大數(shù)據(jù)與人工智能背景下互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理體系構建的研究

張智超 中國人民大學財政金融學院

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)金融市場中存在著比傳統(tǒng)金融市場更嚴重、更復雜的信息不對稱問題，如果以傳統(tǒng)的信用風險管理體系去治理，不僅交易成本高，還會導致信息不對稱問題更加嚴重。因此，控制信用風險是互聯(lián)網(wǎng)金融必須要解決好的核心問題。

構建完善的互聯(lián)網(wǎng)金融風險管理體系，要從完善法制體系和監(jiān)管創(chuàng)新兩方面共同推進。在完善法制體系方面，需要根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務的特點，修改和完善互聯(lián)網(wǎng)金融征信相關的法律法規(guī)，提升相關法律制度層級，為互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系提供法律依據(jù)。在監(jiān)管創(chuàng)新方面，要發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新的平臺信息功能，突破信息離散性，將大數(shù)據(jù)、人工智能技術應用到信用風險管理體系中，有效解決平臺信息不對稱的信用風險問題。

二、互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險分類

(一)來自資金需求方的信用風險

資金需求方和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺之間存在信息不對稱現(xiàn)象。誠信文化不足，缺乏完善的制度懲戒借款者的失信行為，導致在互聯(lián)網(wǎng)金融中資金需求方的失信成本很低，資金需求方更傾向于選擇對自己更有利的失信行為。同時，資金需求方也可能利用各平臺之間的分割性，重復借貸，無限制地提高借貸杠桿，最終導致更嚴重的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險的產(chǎn)生。為了防止此類信用風險的產(chǎn)生，需要在制定完善的失信懲罰制度的同時，提高互聯(lián)網(wǎng)金融平臺信用數(shù)據(jù)的完備性，以解決信息不對稱的問題。

(二)來自互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的信用風險

信息不對稱問題也存在于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺和投資者之間。互聯(lián)網(wǎng)金融平臺經(jīng)營者可能利用虛假信息騙取投資人的資金，并隱瞞資金用途，進行不正當經(jīng)營，最終導致投資人利益受損。為了防止此類信用風險的產(chǎn)生，需要加快社會信用體系建設，推動政府部門、金融機構與企業(yè)及個人的征信系統(tǒng)整合，實現(xiàn)資源共享。完善互聯(lián)網(wǎng)金融平臺準入和運營等方面的法律制度，提高互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)經(jīng)營者的道德素養(yǎng)和經(jīng)營能力。

(三)信用信息風險

互聯(lián)網(wǎng)金融平臺也存在著數(shù)據(jù)安全及隱私保護的問題。互聯(lián)網(wǎng)金融平臺會記錄用戶及企業(yè)在平臺上的一切行為，通過數(shù)據(jù)挖掘獲取個人及企業(yè)的信用數(shù)據(jù)，并將其作為信用評級的主要依據(jù)。和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)平臺相比，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺中的用戶和企業(yè)數(shù)據(jù)更加敏感，在數(shù)據(jù)安全和隱私保護上有更高的要求，需要構建完善的數(shù)據(jù)安全及用戶隱私保護體系以預防信用信息風險。

三、我國互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理體系構建

(一)構建完善的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理法制體系

針對互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，我國已經(jīng)出臺了《個人信用信息基礎數(shù)據(jù)庫管理暫行辦法》《電子銀行業(yè)務管理辦法》等相關法律法規(guī)。基于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺形式和業(yè)態(tài)的創(chuàng)新復雜性和發(fā)展快速性，需要建立起一套與時俱進不斷完善的互聯(lián)網(wǎng)風險管理法制體系。首先，對于現(xiàn)有的涉及金融信用風險管理法律法規(guī)，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務特點進行修改和完善；其次，加快設立專門針對互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理的法律法規(guī)，并提升相關法律制度的層級，為互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理體系的建立提供堅實的法律基礎。

