2016-11-21 16:18
概述
自十八大以来,国家开始实施稳健的货币政策,调结构,保增长,把经济流动性导向农业、小微企业、高科技、创新产业方面进行倾斜。鼓励创业,发展第三产业,尤其是针对农业和农村建设、农民的创业。而三农本身就是河北邮储行的强项。对于小企业和创新产业,河北邮储行和河北省也签订了战略合作协议,可以享受很多优惠政策。从2014到2015年的业务发展迅猛,对三农业务的压力仍然很大,对于挖掘新客户、新市场的需求日益增长,但同时对于风险控制的力度也提出了更高的要求。所以,明略着重从营销和风控两个方面入手逐步加强信息化建设。对于银行而言,三农问题其实本质上就是三农数据化问题。结合邮储河北省分行数据使用的现状,以及大数据在银行业的应用场景,结合大数据的思维、引入大数据平台及配套的数据挖掘、数据分析、数据展示等技术解决这些问题,以大数据技术为支撑,大数据应用系统能为邮储河北省分行业务发展、风险控制、经营分析、绩效管理等需求提供统一的支持。
项目总结
本次三农大数据应用项目建设包含以下三个子系统:三农业务风险分析系统、三农行业信息分析系统、三农贷款还款预测系统。
在邮储银行现有数据基础上,通过大数据的技术和理念,从现有业务数据的分析出发,帮助三农业务部门做好贷后管理工作督查,提高贷后工作质量。同时,分析出优质客户和不良贷款,提高了邮储银行风险管控能力,同时能方便银行业务人员及时的为优质客户提供优质服务,提升客户体验。
三农业务风险最重要的就是和行业政策相关,要及时的知道行业政策的变化并方便业务人员在需要的时候通过关键词能方便的搜索相关的历史内容。在行业信息分析系统中能自动采集相关网站上的行业政策,并可以做到让业务人员通过关键词迅速搜索政策内容,并维护出行业的关键词库。另外,可以方便三农业务部门及时的知道每个周期内的还款情况,以便于清晰地了解全行的资产结构变化。
客户需求及项目背景
随着中国邮政储蓄银行三农业务的蓬勃发展,各种创新信贷产品不断推出,信贷规模持续增长。为了提高风险管理水平,完善风险管理手段、增强风险管理意识,保障三农信贷资产业务的健康发展,充分借鉴国内外商业银行先进经验,并系统梳理了《商业银行法》、《贷款通则》、《商业银行内部控制指引》、《商业银行操作风险管理指引》、《商业银行授信工作尽职指引》,以及“三个办法,一个指引”等83项三农信贷相关法律法规。在切实结合邮储银行业务特点的基础上,制定了三农金融大数据应用系统的建设需求。
为了提升邮储河北省分行三农业务部的贷后管理水平,加强贷后检查工作力度,切实使用科技工具提升业务效率,迫切需要一个系统把现在手工的贷后检查工作系统的管理起来,可以方便随时了解各级机构的贷后检查工作进度。同时为了方便邮储河北省分行各级机构的业务人员、审查人员及时查询业务数据,了解业务状况,对专项检查可以直接提供数据的支撑,也需要一个系统对目前一些主要的检查主题做数据统计支撑。
同时,为了以客户为中心,围绕客户开展精准经营和综合营销,邮储河北省分行希望做到全面了解三农客户,对客户进行特征分析,以此来把全行的优质客户和不良客户找出来,对优质客户提升业务体验,对不良客户重点排查,并且方便后期能通过客户名单开展精准营销。
能针对邮储河北省分行客户的数据实际情况,以及业务的发展需求,寻找合适的数据合作伙伴,并根据双方数据状况,提供针对性的模型开发和对接集成,把客户在行外上网行为、消费习惯、风险特征、关系网络等信息和邮储河北省分行的客户标签整合对接。
项目内容
1. 三农业务管理系统
河北邮储大数据应用系统主要分为客户管理、报表管理、风险管理、还款预测、行业信息分析、权限管理、外部数据服务七大部分。
图1:三农业务大数据应用系统架构
• 客户管理:针对三农客户做特征分析,有效的区分优质和不良客户的特征,根据业务人员的反馈信息修正模型算法,快速识别优质不良客户。
• 报表管理:针对总行所产生的统计报表做定制化开发,实现自定义报表以及通报报表的展现、导出、分析功能。
• 风险管理:给业务人员提供一个对业务系统及本系统数据按照一定规则进行筛选、计算、统计、分析、预警的综合分析平台。
• 还款预测:结合行内历史数据做金融时间序列分析预测未来一段时间不同机构、不同产品的还款趋势分析,有效储备三农客户。
