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大数据技术对城市商业银行小微企业授信评审的作用

来源:用户上传      作者:赵燕云

近年来,基于大数据背景的数据获取、整理及分析行业蓬勃的发展,现代金融业尤其是银行业想要跟上时代的浪潮,就要构建以大数据为基础的运营管理框架。就城市商业银行(以下简称“城商行”)小微企业授信业务而言,通过在授信评审环节对大数据的应用,一是有助于从准入环节快速判断客户是否符合授信准入条件;二是有助于降低小微企业授信面临的信息不对称,有效控制授信风险;三是对于某些线上授信业务品种而言,在大数据分析的基础上施行线上自动化评审审批,可以有效提高贷款资产业务效率。本文通过笔者在实际工作中对大数据利用的一些心得体会,总结了大数据技术对小微企业授信业务评审的作用,就城商行如何更好地利用大数据技术提高小微企业授信业务评审质效提出几点建议。

一、金融科技和大数据概述

进入21世纪,随着科技的进步,中国金融业有了巨大的变革,银行业也不例外,去银行网点的时候,我们看到了更多智能化的设备,例如以前打印银行流水、办理银行卡只能在柜台办理,现在却可以在机器上完成,甚至有些银行推出了无人网点,由机器人引导顾客通过智能设备完成业务办理。科技的发展催生出了很多互联网金融产品和服务机构,对传统银行业务造成了冲击,也使商业银行深刻认识到了科技的重要性,近年来,各大商业银行逐步加大了在金融科技方面的投入力度,加大了对大数据、云计算、物联网、区块链技术的研发和应用,助力银行战略制定、渠道拓展、产品开发、业务运营和风险控制等方面全面提升。

金融科技包括大数据、云计算、物联网、区块链等技术, 其中大数据是指一组巨量的数据的集合,使用常规软件不能在一定时间内完成收集和处理,但其中蕴含着巨大的潜在价值。大数据技术通俗地说就是大数据应用的技术,它是不同于传统数据处理方式的一种新模式,是对种类多、规模大、分布广的数据集合进行归集、保存、整合、分析等各种技术手段的集合。

大数据主要有以下几个方面的特征:一是数据量大,大数据的规模十分庞大,增长速度非常快;二是类型多样,大数据涉及的数据包括常规的结构性数据,还包括照片、颜色、音频、视频等非结构性数据;三是处理速度快,大数据处理交换的速度较以往数据处理速度大幅提升,数据处理往往结合云计算技术,基本可以满足实时性交互的需要;四是数据真实性高,数据真实性是指数据通常来源于社会生活中的真实场景,是人们在生产生活中真实产生的而非经过人工加工的数据;五是数据动态性强,大数据不仅数据量大,且数据库动态捕捉、更新能力强,数据分析的可靠性更高。上述这些特征,使得通过大数据技术分析的结论更为全面、真实,时效性强,促使各行各业对其广泛关注并加以利用。

大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通信、消费等行业已经有了较为广泛的应用,就拿消费行业而言,互联网购物平台会根据消费者在平台的浏览记录和购买记录精准推送消费者需要的产品,提高了产品销售效率,某种意义上也为消费者带来更好的购物体验。再比如金融领域的商业银行,近年来紧跟互联网金融的步伐,推出了各类线上信贷产品,这些线上信贷产品都是基于客户某几方面的大数据,通过大数据平台综合分析而得出结论,最后做出了对不同的客户不同的决策。

二、大数据技术对城市商业银行小微企业授信业务评审的作用

小微企业是国民经济的重要组成部分,是经济新动能培育的重要源泉,在推动经济增长、促进就业增加、激发创新活力等方面发挥着重要作用。2018年以来,全球经济不确定因素增多,中国经济长期积累的风险隐患有所暴露,小微企业经营难、融资难情况有所加剧。不断深化小微企业金融服务,是我国推动金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力的重要任务,是全面建成小康社会的必然要求。

在国家大力倡导发展普惠金融,支持小微企业发展的大背景下,城商行应充分利用自身服务小微企业的丰富经验,加大对小微企业融资的支持力度,为促进我国经济社会平稳发展贡献一份力量。与大中型企业相比,小微企业普遍存在资产实力不强、经营管理较为粗放、抗风险能力较弱等特点,城商行的公司客户群体中一大部分是小微企业,城商行尤其需要加强小微企业授信的贷中风险评审,以此来更好地控制授信风险,防止大量不良贷款积累,阻碍城商行的整体发展。下面简要分析大数据技术对城商行小微企业授信风险评审的作用。

