銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估研究作為在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理崗位工作十余年的從業(yè)者，我常想起入行時(shí)師傅說的那句話：“銀行的錢袋子能不能守得住，風(fēng)控的眼睛就得擦得更亮?！毙庞蔑L(fēng)險(xiǎn)評估，正是這雙”眼睛”的核心功能。它不僅關(guān)系著銀行信貸資產(chǎn)的安全，更影響著實(shí)體經(jīng)濟(jì)中企業(yè)和個(gè)人的融資可得性——往小了說，是一筆貸款能否發(fā)放的決策；往大了看，是金融資源能否精準(zhǔn)配置、經(jīng)濟(jì)血脈能否暢通的關(guān)鍵。本文將從基礎(chǔ)概念出發(fā)，結(jié)合實(shí)務(wù)經(jīng)驗(yàn)與行業(yè)趨勢，系統(tǒng)探討銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的底層邏輯、方法演變與優(yōu)化方向。一、信用風(fēng)險(xiǎn)評估的基礎(chǔ)認(rèn)知：銀行風(fēng)控的”定盤星”1.1信用風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)與特征信用風(fēng)險(xiǎn)，通俗講就是”借錢不還”的風(fēng)險(xiǎn)。但在銀行專業(yè)語境中，它指的是借款人或交易對手未能履行合同義務(wù)（如按時(shí)還本付息）而導(dǎo)致銀行遭受損失的可能性。這種風(fēng)險(xiǎn)具有三個(gè)顯著特征：

其一，隱蔽性強(qiáng)。信用風(fēng)險(xiǎn)不像市場風(fēng)險(xiǎn)那樣有實(shí)時(shí)波動(dòng)的價(jià)格信號(hào)，它往往在企業(yè)經(jīng)營惡化的早期階段就已埋下隱患，但外在表現(xiàn)可能只是財(cái)務(wù)指標(biāo)的輕微異常，甚至通過粉飾報(bào)表暫時(shí)掩蓋。我曾參與評估一家建材企業(yè)，其表面利潤增長穩(wěn)定，深入核查后才發(fā)現(xiàn)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)已從60天飆升至180天，下游客戶拖欠嚴(yán)重，這就是典型的風(fēng)險(xiǎn)潛伏期。

其二，傳染性高。在產(chǎn)業(yè)鏈高度關(guān)聯(lián)的今天，一家核心企業(yè)的違約可能引發(fā)上下游企業(yè)的連鎖反應(yīng)。比如某大型房企資金鏈斷裂，其供應(yīng)商因應(yīng)收賬款無法收回，可能進(jìn)一步導(dǎo)致供應(yīng)商的供應(yīng)商出現(xiàn)流動(dòng)性危機(jī)，形成”風(fēng)險(xiǎn)傳染鏈”。

其三，長尾效應(yīng)明顯。信用風(fēng)險(xiǎn)的暴露往往滯后于授信行為，一筆3年期的企業(yè)貸款，風(fēng)險(xiǎn)可能在第2年才開始顯現(xiàn)，而個(gè)人房貸的風(fēng)險(xiǎn)暴露周期甚至長達(dá)10年以上。這種時(shí)間跨度要求評估模型必須具備長期預(yù)測能力。1.2信用風(fēng)險(xiǎn)評估的核心目標(biāo)銀行開展信用風(fēng)險(xiǎn)評估，本質(zhì)上是要解決兩個(gè)關(guān)鍵問題：“能不能貸”和”貸多少”。

“能不能貸”對應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，即判斷借款人的違約概率（PD）。這需要綜合分析其還款能力（償債來源是否穩(wěn)定）和還款意愿（歷史信用記錄是否良好）。我曾遇到一位申請經(jīng)營貸的個(gè)體工商戶，雖然流水看起來不錯(cuò)，但征信報(bào)告顯示近1年有6次信用卡逾期，且無合理說明，這種情況下即使償債能力達(dá)標(biāo)，還款意愿的缺失也會(huì)導(dǎo)致授信被拒。

“貸多少”對應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量，即確定風(fēng)險(xiǎn)敞口（EAD）和違約損失率（LGD）。比如對一家制造業(yè)企業(yè)，評估其可抵押設(shè)備的市場價(jià)值、應(yīng)收賬款的可回收性，從而確定貸款額度上限，確保即使企業(yè)違約，銀行通過處置抵質(zhì)押物仍能覆蓋大部分損失。1.3評估體系的底層邏輯一套科學(xué)的評估體系，必須建立在”三性”原則之上：

