户互联网信息进行抓取,分析客户行为信息,并且通过APP埋点,结合贷款客户的应用轨迹,对客户的用户行为进行全面细致的分析,从而了解客户的喜好,需求等信息,这些都是金融贷款公司进行分析的大数据基础。同时,需要充分关注互联网舆情信息,对个人和中小企业的异常信息进行充分的备案,借助关联图谱对相关信息进行充分挖掘。借助实时的交易数据,以及全面的客户画像,使用机器学习,对全量的数据进行深度研究,对风险客户进行重点防范。
  相比传统风险管理中的数据管理,大数据是实时抓取信息,实时进行深度学习,金融贷款公司可以借此建立一个实时风险监控模型。第一,建立统一的数据标准对数据进行管理和控制,采用数据标准化对海量数据进行统一管理,建立覆盖各个风险点的数据仓库,涵盖风险分析数据,风险考核指标,评级数据等模型标准化数据。第二,使用大数据工具,对数据实时计算,对客户风险水平进行实时监控和预警,同时自动进行指标分析,并生成报表。第三,建立共享平台,鼓励金融贷款公司内部所有部门使用统一的数据结构进行数据分析和业务分析。通过以上几点,借助于全面的金融大数据管理,大数据深度学习,实时生成每个客户的风险等级和欺诈水平,实时生成风险数据,实时监控团伙诈骗的关联图谱,形成有效的风险管理监控。
  大数据技术协助金融贷款公司建立一个全面的风险管理体系,包括统一的数据结构,数据仓库,实时网络舆情抓取,实时风险分析计量,数据集中平台,数据控制流程,数据场景应用。同时风险管理体系不单纯是对贷款申请者的监控,也是对金融贷款公司整体业务链的风险监控,包括流动性风险监控,市场风险监控,操作风险监控,舆情风险监控等。通过建立融资与贷款业务融合的系统平台,自动监控金融贷款公司整体现金流的情况,支持兑付和融资的双向需求,双向录入,双向监控,双向分析,及时向管理层报告流动性风险提示,及早进行处理;系统同时监控政策市场的变化动向,对市场的负面信息进行跟踪,并根据输入参数,及时对政策市场的变化做出预警,使金融贷款公司对市场的细微变化及时获悉,及时处置,及时应对;对任何人参与的决策和操作进行有效监控,保留操作轨迹,根据预先设定规则进行监控,防范操作性风险;同时,使用网络爬虫技术,获取各大社交媒体,新闻媒体对金融贷款公司的评价情况,运用算法进行详细分析,深入了解羊毛党和欺诈团伙对金融贷款公司的政策解读情况,及时封堵政策漏洞,使不法分子无可乘之机。
  互联网时代,大数据平台是实现金融贷款公司做好贷款风险管理必须具备的条件,也是金融贷款公司资产安全的充分保障。越来越多的金融贷款公司将线下业务移至线上,这也就更需要金融贷款公司积极探索使用互联网大数据解决风险问题的方法和途径。任何成功的风险管理系统都是基于每个金融贷款公司自身业务的量身打造,不存在一个普遍适用的系统规则,每个金融贷款公司需要并且积极的将大数据技术和风险识别,风险管理以及风险监控相结合,培育自有且适用于互联网金融的风险管理决策系统,只有这样才能全面的适应和迎接互联网金融的发展。
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