第十二章大數(shù)據(jù)發(fā)展與金融風險管理第一節(jié)大數(shù)據(jù)概述第二節(jié)大數(shù)據(jù)的金融應用第三節(jié)大數(shù)據(jù)與銀行風險管理第四節(jié)大數(shù)據(jù)與小微企業(yè)信貸

第一節(jié)大數(shù)據(jù)概述

一、大數(shù)據(jù)的概念“大數(shù)據(jù)”一詞來源于英文“bigdata”，其概念起源于美國。2008年9月，美國《自然》雜志刊登了名為“大數(shù)據(jù)”的專題，第一次正式提出“大數(shù)據(jù)”概念。大數(shù)據(jù)做出相對清晰的定義：大數(shù)據(jù)是指其大小超出了常規(guī)數(shù)據(jù)庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)被視為繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后計算機通訊領域掀起的又一次顛覆性技術變革，并成為現(xiàn)代國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分。

“大數(shù)據(jù)”一詞可以從字面上理解為“巨大的數(shù)據(jù)量”，通常是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)技術是新一代的技術與架構(gòu)，它被設計在成本可承受的條件下，通過非?？焖俚牟杉l(fā)現(xiàn)和分析，從大體量、多類別的數(shù)據(jù)中提取價值。

二、大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)，除了具有數(shù)據(jù)的特征外，還有“大”為之帶來的體量巨大、類型多樣、處理速度快、價值性高和數(shù)據(jù)在線化的特征。

(一)數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)

數(shù)據(jù)體量巨大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般數(shù)據(jù)庫的大小在TB級別，而大數(shù)據(jù)的起始計量單位在PB(1PB=1024TB)級別，有的甚至躍升至EB、ZB級別，包括采集、存儲和計算的量都非常大。

(二)數(shù)據(jù)類別大、類型多樣(Variety)

數(shù)據(jù)類別大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，

更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。

(三)處理速度快(Velocity)

在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可快速從各種類型的數(shù)據(jù)中獲得高價值的信息，如果超出這個時間，數(shù)據(jù)就失去價值了。

(四)價值性高(Value)

當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過某種手段得到利用并創(chuàng)造出價值，而且能夠進一步推動社會與商業(yè)模式的變革時，大數(shù)據(jù)才真正誕生。

(五)數(shù)據(jù)在線化(Online)

數(shù)據(jù)是在線的，是能隨時調(diào)用和計算的，這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最大的特征。在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)資源不僅僅是體量大，更重要的是表現(xiàn)出在線這一顯著特征。

三、大數(shù)據(jù)關鍵技術

大數(shù)據(jù)技術是大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的手段和保障，從數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)中的生命周期看，大數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源經(jīng)過分析挖掘到最終獲得價值，一般需要經(jīng)過五個主要環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)準備、數(shù)

據(jù)存儲與管理、計算處理、數(shù)據(jù)分析和知識展現(xiàn)。

(一)數(shù)據(jù)準備

在進行存儲和處理之前，需要對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和整理。與以往的數(shù)據(jù)分析相比，大數(shù)據(jù)的來源多種多樣，包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，不僅

數(shù)量龐大、格式不一，質(zhì)量也良莠不齊。這就要求數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)一方面要規(guī)范格式，便于后續(xù)存儲管理，另一方面要在盡可能保留原有語義的情況下去粗取精、消除噪聲。

(二)數(shù)據(jù)存儲與管理

當前全球數(shù)據(jù)量正以每年超過50%的速度增長，存儲技術的成本和性能面臨非常大的壓力。大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)不僅需要以極低的成本存儲海量數(shù)據(jù)，還要適應多樣化的非結(jié)構(gòu)

化數(shù)據(jù)管理需求，具備數(shù)據(jù)格式上的可擴展性。

(三)計算處理

需要根據(jù)處理的數(shù)據(jù)類型和分析目標，采用適當?shù)乃惴Ｐ涂焖偬幚頂?shù)據(jù)。由于大數(shù)據(jù)具有多樣性特點，僅采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、智能計算等數(shù)據(jù)分析方法已無法