針對互聯(lián)網(wǎng)金融中來自資金需求方的信用風險，需要在法律和制度兩方面進行完善。

1.法律方面

《民法通則》中明確指出公民具有個人隱私權和個人信用權，為了強化公民的個人信用觀念，促進社會形成良好的信用氛圍，需要在此基礎上制定嚴格的關于個人信用信息濫用和惡意信用違約的處罰機制。

2.制度方面

第一，要通過建立互聯(lián)網(wǎng)金融失信懲戒機制，增強信用交易者之間的硬約束力和軟約束力，推動社會信任機制的建立，提高互聯(lián)網(wǎng)金融中資金需求方的失信成本，形成對失信者的社會威懾力，促進互聯(lián)網(wǎng)金融信用交易行為的普遍化、正規(guī)化和秩序化；第二，加強社會信用文化建設，加強對信用行為人信用理念的培養(yǎng)，加強對信用自律的引導，促使信用行為人自覺遵守誠實守信的社會價值理念；第三，建立關于失信行為的黑名單制度和失信修復制度，激勵那些有失信行為者對于過去的失信行為進行修復，走上守信的道路。

針對來自互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的信用風險，要加強對互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的立法建設。第一，應以互聯(lián)網(wǎng)金融平臺出現(xiàn)的風險案例為依據(jù)，及時制定規(guī)范平臺行為的相關法律；第二，完善關于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺經(jīng)營商品監(jiān)管的相關法律，對于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺為了經(jīng)營相關商品而引入的第三方擔保機構，需通過法律建立嚴格的準入機制及權威的評級制度，明確二者的權利和義務，并向投資者披露完整和真實的相關信息；第三，加強互聯(lián)網(wǎng)金融平臺危機管理相關的立法建設。平臺信息是互聯(lián)網(wǎng)金融的基礎，一旦平臺大數(shù)據(jù)信息遭到破壞，將給互聯(lián)網(wǎng)金融平臺帶來致命的打擊，因此為了規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融平臺在面對互聯(lián)網(wǎng)金融危機時的行為，需要建設并完善相關的法律體系。

針對互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的信用信息風險，第一，要健全關于隱私和個人信息保護的法規(guī)，保護在互聯(lián)網(wǎng)金融平臺中的個人隱私不受侵害；第二，要完善關于政府和企業(yè)信息披露的法律法規(guī)，避免虛假信息的傳播，增加互聯(lián)網(wǎng)金融市場信用信息的透明度，保護政府機密和企業(yè)的商業(yè)機密不受損害；第三，要完善互聯(lián)網(wǎng)信用風險管理中征信業(yè)管理的法律體系，規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融征信業(yè)務的運營管理，確保征信產(chǎn)品的權威性、準確性，促進互聯(lián)網(wǎng)金融征信行業(yè)的健康發(fā)展。

(二)大數(shù)據(jù)、人工智能技術助力互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理體系構建

互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)金融風險管理體系的核心組成部分，是協(xié)助授信者判別和控制金融風險、提高信用風險管理效率的重要手段，具有降低信息不對稱程度、促進信用交易、懲罰失信、規(guī)范信貸規(guī)模等功能。

央行征信管理局建立的個人信用信息數(shù)據(jù)庫是我國傳統(tǒng)征信系統(tǒng)的基礎，其數(shù)據(jù)來源以商業(yè)銀行的報送的授信者歷史貸款信用記錄為主，覆蓋范圍有限。在中小型企業(yè)信貸領域，授信機構和中小型企業(yè)間存在著嚴重的信息不對稱問題，造成了中小型企業(yè)“征信難”的問題。互聯(lián)網(wǎng)金融與大數(shù)據(jù)、人工智能技術的結合，有效地彌補了傳統(tǒng)征信業(yè)在個人和中小型企業(yè)征信上的不足，促進我國征信行業(yè)產(chǎn)生了突飛猛進的發(fā)展。