-全面性：覆蓋客戶的財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)信息。財(cái)務(wù)信息是”硬指標(biāo)”，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等；非財(cái)務(wù)信息是”軟指標(biāo)”，如企業(yè)主個(gè)人信用、行業(yè)地位、管理團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性等。我曾參與的一個(gè)項(xiàng)目中，某科技企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表顯示虧損，但創(chuàng)始人是行業(yè)頂尖專家，擁有多項(xiàng)核心專利，且已獲得頭部機(jī)構(gòu)投資，最終銀行通過綜合評估給予了信用貸款。

-動(dòng)態(tài)性：風(fēng)險(xiǎn)是動(dòng)態(tài)變化的，評估不能”一錘子買賣”。比如某餐飲企業(yè)在疫情前經(jīng)營良好，但疫情期間堂食停滯，這時(shí)候就需要及時(shí)調(diào)整評估結(jié)論，啟動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

-可驗(yàn)證性：評估過程和結(jié)論必須經(jīng)得起回溯檢驗(yàn)。每筆貸款發(fā)放后，需要跟蹤其實(shí)際表現(xiàn)，驗(yàn)證模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，從而不斷優(yōu)化評估邏輯。二、評估方法的演變：從經(jīng)驗(yàn)判斷到智能建模的跨越2.1傳統(tǒng)評估方法：經(jīng)驗(yàn)與規(guī)則的結(jié)合早期銀行的信用評估主要依賴”專家判斷法”，即由信貸員根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、抵質(zhì)押物狀況等有限信息進(jìn)行主觀判斷。這種方法的優(yōu)勢在于靈活性，尤其適合信息不透明的中小企業(yè)——比如信貸員通過實(shí)地走訪，觀察企業(yè)車間的機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)率、工人數(shù)量，甚至倉庫的貨物堆放情況，能更直觀地判斷經(jīng)營狀況。但缺點(diǎn)也很明顯：一是主觀性過強(qiáng)，不同信貸員對同一客戶的判斷可能差異巨大；二是效率低下，難以處理大規(guī)模信貸需求；三是缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，容易滋生道德風(fēng)險(xiǎn)。后來發(fā)展出的”5C分析法”（品德Character、能力Capacity、資本Capital、抵押Collateral、環(huán)境Condition），可以看作是專家判斷法的標(biāo)準(zhǔn)化升級(jí)。它通過明確評估維度，減少了主觀偏差。以”品德”為例，不僅看企業(yè)主的征信記錄，還要了解其在行業(yè)內(nèi)的口碑；“環(huán)境”則關(guān)注行業(yè)周期，比如評估鋼鐵企業(yè)時(shí)，需要分析當(dāng)前是處于去產(chǎn)能階段還是復(fù)蘇階段。這種方法至今仍在中小銀行和小微企業(yè)貸款中廣泛應(yīng)用，因?yàn)樗N近”軟信息”豐富但”硬數(shù)據(jù)”不足的客群特點(diǎn)。2.2量化模型的崛起：從財(cái)務(wù)比率到評分卡隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，量化模型逐漸成為主流。最具代表性的是”財(cái)務(wù)比率分析法”和”信用評分模型”。

