金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型研究

黄丽双

（福建广播电视大学 泉州分校，福建 泉州 362021）

互联网技术、大数据、云计算、物联网、人工智能等智能化技术深刻地改变着银行的市场环境、金融生态和商业模式。在科技无缝嵌入金融的生态系统下，银行新业务模式不断涌现，产品创新层出不穷，商业银行正面临着数字化转型的风险拐点。[1]信贷业务作为商业银行的核心业务，在金融科技浪潮中大胆尝新，通过改造信贷服务流程、创新信贷产品、优化信贷风控评价体系等，克服了传统金融模式下信贷决策依赖员工经验、借贷双方信息严重不对称、授信效率低下以及缺乏信息共享机制等问题。金融科技助力下的商业银行应当依托自身的平台、技术、客户资源等优势，主动调整信贷业务模式，推动信贷业务与金融科技更深层次的融合，使信贷业务向智能化、数字化方向发展。

一、商业银行信贷业务发展特点

大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴技术的发展和运用，开启了金融科技时代的新篇章，商业银行纷纷提出了各自的金融科技新战略。商业银行的金融科技战略成为银行信贷业务数字化转型发展的关键依托，金融科技助力下的商业银行信贷业务发展呈现出以下三个特点。

（一）智能化的信贷业务决策模式

借助互联网、大数据、人工智能等技术，引入客户物流、资金流、信息流、金融交易和社交等行为数据，整合工商、税收、海关和法院等政府公共信息，以海量多维度的客户数据为基础，结合行内资源禀赋，建立针对不同类型客户、不同贷款用途的各类智能决策模型。[2]同时，银行与大型企业、电商平台、科技企业等第三方合作，实现资源共享、信息共通、利润共享，开展线上线下智能信贷业务。

（二）有效解决“长尾”客户群体融资需求

在传统的金融模式中，作为融资需求“长尾”客户的中小微企业，往往因达不到银行体系的贷款要求而被拒之门外。大数据、云计算等信息技术的应用，使得中小微企业的经济行为和资产记录得以真实完整地展现，很大程度上解决了传统金融决策下的借贷双方信息不对称问题，有效缓解小微企业融资难问题。[3]基于大数据等技术的应用，各家银行专门为小微企业研发了相关信贷产品（如表1 所示），助力国家解决小微企业融资难问题。据《2019 年中国银行业服务报告》显示，截至2019 年末，银行机构为小微企业提供贷款余额36.9 万亿元，同比增速10.1%。其中，单户授信总额1 000 万元及以下的普惠型小微企业贷款余额11.7 万亿元，较年初增速24.6%，贷款余额户数2 100 多万户，较年初增加380 万户。

表1 国内主要商业银行面向小微企业的信贷产品

（三）强化信贷风险管理

基于行内外数据，运用大数据、人工智能等技术，用数据驱动风险管理，商业银行形成风控场景化、数据化、模型化的信贷闭环管理。贷前，商业银行运用客户行内外数据，给客户精准“画像”，引进指纹识别、人脸识别、虹膜识别等先进生物识别技术进行客户身份确认。[4]贷中，借助申请评分模型、行为评分模型、经营画像模型、个人画像模型等信贷风险评价体系，对客户信用风险进行评估。贷后，实时监测资金去向和客户行为，及时排查违约信息，建立黑、灰名单，及时发现潜在违约客户。

二、信贷业务数字化转型面临的困局

尽管金融科技正改变着银行业，商业银行在金融科技应用上取得了一系列进展，银行业对金融科技重要性的认识均已达成共识，但现在国内外商业银行在金融科技应用过程中基本上是摸着石头过河，没有现成的成熟经验，商业银行信贷业务数字化转型仍面临着诸多困局。[5]

（一）数据治理有待改进

银行信贷业务决策涉及的数据方方面面，如客户的基本信息、纳税记录、内部管理信息、资产负债、关联关系等。当前，个人客户要素、法人客户基本要素不全，客户信息存在“一户多码”的问题，运用在信贷业务中的数据标准有待完善，数据挖掘应用能力有待进一步提升。

数据信息资产因其高价值、无限复制、可流动等特性，一直存在着泄漏的风险隐患。从内部看，数据的流转和储存涉及众多合作机构和内外部人员，任何基础设施不安全或流程管控不到位，都可能导致数据的大面积泄露；从外部看，大数据蕴含的巨大价值，吸引了网络黑客的频繁攻击。此外，中国银行业无论是在软硬件设施还是数据服务，都一定程度依赖国外厂商，为潜在第三方数据监听和数据泄露埋下风险隐患。

（二）高端复合型人才有待补充

金融科技人才素质高低，人力资源有效配置与否，在很大程度上关系到商业银行金融科技发展的成败，商业银行信贷业务发展需要既懂科技又懂金融的复合型人才。[6]而多年以来，国内银行从业人员大多是经济、金融等专业背景，既懂金融科技又懂银行业务的人才相对较少。同时，缺少金融科技人才引进、培养机制，具备研发技术能力的人员非常紧缺。国内16 家上市商业银行具有科技背景的从业人员占行内员工比例普遍低于5%，仅民生银行、常熟银行、杭州银行、建设银行4 家超过5%（表2）。

（三）线上信贷业务配套制度不健全

线上信贷业务的风险政策、制度、流程和系统尚不健全，未能全面梳理线上业务风险特征后对风控体系进行适应性改造。[7]基于数据和机器指令自动进行业务处理的线上业务，使得业务逻辑和业务规则更为复杂，进而导致业务风险更加隐蔽、波动性更大、传染性更强，模型错误、网络攻击等技术性风险问题日益凸显。

