智能化對(duì)公信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)審計(jì)模型研究

于威 戴龍龍 張偉青 陳小其

[摘要]近年來(lái)，對(duì)公信貸一直是銀行資產(chǎn)投放的重要領(lǐng)域，規(guī)模和客戶(hù)數(shù)量穩(wěn)定增加。隨著內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)、經(jīng)營(yíng)環(huán)境的日趨嚴(yán)峻，銀行內(nèi)部人員、信貸流程及內(nèi)部控制等管理日趨復(fù)雜，審計(jì)部門(mén)利用傳統(tǒng)抽樣方法、規(guī)則模型監(jiān)測(cè)方法等已不能滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)前瞻預(yù)判和日常監(jiān)督的要求。本文結(jié)合審計(jì)經(jīng)驗(yàn)，從商業(yè)銀行海量經(jīng)營(yíng)、管理等信息中選取風(fēng)險(xiǎn)因子，運(yùn)用XGBoost等人工智能算法，輔助進(jìn)行對(duì)公信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，以提升審計(jì)效能。

[關(guān)鍵詞]商業(yè)銀行? ?內(nèi)部審計(jì)? ?信貸風(fēng)險(xiǎn)? ?人工智能

從各家銀行披露的年報(bào)看，信貸穩(wěn)則業(yè)績(jī)穩(wěn)、信貸優(yōu)則業(yè)績(jī)優(yōu)，信貸規(guī)模和信貸資產(chǎn)質(zhì)量直接影響商

業(yè)的盈利能力，尤其是信貸資產(chǎn)質(zhì)量直接影響銀行利潤(rùn)，對(duì)公信貸資產(chǎn)是商業(yè)銀行內(nèi)部審計(jì)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，為銀行審計(jì)解決人力資源不足、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題滯后、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力不足等問(wèn)題提供新的手段。銀行內(nèi)部審計(jì)人員充分應(yīng)用科技能力不斷擴(kuò)大審計(jì)覆蓋廣度和深度，從而全面監(jiān)控客戶(hù)，前瞻預(yù)判潛在風(fēng)險(xiǎn)，從事后逐步向事中、事前延伸分析，提高審計(jì)效能。

一、研究概述

（一）以往研究情況

近幾年，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索日益向深處、實(shí)處發(fā)展，智能風(fēng)控、智慧營(yíng)銷(xiāo)、精細(xì)管理等方面成果豐富、成效明顯，以風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別領(lǐng)域?yàn)槔?，人工智能和大?shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用從嘗試走向主流，正成為一家銀行科技軟實(shí)力的重要表現(xiàn)。很多學(xué)者和專(zhuān)家在智能風(fēng)控、智能審計(jì)領(lǐng)域有著很多獨(dú)特見(jiàn)解。秦榮生指出審計(jì)要想實(shí)現(xiàn)全覆蓋就必須利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)由單一審計(jì)向批量審計(jì)轉(zhuǎn)變。張昊楠倡導(dǎo)在銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管控上應(yīng)拓寬銀行數(shù)據(jù)緯度，增強(qiáng)信貸風(fēng)險(xiǎn)管控能力。黃薷丹則嘗試邏輯回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于商業(yè)銀行企業(yè)客戶(hù)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率和準(zhǔn)確率。榮欣和劉紅生倡導(dǎo)引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)模型的迭代學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確識(shí)別業(yè)務(wù)運(yùn)行中出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。沈燕兵提出創(chuàng)新構(gòu)建商業(yè)銀行審計(jì)分析模型體系的構(gòu)想，以大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)為主，運(yùn)用監(jiān)督分類(lèi)學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言文本挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)圖挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等方法，深入挖掘各類(lèi)不良貸款的形成原因。

審計(jì)部門(mén)作為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的最后一道防線(xiàn)，要發(fā)揮守底作用同樣需要推進(jìn)信息化、數(shù)字化變革，信用風(fēng)險(xiǎn)作為銀行主要風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型，也是審計(jì)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。以審計(jì)視角看商業(yè)銀行對(duì)公信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)，一般面臨著分支機(jī)構(gòu)與總行信息不對(duì)稱(chēng)、經(jīng)營(yíng)管理部門(mén)掌握信息與審計(jì)部門(mén)信息不對(duì)稱(chēng)、銀行內(nèi)部信息與外部信息不對(duì)稱(chēng)等問(wèn)題。這導(dǎo)致審計(jì)對(duì)信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)難識(shí)別、耗時(shí)間、拿不準(zhǔn)等表現(xiàn)突出，亟需進(jìn)行研究思考并加以解決。

