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    大數(shù)據(jù)在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中信用風(fēng)險(xiǎn)的分析與應(yīng)用

    2021-04-26 06:48:06張勝安徽涇縣銅源村鎮(zhèn)銀行股份有限公司
    消費(fèi)導(dǎo)刊 2021年7期
    關(guān)鍵詞:不良率信用風(fēng)險(xiǎn)年齡段

    張勝 安徽涇縣銅源村鎮(zhèn)銀行股份有限公司

    引言:互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,社會(huì)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)面臨的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)逐漸增加,信用風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和資金風(fēng)險(xiǎn)等方面,對(duì)于信貸資金未能展開(kāi)有效監(jiān)管,同時(shí),對(duì)于客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)的把關(guān)存在問(wèn)題,沒(méi)有將授信統(tǒng)一,導(dǎo)致貸款發(fā)放不合理,對(duì)此,需要利用大數(shù)據(jù),建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,及時(shí)掌握客戶(hù)信息,做好信用風(fēng)險(xiǎn)管理,保證金融機(jī)構(gòu)的信貸資金安全。

    一、大數(shù)據(jù)概念和特點(diǎn)介紹

    大數(shù)據(jù)主要指在特定時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)難以使用傳統(tǒng)方法進(jìn)行收集,而且大數(shù)據(jù)平臺(tái)具有實(shí)效性,能夠動(dòng)態(tài)化發(fā)展。大數(shù)據(jù)的數(shù)量以TB、ZB等標(biāo)準(zhǔn)為主,并且不斷上漲,難以在規(guī)定的范圍之內(nèi)進(jìn)行儲(chǔ)存和計(jì)算,數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)階段,以快速、動(dòng)態(tài)化狀態(tài)進(jìn)行,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低,但是商業(yè)價(jià)值相對(duì)較高。

    二、數(shù)據(jù)分析對(duì)于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的重要性

    當(dāng)前,市場(chǎng)利率化形勢(shì)明顯,金融機(jī)構(gòu)利差收入的優(yōu)勢(shì)受到影響,特別是農(nóng)村地區(qū)的金融機(jī)構(gòu),營(yíng)業(yè)收入出現(xiàn)下滑狀態(tài)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展提供全新機(jī)遇,利用大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)重要性主要體現(xiàn)在如下幾方面:

    第一,為農(nóng)村的金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)更廣闊的業(yè)務(wù)空間,互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,電商平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生,金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)也出現(xiàn)變化,產(chǎn)生各類(lèi)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù),能夠?qū)蛻?hù)信息深入挖掘,找出潛在客戶(hù),為銀行產(chǎn)品創(chuàng)新提供全新途徑,拓寬農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)空間。

    第二,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,能夠提高農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)決策與判斷能力。信息時(shí)代,銀行業(yè)務(wù)的開(kāi)展需要依托數(shù)據(jù)信息制定運(yùn)營(yíng)決策,應(yīng)用大數(shù)據(jù),通過(guò)海量數(shù)據(jù)信息當(dāng)中尋找利于銀行經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)信息,對(duì)于業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)合理評(píng)估,并對(duì)資源展開(kāi)優(yōu)化配置。

    第三,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠提高信用風(fēng)險(xiǎn)的管理能力,運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)展開(kāi)精細(xì)化管理,為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)品創(chuàng)新以及風(fēng)險(xiǎn)控制提供全新途徑,轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式,和電商之間進(jìn)行聯(lián)合,控制信用風(fēng)險(xiǎn),提高風(fēng)險(xiǎn)管理工作水平[1]。

    三、大數(shù)據(jù)在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)的分析和應(yīng)用

    (一)數(shù)據(jù)的挖掘

    農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包括如下信息源系統(tǒng):一是核心系統(tǒng),二是信貸系統(tǒng),三是外圍系統(tǒng),通過(guò)上述系統(tǒng)對(duì)于文本文件進(jìn)行采集,并對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,通過(guò)轉(zhuǎn)換變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),并按照法人機(jī)構(gòu)進(jìn)行區(qū)分,拆分?jǐn)?shù)據(jù)信息,利用固定模型將數(shù)據(jù)整合,最終形成數(shù)據(jù)視圖。這樣后臺(tái)可以按照賬戶(hù)、客戶(hù)以及機(jī)構(gòu)各層次展開(kāi)匯總,便于前臺(tái)對(duì)于數(shù)據(jù)的利用。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程包括數(shù)據(jù)信息采集、清洗、轉(zhuǎn)換、整合、處理等內(nèi)容。

