基于大數(shù)據(jù)視角的惠農(nóng)e貸智能風(fēng)控研究

基于大數(shù)據(jù)視角的惠農(nóng)e貸智能風(fēng)控研究摘 要：本文基于對農(nóng)行陜西省分行互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品——惠農(nóng)e貸分析的基礎(chǔ)上指出風(fēng)險防控中存在的問題，分析了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，從大數(shù)據(jù)視角提出構(gòu)建智能風(fēng)控的對策。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);惠農(nóng)e貸;智能風(fēng)控大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的推動，促進(jìn)了科技與金融的高度融合、相互滲透，驅(qū)動客戶行為向線上化、場景化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為順應(yīng)場景化、數(shù)字化的客戶需求，商業(yè)銀行逐步創(chuàng)新線上化互聯(lián)網(wǎng)信貸模式。伴隨線上信貸規(guī)模的擴(kuò)大，風(fēng)險管理問題日益凸顯，如何構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的智能風(fēng)險防控體系，成為商業(yè)銀行面臨的重要問題。農(nóng)行陜西省分行順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)金融浪潮和線上化的需求，創(chuàng)新推出了線上信貸產(chǎn)品，改變了信貸方式，提升了信貸效率，該模式的推出也為風(fēng)險防控帶來前所未有的挑戰(zhàn)。為更好應(yīng)對風(fēng)控挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行可借助大數(shù)據(jù)開展挖掘和智能分析，以數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險決策，提升風(fēng)險管理專業(yè)性，使金融和科技深度融合，促進(jìn)風(fēng)險防控能力提升。因此，智慧風(fēng)險管理已成為商業(yè)銀行的必然選擇。一、陜西惠農(nóng)e貸發(fā)展現(xiàn)狀近年來，農(nóng)行陜西省分行圍繞“互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)據(jù)化、智能化”的思路，踐行總行“服務(wù)‘三農(nóng)’、做強(qiáng)縣域”的戰(zhàn)略定位，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)勢，積極破解農(nóng)戶融資難、融資慢等問題，創(chuàng)新推出線上融資產(chǎn)品—惠農(nóng)e貸，努力打造經(jīng)營富有特色的區(qū)域強(qiáng)行，惠農(nóng)e貸業(yè)務(wù)初見成效。（一）業(yè)務(wù)發(fā)展階段大體來說，農(nóng)行陜西省分行惠農(nóng)e2018年，圍繞主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和區(qū)域資源優(yōu)勢，提出惠農(nóng)e將“惠農(nóng)e（二）業(yè)務(wù)增長狀況20172018ee296;201816431147202150332013高。2019年，按照上級行提質(zhì)增效要求，不斷加大惠農(nóng)e貸投放，一季度末貸款余額達(dá)325406萬元，5月末貸款達(dá)到335279萬元，并繼續(xù)保持高速發(fā)展。（三）業(yè)務(wù)路徑逐步完善近年來，農(nóng)行陜西省分行圍繞區(qū)域特色產(chǎn)業(yè)、行內(nèi)客戶數(shù)據(jù)、銀政合作等，主動、及逐行業(yè)制定服務(wù)方案，目前，全行制定服務(wù)方案70括蘋果、獼猴桃、冬棗、葡萄、烤煙、中藥材、花椒等。（四）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源多樣目前，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要通過內(nèi)部渠道和外部渠道獲得。外部數(shù)據(jù)主要通過扶貧局、科技2019535152.4299707.432974323.68（五）業(yè)務(wù)風(fēng)險狀況由于信貸管理嚴(yán)格，內(nèi)部制度健全，對產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、客戶選擇準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)采集規(guī)范，并輔助交叉驗證方式獲取客戶人品、誠信、經(jīng)營等信息，入庫審核嚴(yán)格，信貸模型設(shè)計科學(xué)，貸款系統(tǒng)自動審批，無人工干預(yù)，貸后管理重視，惠農(nóng)e50.02%，遠(yuǎn)低于全行不良水平。二、風(fēng)險防控措施及問題（一）風(fēng)險防控措施對內(nèi)部系統(tǒng)或者三方渠道獲取客戶，認(rèn)真審查，確保真實、有效，對無三方渠道來源客戶，做好客戶調(diào)查、審核、完善客戶信息，確?？蛻魷?zhǔn)入“第一”關(guān);四是嚴(yán)把數(shù)據(jù)審核關(guān)，做實數(shù)據(jù)采集，確保責(zé)任落實到崗、到人，監(jiān)督制約到位，確保數(shù)據(jù)真實可靠。貸中風(fēng)控措施。一是利用C3內(nèi)部校驗相關(guān)情況，全面了解客戶;四是與通過與政府部門、政策性擔(dān)保公司合作，建立風(fēng)險補(bǔ)償基金，分散資金風(fēng)險。貸后風(fēng)控措施。一是利用系統(tǒng)和科技手段，強(qiáng)化風(fēng)險監(jiān)測，做好風(fēng)險預(yù)警提示，已經(jīng)上線個人線上信用貸款風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)，對客戶資金異常交易、貸款用途等進(jìn)行實時監(jiān)測;二是非現(xiàn)場檢查，主要通過電話外呼、客戶經(jīng)理電話回訪、短信提醒等方式，對客戶做好（二）風(fēng)險防控存在的問題風(fēng)險管理能力與發(fā)展不匹配。一是智能化風(fēng)險防控意識薄弱?；蒉r(nóng)e風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)，通過C3在風(fēng)險線索核查流于形式，極大降低了風(fēng)險管理水平。預(yù)警模型精準(zhǔn)度較低，數(shù)據(jù)資源不夠全面。一是風(fēng)險預(yù)警模型多為線性規(guī)則，即是客戶、時間、金額、用途等參數(shù)，簡單對比分析、判斷，提供預(yù)警線索。受制于數(shù)據(jù)維度和處理能力，風(fēng)控預(yù)警主要通過有限數(shù)據(jù)獲取盡可能多的信息，有大量無效信息無法過濾，可能造成分析、判斷失誤，不能通過客戶行為、社交網(wǎng)絡(luò)、消費(fèi)等維度全面分析，提升風(fēng)險管理能力。二是風(fēng)控效率不高。為了避免遺漏，風(fēng)控預(yù)警范圍很大，大量風(fēng)控線索使客戶經(jīng)理疲于應(yīng)付，真正關(guān)鍵線索容易被疏忽，精準(zhǔn)度嚴(yán)重不足。三是數(shù)據(jù)維度面較窄?；輊文化、制度都帶來巨大沖擊，推動信貸由被動申請