基于大數(shù)據(jù)技術(shù)開展普惠金融的實(shí)證研究

陳海旭 李鵬武

【摘 要】“普惠金融”是指以可控的成本，為需要金融服務(wù)的社會弱勢群體提供適當(dāng)?shù)慕鹑诜?wù)。WeBank（微眾銀行）由騰訊等知名民營企業(yè)創(chuàng)建，并于2014年正式開業(yè)。核心產(chǎn)品“微粒貸”實(shí)現(xiàn)從申請、審批到放款全流程互聯(lián)網(wǎng)線上運(yùn)營的貸款產(chǎn)品。微眾銀行采用騰訊平臺現(xiàn)有的QQ、微信用戶數(shù)據(jù)為源，與其他互聯(lián)網(wǎng)平臺聯(lián)合開發(fā)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展借貸業(yè)務(wù)服務(wù)，本文基于此進(jìn)行研究分析。詳細(xì)描述了微眾銀行將大數(shù)據(jù)技術(shù)對小微企業(yè)及個人信用評級的過程，并設(shè)立一系列普惠金融發(fā)展指標(biāo)，基于微眾銀行2016年、2017年財務(wù)數(shù)據(jù)對微眾銀行普惠金融服務(wù)方面的影響力進(jìn)行計算和測度分析。最后，本文還指出了微眾銀行普惠金融服務(wù)中的潛在風(fēng)險。

【關(guān)鍵詞】微眾銀行；大數(shù)據(jù)技術(shù)；網(wǎng)絡(luò)借貸；普惠金融

一、前言

當(dāng)前，我國企業(yè)網(wǎng)絡(luò)借貸迎來起步期，微眾銀行的出現(xiàn)無疑意味著低成本的借貸和投資，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，信息交換的成本大幅下降，而這加快了大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，僅僅通過對看似雜亂的數(shù)據(jù)做恰當(dāng)?shù)姆治?，就可以了解一家企業(yè)的歷史運(yùn)營情況，這無疑是商業(yè)的革命。網(wǎng)絡(luò)借貸恰恰就需要這些數(shù)據(jù)作為支撐，通過有效系統(tǒng)的處理、分析、評估，可以做到對借貸企業(yè)的業(yè)務(wù)開展、營銷狀況、資產(chǎn)負(fù)債、客戶來往，尤其是信用情況等決策管理的理解準(zhǔn)確和高效。再者，通過對這些大數(shù)據(jù)的認(rèn)識，人們還可以準(zhǔn)確把握業(yè)務(wù)提升的方向和金融市場的發(fā)展趨勢，并且在風(fēng)險可控的情況下，將資金借給需要的企業(yè)，實(shí)現(xiàn)資源的合理配置。在此背景之下，微眾銀行設(shè)立并很快推出了“微粒貸”等產(chǎn)品，依托WeBank專業(yè)團(tuán)隊(duì)的風(fēng)險控制和質(zhì)量選擇，實(shí)現(xiàn)高效便捷的資金調(diào)度，幫助用戶更輕松地管理財富。，降低操作門檻。平臺金融方面，微眾銀行目前已與一些物流公司、線上裝修平臺、二手車電商平臺等國內(nèi)知名的互聯(lián)網(wǎng)平臺聯(lián)合開發(fā)產(chǎn)品。通過將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與數(shù)據(jù)和用戶連接起來，將渭中銀行的金融產(chǎn)品應(yīng)用到其服務(wù)場景中，將互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的包容性利益垂直滲透到普通大眾的服裝、食品、住房和交通運(yùn)輸中，從而實(shí)現(xiàn)了對金融產(chǎn)品的整合。實(shí)現(xiàn)資源的有效整合和優(yōu)勢互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)合作共贏的新模式。

本文以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，通過分析微眾銀行如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對小微企業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險評價。將普惠金融發(fā)展指標(biāo)結(jié)合近幾年財務(wù)報表分析微眾銀行對普惠金融服務(wù)的影響力。

二、微眾銀行的基于大數(shù)據(jù)信用評級模式

“微粒貸”作為一種在線運(yùn)營的信貸產(chǎn)品，基于大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制技術(shù)，依托微信和移動QQ為中小企業(yè)提供個人小額貸款和貸款服務(wù)。

