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摘要：本文聚焦于個人貸款授信發起端真實性審核、審批端統一授信以及貸后端資金流向監控等問題，認為商業銀行要通過設計區域性貸前反欺詐準入流程、打造統一授信管理體系以及引入前沿風控大數據技術，加強個人貸款授信業務貸前、貸中、貸后各環節的風險防控能力，從而實現穿透式風險管理。

關鍵詞：個人貸款；大數據；統一授信

一、個貸授信準入環節大數據技術的應用

在個貸授信準入環節，通過各類信息的整合和相互驗證，由系統自動完成對新申請客戶的身份驗證，并運用不同的準入模型算法對新客戶進行反欺詐過濾、內控名單比對等風險篩查，最終完成客戶授信準入的風險判斷。

（一）打造區域性貸前反欺詐準入流程

對于全國性商業銀行而言，個人貸款業務的準入評分卡模型一般由總行相關部門進行統一設計，可能出現區域性客群適配性問題，特別對于小微、普惠金融業務規模較大的地區，一旦出現某個行業或特色客群不適配總行準入評分卡的情況，依靠人工核驗和經驗審批難以迅速響應，可能造成業務機會的流失，同時也對人工反欺詐識別的準確性帶來挑戰。基于以上背景，全國性商業銀行有必要在部分地區和分行，基于內外部大數據采購、收集、整合、挖掘并建模，建立區域性特色反欺詐規則集和特色綜合評價模型，以之作為總行級準入評分卡模型的補充。區域性特色反欺詐規則集建設應考慮區域性特色黑名單信息的搜集整理以及建立反欺詐規則集的日常管理機制。區域性特色黑名單信息主要包括省市級信用辦、公共信用信息中心積累的聯合懲戒名單、限高名單、限出入境名單、失信執行名單等，以及對于特定行業或地區的特殊管控要求。1.反欺詐規則集管理機制反欺詐規則集的日常管理機制需要滿足及時性原則和動態調整原則，其中及時性原則是指通過系統自動抓取、人工主動搜集的方式，將符合名單條件和特征的客戶及時納入至反欺詐規則集，實施監控管理；動態調整原則要求建立黑名單客戶進入和退出以及規則模型的動態調整機制，若不良信用行為、風險特征已有效化解和消除，可發起申請，將客戶調出黑名單，同時保留調入及退出記錄。2.反欺詐規則集拓展延伸在傳統規則模型應用的基礎上，區域性特色集還可以考慮引入社區算法，通過聚類算法思想，利用特征工程、社區圖算法①、信任評分等技術，通過計算高階變量、組合業務變量和細分結果分類等方法，建立高維空間，放大反欺詐模型輸入的向量維度，從而計算客戶在高維空間中的距離，畫出疑似欺詐客戶的聚集區，將不同客戶利用高維空間進行合理區分，從而有效暴露疑似欺詐客戶異常行為的離群特征。

（二）建立區域性特色綜合評價模型

區域性特色反欺詐規則集驗證通過后，還需完成區域性特色綜合評價模型的打分輸出。對于區域性特色綜合評價模型的設計，主要需要滿足兩個方面的要求：一是統計學要求，客群的得分分布應滿足正態分布，避免厚尾等情況的發生，同時客群的壞客戶比例應呈現逐級下降的趨勢。二是區域性評價模型應是對總行模型的補充，維度方面要體現差異性，評價模型建模過程中可以從身份匹配度、用戶行為、收入等級、資產情況、營收支付、關聯風險等方面進行分維度評價，輔之以合適的權重，最終形成綜合評價得分。

二、統一授信識別管理中大數據技術的應用

中小企業的最大特點是企業行為與企業法人（或企業主）的個人行為緊密相關。因此，中小企業授信已不再局限于商業銀行對公業務條線，而是涵蓋了對公業務、個人業務、信用卡等多個業務條線，這也帶來了不同業務條線之間風險交叉傳導的問題，進一步增加了風險管理的難度。

（一）統一授信管理體系構建

從授信客戶的特點出發，對兼具企業和個人雙重身份的中小企業客戶，需要打破傳統業務邊界實行客戶的統一授信管理。在客戶信息共享、授信風險準入、授信審批決策、客戶授信總量管控、授信產品額度切分、授信條件落實，以及持續的貸后跟蹤管理等工作中，都要做到風險的全面、穿透式管理。在授信業務管理過程中，需要把對公授信和個人貸款納入統一授信管理體系，對于中小企業和個人金融條線而言，必須打通跨條線授信數據的壁壘，中小企業條線客戶經理可以通過系統了解企業關聯個人授信的情況，個人金融條線客戶經理也要充分了解授信個體關聯企業的授信情況；同時還需要在系統后臺進行批量數據加工，支持統計導出已有交叉授信的情況，便于窗口指導部門定期跟蹤摸排交叉授信存在的風險隱患并及時進行預警。在各條線數據打通并基于行內授信信息關聯關系表和銀碼表實現授信數據統一管理的基礎上，對于個人貸款授信業務中涉及的關聯公司，結合知識圖譜中的關聯路徑，通過法人、實際控制人、控股股東等維度摸排個人關聯企業延伸套取授信的風險隱患，防止客戶利用跨多線多種授信產品，超過其風險承受能力形成過度負債。

