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互联网银行浪潮下大数据风控的信贷实践

百家作者：信贷风险管理 2019-04-19 10:32:58

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出品：信贷风险管理

作者：寇乃天

互联网金融在国内正呈现出蓬勃发展的繁荣局面。以大数据、云计算、社交网络、搜索引擎等为代表的互联网技术，给社会生活的方方面面带来深刻变化的同时，也对传统金融领域的业务和商业模式产生了巨大影响，互联网技术对金融领域的渗透不断加深，两者之间的融合越来越紧密。具体到银行业领域，传统商业银行正在遭受互联网金融的严重挑战。对此，互联网银行作为一种新浪潮，成为银行业面对互联网金融的应对之策。互联网银行在信贷实践过程中，又呈现出与众不同的差异化特征，其风控模式独具特色，形成具有鲜明特征的大数据风控体系。在信贷实践过程中，网商银行和微众银行属于互联网银行中的潮流引领者，形成了以“社交”模式、“水文”模式、“滴灌”模式和“310”模式等为代表性的大数据风控模式，带动普惠金融的快速发展。

一、互联网银行的发展浪潮：从互联网银行1.0到互联网银行2.0的演化之路

银行服务的电子化使得互联网银行成为满足客户需求、建立良好客户关系的有力武器。互联网技术所带来的电子商务技术的快速发展使得人们认为未来银行服务的主要形式就是互联网银行。目前对于互联网银行，国际上主要有以下几种表达方式：“Electronic banking”、“PC banking”、“Internet banking”、“Online banking”、“Cell phone banking”以及“Virtual banking”。互联网银行有两个组成部分：信息发布网站和交易网站。信息发布网站负责向客户发布银行产品和服务信息，交易网站主要履行客户完成交易的功能。互联网银行发源于客户对时势服务的需求（比如获取即刻利率信息、个人账户信息、个人贷款等），后来演变成网上支付需求、资金转移需求、公司和个人的现金管理需求。互联网银行顾名思义，就是客户通过移动终端，而不是实体店面体验银行服务。互联网银行是一个创新的过程，即客户逐渐实现自己处理自己银行业务的过程。互联网科技与银行业相互拥抱，形成互联网银行的发展浪潮，并呈现出从互联网银行1.0向互联网银行2.0发展演化的趋势。

（一）互联网银行1.0：传统银行倒逼转型的“互联网化”

互联网银行1.0主要体现为传统银行的互联网化，通常是指直营银行，传统商业银行利用email、互联网及手机等现代通信手段代替传统银行物理营业网点，帮助银行实现和客户直接业务往来的目的。直营银行作为传统银行布局应对互联网金融的产物，同时具备互联网金融的某些特点，可被视为原有网上银行的延伸，以相似的理念及操作在网络上购买传统银行产品和服务。直营银行主要体现为传统商业银行互联网化，通过O2O 模式进行互联网金融。从某种意义上将，互联网银行1.0，并不是真正意义上的互联网银行，更多的是传统银行在互联网金融浪潮下的应对之策和倒逼转型。下面，以建设银行的智慧银行、平安银行的“橙子银行”、招商银行的“闪电贷”等传统银行的互联网化为例进行分析互联网银行1.0的基本情况。

1、建设银行的智慧银行

2013年，建设银行就设立了产品创新实验室，专门研究未来银行的创新趋势，并于 2013年下半年建成了国内首家真正实现后台集成和业务集约的深圳前海智慧银行。建设银行智慧银行具有以下特点：第一、采用智能叫号预处理、远程银行 VTM、电子银行服务区、智能互动桌面、人脸识别等 15 项互联网技术。第二、利用大数据精准挖掘客户，在合适时间、通过合适的渠道、向顾客推荐合适的产品。为达到此目的，建设银行智慧银行充分采用用户交互技术和体验设备，吸引客户浏览、试用、比较各类金融产品。第三、开创性地按照O2O的交互理念，强调电子银行、手机银行、自助渠道、人工渠道的全渠道协同与集成，为客户提供 “泛在”的银行服务，通过线上线下渠道协同为客户提供完整交易流程和一致、无缝的交互体验。第四、对业务流程进行再造，借助核心系统的支持，实现无纸化、傻瓜式操作，减少数据输入，提高业务处理效率。

