新闻动态 / 智能风控技术赋能下 小微金融成为2020年银行业关键词

智能风控技术赋能下 小微金融成为2020年银行业关键词

小微金融 大数据 信贷 智能风控

今年5月,《政府工作报告》强调大型商业银行普惠型小微企业贷款增速要高于40%,并鼓励银行大幅增加小微企业信用贷、 首贷、无还本续贷。

 

虽然国家提出40%的增速要求,但国有大行普遍表示压力较大。当下提高小微企业的信贷比例,需要将贷款目标客群进一步下沉细分,没有抵押物,就需要更多维度的数据来审核风险,传统仅靠线下人工的逐笔审核,则将导致效率低下和成本无法承受的难题。

 

如何在风险可控的前提下,高效、扎实地做好小微企业金融服务,我们需要转变哪些新的业务思路?

 

▲图片来自网络

 

  • 完善授信管理机制,通过优化考核标准等措施确保实现目标;

  • 使用云计算技术和数据实时系统,实现对企业经营状况的动态监测,及时进行风险识别;

  • 小型区域性银行、民营银行和完全依赖线上的互联网银行来说,更需要外部征信的支持。

 

由于外部征信制度尚不完善,小微金融风险定价中存在数据断裂。互联网银行对小微企业可获得的授信额度较低,无法满足其融资需求。

 

但随着近年来,数字化、开放银行的理念深入行业,部分小型银行已通过数据管理、数据分析与风控的联动,可弥补小微企业在数据整合能力方面的不足。

 

那么,小微企业如何加速数字化转型,提升平台风控能力领跑行业?以金融智能风控服务商MobTech为例,可通过小微企业贷前—贷中—贷后的全生命周期智能风控解决方案,助力银行机构有效识别风险用户,风险设备,补充风控模型多维度数据,降低损失。

 

贷前信用评估:全景标签模型+用户终端行为

▲全景标签模型

 

贷前,针对银行缺少小微企业第三方数据的现状,MobTech可打破银行数据孤岛的困境,实现信息整合。通过线上+线下不同渠道的数据源打通,进行深度整合、清洗、分析,并挖掘金融机构自有数据的价值,完善其用户画像体系,助力后期风控场景的用户分层管理。

 

借助MobTech的全景大数据产品服务矩阵,使用联合建模的形式,以用户在App终端的行为变化为依据,对小微企业申请的逾期概率进行预测。通过与银行自有数据结合,有效进行信用的评估。

 

贷中风险预警:用户特征筛选+场景定制模型

▲数字化转型展示

 

贷中,小微企业借贷意愿如发生改变,可提前对有逾期风险的用户进行分析预测。据前期筛选出贷前信用评分不高的用户特征,使用MobTech贷中特征预警模型进行评测,并通过联合建模的方式,用同态加密的方式获取MobTech数据源,进行横向、纵向的联邦学习,实现多样定制化风控场景模型的搭建。

 

目前,MobTech联邦学习实践研究,用源数据和特征梯度建模,在风控领域进行建模,差异小于1%,在业内处于领先位置。

 

贷后监控管理:三方征信数据+企业信用评分

 

当小微企业进行消费分期或提现后,银行可从平台内部和外部对小微企业分别进行实时监控:

图片来自网络

 

对内,基于平台内部数据进行实时提醒,用户是否按时还款,是否发生逾期,交易行为数据是否有异常等。若是正向变化,可给予适当地提额;若是风险发生,提醒注意还款。

 

对外,基于三方征信数据进行实时监控,包含多重申请、多头借贷、失信记录、执行记录、涉诉公告、风险分、高频查询等方面。

 

同时,基于小微企业额度使用情况、消费类别、还款情况等,建立行为评分模型,用于额度调整、风险预警。

 

写在末尾,银行信贷产品设计、产品规划是整个风险循环的开端。当数据创新与信贷产品规划、产品创新有机结合,实现数据、产品、场景、获客、风控的协调统一,才能更切实地提高小微企业的融资便利,助力他们通过信贷解决资金难题,改善经营,从中受益。

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