（二）研究重點(diǎn)和方向

本文將信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)監(jiān)測(cè)和識(shí)別難題進(jìn)行過(guò)程升維和結(jié)果降維，通過(guò)對(duì)銀行內(nèi)外部信息進(jìn)行收集、整理、融合、分析，并構(gòu)建特征工程，利用人工智能算法，以審計(jì)視角轉(zhuǎn)化為二元分類(lèi)分析判斷問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)科學(xué)預(yù)測(cè)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)下遷的概率，更好輔助內(nèi)部審計(jì)部門(mén)開(kāi)展信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)日常監(jiān)測(cè)、客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像、審計(jì)抽樣等工作，并在此基礎(chǔ)上，通過(guò)客戶(hù)所處行業(yè)、上下游風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)關(guān)系等在信貸客戶(hù)準(zhǔn)入的事前環(huán)節(jié)釋放價(jià)值。

二、智能化信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型設(shè)計(jì)

（一）體系架構(gòu)設(shè)計(jì)

信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)一般從三個(gè)維度進(jìn)行分析，分別為宏觀(guān)維度、客戶(hù)維度和銀行維度，本體系將涉及客戶(hù)從申請(qǐng)準(zhǔn)入、審查審批、貸款發(fā)放、貸后管理等全流程的信息，以及系統(tǒng)操作信息、統(tǒng)計(jì)信息等進(jìn)行梳理，形成特征近400個(gè)。具體如表1所示。

（二）建模流程

數(shù)據(jù)建模過(guò)程嚴(yán)格按照SEMMA流程體系要求，強(qiáng)化過(guò)程質(zhì)量管控，突出模型參數(shù)優(yōu)化和算法選擇迭代方式，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量特點(diǎn)對(duì)流程進(jìn)行細(xì)化，做到更加有針對(duì)性。總體流程如圖1所示。

（三）算法選擇

對(duì)公客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的實(shí)質(zhì)是判斷客戶(hù)貸款是否已經(jīng)不良，是數(shù)據(jù)挖掘中典型的二分類(lèi)問(wèn)題。本文通過(guò)客戶(hù)相鄰季度信用等級(jí)的下遷進(jìn)行標(biāo)簽化處理，從而可以進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)。在客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別領(lǐng)域，傳統(tǒng)有監(jiān)督算法像Logistic、SVM等已有較多的應(yīng)用先例，但模型擬合能力相對(duì)不足，易過(guò)擬合。決策樹(shù)算法因擬合能力強(qiáng)、運(yùn)算速度快、具有可解釋性等特點(diǎn)，在當(dāng)前分類(lèi)算法場(chǎng)景中逐步得到應(yīng)用。因此，本文嘗試選用XGBoost（Extreme Gradient Boosting）和LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）兩種算法，由于LightGBM相比XGBoost更易過(guò)擬合，本文最終使用XGBoost算法建立智能化信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)監(jiān)測(cè)模型。