財(cái)務(wù)比率分析通過計(jì)算流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、毛利率等指標(biāo)，量化企業(yè)的償債能力、盈利能力和運(yùn)營能力。比如流動(dòng)比率（流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債）大于2通常被視為短期償債能力較強(qiáng)的信號(hào)；資產(chǎn)負(fù)債率超過70%可能意味著杠桿過高。但這種方法的局限性在于：一是過度依賴歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，難以反映企業(yè)未來的變化；二是容易被財(cái)務(wù)粉飾干擾，比如通過提前確認(rèn)收入虛增利潤。信用評分模型的突破在于引入了統(tǒng)計(jì)預(yù)測技術(shù)。以Z-score模型為例，它通過選取營運(yùn)資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)等5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建線性回歸方程，計(jì)算企業(yè)的違約概率。后來的Logistic回歸模型進(jìn)一步優(yōu)化了非線性關(guān)系的處理，能更準(zhǔn)確地預(yù)測違約概率。這些模型的優(yōu)勢在于客觀性和可復(fù)制性，尤其適合個(gè)人貸款和標(biāo)準(zhǔn)化企業(yè)貸款的批量評估。比如個(gè)人住房貸款，銀行可以通過年齡、收入、征信記錄等變量構(gòu)建評分卡，快速判斷客戶的信用等級(jí)。2.3智能評估的探索：大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及和計(jì)算能力的提升，銀行信用評估進(jìn)入了”智能時(shí)代”。傳統(tǒng)模型主要依賴結(jié)構(gòu)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)模型可以整合海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：企業(yè)的水電繳費(fèi)記錄、物流信息、電商平臺(tái)交易數(shù)據(jù)、社交媒體輿情，甚至企業(yè)主的出行記錄（如頻繁飛往某地可能暗示關(guān)聯(lián)交易）。這些數(shù)據(jù)能更全面地刻畫企業(yè)的真實(shí)經(jīng)營狀況。機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、XGBoost）則進(jìn)一步提升了預(yù)測精度。它們能夠自動(dòng)識(shí)別變量之間的非線性關(guān)系和交互作用，比如發(fā)現(xiàn)”企業(yè)主近3個(gè)月內(nèi)頻繁查詢個(gè)人征信+企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)同比增加50%+所在行業(yè)PMI指數(shù)低于榮枯線”的組合，其違約概率是單一因素的3倍以上。某城商行的實(shí)踐顯示，引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型后，小微企業(yè)貸款的違約預(yù)測準(zhǔn)確率從72%提升至85%，同時(shí)審批效率提高了40%。不過需要注意的是，智能模型并非”萬能藥”。一方面，數(shù)據(jù)質(zhì)量是關(guān)鍵——如果底層數(shù)據(jù)存在大量缺失或錯(cuò)誤（比如某些企業(yè)故意少報(bào)水電用量），模型可能得出誤導(dǎo)性結(jié)論；另一方面，“黑箱”問題突出，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的決策過程難以解釋，這在監(jiān)管合規(guī)和客戶溝通中可能引發(fā)爭議。三、當(dāng)前評估實(shí)踐的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)3.1數(shù)據(jù)維度的局限性：從”信息孤島”到”數(shù)據(jù)噪音”盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)拓展了數(shù)據(jù)來源，但銀行在實(shí)際操作中仍面臨數(shù)據(jù)獲取的難題。一方面，公共數(shù)據(jù)開放程度有限，企業(yè)的稅務(wù)、社保、海關(guān)等關(guān)鍵信息難以全面獲取；另一方面，不同部門的數(shù)據(jù)尚未打通，比如銀行內(nèi)部的零售、公司、信用卡等條線數(shù)據(jù)可能分散存儲(chǔ)，未能形成統(tǒng)一的客戶視圖。我曾參與的一個(gè)項(xiàng)目中，某企業(yè)在公司條線的貸款正常，但零售條線的信用卡已出現(xiàn)逾期，由于數(shù)據(jù)未整合，最初的評估未能識(shí)別這一風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。此外，數(shù)據(jù)噪音問題日益突出。比如部分企業(yè)為了獲得貸款，可能通過第三方平臺(tái)制造虛假交易流水；社交媒體上的正面輿情可能是付費(fèi)刷量的結(jié)果。如何篩選有效數(shù)據(jù)、剔除噪音，成為評估模型優(yōu)化的重要課題。3.2中小微企業(yè)的特殊性：軟信息與硬模型的沖突中小微企業(yè)是銀行信貸的重要客群，但也是信用評估的”難點(diǎn)戶”。