(一)丰富评审模式,提升服务质效,增强客户满意度

在传统的小微企业授信评审审批过程中,需要评审员人工评审客户提供的申请表、营业执照、经营场所证明、征信报告、购销合同、增值税纳税申报表、增值税发票、银行流水等授信资料,必要时需要上门去企业实地查验,在完成查验之后,根据授信业务管理等相关制度规定对申请人进行综合评判,再提交审贷会讨论,最终由有权审批人决定是否通过或拒绝,以及审批多少额度。在这种业务模式下,企业为实现有效的风险控制目标,评审审批过程持续的时间较长,整個流程中需要持续投入较多的业务经验和评审经验丰富的工作人员,且风险一定程度上依赖于专家的个人经验。随着业务的开展,往往造成审核周期延长,客户在等待较长的审批周期后才能取得授信,之后还要被要求面签,并出具各种证明资料,导致用户体验感较差,对于部分融资需求较为紧急的小微企业而言,这无疑不能解决他们的燃眉之急,让他们有了融资难的体验。

随着大数据技术的发展和应用以及我国最高人民法院司法公开进程的推进,裁判文书网和中国执行信息公开网等司法查询网站相继成立上线。此外,中国人民银行征信信息的扩展和完善、公证机关线上赋予强制执行效力公证等新的公证手段的出现、设备指纹和人脸识别等AI技术的成熟使得商业银行获取信息的渠道变多,获取的信息真实程度增强,风险控制措施实现了线上办理。多家城市商业银行在近些年来都陆续上线了针对小微企业的纯线上信贷产品,这些产品大都可以通过手机直联的方式直接登录银行线上信贷产品平台,通过简单的注册授权和信息填写后可以得到一个初步的授信额度,然后由后台系统根据客户授权开展大数据自动化评审审批,确定最终的授信额度,客户放款和提款的环节亦是在线上完成,有时候部分环节会加入人工复核,但整体而言,线上的评审模式或线上线下相结合的评审模式相比传统纯线下的评审模式,效率提高了很多,进而增强了客户尤其是小微企业客户在融资方面的获得感,提升了他们融资的满意度。

(二)优化评审流程,提升信贷投放效率和水平,增强市场竞争力

在大数据技术的支持下,城市商业银行线上授信业务的评审拥有了和传统线下授信业务大不相同的评审流程,传统的线下评审流程往往需要经历很多的人工审查审批的环节,更多是依赖人工经验,大数据风控评审流程具有高度依赖大数据等客观数据的特点,对于大数据的获取和分析大都是线上自动化实现的,例如可以在授信评审初期自动校验客户是否有历史不良记录,是否满足准入条件,在授信评审中期可以通过税务系统的接入端口自动抓取客户的经营纳税数据,进而自动匹配相应的授信额度等,此外,线上评审流程还会根据事先设定的数值自动校验该笔授信业务是否超越审批权限,上述通过大数据技术实现的一系列线上评审风控流程节省了很多人工评审校验的时间。

线上评审风控系统往往是基于一定的参数设置了相对固定的数据模型,基于数据模型可以大批量快速做出审批结果,对于金额不大,但笔数众多的小微企业授信业务而言,这无疑可以大大提高业务评审效率,因为就传统线下授信评审流程而言,审批一笔20万元的小微企业授信业务和审批一笔200万元的小微企业授信业务所花的时间几乎一样。线上评审流程的周期相比传统线下流程缩短了很多,这样高效的评审流程在当下竞争激烈的金融市场环境中有利于城市商业银行提升信贷投放效率和水平,增强市场竞争力,进而加大对小微企业的融资支持力度,使小微企业融资难的情况得到很大的改善。

(三)升级评审技术,减少信息不对称,增强风控能力

在大数据平台缺失的年代,城市商业银行小微企业授信业务评审缺乏侧面的客观数据查询渠道,单纯基于业务人员对客户的主动调查结果做出评审决策,难免存在较严重的信息不对称情况。对于客户没有主动介绍的情况无法获知,潜在的授信风险较大。进入大数据时代,信息资源丰富、数据更新迅猛,近年来陆续诞生了很多外部大数据平台,例如天眼查、企查查、启信宝、企业预警通等APP软件平台以及国家企业信用信息公示系统和“信用中国”等国家信息披露平台。这些平台使评审人员可以多渠道获取信息,掌握更多关于授信申请企业的信息,进而为他们提供更多的参考。另一方面,一些内外部整合大数据平台的出现也为评审人员获取数据、分析数据提供了更大的便利,增强了城商行的风险控制能力,减少信息不对称情况的发生,尤其是对于集团客户,由于本身具有较为复杂的关系脉络,通过内外部大数据平台的综合分析,有助于更加清楚地掌握集团派系成员之间的关系,合理确定集团统一授信限额,控制授信集中度风险,防止多头授信、过度授信。