滿足大數(shù)據(jù)時代對算法提出的快速高效等要求。

(四)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)需要從紛繁復雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并提取新的知識，是大數(shù)據(jù)價值挖掘的關鍵。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠖嗍墙Y(jié)構(gòu)化、單一對象的小數(shù)據(jù)集，挖掘更側(cè)重根據(jù)先驗知識預先人工建立模型，然后依據(jù)既定模型進行分析。對于非結(jié)構(gòu)化、多元異構(gòu)的大數(shù)據(jù)集的分析，往往缺乏先驗知識，很難建立顯式的數(shù)學模型，這就需要發(fā)展更加智能的數(shù)據(jù)挖掘技術。

(五)知識展現(xiàn)

解釋與演示大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果是知識展現(xiàn)環(huán)節(jié)的主要任務。不合適的數(shù)據(jù)顯示結(jié)果會困擾和誤導用戶。在大數(shù)據(jù)時代，基于文本形式及屏幕輸出的傳統(tǒng)方式已不再適用，因此

有必要通過數(shù)據(jù)可視化、人機交互等新型技術將分析結(jié)果生動形象地展示給用戶，以幫助用戶更加清晰地了解整個數(shù)據(jù)處理流程和最終結(jié)果。

四、大數(shù)據(jù)帶來的六大趨勢

(一)應用無線化

大數(shù)據(jù)技術的廣泛應用為數(shù)據(jù)采集與分析提供了更大的便利性與移動性，讓終端設備與資料采集的作業(yè)更具有彈性且有效率，也加快了智能生活的步伐。

(二)信息數(shù)據(jù)化

數(shù)據(jù)信息無處不在，而大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)的高速巨量、多樣化、在線化使得信息的流通、交換、加工、運用更趨標準化與結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)的應用變得更及時直接。

(三)交易無紙化

大數(shù)據(jù)、云計算支持下的在線交易平臺憑借其實時性、便利性正在迅速地替代傳統(tǒng)的線下交易與紙質(zhì)憑證，徹底地改變了交易行為與資金流，并賦予未來微經(jīng)濟商業(yè)模式更多

創(chuàng)新思考的可能性。

(四)思維智能化

大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的創(chuàng)新價值與人類交互并深入于生活之中，極大地改變了人們傳統(tǒng)的思維方式，人的思維與新科技將會迎來前所未有的碰撞與火花。

(五)決策實時化

數(shù)據(jù)處理、分析技術的提高，改變了過去因數(shù)據(jù)獲取成本過高而面臨的信息不對稱的困境，能夠?qū)崿F(xiàn)過去難以達到的實時性和精確性，大數(shù)據(jù)實時采集與加工極大地改變了決

策與信息關系。

(六)線下線上化

海量數(shù)據(jù)使得線上與線下更加融為一體，未來仍將呈現(xiàn)線下更多地傾向于運用線上數(shù)據(jù)的趨勢，線上與線下將連接在一起不能分割。

第二節(jié)大數(shù)據(jù)的金融應用

一、大數(shù)據(jù)金融的概念大數(shù)據(jù)金融是時代發(fā)展的產(chǎn)物，是金融業(yè)和大數(shù)據(jù)技術發(fā)展到一定階段的必然要求。它是指運用大數(shù)據(jù)技術開展金融服務，即依托于海量、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)、云計算等信息化方式對其數(shù)據(jù)進行專業(yè)化的挖掘和分析，并與傳統(tǒng)金融服務相結(jié)合，創(chuàng)新性開展相關資金融通工作。

二、大數(shù)據(jù)征信

征信的英文對應單詞是CreditReporting或者CreditSharing，可以理解為信用報告或者信用分享。征信是指為了滿足從事信用活動的機構(gòu)在信用交易中對信用信息的需求，專業(yè)化的征信機構(gòu)依法采集、保存、整理、加工自然人、法人及其他組織的信用信息，并向在經(jīng)濟活動中有合法需求的信息使用者提供信用報告、信用評估、信用信息咨詢等服務，

幫助客戶判斷、控制信用風險，進行信用管理的活動。

傳統(tǒng)征信模式面臨的難題是征信數(shù)據(jù)不全、平臺上傳數(shù)據(jù)積極性低、更新不及時、接入門檻高等問題。大數(shù)據(jù)征信模式的優(yōu)點在于：