這類企業(yè)往往缺乏規(guī)范的財(cái)務(wù)報(bào)表，部分企業(yè)甚至沒有完整的賬簿記錄；抵質(zhì)押物不足，更多依賴信用貸款；經(jīng)營穩(wěn)定性差，受外部環(huán)境影響大（如疫情對餐飲、零售企業(yè)的沖擊）。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)模型在中小微企業(yè)評估中往往”水土不服”，而依賴軟信息（如企業(yè)主個(gè)人信用、上下游合作穩(wěn)定性）的評估又難以標(biāo)準(zhǔn)化。我曾接觸過一位做五金批發(fā)的個(gè)體工商戶，年銷售額約800萬，但沒有財(cái)務(wù)報(bào)表，只有微信和支付寶的收款記錄。信貸員通過分析其近1年的收款頻率、單筆金額分布、與固定客戶的交易規(guī)律，結(jié)合實(shí)地走訪倉庫的庫存周轉(zhuǎn)情況，最終給予了50萬的信用貸款。這種”人肉盡調(diào)+經(jīng)驗(yàn)判斷”的模式雖然有效，但難以大規(guī)模復(fù)制，也容易受信貸員能力差異的影響。3.3宏觀環(huán)境的波動(dòng)性：周期與政策的雙重影響信用風(fēng)險(xiǎn)與宏觀經(jīng)濟(jì)周期高度相關(guān)。在經(jīng)濟(jì)上行期，企業(yè)盈利改善，違約率較低；但在經(jīng)濟(jì)下行期，行業(yè)性、區(qū)域性的風(fēng)險(xiǎn)可能集中暴露。比如某段時(shí)間內(nèi)房地產(chǎn)行業(yè)調(diào)控趨嚴(yán)，與之相關(guān)的建筑、建材、家居等行業(yè)的企業(yè)違約率明顯上升。這要求評估模型必須具備”周期敏感性”，能夠根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如GDP增速、PPI指數(shù)、行業(yè)景氣度）動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)。政策因素也不可忽視。比如環(huán)保政策趨嚴(yán)可能導(dǎo)致高污染企業(yè)被迫停產(chǎn)，進(jìn)而影響還款能力；普惠金融政策要求銀行加大對小微企業(yè)的支持，但過度放松評估標(biāo)準(zhǔn)又可能積累風(fēng)險(xiǎn)。如何在政策導(dǎo)向與風(fēng)險(xiǎn)控制之間找到平衡，是銀行面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。3.4模型的可解釋性：從”黑箱”到”白箱”的訴求隨著監(jiān)管要求的趨嚴(yán)和客戶權(quán)益意識(shí)的提升，模型的可解釋性越來越重要。監(jiān)管部門要求銀行能夠清晰說明貸款審批的依據(jù)，客戶也有權(quán)知道自己為何被拒貸。傳統(tǒng)的線性模型（如Logistic回歸）因?yàn)樽兞肯禂?shù)明確，解釋起來相對容易；但機(jī)器學(xué)習(xí)模型尤其是深度學(xué)習(xí)模型，其決策過程如同”黑箱”，難以向客戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)說明。我曾參與處理一起客戶投訴：某個(gè)體經(jīng)營者申請貸款被拒，系統(tǒng)提示”綜合評分不足”，但具體是哪些因素導(dǎo)致評分低，銀行無法給出明確解釋。這不僅影響了客戶體驗(yàn)，也引發(fā)了對模型公平性的質(zhì)疑——是否存在對某些行業(yè)或群體的隱性歧視？解決”黑箱”問題，成為智能評估模型推廣的關(guān)鍵前提。四、信用風(fēng)險(xiǎn)評估的優(yōu)化方向：技術(shù)、機(jī)制與理念的協(xié)同進(jìn)化4.1數(shù)據(jù)治理：構(gòu)建高質(zhì)量的”風(fēng)險(xiǎn)畫像”數(shù)據(jù)是評估的基礎(chǔ)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從”量”和”質(zhì)”兩方面入手。在”量”上，銀行應(yīng)積極拓展數(shù)據(jù)來源：與稅務(wù)、工商、司法等政府部門合作獲取公共數(shù)據(jù)；與電商平臺(tái)、物流企業(yè)、支付機(jī)構(gòu)等第三方合作獲取交易數(shù)據(jù)；通過企業(yè)網(wǎng)銀、手機(jī)銀行等自有渠道收集客戶行為數(shù)據(jù)。在”質(zhì)”上，需要建立數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證機(jī)制：通過規(guī)則校驗(yàn)（如檢查財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的勾稽關(guān)系）、邏輯校驗(yàn)（如水電用量與產(chǎn)能是否匹配）剔除異常數(shù)據(jù)；通過引入外部數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證（如用物流數(shù)據(jù)驗(yàn)證企業(yè)的銷售規(guī)模）提高數(shù)據(jù)可信度。某股份制銀行的實(shí)踐值得借鑒：他們建立了”企業(yè)畫像數(shù)據(jù)庫”，整合了12大類、2000余個(gè)數(shù)據(jù)字段，覆蓋企業(yè)基本信息、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、交易流水、司法記錄、行業(yè)排名等維度，并通過自然語言處理技術(shù)解析企業(yè)公告、新聞報(bào)道中的風(fēng)險(xiǎn)事件，實(shí)現(xiàn)了對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的多維度刻畫。