一種基于大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)的研究

林 雯

(海浦東發(fā)展銀行，上海 200000)

0 引言

伴隨著信息化互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，金融企業(yè)為了保證金融業(yè)務規(guī)模擴大的同時，還需保證金融資產(chǎn)的安全可靠，因此需要搭建一套實時的大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)來幫助企業(yè)監(jiān)控客戶的資金安全。該系統(tǒng)不僅需要將風險識別和計量成果融入客戶營銷、貸前客戶風險調(diào)查，在授信方案制定過程中，還需要考慮總體風險收益權(quán)衡、風險實時監(jiān)測預警、信貸政策實施與管控、貸后非現(xiàn)場作業(yè)跟蹤反饋、考核評價等覆蓋客戶全生命周期的信貸業(yè)務流程。通過形成涵蓋創(chuàng)新業(yè)務風險準入規(guī)則部署、傳統(tǒng)業(yè)務全景風險探測與管控、授信方案制訂的風險收益平衡、風險實時監(jiān)測預警、精細化組合管控、押品管理、信貸作業(yè)非現(xiàn)場監(jiān)控、精準決策、信貸檔案、考核評價以及合規(guī)監(jiān)測等客戶全生命周期的信貸業(yè)務過程監(jiān)測管理和決策支撐。全面提升風險識別與計量、非現(xiàn)場監(jiān)控、政策管控、信貸審批審查、貸后管理等各環(huán)節(jié)的精細化水平。為了保證風控數(shù)據(jù)精準高效，風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源主要由企業(yè)信貸服務系統(tǒng)、核心產(chǎn)品化系統(tǒng)、公司客戶關(guān)系管理系統(tǒng)信用卡核心系統(tǒng)、信用卡催收系統(tǒng)、信用卡審批系統(tǒng)等系統(tǒng)提供主要數(shù)據(jù)源。本文所述系統(tǒng)應用大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析處理并提供智能風控決策服務。其中內(nèi)外部數(shù)據(jù)樣本經(jīng)交換平臺統(tǒng)一提供到大數(shù)據(jù)洞察分析環(huán)境的訓練區(qū)（基于 HDFS或 HIVE），在訓練區(qū)對數(shù)據(jù)樣本進行訓練，完成訓練后（完成所有測試和驗證工作），部署至洞察分析環(huán)境的執(zhí)行區(qū)，執(zhí)行區(qū)統(tǒng)一調(diào)度對應作業(yè)（批處理類），數(shù)據(jù)的輸入輸出均基于大數(shù)據(jù)洞察分析環(huán)境。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計

大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)在規(guī)劃過程中要考慮到系統(tǒng)需求功能性和后期系統(tǒng)的拓展性、兼容性等問題。因此將該系統(tǒng)總體架構(gòu)主要分為基礎(chǔ)用戶業(yè)務前臺層、大數(shù)據(jù)中臺層、數(shù)據(jù)資源層和基礎(chǔ)環(huán)境層[1]?；A(chǔ)環(huán)境層主要負責底層硬件資源處理調(diào)度，網(wǎng)絡(luò)傳輸功能，數(shù)據(jù)安全模塊、數(shù)據(jù)備份模塊，數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)計算處理核心模塊等基礎(chǔ)功能模塊。數(shù)據(jù)資源層主要是系統(tǒng)通過企業(yè)信貸服務系統(tǒng)、核心產(chǎn)品化系統(tǒng)、公司客戶關(guān)系管理系統(tǒng)信用卡核心系統(tǒng)、信用卡催收系統(tǒng)、信用卡審批系統(tǒng)等系統(tǒng)獲取到用戶相關(guān)的金融資產(chǎn)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)訓練模型也是對這些數(shù)據(jù)進行分析和處理，原始數(shù)據(jù)都會進行備份和保存。大數(shù)據(jù)中臺層主要是分為數(shù)據(jù)中間層和數(shù)據(jù)服務層，數(shù)據(jù)中臺需要負責和底層海量數(shù)據(jù)資源進行接入操作，對于獲取的數(shù)據(jù)信息會進行相關(guān)的大數(shù)據(jù)訓練處理得到相關(guān)的數(shù)據(jù)集供數(shù)據(jù)服務進行調(diào)用，業(yè)務前臺通過調(diào)用相關(guān)的數(shù)據(jù)接口，便可以直接獲取到相關(guān)的數(shù)據(jù)資源。業(yè)務前臺主要是最上層和用戶進行直接交互的功能層，主要為用戶提供一些可視化的前臺操作網(wǎng)站和移動APP應用，用戶可以通過操作這些可視化的應用來獲取相關(guān)的信息或者功能。為了保證系統(tǒng)功能可以平穩(wěn)有效的運行，提高系統(tǒng)的安全性，對目前現(xiàn)有系統(tǒng)功能進行數(shù)據(jù)處理性能優(yōu)化，保證系統(tǒng)在打開和交互響應平均低于1秒[2]，增加用戶的使用體驗性。系統(tǒng)具體總體設(shè)計架構(gòu)圖，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖Fig.1 System overall architecture diagram

