互聯網銀行大數據應用創新研究
——以前海微眾銀行為例

趙尊振 趙燕

（中國人民銀行泰安市中心支行，山東 泰安 271000）

互聯網銀行大數據應用創新研究
——以前海微眾銀行為例

趙尊振 趙燕

（中國人民銀行泰安市中心支行，山東 泰安 271000）

一、基于大數據信用評級風控模式的機遇與挑戰

隨著經濟金融與社會文明的發展進步，我們進入了互聯網金融時代，互聯網金融時代的典型標志是大數據①、云計算、物聯網。因此傳統的信用評級、風險控制模式必然受到高科技、大數據革命的猛烈沖擊。在互聯網金融迅速發展的今天，深度挖掘大數據資源，充分利用大數據的價值，建立全新的、綜合的信用評價風險控制體系，對互聯網金融機構而言，不僅是發展進步的重大機遇，更是關系到生死存亡前途命運的重要挑戰。

傳統的信用評級模式主要考察的是企業與個人的基本素質、經濟能力、償債能力、經濟效益、盈利能力和發展前景等因素，以財務數據為核心，主要依靠擔保和抵質押、第三方擔保等形式來防范信貸風險。大數據信用評級模式主要是通過海量源數據的計算機語言描述，以全樣本數據取代隨機抽樣數據，以相關關系代替因果關系分析，重視效率忽略精確度。大數據資源不僅包括資金流等財務數據，而且含有地址信息、行為數據、社會關系等半結構化、非結構化數據，形成對個人、企業、社會團體的全方位綜合信用評價。大數據的價值在于通過數據“加工”，創造數據的“增值”，實現數據的產品化。掌握海量的大數據資源是必要的基礎條件，對數據的存儲、處理、使用和增值的能力是核心競爭力。

二、微眾銀行的產生及業務特色

（一）產生背景

我國銀監會2014年7月正式批準微眾銀行籌建申請，2015年1月正式對外開放營業，成為國內首家民營互聯網銀行。注冊資本30億元，主要股東是騰訊、百業源以及立業集團，持股比例分別為30%、 20%和20%。微眾銀行擁有雄厚的人力資源，目前總部員工400余人，金融從業與IT技術人員各占50%，其中40%來自騰訊。微眾銀行設有零售及小微企事業部、信用卡事業部、同業及公司業務部、科技業務部、戰略及新業務事業部，是以輕資產、平臺化、交易型為主要特點的互聯網銀行，重點服務對象是個人消費者和小微企業。微眾銀行的經營范圍主要包括：吸收公眾主要是個人及小微企業存款；主要針對個人及小微企業發放短期、中期和長期貸款；辦理國內外結算以及票據、債券、外匯、銀行卡等業務。

（二）特色優勢

1.輕資產、平臺化運營，弱化物理網點。微眾銀行既無營業網點，又無營業柜臺，采用平臺化運營模式。貸款業務無須財產抵質押，也不需要擔保，而是通過人臉識別開戶技術（尚需人民銀行批復同意，目前主要通過QQ錢包繞道開戶）和大數據新型信用評級模式，決定貸款規模、期限與價格。

2.基于騰訊生態圈，開拓客戶渠道和服務對象。微眾銀行充分利用第一大股東騰訊公司的資源與平臺獲取客戶資源。根據統計，騰訊公司目前擁有近5億微信以及8億多QQ活躍用戶的海量數據信息支持，同時在各大門戶、SNS、娛樂等眾多領域都有非常廣泛與忠誠牢固的客戶基礎。除了騰訊的社交網絡數據，騰訊的產品體系中也有大量用戶的個人信用信息等基礎數據，在此方面傳統商業銀行掌握信息數據較少，而微眾銀行具有該方面優勢。