4.2模型迭代：從”靜態(tài)評估”到”動(dòng)態(tài)預(yù)警”傳統(tǒng)評估模型往往是”貸前一次性評估”，而信用風(fēng)險(xiǎn)是動(dòng)態(tài)變化的，因此需要建立”全周期評估”機(jī)制。貸前階段，運(yùn)用智能模型進(jìn)行初步篩選；貸中階段，通過監(jiān)控企業(yè)的關(guān)鍵指標(biāo)（如現(xiàn)金流、應(yīng)收賬款、行業(yè)景氣度）實(shí)時(shí)預(yù)警；貸后階段，根據(jù)實(shí)際還款情況驗(yàn)證模型效果，反饋優(yōu)化模型參數(shù)。例如，某城商行開發(fā)了”智能風(fēng)控大腦”，對存量貸款客戶設(shè)置了500余個(gè)監(jiān)控指標(biāo)，當(dāng)企業(yè)出現(xiàn)”連續(xù)2個(gè)月水電費(fèi)下降20%以上”“主要負(fù)責(zé)人變更未報(bào)備”“涉及法律訴訟”等預(yù)警信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)調(diào)整，信貸員需在3個(gè)工作日內(nèi)完成核查并采取措施（如壓縮授信額度、要求追加擔(dān)保）。這種動(dòng)態(tài)評估機(jī)制將風(fēng)險(xiǎn)控制從事后處置提前到事中干預(yù)，顯著降低了違約損失率。4.3人機(jī)協(xié)同：讓經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)”1+1>2”智能模型雖然高效，但無法完全替代人的判斷。尤其是在處理復(fù)雜情況（如新興行業(yè)企業(yè)評估、重大項(xiàng)目授信）時(shí)，信貸專家的經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要。某國有大行的”專家+模型”雙軌評估模式值得推廣：對于標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)（如個(gè)人房貸、小額經(jīng)營貸），由智能模型自動(dòng)審批；對于復(fù)雜業(yè)務(wù)（如集團(tuán)客戶授信、跨境貸款），由信貸專家團(tuán)隊(duì)結(jié)合模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，綜合考慮行業(yè)趨勢、企業(yè)戰(zhàn)略、管理層能力等定性因素，最終決策。我曾參與的一個(gè)新能源企業(yè)授信項(xiàng)目就是典型案例：模型根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測其違約概率為8%，屬于低風(fēng)險(xiǎn)；但專家團(tuán)隊(duì)通過行業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，該企業(yè)依賴的某項(xiàng)核心技術(shù)即將面臨專利到期，可能引發(fā)激烈競爭，最終將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)上調(diào)至中風(fēng)險(xiǎn)，授信額度壓縮了30%。后來該企業(yè)因技術(shù)壁壘消失，利潤大幅下滑，驗(yàn)證了專家判斷的重要性。4.4文化培育：從”風(fēng)險(xiǎn)控制”到”風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營”信用風(fēng)險(xiǎn)評估的終極目標(biāo)不是”零風(fēng)險(xiǎn)”，而是”風(fēng)險(xiǎn)與收益的平衡”。銀行需要培育”風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營”的文化：一方面，通過精準(zhǔn)評估識(shí)別低風(fēng)險(xiǎn)、高收益的優(yōu)質(zhì)客戶，積極支持其發(fā)展；另一方面，對于中高風(fēng)險(xiǎn)客戶，通過定價(jià)覆蓋風(fēng)險(xiǎn)（如提高貸款利率）、通過擔(dān)保分散風(fēng)險(xiǎn)（如引入擔(dān)保公司）、通過期限管理緩釋風(fēng)險(xiǎn)（如設(shè)置分期還款計(jì)劃）。某農(nóng)商行的實(shí)踐很有啟發(fā)性：他們針對當(dāng)?shù)靥厣r(nóng)業(yè)（如茶葉種植）開發(fā)了專項(xiàng)評估模型，將種植規(guī)模、歷史產(chǎn)量、收購協(xié)議等作為核心指標(biāo)，對符合條件的農(nóng)戶給予低利率貸款；同時(shí)與保險(xiǎn)公司合作，推出”種植保險(xiǎn)+信貸”產(chǎn)品，當(dāng)因自然災(zāi)害導(dǎo)致減產(chǎn)時(shí)，保險(xiǎn)賠付優(yōu)先用于償還貸款。這種”評估-定價(jià)-緩釋”的全鏈條管理，既支持了實(shí)體經(jīng)濟(jì)，又保證了銀行的收益。五、結(jié)語：守正創(chuàng)新，做金融安全的”守門人”回想起這些年參與的信用評估項(xiàng)目，從手動(dòng)翻憑證、算比率的”老辦法”，到現(xiàn)在用大數(shù)據(jù)模型秒級(jí)輸出風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，技術(shù)的進(jìn)步確實(shí)讓評估效率大幅提升。但不變的是，信用風(fēng)險(xiǎn)評估始終是”人”的工作——需要對數(shù)據(jù)的敏