2、平安银行的“橙子银行”

2014年7月9日，平安银行“橙e网”上线运营，一个集网站、移动 APP 等各项服务于一身的大型平台正式面市，它意在帮助中小企业建立更加完善的“电子商务+综合金融”的生意管理系统和营商生态。橙e平台是平安银行支持传统企业互联网转型升级推出的 “供应链金融+互联网金融”整合服务平台。橙e融资将第三方信息平台作为批量获取供应链金融客户的战略合作伙伴，同时，橙e网还与政府、企业、行业协会等广结联盟，汇聚企业的价值信息数据并探索基于大数据挖掘创新网络融资服务。

3、招商银行“闪电贷”

2015年年初，招商银行推出了“闪电贷”产品。“闪电贷”是招行基于大数据和云计算风控应用的一款移动互联网贷款产品。它通过数据整合和应用，对零售客户进行精准定位，为客户提供全线上全自助贷款。其特点是“移动端，全自助，零资料，60秒”。“闪电贷”客户可通过招行手机银行 APP 或网银自助办理贷款，贷款申请、审批、签约和放款全流程系统自动化处理、无人工干预，7×24 小时全天实时运行，客户随时随地轻松获得贷款。“闪电贷”完全是无纸化的，只要客户符合招行“闪电贷”贷款申请资格，通过招行手机银行即可在线申请贷款，系统自动审批，60 秒完成审批放款，贷款实时到账，让客户真正获得了“闪电般”的贷款体验。

（二）互联网银行2.0：民营互联网银行积极应对的“纯线上模式”

互联网银行2.0是以互联网银行1.0为基础，利用移动手机客户端纵深发展而来的一种运营新模式。在欧美发达国家，互联网银行2.0又被叫做数字银行或移动银行，通过移动手机APP客户端远程实现银行服务，体现金融与科技完美结合的一种经营模式。在我国，互联网银行主要体现为纯线上模式的民营互联网银行，主要以深圳前海微众银行和浙江网商银行为典型代表。互联网银行2.0具有更强大的互联网基因，体现出银行业与金融科技的有效融合和高度统一，代表了未来银行的发展趋势。

1、深圳前海微众银行：中国互联金融领航的一艘“破冰船”

2014年7月25日，中国银行监督管理委员会（现为“中国银保监会”）批准了深圳前海微众银行(英文名WeBank，以下简称微众银行)，同年12月12日，经银监会批准开业，12月29日微众银行官网上线。2015年1月4日，李克强总理在深圳前海微众银行敲下电脑回车键，随即卡车司机徐军就拿到了3.5 万元贷款，这是微众银行作为国内首家开业的互联网民营银行,完成的第一笔放贷业务。2015年1月20日国家统计局发布的《2014年中国经济年报》中，将深圳前海微众银行的出生，列为发生在这一年的中国经济改革开放的重大事件之一。1月18日，前海微众银行正式对外公布开始“试营业”。前海微众银行推出的

首款产品就是“微粒贷”。“微粒贷”有“无抵押、无担保、随借随还、按日计息”的特点。提供的信用额度在2万元到20万元，借款15分钟可到账，日利率万分之五，折合年化利率约7%～18%。最近，微众银行发布的相关数据显示，其全线上运营的信贷产品微粒贷余额已突破1000亿元。

2、浙江网商银行：做小微企业的CFO

2014年9月底，浙江网商银行(英文名My-Bank，以下简称网商银行) 筹建申请获得银监会的批准。获批的业务范围为：吸收公众存款、发放贷款；办理国内外结算；办理票据承兑与贴现；发行金融债券；从事同业拆借；买卖、代理买卖外汇；提供担保业务等。网商银行将以纯互联网方式运营，不设物理网点，不做现金业务，也不会涉足传统银行线下业务和支票、汇票等。网商银行由浙江蚂蚁小微金融服务集团有限公司、上海复星工业技术发展有限公司、万向三农集团有限公司、宁波市金润资产经营有限公司等6家公司共同发起，上述4家公司分别持股分别为30%、25%、18%和16%，注册资本为40亿元人民币。2015年5月27日，网商银行获准开业，阿里巴巴小袋业务整体并入网商银行。网商银行的特色无外乎是用互联网的方式服务以前不被银行“看得上”的小微企业，不断拓展场景服务B端，做小微企业的CFO（首席财务官）。根据年报，截至 2017年末，网商银行资产总额为781.7亿元，资本充足率为13.51%。2017年，累计向小微经营者发放贷款4468亿元，其中有264.5亿元发放给了农村用户，实现营业收入42.75 亿元，净利润4.04亿元，同比增长28%。网商银行公布的三周年最新数据显示，其信贷业务已经服务了850万小微经营者，其中线下“码商”（指经营中运用二维码的小微商户）已经超过了 300 万户，2018年上半年提速明显。

