數(shù)智賦能，銀行流水分析在貸款調(diào)查中的應(yīng)用探索

【摘" 要】在數(shù)字化時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種重要的戰(zhàn)略資源，對各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。隨著市場競爭的加劇和客戶需求的多元化，銀行流水分析也面臨著更高的要求和更大的挑戰(zhàn)。運用大數(shù)據(jù)分析與智能分析工具對銀行交易流水進行全面深度分析，成為銀行實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升競爭力的關(guān)鍵手段之一。論文結(jié)合流水分析的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、操作流程、功能模塊、關(guān)鍵技術(shù)、注意要點及其他探索運用等內(nèi)容探索銀行貸款調(diào)查中的流水分析應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】流水分析；數(shù)智化；風(fēng)險防范

【中圖分類號】F832.2；TP391" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標(biāo)志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）05-0138-03

1 引言

銀行流水是反映客戶財務(wù)狀況和經(jīng)營活動的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，在銀行貸前調(diào)查方面發(fā)揮著重要作用。通過運用專家經(jīng)驗、機器學(xué)習(xí)方法和OCR識別技術(shù)進行銀行流水分析，一方面可以準(zhǔn)確地評估客戶的收入規(guī)模、信用狀況和風(fēng)險水平，提高貸款審批的效率和準(zhǔn)確性；另一方面可以分析客戶的行為習(xí)慣及潛在關(guān)聯(lián)人，為銀行提供有價值的營銷線索，通過交叉營銷提升客戶滿意度和忠誠度。

2 銀行流水分析的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

2.1 轉(zhuǎn)型的更迭過程

國內(nèi)銀行流水分析從傳統(tǒng)的手工處理和經(jīng)驗判斷，正逐步轉(zhuǎn)向自動化、智能化的數(shù)字化過程。第一，手工處理階段（20世紀(jì)80年代之前）。此時，我國的金融系統(tǒng)仍處在初級階段，銀行業(yè)務(wù)相對簡單，數(shù)據(jù)處理能力和技術(shù)手段有限。銀行流水的記錄和分析主要依靠紙質(zhì)對賬單和基本的會計核算方法，工作人員需要手動記錄和核對賬目，進行財務(wù)分析和報告編制。第二，自動化處理階段（20世紀(jì)90年代）。國內(nèi)銀行業(yè)開始采用計算機和軟件技術(shù)來自動化處理銀行流水，自動記錄交易、分類賬目、生成報表，并進行初步的數(shù)據(jù)分析。第三，數(shù)智化階段（21世紀(jì)至今）。隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動通信技術(shù)的普及，銀行流水的自動化處理進入了一個新的階段，在線銀行和移動支付的興起使得銀行流水?dāng)?shù)據(jù)量激增，同時也帶來了新的分析挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我國的金融機構(gòu)開始采用更先進的數(shù)據(jù)分析工具和算法，如數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)，進一步提高了銀行流水分析的效率和深度。

2.2 轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素

銀行流水分析的數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要受技術(shù)進步、市場需求和監(jiān)管要求3方面因素的影響。第一，技術(shù)進步方面。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，銀行有了更多的工具和方法來處理和分析大量的流水?dāng)?shù)據(jù)，技術(shù)水平的提高為銀行流水分析的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可能性。第二，市場需求方面。隨著金融機構(gòu)服務(wù)范圍和服務(wù)深度的不斷拓展，客戶對于金融服務(wù)的期望也在不斷提升，他們希望獲得更快速、更便捷的服務(wù)。金融機構(gòu)通過分析客戶的銀行交易流水?dāng)?shù)據(jù)，一方面可以識別客戶交易行為、習(xí)慣及特征，針對不同客戶采用不同的營銷方式從而保持客戶黏性、增強自身競爭力；另一方面可以分析客戶的潛在風(fēng)險從而提高自身風(fēng)險防范水平。第三，監(jiān)管要求方面。近年來，監(jiān)管機構(gòu)對銀行的合規(guī)要求越來越高，銀行作為金融系統(tǒng)的核心組成部分，如何準(zhǔn)確地識別和評估風(fēng)險、有效應(yīng)對各種潛在風(fēng)險、防止風(fēng)險的擴散和傳播、保持其穩(wěn)健運營對整個經(jīng)濟體系的穩(wěn)定至關(guān)重要。