1.大數(shù)據(jù)技術在互聯(lián)網(wǎng)金融個人及企業(yè)征信中的應用

互聯(lián)網(wǎng)金融信用數(shù)據(jù)具有來源廣泛、數(shù)據(jù)量巨大、更新頻繁以及結構復雜等特點。其數(shù)據(jù)源主要分為三個部分：第一是來自第三方合作機構的信用數(shù)據(jù)，包含傳統(tǒng)的結構化的信貸信息，也包含法律記錄等非結構化信息；第二是來自互聯(lián)網(wǎng)平臺的個人行為數(shù)據(jù)，包括在電商平臺的瀏覽及購買行為、搜索引擎的搜索行為等；第三是用戶申請授信的授權征信機構信息，主要包括電話賬單、水電煤氣等生活賬單，學歷、收入及社保繳納記錄等信息。大數(shù)據(jù)技術與互聯(lián)網(wǎng)金融的結合，為海量互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的采集、存儲以及快速的信息提取提供了技術基礎。

基于以上闡述的互聯(lián)網(wǎng)金融信用數(shù)據(jù)的特點，可以借鑒當前互聯(lián)網(wǎng)普遍采用的“流批一體”的大數(shù)據(jù)建模理念，以央行為主導建立互聯(lián)網(wǎng)金融個人及企業(yè)征信數(shù)據(jù)倉庫。該數(shù)據(jù)倉庫可以分為離線和實時兩部分，其中離線數(shù)據(jù)倉負責存儲全量的信用數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)的完整性。實時數(shù)倉負責對實時數(shù)據(jù)的收集和計算，保證了數(shù)據(jù)的實效性。在互聯(lián)網(wǎng)平臺服務端，采用Flume構建日志收集系統(tǒng)，它是一種高可用的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，可以高效率的將多個服務器中收集的日志信息存入HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))，并建立離線數(shù)據(jù)倉庫。同時可以使用Hive、Spark等技術對離線數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行批量處理，將非結構化數(shù)據(jù)轉換為結構化數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)倉庫中，供后續(xù)分析使用。數(shù)據(jù)的實時性對于互聯(lián)網(wǎng)征信體系來說也是至關重要的，可以使用以Kafka及Flink為基礎的流計算平臺體系進行實時用戶行為收集及聚合計算，構成實時數(shù)據(jù)倉庫。來自各互聯(lián)網(wǎng)平臺的離線和實時信用數(shù)據(jù)由央行匯總并進行后續(xù)處理，形成完善且權威的互聯(lián)網(wǎng)金融征信數(shù)據(jù)體系。

數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私是數(shù)據(jù)共享融合過程中遇到的嚴峻問題，為了解決這一問題，除了設立相關的法律制度之外，可以采用隱私計算技術對敏感數(shù)據(jù)進行計算和信息提取。隱私計算可以在不暴露隱私數(shù)據(jù)的前提下實現(xiàn)對于數(shù)據(jù)的分析和計算，在充分保護數(shù)據(jù)和隱私安全的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的轉化和釋放。

2.人工智能技術在互聯(lián)網(wǎng)金融個人及企業(yè)征信中的應用

在大數(shù)據(jù)技術與互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系融合的基礎上，應用人工智能技術，可以讓更多的信用信息數(shù)據(jù)被更充分的利用。

個人信用評分的計算是人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系建設中的一項重要應用，它是互聯(lián)網(wǎng)金融信貸業(yè)務的重要組成部分，是貸款平臺向金融消費者提供信貸的基本決策因素。傳統(tǒng)的個人信用評分需要人工檢查申請人的信用報告和信貸歷史等信息，按照業(yè)務經(jīng)驗進行評估，效率較低且難以保證客觀性。人工智能技術的使用，使互聯(lián)網(wǎng)金融實現(xiàn)了個人信用自動評分的自動化流程，該流程和傳統(tǒng)方法相比，具有成本更低、過程更高效以及信用評分結果更客觀的特點。