三、模型研發(fā)實(shí)踐路徑

（一）數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)處理

1.數(shù)據(jù)獲取。根據(jù)對(duì)公貸款客戶(hù)數(shù)據(jù)判斷其是否存在信用等級(jí)下遷的可能性，即預(yù)測(cè)客戶(hù)貸款出現(xiàn)不良的可能性。本文以季度為最小時(shí)間單位對(duì)客戶(hù)信息進(jìn)行切片，并按照單季度、雙季度、四季度進(jìn)行跨時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。選取從2018年第四季度至2021年第四季度對(duì)公客戶(hù)樣本數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)按照表1范圍進(jìn)行收集、整理，其中客戶(hù)相鄰季度的信用等級(jí)由“關(guān)注及以上”下遷至“次級(jí)及以下”為正樣本，而未下遷客戶(hù)數(shù)據(jù)為負(fù)樣本。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理。一是缺失值。將所有選取的特征項(xiàng)進(jìn)行缺失值統(tǒng)計(jì)，得到空值率。由于空值率較高的特征在模型擬合過(guò)程中起到的作用較小，因此可以直接刪除。對(duì)于空值率較低的特征項(xiàng)，通常采用均值插補(bǔ)、最大自然估計(jì)、多重插補(bǔ)等方法進(jìn)行填補(bǔ)。本文使用XGBoost自帶缺失值處理方法，即在計(jì)算分割點(diǎn)時(shí)，不會(huì)遍歷統(tǒng)計(jì)丟失特征數(shù)據(jù)的樣本，通過(guò)這個(gè)技巧減少為稀疏離散特征尋找分割點(diǎn)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)，從而提升效率。二是噪音數(shù)據(jù)。特征項(xiàng)中通常存在噪音數(shù)據(jù)，如亂碼、中英文等數(shù)據(jù)，因不符合建模要求，因而無(wú)法參與模型訓(xùn)練。本文通過(guò)賦值、離散化等方式對(duì)噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，發(fā)現(xiàn)異常值，消除異常離群點(diǎn)影響，降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度，加快模型迭代速度，提升特征表達(dá)能力，增加模型魯棒性。為降低變量的復(fù)雜性，減少變量噪音對(duì)模型的影響，提高自變量和因變量的相關(guān)度，本文還采用決策樹(shù)、卡方、等距等多種方法進(jìn)行分箱處理，從而使模型更加穩(wěn)定高效。

3.特征因子選取。特征數(shù)據(jù)預(yù)處理完畢后，通常先采用WOE和IV值初步篩選特征，IV值通常用來(lái)評(píng)估特征的分類(lèi)能力，通常IV值大于0.02時(shí)具有較好的區(qū)分能力，其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

以對(duì)“最近一次貸款利率”特征進(jìn)行分析，該特征項(xiàng)IV值為2.23，大于0.30，具有明顯的區(qū)分風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)能力。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)信用等級(jí)下遷客戶(hù)主要集中于貸款利率在6%—10%，低利率或超過(guò)利率出現(xiàn)不良的可能性相對(duì)較低，差別較為明顯。

經(jīng)過(guò)特征初篩后，驗(yàn)證特征自相關(guān)性，特征相關(guān)性較高則可視同為同一特征，不應(yīng)重復(fù)參與模型訓(xùn)練。通過(guò)計(jì)算剩余特征兩兩之間線(xiàn)性相關(guān)性，若相關(guān)性高于0.6，則剔除IV值較低的特征。

通過(guò)上述空缺或噪音數(shù)據(jù)分析、IV值分析、線(xiàn)性相關(guān)性分析等，從而形成最終入模特征變量。

（二）模型訓(xùn)練

根據(jù)模型目標(biāo)，定義包含n個(gè)對(duì)公客戶(hù)和m個(gè)特征因子屬性的數(shù)據(jù)集D={（Xi，yi）}（|D|=n，XiRm，yi{0，1}），其中Xi表示對(duì)公客戶(hù)的特征向量，yi代表該客戶(hù)是否已經(jīng)不良（0為正?？蛻?hù)，1為不良客戶(hù)）。一棵回歸樹(shù)可以對(duì)一個(gè)客戶(hù)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到分值f（Xi），將多棵回歸樹(shù)所得的結(jié)果進(jìn)行相加即可得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果，如式（1）所示：

（1）

其中，F(xiàn)={f（x）=q（x）}（q：Rm→T，RT）表示回歸樹(shù)空間，q代表單棵樹(shù)的結(jié)構(gòu)，T代表該樹(shù)葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，代表每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，每一棵樹(shù)都是獨(dú)立存在的。對(duì)于一個(gè)對(duì)公客戶(hù)通過(guò)K棵樹(shù)，將其映射到對(duì)應(yīng)的葉子節(jié)點(diǎn)后，相加所有映射葉子節(jié)點(diǎn)的分?jǐn)?shù)即可得到該樣本的最終分?jǐn)?shù)結(jié)果。模型的目標(biāo)函數(shù)如式（2）所示：