3 銀行流水分析的操作流程

為全面反映貸款申請人的金融交易行為，貸款調(diào)查除分析客戶在本銀行開立的銀行賬戶的交易流水外，還應(yīng)分析客戶經(jīng)常使用的其他銀行賬戶的交易流水。信貸客戶經(jīng)理作為貸前調(diào)查的主要責(zé)任人，承擔(dān)收集客戶在本銀行及其他金融機構(gòu)銀行流水的責(zé)任。

為保障客戶隱私信息安全，銀行流水解析過程均在銀行內(nèi)網(wǎng)PC端進行，分析操作流程包括：第一，信貸客戶經(jīng)理經(jīng)客戶授權(quán)或允許后，負責(zé)直接從客戶處收集一手銀行交易流水并確保流水文件的真實性；第二，收集到的交易流水文件經(jīng)由銀行中轉(zhuǎn)機電腦查驗后上傳至銀行內(nèi)網(wǎng)PC端；第三，信貸客戶經(jīng)理登錄流水分析系統(tǒng)，按照系統(tǒng)操作流程進行流水文件解析；第四，流水解析完成后，客戶經(jīng)理在線查看流水解析結(jié)果，系統(tǒng)支持下載流水解析報告。具體流程如圖1所示。

4 銀行流水分析的功能模塊

銀行流水分析主要包括以下6個模塊：可信度分析、流水評估、賬戶分析、交易對手分析、異常交易分析、風(fēng)險評分與預(yù)警。

4.1 可信度分析

賬戶流水可信度檢測是數(shù)智化銀行流水分析的首要步驟。這一功能旨在驗證所提供的銀行流水?dāng)?shù)據(jù)的真實性和完整性，確保后續(xù)分析基于可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

第一，數(shù)據(jù)完整性校驗：系統(tǒng)通過比對流水?dāng)?shù)據(jù)中的關(guān)鍵字段（如交易日期、賬戶余額等）是否完整，以及是否存在異常缺失或重復(fù)記錄，來初步判斷數(shù)據(jù)的完整性。系統(tǒng)根據(jù)交易時間、交易金額及收入/支出方向計算對應(yīng)的交易余額，與流水文件的交易余額進行比對，判斷數(shù)據(jù)的連續(xù)性。

第二，交易一致性驗證：對于多個銀行賬戶的交易流水中的每筆交易，系統(tǒng)會檢查其與其他相關(guān)交易（如轉(zhuǎn)賬的對手方交易）的一致性，以確保數(shù)據(jù)的邏輯合理性。

第三，賬戶信息核實：通過與銀行官方渠道或第三方數(shù)據(jù)提供商進行比對，驗證賬戶信息的真實性，包括賬戶名稱、開戶行等。

4.2 流水評估

流水評估是銀行流水分析的核心功能之一，有效的流水評估有助于銀行評估客戶的經(jīng)營規(guī)模和盈利能力。

第一，交易篩選與分類：系統(tǒng)根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則及機器學(xué)習(xí)模型，將流水中的交易記錄按照交易對手及交易備注信息進行分類并標(biāo)注。表1以經(jīng)營性流水的定量標(biāo)簽分類為例，展示相關(guān)標(biāo)簽類別。

第二，營業(yè)額匯總與計算：根據(jù)交易流水標(biāo)簽對相關(guān)的交易額進行加總，按照月度為時間周期計算營業(yè)額數(shù)值，并生成月度及年度營業(yè)額報表和組合圖表。

第三，淡旺季分析與提示：系統(tǒng)基于營業(yè)額數(shù)據(jù)判斷流水穩(wěn)定性，并標(biāo)注收入淡、旺季月份時間，進而提示貸款還款月份設(shè)定為收入旺季月份。

4.3 賬戶分析

通過賬戶分析功能有助于銀行了解客戶的資金流動情況，發(fā)現(xiàn)潛在的資金風(fēng)險。

第一，賬戶關(guān)聯(lián)識別：根據(jù)交易時間、交易對手名稱、交易對手賬號、交易金額等流水信息分析客戶在多個賬戶間的交易記錄，識別出相互關(guān)聯(lián)的賬戶，揭示客戶的資金流動軌跡特征。

第二，異常資金流動檢測：通過設(shè)定閾值或利用機器學(xué)習(xí)模型，檢測賬戶間異常的大額交易或頻繁的資金流動，提示銀行關(guān)注可能存在的理財行為以及洗錢、套利等風(fēng)險行為。

4.4 交易對手分析

交易對手分析是銀行識別客戶業(yè)務(wù)伙伴和潛在風(fēng)險的重要手段。

第一，交易對手識別與展示：根據(jù)流水交易對手的名稱、交易金額，對其進行標(biāo)簽識別和分類，系統(tǒng)按照流水收入及流水支出總金額由高到低展示前十大交易對手，展示形式包括交易明細及交易金額趨勢。