表2 16 家上市银行2018 年度科技人员占比

三、金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型发展的建议

（一）丰富数据基础，强化数据治理和安全保障

2018 年麦肯锡发布的《全球数字化银行的战略实践和启示》指出，大数据能力已成为未来十年银行的核心竞争力。在信贷业务中，数据的有效治理和价值利用已成为业务开展和竞争的关键。

1.数据资产获取

商业银行大数据分析的数据来源渠道主要有两个：一是内部系统沉淀，二是外部数据引入。商业银行内部积累了大量本行客户的金融数据，但是对于客户的偏好、行为以及其他领域的数据积累较少。银行应该通过以下渠道加大外部数据引入力度：一是通过政府公开或共享的渠道（如工商、税务、公检法等）获取；二是与外部数据公司合作，通过采购服务的方式获取具有业务价值的数据，如向阿里巴巴、京东、百度等平台购买商户行为数据；三是建立多样化的金融场景服务模式，在拓宽客户群体的同时，采集客户行为数据，如建立产业链、消费、政务民生、新型业务等金融场景。

2.数据治理

统一数据标准，建设企业通用数据语言。依托元数据管理平台，建设数据资产统一视图。如零售客户标签以客户为维度，提炼客户的身份、资产、负债、产品、偏好等信息，形成统一的客户视图。

3.数据价值挖掘

数据复杂多样，如何在这些数据集合中提取、沉淀有业务价值的数据，以便于大数据分析与应用，成为盘活数据价值的关键。商业银行应全面提升数据资产运用及管理能力，构建统一指标库、共享标签库、分析模型库，打造高效便捷的共享资产中心；建立跨领域、面向场景的共享标签体系，支持一客一面、千客千面的客户画像，提供敏捷的数据服务；建立集约管理、智能高效的数据分析挖掘模型库，打造迭代的模型流水线，将数据以最快速度转化为业务价值，最终形成“场景-数据-模型-应用”的信贷闭环管理。

4.数据资产安全保障

大数据使得商业银行内部海量高价值数据得到集中，并使数据实现高速存取。但是，如果发生信息泄漏，可能一次性泄漏组织内近乎全部的数据资产，而且数据泄漏后还可能急速扩散。做好数据资产的安全保障成为商业银行战略发展的重中之重：一是要加强互联网应用系统安全管理，对互联网应用系统应重点做好安全防护，实行7×24 小时安全监测，对网络攻击进行实时拦截、阻断；二是要严控终端设备安全管理，各类终端未经授权不得接入内部网络，内部网络按最小化原则进行访问控制；三是开展网络安全测评，对重要信息系统和互联网应用系统采用外部众测、自主渗透相结合的模式，主动检测和修复应用系统漏洞。

（二）打造强有力的金融科技人才队伍，培养专业的数据分析师

由具有科技、业务背景的人员混编组成金融创新团队，研究金融科技的前沿发展方向，研究商业银行应用金融科技进行业务创新的可行性。

信贷业务中大数据分析应用的关键在于分析师队伍。各商业银行应加快建立“1+N”的数据分析师队伍，紧紧围绕“1”这个科技管理部门的核心团队，进行数据理解、创新引领、队伍管理、分析服务等工作；充分依靠“N”这个信贷条线的业务团队，进行业务理解、日常分析、成果落地、数据治理等工作。

（三）建立有效的容错纠错机制，对线上信贷产品停复牌管理

在传统的信用管理框架内，虽然有尽职免责的规定，但实际上对每一笔形成风险的业务基本上都要进行责任追究。对于纯线上运作的信贷业务，采用决策模型由系统自动审批，改变了传统的调查、审查、审批的决策流程，商业银行相应地也要改变责任追究制度，重点明确尽职免责认定标准和免责条件，设立内部问责申述通道，建立有效的容错纠错机制。对线上信贷产品实行停复牌管理，设定线上信贷产品的逾期率或不良率容忍度。当逾期率或不良率超过容忍度时，对产品实施停牌。在采取模型优化、提高客户准入标准等有效措施后，实质风险确已消除的，经审核批准后，产品方可复牌。产品停牌并采取风险措施后仍无法控制业务风险的，需及时退出。

（四）持续优化信贷风控模型

受经济形势不断变化、操作数据变动、数据分析技术更迭等因素的影响，信贷中的风控模型数据分析效果将逐渐弱化，商业银行有必要对已有模型进行局部调整或修正，甚至研发适应新形势的新模型，以保证模型能持续对风险隐患实施有效、精准的识别。模型的优化和创新是动态的，需要建立长期跟踪负责机制，委派专人负责收集整理新风险点，组织专家进行评估，根据评估结果调整相关模型。同时，密切关注新政策、新制度、新业务、新产品，并视情况进行风险评估，提出新模型的研发需求。

近年来，金融科技在商业银行信贷业务中的运用发展很快，各银行也都积极探索金融科技在业务应用中的新模式，通过成立金融科技事业部、科技子公司或与第三方科技公司合作来为自身在金融科技浪潮中加码。商业银行信贷业务不仅面对着同行竞争，也面临着互联网巨头BATJ 的跨行竞争。商业银行只有主动拥抱金融科技，紧跟科技潮流，优化信贷流程，从基础设备、业务流程等维度设计重构，加大数字化、智能化研究领域的投入，构建适应客户需求变化的智能银行，加快信贷业务数字化转型，才能在竞争中保持优势。