(1)數(shù)據(jù)來源廣泛，能彌補傳統(tǒng)征信覆蓋面不足的缺陷。

(2)數(shù)據(jù)類型多樣化，不局限于信貸數(shù)據(jù)，更能全面反映個人信用情況。

大數(shù)據(jù)征信模式的難點在于：

(1)信息過多引起的數(shù)據(jù)雜亂。

(2)整合多方數(shù)據(jù)困難，且數(shù)據(jù)相關性分析需要較長時間和實踐來檢驗。

(3)短期內(nèi)信用評價數(shù)據(jù)精準性較低。

(4)大數(shù)據(jù)征信也面臨著法律風險，在個人隱私保護上較難把控。

大數(shù)據(jù)征信適應了金融行業(yè)的發(fā)展，將征信發(fā)展到外部而不僅是銀行使用，信息覆蓋面廣，數(shù)據(jù)來源也更為廣泛和多樣化。大數(shù)據(jù)征信收集的數(shù)據(jù)類型一定程度上彌補了傳統(tǒng)

征信存在的數(shù)據(jù)時效性方面的不足，又具有多樣化的數(shù)據(jù)來源，能更好地營造良好的社會信用體系。大數(shù)據(jù)征信報告主要收集的數(shù)據(jù)類型如表12.1所示。

三、信用評分及風險控制

大數(shù)據(jù)在加強風險可控性、支持精細化管理方面助推了金融業(yè)的發(fā)展，尤其是信貸服務的發(fā)展。在風險控制上，大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義在于擺脫擔保和抵押方式，將數(shù)據(jù)作為提供

融資渠道的關鍵依據(jù)，其中最明顯的地方便是建立了個人征信系統(tǒng)，有效地控制了風險。

互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的風控大致分為兩種模式：

一種是類似于阿里巴巴的風控模式，它們通過自身系統(tǒng)大量的電商交易以及支付信息數(shù)據(jù)建立了封閉系統(tǒng)的信用評級和風控模型；

另一種則是眾多中小互聯(lián)網(wǎng)金融公司通過貢獻數(shù)據(jù)給一個中間征信機構(gòu)，再分享征信信息。

四、精準營銷及客戶體驗

大數(shù)據(jù)技術是金融機構(gòu)推動業(yè)務創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新進而提高金融服務效率的重要支撐。通過大數(shù)據(jù)技術，金融機構(gòu)可以精確地刻畫出客戶畫像?？蛻舢嬒裰饕譃閭€人客戶畫像

和企業(yè)客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統(tǒng)計學特征、消費能力數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)、風險偏好等。企業(yè)客戶畫像包括生產(chǎn)、流通、運營、財務、銷售和客戶數(shù)據(jù)以及上游和下游相關產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)技術對客戶個人情況等靜態(tài)信息和交易記錄等動態(tài)信息的綜合分析，金融機構(gòu)可以得出包括客戶的消費偏好、風險偏好等內(nèi)在的客戶行為數(shù)據(jù)，從而投其所好，為客戶提供個性化的服務。

五、投資指導

ThasosGroup是一家利用大數(shù)據(jù)技術進行投資的對沖基金，而對于喜歡多樣化的華爾街投資人來說，這一新鮮的想法已經(jīng)受到了不少的青睞。傳統(tǒng)的投資機構(gòu)基本上使用的是

金融和財務數(shù)據(jù)進行投資，而ThasosGroup使用的是大數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)進行挖掘來準確判斷美國消費者的行為，進而了解美國宏觀經(jīng)濟運行的趨勢，從而做出正確的投資決策。

金融數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的使用是區(qū)分ThasosGroup和其他對沖基金的特征所在。之前有一些金融機構(gòu)通過社交網(wǎng)絡對客戶進行追蹤，并據(jù)此進行投資，這種基于社交網(wǎng)絡進行投資的方式基本失敗，因為這些社交網(wǎng)絡提供的數(shù)據(jù)是基于非結(jié)構(gòu)性的語言，很難準確定位并最終帶來收益。ThasosGroup的技術卻并非如此，其數(shù)據(jù)挖掘關注的是宏觀經(jīng)濟基本面以及行業(yè)的評估，借此來精準定位其要投資的公司或行業(yè)。