二、模式先行：网商银行和微众银行的大数据信贷风控实践

（一）网商银行的大数据风控实践

1、“310”信贷模式

网商银行及其前身阿里小贷服务小企业10余年，积累了超过10万的指标体系，100 多项预测模型和3000 多种风控策略。而针对线下小微经营者，网商银行创建了多套针对性风控措施，能有效识别经营属性、判断交易有效性、预测商家经营能力。人工智能甚至能够在1秒钟内通过转账关系链判断出是个人还是个体经营者，排除虚假交易，并在支付数据基础上结合商圈人流、同类商家经营状况等综合维度，给用户一个最合理的授信额度。传统的信贷风控理念往往先把人预设为坏人，但网商银行从不预设任何一个坏人，而是把每个人首先看成是好人，然后用大数据的风控技术把其中少数的“坏人”挑出去。数据能力的发挥还要借由技术实力，网商银行是中国第一家将核心系统架构在金融云上的银行，没有线下网点的纯互联网银行，依靠大数据、云计算等创新技术来驱动业务运营。这些风控技术让小微企业不用担保和抵押，凭借信用就能进行贷款，也有效地将网商银行不良率控制在1%以内。目前，网商银行基于大数据对小微企业进行了预授信，申贷过程也变得简单，还延续了阿里小贷的“310”的贷款模式，即3分钟申贷，1秒钟放款，全程零人工介入。

2、网商银行的“水文模式”

在风控上，网商银行搭建了“水文模型”，即模仿城市水文系统，把在单个时点难以判断的事情，放入历史数据和关联数据。简单说，为某淘宝店主授信时，要结合往年数据、同类店铺、淡旺季等因素，来决定额度。具体来讲，“水文模式”属于一个基于互联网和大数据的信贷模式，即网商银行按照小微企业类目、级别等分别统计一个阿里系商户的相关“水文数据”库。阿里系统考虑为客户授信时，结合水文模型，通过该店铺自身数据的变化，以及同类目类似店铺数据的变化，判断客户未来店铺经营情况的变化。比如，每到某个时点，该店铺会进入旺季，销售额就会增长，同时每到这个时段，该客户对外投放的额度就会上升，结合这些水文数据，系统可以判断出该店铺的融资需求。网商银行结合该店铺以往资金支用数据及同类店铺资金支用数据，可以判断出该店铺的资金需求额度。

3、网商银行的“滴灌模型”法

浙江网商银行作为中国首批民营银行试点之一，其成立之初就定位于以互联网的方式服务“长尾”客户，聚焦于服务小微客户、服务农村市场。在网商银行的目标客户群体中，有一些客户一开始经营规模非常小，如果按照当前的经营规模以及资产情况，这些商户在哪家银行都不可能获得贷款服务。对此，网商银行探索出了“滴灌模型”，通过以往的历史数据判断客户在未来的经营趋势，如果未来却有发展空间，会采取类似于“滴灌”的模式对此类客户给予信贷资金的支持，加大对小微商户的培育和金融扶持，实现数字化的普惠金融小额信贷实践。

4、凡星计划

在2018小微金融行业峰会上，网商银行公布，成立3年间，网商银行及其前身阿里小贷已经与金融机构伙伴联手，为超过1000万小微经营者提供过贷款服务。会上，网商银行宣布启动“凡星计划”，为未来3年定下新目标，蚂蚁金服集团董事长兼首席执行官、网商银行董事长井贤栋称：“未来3年，网商银行将与1000家各类金融机构携手，共同为 3000 万小微经营者提供金融服务。”网商银行的凡星计划，是该银行深入开展大数据信贷风控实践的最好体现，更是对普惠金融在互联网时代积极实践的最好诠释。