3.依托騰訊征信，開展信用評級。2015年1月5日，中國人民銀行印發了《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，騰訊征信有限公司屬于首批八家機構之一。2015年7月末，騰訊征信第一份信用報告出爐，數以億計的長尾互聯網用戶可以建立自己的信用報告。騰訊征信是騰訊借助自QQ時代起就不斷積累的大數據和安控技術對我國廣泛網民的甄別能力而設計出的重要產品，目前正處于內測階段。微眾銀行通過利用騰訊征信挖掘海量數據進行模型分析，預測用戶的違約風險和信用價值，建立個人信用記錄。因此，如果說大數據技術和云計算奠定了微眾銀行業務創新與金融服務的肥沃土壤，那么騰訊征信將為微眾銀行開辟一條堅實的風控道路。

4.開展創新型合作，實現資源共享、合作共贏。截至目前，微眾銀行與興業銀行、華夏銀行、東亞銀行、上海銀行已經簽署了戰略合作協議，新興互聯網銀行與傳統銀行業金融機構進行創新型合作，在小微貸款、信用卡、同業業務和理財等多個領域將實現資源共享、合作共贏。以“科技、普惠、連接”為核心服務理念的微眾銀行通過互聯網橋梁連接實力雄厚的金融機構以及廣大的金融消費群體，尤其是小微企業、個人等，資源融合、優劣互補，建立起良好的互聯網銀行生態圈。

三、基于大數據應用創新的微眾銀行風險控制系統

（一）傳統信用評級的缺陷

1.信用評級以靜態、歷史數據為基礎，具有一定的滯后性。經濟主體向銀行業金融機構申請信貸資金支持時，需要提供往期的財務報表（收入證明）等資料，資產質量、抵押資產額以及擔保能力等指標與獲貸可能性、授信金額以及信貸價格成正比。顯然這些數據必然存在一定的滯后性、局限性、靜態性。能提供良好歷史數據證明的申請者，往往信用評級較高，信用等級高的主體更容易獲得資金；而像小微企業主、個體工商戶等普遍缺乏優質資產（或者抵押資產），難以提供足額的抵押和可靠的擔保，而且不能提供完善的往期財務數據，通常信用評級較低，信用等級低的主體更難融資且融資價格也會更貴。傳統信用評級法容易導致信貸資源分配的不均衡。

2.信用評級的主觀隨意性大，輕視對人性等道德風險的評價。“5C”要素分析法在商業銀行傳統信用評級中得到廣泛應用，通常是由具有豐富經驗的信貸員依據對借款人的品格（Character）、資本（Capital）、償付能力（Capacity）、抵押品（Collateral）、經濟形勢（Cycle Conditions）進行評分定量估計。但是由于各家商業銀行采取“5C”信用評級時側重點不同，因此對這五個指標體系賦予的權重也不盡相同，存在一定的主觀隨意性和不一致性。此外，傳統信用評級缺乏對貸款申請者人性道德等主觀因素的深入具體評價，尚需深入定量分析因償還意愿、道德風險、羊群效應等因素導致的逾期與不良資產損失。

（二）微眾銀行大數據信用評級的優勢

1.形式多樣，范圍擴大，內容豐富。微眾銀行通過用戶身份數據和社交數據，分析出這個人的誠信度、受朋友歡迎程度、工作的穩定性等內容，信息更豐富。信用評級采用的大數據形式從簡單的文本擴展到音頻、圖片、視頻等多媒體形式，收集的數據范圍從一般的企業財務報表延伸到各種存儲媒介、互聯網網頁、社交軟件的聊天記錄里，從營運總體數據深入到單筆交易數據、交互數據，內容包含傳統評級必需的指標，也包含更加豐富的全方位多角度軟信息，夯實全面、實時、動態信用評級的基礎。通過復雜的數據分析模型，大量結構性數據、半結構性數據、非結構性數據被深入加工、開發利用。