六、金融產(chǎn)品創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)技術的運用有利于開發(fā)更多金融產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)處理技術的運用，可以給銀行提供全新的、更多的業(yè)務品種。尤其是網(wǎng)上銀行，更是離不開大數(shù)據(jù)處理技術。全新的在線

金融服務借助現(xiàn)代信息網(wǎng)絡技術，使客戶足不出戶就能在線享受銀行專業(yè)化、個性化的服務，改變了傳統(tǒng)銀行業(yè)的營銷方式，跨越了時空的限制，最大限度地擴大了業(yè)務范圍和延

長了服務時間，降低了銀行經(jīng)營成本，有效提高了銀行盈利能力。

未來大數(shù)據(jù)金融發(fā)展的重點趨勢之一為從傳統(tǒng)的有時限的金融服務向全天候服務轉(zhuǎn)變，打破地域限制，提供“始終在客戶身邊”的全場景金融服務。大數(shù)據(jù)金融將整合各類

渠道，徹底打破時間和地域限制，運用網(wǎng)絡化的社會資本，提供一點接入、全程響應的智能化渠道服務，為客戶創(chuàng)造最佳服務體驗，實現(xiàn)智慧金融。

第三節(jié)大數(shù)據(jù)與銀行風險管理一、大數(shù)據(jù)時代下銀行所面臨的風險正如業(yè)界常說，銀行的業(yè)務就是風險，而數(shù)據(jù)則是銀行最有價值的資產(chǎn)。如果將風險比作銀行的靈魂，那么數(shù)據(jù)則當之無愧地是銀行的血液，兩者相輔相成，維系著銀行的運作。數(shù)據(jù)和風險從來就是銀行的兩大要素，隨著全球化的深入和信息技術的發(fā)展，風險和數(shù)據(jù)為商業(yè)銀行帶來的機遇與挑戰(zhàn)日趨明顯。就宏觀經(jīng)濟發(fā)展和商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境而言，商業(yè)銀行面臨監(jiān)管逐漸嚴格，市場變化日益加速，來自電商及其他非傳統(tǒng)金融機構(gòu)的競爭不斷增強的局面。

(一)外部風險來源多樣化

目前，銀行業(yè)外部風險來源包括小貸公司、典當行、擔保機構(gòu)、民間融資、非法集資、影子銀行，以及與銀行業(yè)金融機構(gòu)有各種業(yè)務合作關系的金融同業(yè)、工商企業(yè)等。與銀行業(yè)原來的信用風險、市場風險、操作風險等傳統(tǒng)風險比，外部風險事件呈現(xiàn)來源多樣、形式復雜、防范困難的特點，而這些公司(領域)發(fā)生的風險事件，往往會傳遞至銀行業(yè)，

最終對銀行的業(yè)務經(jīng)營產(chǎn)生不良影響。

(二)外部風險事件對銀行業(yè)的影響越來越大

在云計算的條件下，銀行、企業(yè)、中介服務機構(gòu)之間的聯(lián)系越發(fā)緊密，一時一地、一個單位的局部風險，可以迅速擴展為系統(tǒng)性、全面性風險，如“錢荒”的起因僅僅是一起

小小的同業(yè)違約事件。此外，大數(shù)據(jù)時代的信息來源廣、傳播速度快，銀行的負面輿情通過微信、微博、抖音被迅速傳遞，甚至被放大，銀行聲譽的風險增大。

(三)電子銀行網(wǎng)絡安全面臨挑戰(zhàn)

近年來，網(wǎng)絡安全事件頻繁發(fā)生，銀行業(yè)面臨客戶信息、賬戶信息和交易信息以及信息系統(tǒng)的安全挑戰(zhàn)。一旦信息體系遭受破壞和黑客侵入、網(wǎng)絡中斷等，導致信息資源的扭曲和傳輸障礙，就可能帶來不可估量的損失。針對銀行客戶資金的網(wǎng)上欺詐、電話欺詐日益泛濫，呈現(xiàn)集中化、長期化、復雜化的特點，電子銀行的交易安全和反欺詐工作必須引起高度關注。