傳統(tǒng)的信用評分包括了消費者的5個方面(5C)，即品質、能力、資本、資產(chǎn)抵押情況和經(jīng)濟環(huán)境，一般包括收入、信貸歷史、銀行賬戶信息、個人房產(chǎn)等因素。隨著大數(shù)據(jù)技術的應用，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺獲取和存儲數(shù)據(jù)的能力得到了顯著的提升，互聯(lián)網(wǎng)金融個人征信體系可以應用更全面的用戶屬性建立信用評分模型。常用的信用評分模型一般包含邏輯回歸模型、支持向量機、決策樹、隨機森林以及神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些模型雖然原理不同，但在結果可解釋性和學習精度上各有所長，可以根據(jù)業(yè)務場景的需要選擇合適的模型進行建模。

社交媒體的日益普及為互聯(lián)網(wǎng)金融信用體系提供了一個全新的發(fā)展契機。社交媒體上的信息是用戶生成內(nèi)容，因此可以用來深度挖掘用戶信息，作為互聯(lián)網(wǎng)金融信用體系評分模型的有效補充。一般采用自然語言處理技術，通過用戶發(fā)布的文本分析用戶的情感傾向、注意焦點以及社會關系等個人屬性。例如，可以應用BERT模型，對社交平臺文本信息進行建模，從中檢測用戶的人格特質，如外向性、盡責性和開放性等補充到信用評分模型中，以提高模型準確度。

當信用評分的主體為企業(yè)時，評分結果被稱為針對企業(yè)的信用評級。在金融市場上，信用評級機構提供的評級結果是投資者選擇優(yōu)質的企業(yè)進行投資的重要依據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)金融體系也應用人工智能技術對于企業(yè)進行自動化信用評級。模型引入負債、現(xiàn)金資產(chǎn)、銷售額、利潤、盈余、固定成本等企業(yè)特征，輸出客觀、準確的企業(yè)信用評級結果。關于企業(yè)的社交媒體大數(shù)據(jù)體現(xiàn)了專業(yè)機構和公眾對企業(yè)的整體評價，反映了企業(yè)未來的經(jīng)營價值。社交媒體中企業(yè)相關的信息包括文本、圖像等，可以應用多模態(tài)分析技術從中捕捉投資者情緒與企業(yè)信用價值之間的關系。多模態(tài)分析是從不同類型數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)集中提取有價值信息的方法，對于文本數(shù)據(jù)，可以應用自然語言處理模型提取投資者的情緒傾向，如應用ELDA(情感潛在狄利克雷分布模型)；對于圖像數(shù)據(jù)，可以應用MVSO(多語言視覺情感)框架提取隱含在圖像中的投資者情感傾向。應用多模態(tài)技術從社交媒體數(shù)據(jù)中提取的投資者對于企業(yè)的情感傾向等特征，有效的補充了互聯(lián)網(wǎng)金融中的企業(yè)信用評級體系，提升了評級結果的權威性、準確性以及客觀性。

四、結語

互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融市場相比容易產(chǎn)生更嚴重的信用信息風險，為了規(guī)避此類風險帶來的沖擊，需要建立一個完善的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理體系。建立完善的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險管理體系需要從以下兩方面入手：第一，應用大數(shù)據(jù)、人工智能技術建設完善的互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)；第二，健全相關法律制度。互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)建設工作主要包含互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用評分和企業(yè)信用評級兩個方面，大數(shù)據(jù)、人工智能技術的引入構建完善的信用信息數(shù)據(jù)管理體系，提升了征信數(shù)據(jù)的權威性和客觀性。因此，大數(shù)據(jù)、人工智能技術與互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷融合，互聯(lián)網(wǎng)金融法律體系的不斷完善，是推動社會形成良好的信用風氣，構建完善的互聯(lián)網(wǎng)信用風險管理體系的基礎。