第二，交易對手潛在營銷：根據(jù)前十大交易對手，對個人及企業(yè)客戶分別進行展示，展示信息包括通過流水明細提取的姓名、賬戶，以此針對性開展?fàn)I銷活動。

4.5 異常交易分析

異常交易分析用于識別銀行交易流水中潛在的欺詐或風(fēng)險行為。

第一，交易模式識別：通過機器學(xué)習(xí)算法，識別出流水中的異常交易模式，如突然增加的大額交易、同一天內(nèi)整數(shù)大額交易及同一天內(nèi)非整數(shù)大額交易等。

第二，異常交易提示：通過分析流水交易金額、交易對手及交易備注等對異常交易進行風(fēng)險提示。根據(jù)交易金額，提取1 314元、520元的收入支出金額，提示家庭穩(wěn)定性風(fēng)險；根據(jù)交易對手及交易備注，提示醫(yī)療、博彩、理財、房產(chǎn)等相關(guān)交易行為。

4.6 風(fēng)險評分與預(yù)警

結(jié)合上述可信度分析、流水評估、賬戶分析、交易對手分析及異常交易分析為客戶計算風(fēng)險評分，采用層次分析法及專家經(jīng)驗法確定模型評分規(guī)則并設(shè)置預(yù)警機制，當(dāng)風(fēng)險評分超過閾值時，及時提醒銀行關(guān)注并采取相應(yīng)的風(fēng)險控制措施。

5 銀行流水分析的關(guān)鍵技術(shù)

5.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化收集與預(yù)處理

第一，需要收集客戶經(jīng)理從客戶處獲取的銀行流水?dāng)?shù)據(jù)，流水格式支持xls、xlsx、pdfj及csv格式。第二，對不同的銀行、不同的賬戶類型的流水格式模板進行收集與預(yù)設(shè)，客戶經(jīng)理收集并上傳格式合規(guī)的銀行流水文件后，系統(tǒng)進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)清洗和格式化處理。對于流水中的敏感數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需要進行脫敏處理，確保在前端展示頁面保護客戶的隱私安全。

5.2 數(shù)據(jù)標(biāo)簽生產(chǎn)與存儲

第一，通過機器學(xué)習(xí)算法，基于交易金額、時間戳、頻率分布、對手方特征等多元信息，對交易流水?dāng)?shù)據(jù)進行深入挖掘，構(gòu)建出精細化的數(shù)據(jù)模型，自動為每筆交易分配最匹配的數(shù)據(jù)標(biāo)簽。第二，建立高性能的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，確保標(biāo)簽信息存儲的完整性和實時性。同時，采用數(shù)據(jù)加密和訪問控制等安全措施，保障標(biāo)簽信息的安全性和隱私性。第三，通過采用分布式存儲和冗余備份技術(shù)，標(biāo)簽數(shù)據(jù)與對應(yīng)的交易流水?dāng)?shù)據(jù)實現(xiàn)高效關(guān)聯(lián)，形成結(jié)構(gòu)化、可快速檢索的數(shù)據(jù)集。

6 銀行流水分析的注意要點

6.1 確保流水文件的真實性

流水文件由銀行信貸客戶經(jīng)理人工進行收集，存在信貸客戶經(jīng)理或信貸客戶偽造或篡改的可能性，金融機構(gòu)應(yīng)注意核實流水文件的真實性，盡可能采取銀行官方渠道或正規(guī)途徑進行流水文件收集。目前，部分銀行采用企業(yè)郵箱API接入各家金融機構(gòu)手機銀行的方式，進行流水文件收集與歸集，避免人工參與情況，杜絕了流水文件造假的可能性。

6.2 避免“唯數(shù)據(jù)論”

大數(shù)據(jù)不等于全數(shù)據(jù)，金融機構(gòu)在對銀行流水進行大數(shù)據(jù)分析時需警惕大數(shù)據(jù)能夠解決一切的觀點，避免誤入“唯數(shù)據(jù)論”陷阱，忽視對數(shù)據(jù)產(chǎn)生背后的因果關(guān)系進行分析，最終導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析反而成了擺設(shè)。現(xiàn)階段對于銀行流水的大數(shù)據(jù)分析，應(yīng)將“人防”與“智控”相結(jié)合，在大數(shù)據(jù)分析提示與分析結(jié)論的基礎(chǔ)上，結(jié)合信貸專家的人工分析，生成最終貸款審批結(jié)論。