基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，發(fā)楚準(zhǔn)敏線上風(fēng)險識別和監(jiān)測信息系統(tǒng)。微眾銀行建立了風(fēng)險識別，實(shí)時檢測，測量和報告的能力，以滿足風(fēng)險管理的需求，如風(fēng)險監(jiān)控報告，風(fēng)險計量模型，貸后警告，反欺詐和黑名單識別。

（一）模型架構(gòu)

WeBank起源于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的金融供給缺口，小微集團(tuán)長尾融資需求的結(jié)合，以及傳統(tǒng)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不足。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用和信用報告的創(chuàng)新有效地提高了客戶定位的效率和準(zhǔn)確性。

（二）運(yùn)行邏輯

第一，客戶數(shù)據(jù)挖掘?；诳蛻舸髷?shù)據(jù)挖掘構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，選出符合要求的客戶，調(diào)查客戶可支配資金和客戶的信用記錄，預(yù)測目標(biāo)的借貸風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)提供資金。

第二，客戶行為分析?；诳蛻舻纳鐣袨椋{(diào)查客戶微信、QQ、瀏覽器等搜索記錄，生活狀態(tài)支付情況和消費(fèi)狀況，通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)搜索可靠、信用度高的客戶，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險控制的目的，同時也不斷提升高價值客戶的忠誠度和粘度。

第三，應(yīng)用第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行確認(rèn)，通過傳統(tǒng)信貸數(shù)據(jù)，論壇、娛樂記錄，法律記錄，通訊記錄，五險一金數(shù)據(jù)等深入了解互聯(lián)網(wǎng)上客戶的活動狀況，通過這些誠信記錄來做到審核客戶。

第四，形成客戶信用報告，通過金融機(jī)構(gòu)直接發(fā)放貸款或發(fā)行資產(chǎn)支持證券。

（三）使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對借款企業(yè)或者個人信用評級的優(yōu)勢

傳統(tǒng)的信用評級是建立在靜態(tài)和歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，存在一定的滯后性。

當(dāng)需要貸款的企業(yè)申請金融機(jī)構(gòu)的信貸資金支持時，需要提供過去的財務(wù)報表等信息。資產(chǎn)質(zhì)量，抵押資產(chǎn)數(shù)量和擔(dān)保能力與獲得貸款的可能性，信貸額度和信貸價格成正比。

那些能夠提供更好的歷史數(shù)據(jù)來證明申請人往往具有較高信用評級的人，所以這些高信用評級的主體更有可能獲得資金；如小微企業(yè)主、個體工商戶等一般缺乏優(yōu)質(zhì)可靠資產(chǎn)（或抵押資產(chǎn)），難以提供令人信服的抵押貸款和擔(dān)保，且往往缺乏財務(wù)報表等官方財務(wù)數(shù)據(jù)，所以通常信用評級較低，信用評級較低的主體在融資阻力較大，融資成本較高。

傳統(tǒng)的信用評級方法容易導(dǎo)致信貸資源配置嚴(yán)重失衡。

1.信用評級的主觀任意性較強(qiáng)，對人性等道德風(fēng)險的評價往往被輕視。

“5C”因子分析方法在傳統(tǒng)的商業(yè)銀行信用評級中得到了廣泛的應(yīng)用。通常，有經(jīng)驗(yàn)的信貸員會定量評估借款人的性格、資本、償付能力、抵押品和經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行初步估計。

但是，由于金融機(jī)構(gòu)采用“5C”信用評級（即Character、Capital、Capacity、Collateral、Cycle Conditions），重點(diǎn)不同。因此，給予這五個指標(biāo)體系的權(quán)重也存在質(zhì)的差異。這種主觀差異將導(dǎo)致信用評級結(jié)果出現(xiàn)偏差。

此外，傳統(tǒng)的信用評級缺乏對貸款申請人人性等主觀因素的深入、具體的評價，對還款意愿等因素造成的逾期和不良資產(chǎn)損失的定量分析也存在重大缺陷，道德風(fēng)險和綿羊效應(yīng)。

微眾銀行大數(shù)據(jù)信貸形式多樣，覆蓋面廣，內(nèi)容豐富。

微眾銀行通過用戶身份數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)來分析人的誠實(shí)、受歡迎程度和工作穩(wěn)定性，信息性更強(qiáng)。