(四)風險管理由控制內(nèi)部向防范外部轉(zhuǎn)變

風險管理一直是各商業(yè)銀行的重點工作，商業(yè)銀行普遍實現(xiàn)了“橫向到邊，縱向到底”的風險管理，重點從提高審批質(zhì)效、加強資產(chǎn)監(jiān)控、降低資本占用、專業(yè)隊伍建設等方面入手，通過風險管理的“前移”“下沉”，實行集中化全程管理，取得了良好成效。當然，在銀行內(nèi)部風險得到較好控制的同時，外部風險對商業(yè)銀行的影響也越來越大。

二、基于大數(shù)據(jù)的銀行風險管理

(一)大數(shù)據(jù)與信用風險管理

這種決策模式具有一定的弊端：

(1)這種模式只適用于經(jīng)營管理規(guī)范、會計信息可靠、信用記錄良好的大公司或有充分抵(質(zhì))押物并經(jīng)營良好的大公司，而且風險的狀況是要由審批人員進行主觀判斷，缺乏足夠的客觀證據(jù)。

(2)信息不對稱、標準不統(tǒng)一、業(yè)務流程復雜、效率低下。

(3)決策所依據(jù)的主要是企業(yè)過去的靜態(tài)信息，而不是實時的動態(tài)信息，時效性、相關性和可靠性不足，風險不能得到有效控制。

銀行可以通過大數(shù)據(jù)體系的建設有效地解決數(shù)據(jù)缺乏問題。一方面通過多種傳感器、多個渠道采集數(shù)據(jù)，可以幫助銀行更全面、更真實、更準確、更實時地掌握借款人信息，

降低信息不對稱帶來的風險；另一方面，利用大數(shù)據(jù)技術可以找到不同變量間新的相關關系，形成新的決策模型，使決策更準確、更統(tǒng)一、更公正。此外，銀行業(yè)通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)

平臺，也可以幫助銀行加強風險建模，大數(shù)據(jù)技術還可以提供功能廣泛的風險分析和管理工具。

(二)大數(shù)據(jù)與操作風險管理

大數(shù)據(jù)平臺為銀行建立完善的風險量化體系提供了保障，主要表現(xiàn)在以下三個方面：

(1)拓展了數(shù)據(jù)源的廣度。大數(shù)據(jù)平臺可以極大地擴展數(shù)據(jù)來源，利用大數(shù)據(jù)平臺，銀行能從互聯(lián)網(wǎng)、移動平臺等多種非傳統(tǒng)渠道中及時捕捉以前無法獲得或無法使用的風險

事件數(shù)據(jù)，并通過與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的快速整合、關聯(lián)補充，為操作風險的度量提供充分的數(shù)據(jù)保障。

(2)增強了數(shù)據(jù)源的時效性。利用大數(shù)據(jù)平臺，可以實時地收集操作風險事件數(shù)據(jù)，即時監(jiān)控可能發(fā)生的事件，并提供實時或準實時的風險計量服務，以配合業(yè)務管理對效率

的要求。

(3)促進了風險管理的前瞻性。風險計量體系要能提前捕捉風險預警信號，為主動性風險管理提供技術支持，而大數(shù)據(jù)平臺為實現(xiàn)該目標提供了可能。

(三)大數(shù)據(jù)與實時風險監(jiān)測

任何銀行業(yè)務的風險管理均分為事前、事中、事后階段，然而國內(nèi)銀行大部分對業(yè)務操作的管理是事后監(jiān)督。例如，欺詐交易風險管理最重要的環(huán)節(jié)是事前的監(jiān)測和識別，而由于時間的滯后，現(xiàn)行的事后監(jiān)督難以發(fā)揮主動監(jiān)督的作用，難以對風險業(yè)務發(fā)揮實時控制的作用。

流式計算就是這樣的實時計算技術，被稱為Hadoop之后的第二代“實時”云計算。流式計算的核心思想是實時整合來自多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，對海量“運動”中的數(shù)據(jù)進