2 系統(tǒng)平臺核心場景

本項目基于大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)主要是想通過對用戶進行風險收益測算，評估用戶風險變化狀況，減少金融資產(chǎn)流失，如果出現(xiàn)風險不可避免的狀況，如何盡可能的減少資產(chǎn)損失。

2.1 風險收益測算

大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)通過收集用戶授信材料，對用戶賬戶凈資產(chǎn)、負債信息和凈收入等數(shù)據(jù)進行匯總分析[3]。同時考慮到用戶金融信息的準確性，還需要對外行的金融資產(chǎn)和結(jié)算信息進行統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析。如果發(fā)現(xiàn)凈收入出現(xiàn)異常的狀況，則需進行異常提醒。大數(shù)據(jù)分析得到的負債信息分析示意圖如圖2所示。另外，系統(tǒng)通過結(jié)合這些數(shù)據(jù)還會得到綜合分析的用戶資產(chǎn)估值圖、風險收益圖和資產(chǎn)趨勢圖等，方便業(yè)務同事為客戶制定合理授信方案提供可參考的風險收益量化依據(jù)。

圖2 負債信息分析示意圖Fig.2 Schematic diagram of liability information analysis

2.2 風險分析管理

用戶風險綜合評估是前臺業(yè)務人員進行金融業(yè)務開展重要的參考指標，系統(tǒng)會對用戶提供的數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)風控分析得出用戶綜合的風險指數(shù)[4]，其中主要風險數(shù)據(jù)需要考慮經(jīng)營風險、融資風險、關(guān)聯(lián)關(guān)系風險、內(nèi)外部風險、歷史行為風險、賬戶風險、監(jiān)管風險和緩釋風險等。如果查詢到客戶相關(guān)的風險視圖和風險預警，發(fā)現(xiàn)目前存在的風險信息，業(yè)務人員需要根據(jù)風險信息，有針對性的進行非現(xiàn)場調(diào)查，提前了解客戶風險產(chǎn)生原因，最終結(jié)合企業(yè)實際情況，制定針對性的金融管理方案。具體用戶綜合風險分析示意圖如圖3所示。

圖3 綜合風險分析示意圖Fig.3 Schematic diagram of comprehensive risk analysis

2.3 機構(gòu)信用風險異常處理

風險管理人員通過前端查詢金融機構(gòu)風險動態(tài)功能，查看機構(gòu)在資產(chǎn)質(zhì)量、風險化解、風險績效、結(jié)構(gòu)調(diào)整等維度下各項風險指標實際情況，以及各項指標具體信息分布。資產(chǎn)質(zhì)量維度主要包括不良貸款余額及比率、逾期貸款余額及比率等[5]，動態(tài)展示指標近半年內(nèi)的變化趨勢。通過全行排名以及發(fā)展趨勢展示，能夠在全面獲取分行風險資產(chǎn)信息變化情況同時，看到分行與其他分行之間的差距情況。風險化解維度主要包括后三類壓縮收回額、后三類清收壓縮計劃完成率、已核銷資產(chǎn)清收壓縮額、已核銷資產(chǎn)清收壓縮計劃完成率等[6]，及時掌握分行不良貸款壓縮清收情況，對于是否能完成風險指標做到心中有數(shù)。風險績效維度包括實際占用風險成本排名、風險成本控制率排名、分行撥備覆蓋率排名、分行EVA排名、分行RAROC排名等，對于完成較差的指標可進一步分析原因，找出問題所在。結(jié)構(gòu)調(diào)整維度，展示結(jié)構(gòu)調(diào)整類指標，如BBB以下客戶占比、支持類行業(yè)占比情況及排名情況等，掌握分行結(jié)構(gòu)調(diào)整工作成效、完成指標差距，為結(jié)構(gòu)調(diào)整工作提供決策依據(jù)。