（2）

由該公式得知，目前共分為兩部分，第一部分代表預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的yi之間的訓(xùn)練誤差，通過(guò)不斷優(yōu)化訓(xùn)練誤差使得預(yù)測(cè)分布接近于真實(shí)分布；第二部分則代表模型復(fù)雜度的懲罰項(xiàng)，該部分有利于葉子節(jié)點(diǎn)權(quán)重更加平滑，模型更為簡(jiǎn)潔，防止過(guò)擬合，增強(qiáng)模型魯棒性。

運(yùn)用迭代的方式對(duì)模型求解，每經(jīng)過(guò)一輪迭代增加一個(gè)函數(shù)到模型中，如式（3）所示：

（3）

其中為第t次迭代時(shí)的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，為加快目標(biāo)函數(shù)迭代速度，對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化得到，如式（4）所示：

（4）

利用泰勒公式對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行二次展開(kāi)，加快迭代速率，最終可得第t次迭代簡(jiǎn)化目標(biāo)函數(shù)，如式（5）所示：

（5）

采用樹(shù)形結(jié)構(gòu)的方式對(duì)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重和數(shù)量的L2范數(shù)定義復(fù)雜度懲罰項(xiàng)，其中F={f（x）=q（x）}（q：Rm→T，RT），如式（6）所示：

（6）

其中和為懲罰系數(shù)，用以控制正則化程度，最后定義每個(gè)葉子中包含的樣本集合為：Ij={i|q（Xi）=j}，最終改寫(xiě)為式（7）：

（7）

最終得到目標(biāo)函數(shù)，如式（8）所示：

（8）

由式（8）等于0得到葉子最優(yōu)權(quán)重以及最優(yōu)函數(shù)如下：

（9）

式（9）可以作為一個(gè)評(píng)價(jià)數(shù)結(jié)構(gòu)好壞的標(biāo)準(zhǔn)，利用貪婪算法，從深度為0的樹(shù)開(kāi)始進(jìn)行迭代分裂，通過(guò)信息增益（Gain）的方式，選擇信息增益最大的特征及其最佳分裂點(diǎn)進(jìn)行分割，直至信息增益<=0或者迭代到預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí)停止分裂，得到最終的分類(lèi)樹(shù)結(jié)構(gòu)，信息增益計(jì)算如式（10）所示：

（10）

四、模型效果評(píng)估

1.模型評(píng)估指標(biāo)。本次模型評(píng)估指標(biāo)主要利用混淆矩陣和基于混淆矩陣形成結(jié)果和圖形指標(biāo)?；煜仃嚕–onfusion Matrix）是一種評(píng)判模型分類(lèi)結(jié)果的指標(biāo)，屬于模型評(píng)估的一部分，如表3所示：

（1） TP （True Positive） 指的是實(shí)際為正樣本，預(yù)測(cè)結(jié)果恰好為正樣本的個(gè)數(shù)。

（2） TN （True Negative） 指的是實(shí)際為負(fù)樣本，預(yù)測(cè)結(jié)果恰好為負(fù)樣本的個(gè)數(shù)。

（3） FP （False Positive） 指的是實(shí)際為負(fù)樣本，預(yù)測(cè)結(jié)果卻為正樣本的個(gè)數(shù)。

（4） FN （False Negative） 指的是實(shí)際為正樣本，預(yù)測(cè)結(jié)果卻為負(fù)樣本的個(gè)數(shù)。

（5） TPR （True Positive Rate） 指的是本身為正樣本的所有結(jié)果中，模型預(yù)測(cè)為正樣本的比率，如式（11）所示：

（11）

（6） FPR （False Positive Rate） 指的是本身為負(fù)樣本的所有結(jié)果中，被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正樣本的比率，如式（12）所示：

（12）

（7） ROC （Receiver Operating Characteristic Curve） 曲線(xiàn)，其中FPR是橫坐標(biāo)，TPR是縱坐標(biāo)，描述的是TPR-FPR的關(guān)系。

（8） AUC （Area Under the Curve）是指ROC曲線(xiàn)下面積，通常面積越趨近于1，分類(lèi)效果越好。

2.模型效果分析。OOT（Out Of Time）是指跨時(shí)間窗預(yù)測(cè)，即用非訓(xùn)練樣本時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，一般使用訓(xùn)練樣本之后的時(shí)間窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，可更好驗(yàn)證模型魯棒性。比如，時(shí)間窗口切片為單季度時(shí)，采用訓(xùn)練樣本時(shí)間窗口為當(dāng)前季度的前四個(gè)季度，OOT測(cè)試樣本時(shí)間窗口為當(dāng)前季度。