对于城市商业银行小微企业授信评审而言,大数据平台可以使评审人员快速了解客户的主营业务,多渠道收集客户的各类风险信息,为业务评审提供了更多客观的参考,有利于城市商业提高评审效率和评审质量,有利于贷款在不同行业的精准投放,有利于优化资源配置。大数据技术的应用固然重要,但我们仍要辩证地看待,因为大数据为我们提供的只是“参考答案”,而不是“最终答案”,单纯线上评审的效率固然高,但是也存在一些问题,例如对所有客户都是“一刀切”,这样可能流失一些潜在的客户;此外,在商业银行反欺诈手段不完善的情况下,若完全依赖线上评审来做决策,在缺失人工线下干预的情况下会增加商业银行的欺诈风险暴露;另外,对于部分高风险客户,潜在的风险无法通过线上评审发现,因此在大数据系统获取大量客户风险信息的基础上,如果通过更进一步的数据分析形成一定的客户风险视图,再附加人工干预评审审批,就可以更好地控制风险。

三、如何利用大数据提高小微企业授信评审质效的几点建议

2021年3月12日,新华社全文刊发了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,纲要共包含19篇内容,其中第五篇提出“加快数字化发展,建设数字中国”,当前,央行数字货币项目DCEP也进入了全国部分地区的试点阶段,这些国家战略层面的政策对经济社会的各个方面都提出了指导意见,对于城市商业银行而言,同样面临着数字化转型任务,这既是挑战又是机遇,机遇在于大数据时代城市商业银行可以获取比以前更多的公开数据,这些获取的数据可以推动城商行业务发展规模的扩大和风险控制水平的提高;挑战在于获取的数据很多并不能直接拿来使用,而是需要在进一步加工制作后才能使用,这需要城商行有序加大金融科技投入,科技投入的加大为城市商业银行的发展带来了一定的成本压力,此外在数据获取的过程中如何使客户的隐私信息不被泄露,这对城市商业银行不断完善内部控制管理制度提出了更高的要求。

对于城市商业银行而言,利用大数据技术提高小微企业授信评审的质效,不仅可以提高风险控制水平,也可以推动城商行的数字化转型之路,下面给出几点具体的建议:

一是适当加大科技投入,针对小微企业授信金额不大、笔数多的特点,加强小微企业线上信贷产品的研发,对于部分线上信贷产品适当加入线下辅助评审流程,在提高评审决策效率的同时把控信贷风险。

二是拓宽外部信息渠道,充分利用现有的主流企业查询APP和国家官方信息披露网站,广泛采集小微企业外部公开数据,为小微企业授信评审提供更多的数据支撑。

三是搭建更高容量的内部网络平台。针对商业银行利用自身的信息技术、渠道等优势积累的大量数据资源,通过加强构建数据仓库、开展数据分析挖掘、强化信息系统推广运用等多种手段,为提升城市商业银行小微授信业务评审水平提供技術支撑,进而增强大数据时代下授信风险的贷中防控能力。此外,还需制定内部客户数据采集和使用的制度规范,重视客户信息保护,对于收集的内部客户数据仅供内部业务决策使用,严防信息泄露给城商行带来声誉风险。

四是搭建基于内部数据和外部数据相结合的智能风控平台。大数据时代催生了很多第三方数据平台公司,但大多数平台相互孤立,无法互联互通,为充分掌握客户信息,评审人员往往需要多方查询,人工分析、综合判断才能做出决策,搭建汇集外部数据和内部数据的智能风控平台,接入各方数据,通过后台筛选、运算,将有效数据提取出来,避免了评审人员多平台查询,提高了数据获取效率。此外,智能风控平台可以自动根据已获取的集团客户关联关系列表,自动汇总借款人及关联方在行内的授信额度,避免了人工筛查关联关系可能出现的不全面问题,进而控制多头授信风险,提高小微企业授信评审的质效。

参考文献:

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[2]游海红.商业银行应用大数据过程中的风险防范 [J].农银学刊,2020(5):46-49.

[3]重庆银行股份有限公司互联网金融部课题组.基于知识图谱构建商业银行大数据风控体系的研究与实践[J].当代金融研究,2020(6):89-96.

[4]周明融.大数据时代商业银行服务小微企业的风险管控措施探讨[J].经济师,2021(2):119-120.


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