行連續(xù)實時的處理，捕捉可能對用戶有用的信息并把結(jié)果發(fā)送出去。

三、銀行開展全面風險管理的對策

(一)加強對數(shù)據(jù)的收集與管控規(guī)范

商業(yè)銀行在日常經(jīng)營中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)是形成整個社會大數(shù)據(jù)的重要組成部分，因此，要對數(shù)據(jù)管控、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)結(jié)果反應做出正確處置。

一是確定主要的數(shù)據(jù)采集渠道，主要可以劃分為資訊數(shù)據(jù)、行情數(shù)據(jù)以及市場數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管控上要進行標準化采集，統(tǒng)一化處理，時效化完成，分級化查閱，堅持做到采集的數(shù)據(jù)準確、結(jié)果可視，使數(shù)據(jù)應用性大大提高。

二是數(shù)據(jù)處理時一定要科學并依照規(guī)則，特別要杜絕以假亂真、以次充好的現(xiàn)象。

三是處理后的結(jié)果，要依照規(guī)定展示，并且嚴格按照國家法律法規(guī)進行使用，避免影響商業(yè)銀行聲譽的風險事件產(chǎn)生。

(二)建立多元化的數(shù)據(jù)獲取渠道

商業(yè)銀行要注重利用社交媒體的數(shù)據(jù)拓展渠道，獲取客戶信息。學會使用各類媒體不但為客戶服務，而且為優(yōu)化商業(yè)銀行自身形象服務。積極參與網(wǎng)絡工具形成的各種運作方

式，并研究在運作方式中融入商業(yè)銀行工作目標，真正使媒體、網(wǎng)絡工具成為維系、拓展客戶的橋梁和重要的通道。

(三)提升大數(shù)據(jù)處理與分析的技術水平

在銀行數(shù)據(jù)大集中的基礎上，采用數(shù)據(jù)倉庫技術作為銀行海量數(shù)據(jù)提取的實現(xiàn)方法，將數(shù)據(jù)集中到銀行數(shù)據(jù)倉庫中去，然后在此基礎上進行各種數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析及數(shù)據(jù)挖掘。

針對多元、高速、高噪聲數(shù)據(jù)，銀行必須制定出整合、清理和分析的解決方案。這些數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如客戶財務信息、交易信息等)、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如郵件、

客戶信函、代理票據(jù)和語音文檔等)。

(四)增強對實時數(shù)據(jù)的處理能力

銀行需要即時獲取外部風險事件的能力，從而能夠分析大流量的實時事件，并迅速洞察事件原委，實時整合來自多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，對海量“運動”中的數(shù)據(jù)進行連續(xù)實

時處理，捕捉可能對用戶有用的信息并把結(jié)果發(fā)送出去。因此，需要對持續(xù)大流量的實時數(shù)據(jù)進行分析并快速響應。流式計算把數(shù)據(jù)包分割成小塊，然后通過并行計算的方式將這

些數(shù)據(jù)快速處理，并保存數(shù)據(jù)處理后的相關結(jié)果。因此銀行需要制定流數(shù)據(jù)分析方案，通過分析社交媒體等流數(shù)據(jù)，迅速了解客戶行為，發(fā)現(xiàn)風險并及時預警。

(五)增強大數(shù)據(jù)平臺的投資與建設

大數(shù)據(jù)時代將帶動整個社會交易方式的變化，服務日趨虛擬化，更多的服務將由網(wǎng)絡來承擔，強大的大數(shù)據(jù)平臺及網(wǎng)絡系統(tǒng)是商業(yè)銀行未來經(jīng)營管理的利器。因此，商業(yè)銀行

需要投入大量資源用于適應大數(shù)據(jù)技術的需要，優(yōu)化系統(tǒng)的體系架構(gòu)，使系統(tǒng)具有可拓展性和靈活性。對資源的投入一定要有相當?shù)那罢靶?，并兼顧當前實際。爭取在過渡期內(nèi)，

盡可能地實現(xiàn)資源利用最大化。

(六)商業(yè)銀行要高度重視適應大數(shù)據(jù)技術的人力儲備

美國曾預計，為適應大數(shù)據(jù)時代到來，未來美國需要60萬名擁有數(shù)據(jù)分析特長，又懂行業(yè)知識的復合型人才。這類人才僅僅經(jīng)過大學培養(yǎng)遠遠不夠，還需要豐富的實踐經(jīng)驗。