另外，機構(gòu)如果發(fā)現(xiàn)用戶存在不可避免的風險時，根據(jù)客戶當前信用風險狀況以及風險信息監(jiān)測結(jié)果，將客戶分為出險池、風險池、觀察池和正常池四類客戶。針對已經(jīng)實質(zhì)出險客戶，其主要管理目標是降低貸款損失、控制和化解風險、退出或壓縮風險敞口，出現(xiàn)了影響客戶實質(zhì)風險變化的情況但尚未出險的客戶，是非現(xiàn)場監(jiān)測重點關(guān)注的客群[7]，主要管理目標是防止風險顯性化，切實做好風險排查，確認客戶當前風險狀態(tài)，防范償債風險。監(jiān)測系統(tǒng)需要實時監(jiān)測存在暫不影響客戶實質(zhì)性風險一般預警信號的客戶，持續(xù)進行風險監(jiān)測，關(guān)注風險遷徙變化情況。

3 風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)實踐

風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)的風險監(jiān)測管理頁面，主要對分行機構(gòu)的風險績效、資產(chǎn)質(zhì)量、結(jié)構(gòu)調(diào)整和風險化解進行綜合決策處理。風險監(jiān)測平臺主要圍繞資產(chǎn)質(zhì)量、風險化解、風險績效、結(jié)構(gòu)調(diào)整，分別從業(yè)務維度、機構(gòu)等維度統(tǒng)計主要風險監(jiān)測指標，包括不良貸款指標、逾期貸款指標等，展示實時的信貸資產(chǎn)風險動態(tài)。風險監(jiān)測主要由風險管理部負責實時推送全行相關(guān)部門，為風險監(jiān)測提供核心數(shù)據(jù)支撐[8]。具體的風險監(jiān)測界面圖如4所示。

圖4 風險監(jiān)測界面Fig.4 Risk monitoring interface

大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測系統(tǒng)會對全行的大額轉(zhuǎn)賬交易進行實時分析監(jiān)測，對發(fā)現(xiàn)的異常交易通過總分行聯(lián)動進行相應的風險排摸[9]。風險系統(tǒng)實時顯示出監(jiān)測到的大額轉(zhuǎn)賬交易中存在多筆異常轉(zhuǎn)賬交易，系統(tǒng)將涉及的客戶信息和交易筆數(shù)、交易金額和交易詳情等具體信息分發(fā)給相關(guān)分行。同時總行風險監(jiān)測人員會對數(shù)據(jù)進行初步分析，然后下發(fā)非現(xiàn)場監(jiān)測調(diào)查書請分行協(xié)助排查和排摸[10]，異常轉(zhuǎn)賬交易造成的具體原因需要記錄上報，另外如果發(fā)現(xiàn)違規(guī)交易，分行將異常客戶因涉嫌虛假驗資進行反洗錢上報。大額交易實時分析界面如圖5所示。

圖5 大額交易實時分析界面Fig.5 Real-time analysis interface for large transactions

大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測系統(tǒng)分析處理獲得一批異常交易檢查線索[11]，總行風險監(jiān)測工作人員對數(shù)據(jù)進行審核并將此批檢查線索上傳至線索發(fā)布及登記模塊中，由于每位客戶對應不同的客戶經(jīng)理，所以分行風險管理人員需要批量分配該條線索至該行對應的客戶經(jīng)理進行處理。分行整改人員對該類檢查問題進行整改并登記整改反饋信息，處理后進行反饋操作，已被分行確認的線索總行會將批量導入至問題整改庫。具體的線上檢查平臺，如下圖6所示。

圖6 線上檢查平臺Fig.6 Online inspection platform

4 結(jié)論

經(jīng)過充分的調(diào)查和對大量資料的研究，本文分析了相關(guān)大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)的基本背景和目的，也闡述了大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測帶來的好處，并且根據(jù)企業(yè)的具體痛點針對性的設(shè)計了總體設(shè)計框架，包括核心場景的處理流程。為了解決企業(yè)在風險監(jiān)測和風險量化方面面臨的種種困難，本文根據(jù)企業(yè)的實際情況，設(shè)計了基于大數(shù)據(jù)風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)框架，通過大數(shù)據(jù)智能技術(shù)手段來提高總行的信息優(yōu)勢以及風險管控的能力，提高金融資產(chǎn)的精細化水平[12]，保證金融資產(chǎn)的財產(chǎn)安全。另外本項目的風控預警監(jiān)測及決策系統(tǒng)主要是想通過對用戶進行風險收益測算，評估用戶風險變化狀況，減少金融資產(chǎn)流失，如果出現(xiàn)風險不可避免的狀況，如何盡可能的減少金融機構(gòu)資產(chǎn)損失，持續(xù)進行風險監(jiān)測，保證金融資產(chǎn)安全可靠。