信用評級過程中的大數(shù)據(jù)內(nèi)容包括文本、音頻、圖片、視頻等多媒體形式。收集到的數(shù)據(jù)不限于公司的財務(wù)報表，也延伸到各種存儲媒體、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁和社交軟件聊天記錄。從運(yùn)營的總體數(shù)據(jù)到單交易和互動數(shù)據(jù)，內(nèi)容包括傳統(tǒng)評級過程中的必要指標(biāo)，以及基于全面、實(shí)時、更全面、多角度的軟信息數(shù)據(jù)，以及動態(tài)的信用評級。

基于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析模型，深入處理，開發(fā)和利用大量結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

實(shí)時監(jiān)控，顯著的規(guī)模效應(yīng)。利用騰訊等社會平臺收集海量數(shù)據(jù)資源，使微型銀行能夠高效、方便、充分了解潛在客戶的信用狀況和實(shí)際經(jīng)營情況，大大提高效率，節(jié)約信息收集時間，準(zhǔn)確評估信用狀況。繼續(xù)跟進(jìn)貸款情況。進(jìn)而降低客戶對抵押品的需求，保證、提高貸款速度，提高融資效率。

貸款公司一旦發(fā)生風(fēng)險行為，將立即通過安全機(jī)制進(jìn)行預(yù)警。實(shí)時監(jiān)測有助于提高信用評級預(yù)測的準(zhǔn)確性，提高信用評級的可靠性。由于騰訊的信貸設(shè)計、運(yùn)營和管理的預(yù)投入成本是固定成本，因此總成本不會隨評級數(shù)量的增加而有顯著變化，個人評級主體分擔(dān)的成本也會越來越小，從而實(shí)現(xiàn)信用評級的規(guī)模效應(yīng)。

三、微眾銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展普惠金融的實(shí)證研究和分析

研究微眾銀行2016年、2017年的銀行服務(wù)的業(yè)務(wù)狀況，利用相關(guān)數(shù)據(jù)對微眾銀行普惠金融發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行計算和測度分析，結(jié)合對其在開展中小微企業(yè)、個人金融服務(wù)進(jìn)行普惠金融方面的工作進(jìn)行研究，探索微眾銀行普惠金融服務(wù)方面的影響力。

（一）設(shè)立微眾銀行的普惠金融水平測算指標(biāo)

考慮到普惠金融主要服務(wù)于中小微企業(yè)和個人，并結(jié)合傳統(tǒng)銀行的相關(guān)指標(biāo)，以此方向來研究微眾銀行普惠金融服務(wù)的影響力。參考HDI和國內(nèi)外前沿的建模方法，本文章選取滲透度、使用度2個指標(biāo)維度和5個具體指標(biāo)來設(shè)計普惠金融發(fā)展水平。

具體指標(biāo)如下（見表1）：

表1 微眾銀行普惠金融評價指標(biāo)體系

（二）線性普惠金融指標(biāo)（LIFI）

參考Sarma（2008），結(jié)合聯(lián)合國開計署測換人類發(fā)展指數(shù)HDI的做法。并參考線性評價指數(shù)的設(shè)計方法，考慮微眾銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的有限性，本文采用簡單的線性加權(quán)方法設(shè)計微眾銀行普惠金融指標(biāo)（LIFI）。

公式中W1，W2各自表示滲透度S和使用度U在最終指標(biāo)中的權(quán)重。每個維度有各自的具體指標(biāo)和權(quán)重。由此得出最終的具體計算公式。

根據(jù)普惠金融服務(wù)特征，向傳統(tǒng)信貸難以觸及的普通客戶和小微企業(yè)主提供極其方便快捷的金融服務(wù)。

確定權(quán)重大小如下：

LIFI數(shù)值越大，表明普惠金融水平越高；反之?dāng)?shù)值越小，表示普惠金融水平越低。

（三）微眾銀行普惠金融服務(wù)基本情況

根據(jù)上述提及的普惠金融發(fā)展指數(shù)計算方法，對微眾銀行的普惠金融服務(wù)進(jìn)行實(shí)證研究，比較分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展普惠金融服務(wù)的程度。

本文分析的數(shù)據(jù)主要來源于微眾銀行2016、2017年財務(wù)報表和歷年銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