第四節(jié)大數(shù)據(jù)與小微企業(yè)信貸

一、小微企業(yè)及信貸風險(一)小微企業(yè)的概念小微企業(yè)是對小型企業(yè)、微型企業(yè)、家庭作坊式企業(yè)、個體工商戶的統(tǒng)稱。國內(nèi)對小型企業(yè)的定義主要來自國務院2002年下發(fā)的《中華人民共和國中小企業(yè)促進法》，文件規(guī)定了小企業(yè)的劃分標準由國務院相關部門根據(jù)企業(yè)職工人數(shù)、年銷售額、資產(chǎn)總額等指標結(jié)合企業(yè)所在行業(yè)特點制定。

(二)信貸風險

信貸資產(chǎn)是商業(yè)銀行的主要資產(chǎn)，開展信貸業(yè)務產(chǎn)生的風險即信貸風險。信貸風險具體是指由于債務人信用等級下降或違約及金融市場因子變化等因素，導致信貸資產(chǎn)發(fā)生損失甚至銀行整體價值下降的可能性。商業(yè)銀行關于企業(yè)的信貸風險可參照《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》關于資產(chǎn)風險的分類標準分成信用風險、操作風險、市場風險、流動性風險四大類。

由于小微企業(yè)本身具有商戶數(shù)量多、行業(yè)分布廣、信息采集較難等特征，商業(yè)銀行開展小微企業(yè)信貸業(yè)務時會面臨一系列與傳統(tǒng)大中型企業(yè)信貸業(yè)務不同的風險。主要來自以下幾個方面：

(1)小微企業(yè)多數(shù)屬于勞動密集型企業(yè)，技術含量低、管理水平差、缺乏自主創(chuàng)新產(chǎn)品，在市場競爭中只能依靠低價策略，在產(chǎn)業(yè)鏈中往往處于弱勢地位。因此，抵抗市場風險的能力較弱，銀行貸款壞賬率高，同時單筆貸款規(guī)模偏小導致單位貸款成本偏高，這些因素影響了銀行放貸。

(2)中小企業(yè)信息披露不規(guī)范。小微企業(yè)通常治理不完善、財報數(shù)據(jù)問題普遍，常常讓銀行信貸人員難以掌握中小企業(yè)的經(jīng)營情況和風險信息，增加了金融機構(gòu)的貸前調(diào)查難度。小微企業(yè)的信息不對稱，以及“短、頻、急”的融資特點增加了金融機構(gòu)的授信成本，給其帶來了不小的障礙。尤其是小微企業(yè)數(shù)量多、行業(yè)分散，又分別處于不同的發(fā)展階段，這就造成了小微企業(yè)融資需求的多元化，金融機構(gòu)滿足小微企業(yè)多元化的融資需求需要形式多樣的資金提供方式，增大了銀行信貸的風險成本。信息不對稱還導致了逆向選擇，具有償還能力的優(yōu)質(zhì)企業(yè)往往被高利率擋在門外，剩余客戶中高風險企業(yè)偏多，進一步影響了銀行放貸的積極性。

(3)金融行業(yè)準入門檻高。由于金融行業(yè)在國民經(jīng)濟中的特殊地位，國家對金融機構(gòu)的經(jīng)營制定了嚴格的規(guī)則制度，旨在保證金融機構(gòu)的安全性和金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，避免由

于流動性風險帶來金融危機造成不良后果。金融機構(gòu)的審慎性原則要求相關部門在開展授信業(yè)務的時候嚴把風險關口、嚴格控制授信對象準入，客觀上給風險系數(shù)較高的小微企業(yè)

設置了融資門檻，使得一些小微企業(yè)由于無法及時從金融機構(gòu)貸到所需資金而喪失了很好的發(fā)展機會。

(4)信用評級、信用擔保、融資中介等中介服務機構(gòu)發(fā)展緩慢，現(xiàn)有服務機構(gòu)手續(xù)繁雜、服務水平較低、收取費用較高，這些問題令中小企業(yè)不堪重負，加大了中小企業(yè)融資成本，限制了其健康發(fā)展。