（二）微众银行的大数据风控实践

1、“社交”信贷模式

微众银行的信贷风控属于典型的“社交型”信贷风控模式，既使用传统的金融数据，比如银行征信、公安数据、教育数据等，更大量使用基于腾讯平台获取的庞大的社交数据和支付数据。目前，微众银行创新开发了六大风控模型，包括公安数据模型、央行征信数据模型、微信社交模型、手机QQ社交模型、财付通支付数据模型和资金饥渴度模型。其中的社交模型和财付通支付数据模型完全基于其所拥有的腾讯集团数据独特优势而建立。微众银行的社交评级法具有典型的“社交”信贷属性。微众银行通过大数据中的社交数据对借款人进行综合评估，采取贷款邀约申请制，来管控信用风险。例如，通过微信加好友的方式，每个人的微信朋友圈都有星状图和树状图，树状表示朋友相互之间认识，星状则表示相互之间不认识，相互认识的朋友比例占微信好友总量的比例越高，说明该客户的朋友圈可信度越高，对应的社交评级越高，客户的贷款可得性和授信额度越高。

2、搭建互联网银行的全面风险管理体系——eRM

微众银行不断探索适用互联网业务特点、具有互联网银行特色的全面风险管理体系——eRM。这个体系主要包括风险管理数据、模型与信息系统等“三大支柱”，以及体制、制度和人才建设等“三大保障”。数据是互联网银行风险管理的原材料。传统数据是标配，微众银行持续积累央行、公安、学历和法院四大征信数据，基本实现跟核心数据源直连，合理运用大股东腾讯的数据优势；引人了数十个市场数据，涵盖信用行为、网上消费、欺诈信息、汽车等领域。在模型方面，目前微众银行已经研发及部署模型达数十类，既有逻辑回归、决策树等传统建模方法，也引入神经网络、随机森林等机器学习新型方法。微众银行所有业务、数据、模型和规则都在信息系统中进行部署，信息系统是风险管理工作开展的基础平台。截至目前，已经逐步建设并完善了包含数十套系统的全行风险管理信息系统体系，大大提升了风险管理效率和决策能力。

3、基于策略和模型的风险管理工具箱

策略工具方面，微众银行为各类不同产品部署了多套风控策略，实现在线自动授信审批，支持业务运行与迭代。为适应业务快速增加、合作模式复杂多样的实际情况，微众银行总结归纳已上线项目的风控策略及手段，以现有信贷工具为基础，打造了风险管理工具箱，包含风险评估、授信策略、核额策略、项目应用策略等10余个工具模块以及更多的子工具和子策略，基本满足了绝大多数产品的授信风控需求，为产品部门快速响应和科技开发快速上线提供了坚实的基础和保障。模型工具方面，微众银行结合业务风控的实际需要，逐步搭建起符合自身业务特色的风险计量模型体系，保证管理流程的全覆盖，包含贷前、贷中、贷后的信用和反欺诈计量等各个环节。针对授信业务全生命周期的管理环节，分别开发了贷前申请评分模型、贷中行为评分模型、预警监测模型、催收评分模型等，模型种类超过20大类、子模型达数百个。

4、打造大数据分析平台

微众银行建立了集中化的全行风险数据管理及分析环境，支持SAS、Python、Hive、Hadoop等大数据分析工具，支持多用户同时对超大数据文件(100万兆字节以上)进行挖掘分析，有效支持全行风险监测与模型建设工作，在该平台上实现各类工具开发与业务应用。微众银行充分利用多维度的信息数据来源，采用先进的大数据分析和挖掘技术，提升风险管理的效率和准确性。电商数据、运营商数据、社交网络数据等非结构化数据在传统意义上属于弱区分能力变量，信息量较为稀疏，无法满足传统模型对数据质量的要求。为充分利用这些数据，微众银行采用机器学习模型等更加前沿的统计科学和技术手段进行数据分析，与其他强区分能力信息进行结合，以更好的绘制客户整体风险轮廓。

END

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