（二）統一授信管理體系的應用

依托統一授信管理系統，針對已發放的公司客戶（包括信貸工廠客戶）授信與對該客戶法定代表人、實際控制人、股東發放的用于該公司經營的個人貸款，貸前環節可以基于線上查詢函功能，充分揭示跨條線的存量授信和在途審批流程信息；貸中審批環節可以基于預警查詢功能，查詢跨條線關聯客戶的預警信息和黑名單情況；貸后管理環節可以基于統計報表功能，一鍵查詢統一授信管理視角下分機構、分行業、分產品、資產質量分類等不同維度的授信統計信息。

三、貸后資金流向監控中大數據技術的應用

在貸后管理工作中，資金用途和流向監控是信貸全流程管理的重要環節。近年來，個人貸款授信業務的信用風險有所提升，商業銀行要及時有效地監控資金用途和流向，提升自身的信用風險與合規風險防范能力。

（一）結算水平監控

從分析挖掘維度出發，主要包括結算量與銷售收入不匹配、結算水平與金額異動等場景，主要分析監控借款人的結算量和銷售收入占比是否處在合理區間；監測借款人在過去一段時間內結算筆數和結算金額的降幅異動，預測個人關聯企業經營質態出現惡化的可能性，以便及時采取相應的處置措施。

（二）資金用途監控

針對授信業務資金發放的真實交易對手進行監控，用以發現貸款資金回流、授信資金交易對手疑似非正常等異常行為，其中貸款資金回流主要監測借款人在銀行授信發放貸款前后一段時間內，是否與同一交易對手頻繁發生大額借貸業務，或者出現跨銀行、跨客戶資金回流的情況；交易對手疑似非正常主要監測授信發放后短期內主要交易對手中是否包括小貸、財務、信托等公司，識別借款人挪用銀行放款償還其他非銀機構貸款的風險。

（三）賬戶風險監控通過分析

監控授信企業的賬戶狀態及資金來源，建立銀票托收異常行為監控、還款資金來源疑似異常等風控場景，幫助銀行更加真實直觀地了解企業的經營質態和資金流動水平。銀票托收異常監控主要針對發生退票的借款人，分析借款人經營和資金流轉是否疑似出現問題；還款資金來源疑似異常監控用以監控借款人還本付息資金來源為本行授信客戶或關聯方資金周轉的情況。

四、關于商業銀行個貸大數據風控實施的建議

（一）加強科技系統在個人授信風險管理中的運用

科技手段的深入運用有助于提升個人授信的風險管控水平，建議通過標準化、模板化的方式對個人信貸產品進行規范，貸前階段通過設立模型等方式加入科技系統預審批流程，減少人為干預對個人授信風險管理水平的影響，提升貸款審查審批效率；貸后階段借助科技系統在大數據方面的高效處理能力，設立合理有效的預警指標體系，對個人貸款授信客戶實施逐戶高效監控，提升貸后管理覆蓋面，便于對信用情況發生變化的客戶及時采取應對措施，防范化解信用風險。

（二）打造數據集市

依托大數據技術整合內外部數據，建立全面知識圖譜，更完整地呈現風險的關聯傳導，不斷提升風險預判的時效性和準確性，為客戶準入和審批決策提供助力。同時加強與業內領先的科技企業合作，打造自主的信用風險數據集市和業務決策系統，積極探索適合于自身風險管理偏好的方法，為個人貸款授信風險管控領域深入推廣應用大數據技術夯實基礎。

（三）提升獲客精確度

引入人工智能（AI）、機器學習（ML）等技術，深挖數據價值，快速響應個人授信業務需求，嘗試針對銀行內部不同的客戶分群分別應用模型，在個人客戶畫像的基礎上，開發產品畫像，依托大數據技術精選目標客戶群，根據金融資產、產品偏好等進一步細分為多個子客群。同時基于圖數據庫等技術，建設社交畫像體系，挖掘客戶與客戶、公司與客戶、商戶與客戶間關聯關系，進而有針對性地匹配多款個人金融產品并發起精準營銷活動，為目標客戶推薦個性化產品。

（四）建立信用評估模型

國內外已有將決策樹、聚類分析、人工神經網絡、支持向量機等分類方法用于貸款客戶違約概率預測的相關研究?？蓢L試運用上述方法建立信用評估模型，結合商業銀行所在地客戶的數據，預測授信客戶的違約情況，并將預測結果用于對銀行個人貸款授信業務的指導。

（五）重視數據使用的合規性

2020年10月，《中華人民共和國個人信息保護法（草案）》提出了單獨同意和書面同意的新要求，同時對用戶畫像、公開信息利用等數據處理方式進行了規范，對于商業銀行在外部采購數據來源、內部數據存儲規范和數據傳輸方式的合規性三個方面都提出了更高的要求。商業銀行要審慎引入外部數據，確保數據使用的合規性。

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作者：相瑞