2.實時監測，規模效應顯著。利用騰訊征信大數據資源，微眾銀行能夠高效、便捷、充分地了解潛在客戶信用狀況和實際經營情況，節省信息采集時間，準確進行信用評定并持續開展貸后跟蹤，進而降低對客戶抵質押物、擔保的要求，加快放貸速度，提高融資效率。一旦借款主體出現風險的信號和行為，會即時預警，實時監測有助于提升信用評級的預判性，增加信用評級的深度。由于騰訊征信設計、運營和管理等的前期投入成本固定，總成本不隨評級數目的增長而發生顯著變化，單個評級主體分攤的成本會越來越小，從而實現信用評級的規模效應。

3.精準營銷，高效配置金融資源。微眾銀行通過分析QQ、微信大數據源，發現潛在客戶，主動發出邀請，進行“點對點”精準營銷方式，減少盲目營銷的成本。鎖定目標客戶后，發現借款主體的潛在需求和融資偏好，并進一步實行市場細分，針對不同客戶對象，打造專屬化產品，開發實惠、簡捷、透明、安全的專屬金融產品，提供多樣化、差異化金融服務，實現有限的金融資源高效配置。

四、微眾銀行模式的啟示

微眾銀行產生于傳統金融機構金融供給缺口、小微群體長尾融資需求契合、傳統金融大數據應用匱乏。大數據應用與征信方面的創新，有效提高了客戶定位的效率和準確度等。

圖1：微眾銀行風險控制模式簡圖

（一）推動包容性金融戰略發展

微眾銀行提供方便快捷、機會均等的包容性金融服務，其現代互聯網金融服務將更多地惠及廣大人民群眾和經濟社會發展薄弱環節，尤其是弱勢群體及低收入者，有利于實現當前穩增長、保就業、調結構、促改革的總體任務，也有助于推進普惠金融，實現包容性金融深入發展。其中典型的例子是村鎮銀行的客戶，家庭住址與營業網點非常遠，如果僅僅憑借當面的金融服務、線下的直接接觸，不僅業務流程太慢耗費時間成本，而且還存在交通費用等資金成本，微眾銀行線上金融服務將惠及更多的偏遠地區以及貧窮區域的普通金融消費者，使其成為互聯網銀行服務受益人，能夠提供傳統金融機構不能或不愿意提供的金融產品與服務，在包容性金融戰略發展方面具有劃時代的意義。

（二）應用大數據創新，推動金融多元服務

微眾銀行積極發揮互聯網銀行的作用，依托股東騰訊公司，通過用戶身份數據和社交數據，分析借款人的誠信度、受朋友歡迎程度、工作的穩定性等內容，進行反欺詐模型估計與信用評級，在風險可控的基礎上，應用大數據開發創新型金融產品，滿足不同消費者的需求，實現規模效應。“用更少、為更多”的集約綠色模式提供覆蓋廣、可持續、高效優質的金融多元服務。

（三）推動移動金融普及，打造普惠金融載體

目前，我國發展移動金融的物質基礎條件已經具備，QQ、微信等社交工具在手機、互聯網上具有明顯的群眾基礎，移動終端在信息獲取、傳輸、共享的效率和成本方面具有天然的優勢。未來，互聯網銀行在個人信息保護、遠程開戶、電子簽名、電子認證等方面創新研究發展進步的空間巨大，將移動終端作為普惠金融的重要載體，能夠解決農村地區物理網點不足等問題，提升偏遠地區金融服務便利性，并且一定程度上將會緩解小微企業主、個體工商戶融資難融資貴的問題。

注：

①大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有“4V”的特征，多樣化（Variety）、大量化（Volume）、快速化（Velocity）和價值化（Value），即數據體量巨大，從TB上升到PB級別；數據類型繁多，網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等；價值密度低，以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒；處理速度快，多臺計算機同時處理。

（責任編輯 王 馨；校對 SZ，XS）

山東省高校人文社會科學研究計劃項目（項目編號J14WB01）的階段性研究成果。