二、基于大數(shù)據(jù)的小微企業(yè)信貸模式創(chuàng)新

在中國政府推動及利率市場化等制度變革的背景之下，中國小微企業(yè)融資近年來得到了更多的重視，不少銀行機構(gòu)將小微企業(yè)融資服務作為轉(zhuǎn)型的重要方向。隨著利率市場化，

存貸利差縮小，小微企業(yè)信貸業(yè)務將是商業(yè)銀行大力發(fā)展的業(yè)務。小微企業(yè)信貸面臨的難題是企業(yè)數(shù)量大、管理不規(guī)范、信息不對稱。商業(yè)銀行需要通過大數(shù)據(jù)挖掘、分析和運用

去識別具有市場潛力的中小企業(yè)客戶，完善批量化、專業(yè)化審批，將貸款提供給合適的小微企業(yè)。例如，阿里金融就通過大數(shù)據(jù)分析，建立了面向小微企業(yè)的阿里小貸平臺。

在互聯(lián)網(wǎng)金融和電子商務環(huán)境下，小微企業(yè)的融資

模式也發(fā)生了變化，主要形成了以下幾種模式。

(一)國外小微企業(yè)融資模式

P2P網(wǎng)絡借貸是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和民間借貸的興起而發(fā)展起來的一種新的金融模式。它是指在借貸過程中，借貸雙方的資料與資金、合同、手續(xù)等全部通過網(wǎng)絡實現(xiàn)，是個體和個體之間通過互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)的直接借貸。

眾籌，即大眾籌資，指大眾以互聯(lián)網(wǎng)為載體，匯集資金用來支持某個特定項目或組織。其實質(zhì)就是以預購的形式，在網(wǎng)上向公眾募集項目資金的模式。眾籌模式利用互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡傳播的特性，讓小企業(yè)、藝術家或個人向公眾展示他們的創(chuàng)意，爭取大家的關注和支持，進而獲得所需要的資金援助。

(二)國內(nèi)小微企業(yè)網(wǎng)絡融資模式

1.銀行網(wǎng)絡融資服務模式

銀行網(wǎng)絡融資服務模式是指單一銀行通過搭建服務平臺，將貸前申請、審核，貸后風險控制等線下業(yè)務轉(zhuǎn)移到線上進行，借助網(wǎng)絡和信息技術，降低銀行操作成本，提升融資效率。其主要代表是中國工商銀行提供的中小企業(yè)網(wǎng)絡信貸業(yè)務、中國農(nóng)業(yè)銀行的金融綜合服務平臺。這種模式實際上是傳統(tǒng)銀行貸款模式的延伸，并未改變單個銀行面向眾多中

小企業(yè)一對多服務的現(xiàn)狀。

2.網(wǎng)絡融資中介模式

網(wǎng)絡融資中介模式是指第三方網(wǎng)絡服務商與國內(nèi)多家銀行共同合作，整合面向中小企業(yè)的多種融資工具，打造一站式的中小企業(yè)網(wǎng)上貸款超市，體現(xiàn)貸款產(chǎn)品種類的豐富及選

擇的方便性，可以在較短的時間里幫助客戶選擇到合適產(chǎn)品，可以全天24小時辦理業(yè)務，在3～6個工作日就可以完成貸款全部流程。這種模式實際上是銀行金融業(yè)務前端流程的

服務外包。其主要代表是數(shù)銀在線、易貸中國等。

3.電子商務平臺模式

電子商務平臺模式充分利用了第三方電子商務平臺對平臺上中小企業(yè)的信息優(yōu)勢和制約機制，以企業(yè)在電子商務平臺上的行為參數(shù)為基礎向企業(yè)綜合授信，主要貸款對象是電

子商務平臺會員。在這種模式下，電子商務公司提供金融機構(gòu)和企業(yè)第三方服務平臺，可接受多家銀行合作。銀行先對貸款企業(yè)進行綜合授信，然后由貸款企業(yè)客戶進行無抵押、

無擔保的貸款，信貸風險由銀行和貸款企業(yè)共