    (二)決策樹(shù)分析

    數(shù)據(jù)挖掘方法種類(lèi)多樣化,將挖掘目標(biāo)、數(shù)據(jù)模型等作為基礎(chǔ),建立多個(gè)模型形式,其中包括聚類(lèi)分析、偏差檢測(cè)以及關(guān)聯(lián)規(guī)則等模型,金融機(jī)構(gòu)可借助上述模型獲取更高商業(yè)價(jià)值,提高金融機(jī)構(gòu)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

    決策樹(shù)主要是樹(shù)形結(jié)構(gòu),能夠?qū)Ψ诸?lèi)預(yù)測(cè)起決定性作用,分析過(guò)程,不同節(jié)點(diǎn)都代表樹(shù)形測(cè)試,各分支則代表測(cè)試輸出,使用決策樹(shù)算法具有分類(lèi)精度高、生成模式相對(duì)簡(jiǎn)單、噪聲數(shù)據(jù)優(yōu)越等特點(diǎn),所以取得廣泛應(yīng)用。

    (三)數(shù)據(jù)分析

    本研究所用的數(shù)據(jù)源為某農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中個(gè)人貸款的客戶(hù)數(shù)據(jù),選擇個(gè)人工商戶(hù)、小額信用貸以及企事業(yè)貸款,通過(guò)分析上述客戶(hù)類(lèi)型貸款情況,客戶(hù)信息和貸款不良率信息如表1所示:

    表1 客戶(hù)信息和貸款不良率信息

    可知小額貸款的人數(shù)相對(duì)較多,超過(guò)99%,由此可以看出,該金融機(jī)構(gòu)面向的客戶(hù)主要為農(nóng)戶(hù)。

    表2 客戶(hù)年齡層次信用貸款信息表

    分析客戶(hù)年齡層次,處于(18,25]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為2.75%;處于(25,30]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為2.52%;處于(30,35]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為3.44%;處于(35,40]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為2.73%;處于(40,45]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為3.38%;處于(45,50]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為4.53%;處于(50,55]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為4.2%;處于(55,60]歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為4.15%;超過(guò)60歲年齡段的客戶(hù),貸款不良率為6%。發(fā)現(xiàn)不同年齡段之間貸款不良差距相對(duì)較小,超過(guò)60歲的客戶(hù)在貸款不良率方面相對(duì)較高。

    表3 為客戶(hù)年收入信息表

    對(duì)于客戶(hù)收入進(jìn)行分析,理論上來(lái)講,客戶(hù)擁有高收入,代表其還款能力相對(duì)較強(qiáng),在貸款不良率方面應(yīng)該低于低收入的客戶(hù)。但是結(jié)果顯示,收入≥20萬(wàn)的群體,貸款不良率3%;收入處于(10,20]萬(wàn)客戶(hù),貸款不良率1.36%;收入處于(5,10]萬(wàn)客戶(hù),貸款不良率1.29%;收入處于(2,5]萬(wàn)客戶(hù),貸款不良率0.88%;收入≤2萬(wàn)的客戶(hù),貸款不良率1.39%;高收入人群貸款不良率相對(duì)較高,和理論存在差異,因此,需要對(duì)其中原因展開(kāi)深入探索。

    表4 為客戶(hù)學(xué)歷和貸款不良率信息關(guān)系表

    分析客戶(hù)學(xué)歷以及貸款不良率二者之間關(guān)系,無(wú)學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率1.72%;小學(xué)學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率1.60%;初中學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率1.62%;高中學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率10.76%;技校學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率5.91%;中專(zhuān)學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率1.69%;大專(zhuān)學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率3.39%;本科學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率0.98%;研究生學(xué)歷客戶(hù)貸款不良率0.00%;呈現(xiàn)出“中間高,兩頭低”這一問(wèn)題,小學(xué)學(xué)歷人貸款人數(shù)相對(duì)較高,和農(nóng)村地區(qū)實(shí)際情況相符[2]。