6.3 重視數(shù)據(jù)安全與隱私保護

銀行機構(gòu)在采集和存儲客戶數(shù)據(jù)時，關(guān)于如何保護客戶數(shù)據(jù)安全及隱私的問題對現(xiàn)行法律提出了要求，客戶數(shù)據(jù)的安全直接關(guān)系到銀行的信譽和客戶的信任。銀行機構(gòu)應(yīng)該對數(shù)據(jù)資源的采集、處理、存儲、加工和應(yīng)用等環(huán)節(jié)的安全保護制定數(shù)據(jù)安全等級制度及訪問權(quán)限體系，對于高敏感度的數(shù)據(jù)，如客戶的銀行賬號、身份證號和聯(lián)系方式等，應(yīng)實施更為嚴(yán)格的保護措施，防止數(shù)據(jù)信息被泄露。制定數(shù)據(jù)泄露應(yīng)急預(yù)案，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件，金融機構(gòu)能夠迅速采取措施，減少損失，并及時通知受影響的客戶和監(jiān)管機構(gòu)。

6.4 不斷進行數(shù)據(jù)迭代

金融機構(gòu)數(shù)量的不斷增多，交易流水格式及標(biāo)準(zhǔn)的多樣化，對流水分析系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定運行帶來了新的挑戰(zhàn)。金融機構(gòu)需要投入資源和技術(shù)來跟蹤和適應(yīng)各種新的流水格式，定期更新數(shù)據(jù)庫，確保流水?dāng)?shù)據(jù)能夠得到正確的識別、分類和分析，從而為風(fēng)險評估和決策提供可靠的基礎(chǔ)。同時，隨著行業(yè)發(fā)展進入新階段及數(shù)據(jù)存儲信息的不斷擴容更新，流水分析評分模型必須定期校驗與不斷升級，確保通過流水準(zhǔn)確反映企業(yè)真實狀況，只有這樣才能有效防范風(fēng)險的發(fā)生。

7 銀行流水分析的其他探索運用

7.1 在貸后監(jiān)控環(huán)節(jié)中的探索運用

銀行流水分析能夠幫助金融機構(gòu)評估和管理貸款風(fēng)險，確保貸款資金的合理使用，并及時發(fā)現(xiàn)可能的違約行為。銀行可以通過分析借款人的銀行流水來評估其在貸款發(fā)放后的還款能力變化情況。通過對比貸款發(fā)放前與貸款發(fā)放后的交易流水，分析借款人的收入穩(wěn)定性、消費模式和財務(wù)狀況等方面的變化，預(yù)測借款人未來按期償還貸款的可能性。這種持續(xù)性的還款能力評估比單一的貸前評估更為準(zhǔn)確，其考慮了時間序列上的變化，為金融機構(gòu)動態(tài)更新客戶信用評分和風(fēng)險評級提供了數(shù)據(jù)。

7.2 在客戶分層營銷中的探索運用

銀行流水?dāng)?shù)據(jù)記錄著客戶的財務(wù)行為和偏好，根據(jù)分析結(jié)果對客戶劃分不同等級，銀行可以制定個性化的營銷策略。第一，分析收入和支出模式。通過評估客戶的交易頻率、交易金額和交易類型，銀行可以識別出高收入和高消費的客戶，以及那些有穩(wěn)定收入和合理支出習(xí)慣的客戶。針對高凈值客戶，銀行可以提供高端的財富管理服務(wù)，包括定制化的投資組合、稅務(wù)規(guī)劃和遺產(chǎn)規(guī)劃；針對有穩(wěn)定收入和合理支出習(xí)慣的客戶，可以提供收益穩(wěn)定的金融產(chǎn)品和便利化的線上移動銀行服務(wù)。第二，資產(chǎn)和負債狀況。通過分析客戶的賬戶余額、投資行為和貸款記錄，銀行可以了解客戶的資產(chǎn)負債狀況，更新客戶信用等級和財務(wù)健康狀況，結(jié)合客戶需求開展針對性、定制化的產(chǎn)品營銷。

8 結(jié)語

隨著金融科技的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，數(shù)智化銀行流水分析在貸前調(diào)查中的應(yīng)用也將不斷完善和優(yōu)化。未來，可以進一步探索更多的算法模型和應(yīng)用場景，以提高分析的準(zhǔn)確性和效率，同時，需要加強數(shù)據(jù)安全和隱私保護等方面的研究，以確保數(shù)智化分析技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和應(yīng)用推廣，從而助力銀行信貸業(yè)務(wù)健康、持續(xù)發(fā)展。

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