2017注冊用戶6000萬，覆蓋567座城市；授信客戶3400萬人；向1200萬人在線發(fā)放貸款8700億元。筆均8100元。

2016注冊用戶2800萬，覆蓋城市549座，授信用戶2833萬，2016貸款量1600億，發(fā)放人數(shù)2000萬，平均每筆貸款8000元。

（四）基于普惠金融指數(shù)的普惠金融發(fā)展程度測度分析

考慮數(shù)據(jù)的分析利用情況，本文使用時間截面數(shù)據(jù)計算各指標(biāo)實(shí)際值（為了數(shù)據(jù)的精確，除去了各自相應(yīng)的單位）。

表2 普惠金融評價指數(shù)評價指標(biāo)的權(quán)重

從結(jié)果可以看出，2017年相比于2016年，微眾銀行普惠金融服務(wù)指數(shù)（LIFI）上漲48.79%，普惠金融服務(wù)水平大幅度提升。

基于線性加權(quán)普惠金融指數(shù)模型的角度來分析微眾銀行在普惠金融發(fā)展水平的分布情況。從上表2可以看出，微眾銀行在農(nóng)戶金融方面服務(wù)方面整體金融服務(wù)都還處在普惠金融的較低水平階段，并不能滿足客戶的金融服務(wù)需求。但是得力于“微粒貸”產(chǎn)品的提出，微眾銀行的業(yè)務(wù)量和營業(yè)水平在2016年、2017年有了大幅度提升。

四、當(dāng)前微眾銀行普惠金融發(fā)展存在的風(fēng)險

從微眾銀行普惠金融的供給、金融產(chǎn)品、政策制度來看，存在不少因素制約著微眾銀行普惠金融的推廣與可持續(xù)發(fā)展。

一是用戶信用違約風(fēng)險。雖然微眾銀行已經(jīng)可以以大數(shù)據(jù)為核心構(gòu)建創(chuàng)新風(fēng)控體系，引入機(jī)器學(xué)習(xí)、SVM、回聲預(yù)測等算法，建立了微信、QQ、第三方平臺和國家信用機(jī)構(gòu)合作的系列風(fēng)控模型。將人行征信和公安二代身份證等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，與社交和行為等新型數(shù)據(jù)相結(jié)合，從更加深化、綜合的角度評估和考量信用風(fēng)險。。但是，從歷史經(jīng)驗(yàn)看來，中小微企業(yè)與個人仍然具有相對于一般客戶更高的違約風(fēng)險。如何更精準(zhǔn)地識別客戶身份、發(fā)放貸款并開展反欺詐仍是重點(diǎn)與難點(diǎn)。

一是新興技術(shù)運(yùn)用風(fēng)險。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，以支付寶、微信為代表的移動端支付迅速普及，但是其面臨的安全風(fēng)險也不容忽視。而且由于數(shù)字普惠金融面向的人群數(shù)目眾多，數(shù)字平臺在構(gòu)建時通常會采用一些新興技術(shù)，如云計算和大數(shù)據(jù)等。這些新興技術(shù)會帶來諸多新的風(fēng)險。一些云服務(wù)商同時支持了大量金融機(jī)構(gòu)，如果出現(xiàn)故障將導(dǎo)致大面積金融服務(wù)停用，例如近年阿里云、谷歌云等國內(nèi)外巨頭皆出現(xiàn)過云計算服務(wù)的中斷。在大數(shù)據(jù)運(yùn)用方面，大量數(shù)據(jù)的集中存儲使得攻擊獲得的潛在收益增大，會引來更多的攻擊者，從而增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。互聯(lián)網(wǎng)銀行金融服務(wù)多采取指紋或者面部識別技術(shù)。在生物識別技術(shù)運(yùn)用方面，盡管人的生物特征不能改變，但泄露生物特征的途徑卻很多，如指紋信息可能被套取等。此類生物隱私信息被獲取、復(fù)制，從而會對采用生物識別技術(shù)的用戶造成難以估量的損失，補(bǔ)救措施也難以實(shí)施。

二是國家對于互聯(lián)網(wǎng)式銀行金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管問題。傳統(tǒng)銀行金融機(jī)構(gòu)經(jīng)過國務(wù)院設(shè)立的監(jiān)管部門長期的監(jiān)督和指引，已經(jīng)建立了較為嚴(yán)格的管理體系和內(nèi)控機(jī)制，對信息系統(tǒng)的安全性比較重視。相對而言，數(shù)字普惠金融機(jī)構(gòu)尤其是新興業(yè)態(tài)對信息系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的可用性和可靠性、運(yùn)維管理流程以及人員的安全意識缺乏必要的安全評估。

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