    通過(guò)上述案例分析,可以看出大數(shù)據(jù)在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的客戶(hù)信息和客戶(hù)篩選方面不但高效,而且準(zhǔn)確度高,可對(duì)農(nóng)村金融的信用風(fēng)險(xiǎn)分析過(guò)程起到指導(dǎo)性作用。

    四、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用存在問(wèn)題和解決措施

    (一)存在問(wèn)題

    大部分農(nóng)村地區(qū)已經(jīng)設(shè)立了金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn),面向農(nóng)民提供信貸業(yè)務(wù)。利用大數(shù)據(jù)平臺(tái),可對(duì)客戶(hù)職業(yè)、年齡相關(guān)信息進(jìn)行挖掘,尋找客戶(hù)信息和信用風(fēng)險(xiǎn)存在的關(guān)聯(lián),結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)信息對(duì)于客戶(hù)進(jìn)行管理,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。然而,農(nóng)村的金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)的管理還存在不同程度問(wèn)題,主要表現(xiàn)在如下幾方面:

    第一,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)尚未完全建立,還存在大量冗余數(shù)據(jù),難以共享,雖然收集到大量數(shù)據(jù),但是,由于數(shù)據(jù)形式?jīng)]有統(tǒng)一,導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,數(shù)據(jù)處理以及標(biāo)準(zhǔn)化體系的建設(shè)還不深入,難以以獲得理想的分析結(jié)果[1]。

    第二,數(shù)據(jù)種類(lèi)不豐富,對(duì)比商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)金融,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)采集方面略顯不足,對(duì)此,可與電商平臺(tái)或者政府機(jī)構(gòu)展開(kāi)合作,將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加以豐富。

    第三,專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)有待提升,部分農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)尚未設(shè)置數(shù)據(jù)分析相關(guān)部門(mén),都是將數(shù)據(jù)分析過(guò)程外包給專(zhuān)業(yè)公司,由于金融機(jī)構(gòu)缺乏專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析人才,對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的分析相對(duì)不足,數(shù)據(jù)覆蓋面窄,難以將業(yè)務(wù)有效聯(lián)系。

    (二)解決措施

    第一,建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),將冗余數(shù)據(jù)刪除,統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式,保證數(shù)據(jù)分析過(guò)程信息獲取質(zhì)量,對(duì)于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)客戶(hù)基本信息展開(kāi)深入分析,制定營(yíng)銷(xiāo)策略,展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析價(jià)值。

    第二,豐富數(shù)據(jù)類(lèi)型,可借鑒商業(yè)銀行的運(yùn)作模式,利用“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的形式,采集信用信息數(shù)據(jù),或者和政府部門(mén)、電商平臺(tái)等展開(kāi)合作,豐富數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提高信用信息數(shù)據(jù)獲取的真實(shí)性。

    第三,培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)人才,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)可設(shè)立數(shù)據(jù)分析部門(mén),培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才,聯(lián)系自身業(yè)務(wù),對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)展開(kāi)全面挖掘和分析,通過(guò)人才培養(yǎng),不斷拓寬數(shù)據(jù)信息覆蓋面積,對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)原因展開(kāi)全面分析,展現(xiàn)大數(shù)據(jù)在信用風(fēng)險(xiǎn)防范方面的應(yīng)用價(jià)值。

    結(jié)束語(yǔ):總之,結(jié)合農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,依托大數(shù)據(jù)技術(shù)建立管理平臺(tái),并利用決策樹(shù)模型,建立完善的信用風(fēng)險(xiǎn)體系,為相關(guān)人員制定決策提供依據(jù)。大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的應(yīng)用,能夠減輕機(jī)構(gòu)管理信用風(fēng)險(xiǎn)期間各項(xiàng)成本,并提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支持,保證銀行數(shù)據(jù)和客戶(hù)信息的對(duì)稱(chēng)性,對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)全面管理。

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