使用訓(xùn)練樣本完成模型訓(xùn)練，并進(jìn)行樣本測(cè)試，樣本集的ROC曲線(xiàn)如圖2、3、4所示。

按照閾值Y=0.5進(jìn)行樣本分類(lèi)，相關(guān)模型指標(biāo)計(jì)算如表4所示。

從ROC曲線(xiàn)上看，模型整體收斂較好，曲線(xiàn)上凸明顯，已接近填充完整個(gè)空間。經(jīng)計(jì)算，OOT樣本AUC值為0.917，KS=0.735。與訓(xùn)練集樣本指標(biāo)差值不大，模型整體擬合較好。召回率和精確率指標(biāo)雖有一定的下降，但仍具備較好的分類(lèi)能力。

模型訓(xùn)練完畢后，將模型特征因子按照重要性進(jìn)行排列，數(shù)據(jù)分析顯示，重要性較高的為賬戶(hù)余額、欠息信息、利率信息等特征，這些特征在進(jìn)行樣本分類(lèi)時(shí)起的作用更大。通過(guò)特征重要性，可對(duì)樣本預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行解釋?zhuān)瑢?duì)后續(xù)審計(jì)中樣本核查具有一定的指導(dǎo)作用。

將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與隨機(jī)樣本結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，單季度模型提升能力最強(qiáng)，整體提升在40—50倍左右，可提前一個(gè)季度完成客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。四季度模型預(yù)測(cè)提升在20—30倍，可提前一年完成客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

五、結(jié)語(yǔ)

在當(dāng)前新冠肺炎疫情嚴(yán)重沖擊下，內(nèi)部審計(jì)急需借助技術(shù)手段迎接挑戰(zhàn)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)大大提升海量數(shù)據(jù)的處理能力，從而改變傳統(tǒng)審計(jì)作業(yè)形式，實(shí)現(xiàn)降低成本、提高效率、控制風(fēng)險(xiǎn)、增加價(jià)值四大目標(biāo)，加速推動(dòng)審計(jì)進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型快車(chē)道。

基于此，本文借助銀行對(duì)公客戶(hù)信息數(shù)據(jù)，運(yùn)用集成學(xué)習(xí)XGBoost算法構(gòu)建智能化信貸客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)監(jiān)測(cè)模型，該模型OOT樣本集AUC=0.917，KS=0.735，對(duì)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)具有較好的識(shí)別能力，并且該模型根據(jù)公有數(shù)據(jù)測(cè)試集實(shí)際效果，風(fēng)險(xiǎn)分值0.5以上客戶(hù)下遷精確率、召回率可以達(dá)到40%左右，符合模型投產(chǎn)和實(shí)際應(yīng)用目標(biāo)。同時(shí)，模型特征重要性排序?qū)蛻?hù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)具有較好的表達(dá)能力，便于審計(jì)人員了解客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)量化結(jié)果和定性原因，可以在現(xiàn)場(chǎng)查證、模型共享時(shí)，與一二道防線(xiàn)了解或交流客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)原因。

在實(shí)踐應(yīng)用中，該模型為審計(jì)將有限資源投放到重要風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域指明了方向，輔助在傳統(tǒng)審計(jì)項(xiàng)目全面覆蓋，助力客戶(hù)持續(xù)監(jiān)測(cè)、行業(yè)及地域風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等發(fā)揮重要作用。同時(shí)，隨著審計(jì)職能由事后向事中、事前轉(zhuǎn)型，該模型可以在客戶(hù)準(zhǔn)入、關(guān)聯(lián)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)、擔(dān)保圈（鏈）風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)等方面形成風(fēng)險(xiǎn)的提前預(yù)判和提前揭示，有效降低風(fēng)險(xiǎn)，避免形成實(shí)際損失。

（作者單位：中信銀行股份有限公司，郵政編碼：100020，電子郵箱：wuyufenfei123@163.com）

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