• 行业信息分析:以行业为导向,根据三农的业务特点及河北省的地域化特点做细分行业的分析,根据关联细分行业分析快速搜索关联的客户,在结合外部数据做客户所属行业定制化推荐。
• 权限管理:权限管理主要功能是系统管理员对用户、岗位和机构进行维护,可操作的范围是:对用户和岗位进行增、删、改、查操作,对岗位进行查询操作。
• 外部数据服务:海量优质的数据资源需要合理的引入模式,和行内自有客户数据、业务场景连接整合才能发挥出大数据的力量帮助到行方业务,同时外部数据资源的引入也需要考虑其合规性,充分保护用户个人隐私并尊重数据供给方合作伙伴的数据资产安全。基于用户手机号码、银行卡卡号等强标识信息的数据,明略数据采用双方加密、传输保护和结果脱敏等手段引入,保护数据安全的同时可以无缝的和行内自有数据连接,进而实现信息交叉验证、丰富客户画像等目的。
2. 三农业务风险分析系统
三农业务风险分析系统的主要职责为监测全行公司信贷业务全流程各环节的信用风险及操作风险,及时预警潜在的风险事项;同时通过系统的专题分析模块,对系统监测结果和所提示的预警事项深入分析其风险来源及成因,为加强风险管理第一道防线的建设,从源头上控制风险提供指导。
风险管理是现代商业银行核心竞争力的体现,与商业银行业务发展互相依存、相辅相成。随着邮储河北分行三农业务的蓬勃发展,各种信贷类业务产品不断推出,对应可能产生的金融行业风险,也将呈现出复杂化、多样化趋势。因此,加强风险管理,逐步提高和加强风险管理的手段和意识,对于保障信贷资产业务的健康发展显得至关重要。
• 专题分析
专题分析模块给用户提供一个对业务系统及本系统数据按照一定规则进行筛选、计算、统计、分析、预警的平台,同时系统提供将相关规则保存、固化功能,以便用户的重复使用。目前系统中已预设客户信息、授信情况、业务发展指标、资产质量违规操作等二十二个专题,用户可直接调用,也可对相关规则进行补充完善。具体预设专题如下:
表1:专题分析模块介绍
• 贷后排查方案分析
排查方案模块为用户提供一个线上开展排查工作的平台。通过设计排查模型,明确各项字段和指标形成基础表,根据排查基础表设计运算规则形成排查结果表。在系统中进行排查,可解决业务信息获取不畅的问题,补录的数据可随排查方案进行下发和上报,各级机构可直接在系统中查看排查结果,提高排查质量和工作效率。
• 风险预警报表统计分析
系统中报表查询模块把三农业务情况和管理理念变成实际可操作的信息系统,以信息化方式实现对客户、贷款要素、集中度、资产质量、信用风险缓释、动态逾期率、集中用款、预警模型统计、机构信息、产品信息、行业信息等多维度信息的自定义查询功能,从而有效提高风险管理能力。
• 贷后检查提醒应用
贷后检查提醒应用为了及时提醒业务人员贷后检查。有利于对客户进行正确的价值定位,保障邮储银行全面的贷后检查管理工作。确定邮储银行对其将来的信贷支持。贷后检查按照检查时间及目的的不同,分为贷后首期检查、常规检查和特别检查三种。
• 用户权限管理
通过全行统一的综管平台,不仅实现统一的单点登录,而且可以针对不同的用户,定义并推送不同的关注信息到综管平台上,三农贷后管理系统可以向综管平台提供信息展示、待办事宜等服务,也可调用其它系统的相关服务,同时还应向其它系统提供所需服务。价值定位,保障邮储银行全面的贷后检查管理工作。确定邮储银行对其将来的信贷支持。
• 优质客户和不良客户的特征分析
按照邮储河北省分行现有客户的业务数据,分析出邮储河北省分行三农业务的优质客户和不良客户的特征,再通过这些特征建立分析模型,把所有的存量客户进行分类,找出所有的优质客户和不良客户。
后期,我们可以对优质客户开展针对性的用户体验提升、精准的营销;对于不良客户提前开展针对性的风险控制,提升资产质量。
3. 三农行业信息分析系统
在前期的调研中我们发现,现有系统中的工信部提供的国家标准的行业划分、企业信息不够完备、准确,补充及审核企业信息需要人工参与,缺少信息化工具的帮助。由于行业的差别,不同行业很难用一把尺子来度量和鉴别风险缺少专业化的信息,如企业法律纠纷、税务、工商、水电气等细分行业数据。
不同行业信贷业务都会面临着诸多风险,为了应对行业性风险,明略数据需要帮助邮储银行识别出具有行业风险特性的客户。当将要发生或刚发生行业性风险的时候,省行的业务管理岗可以将具有行业特征的这些词汇进行关联性建模,组建一套行业风险词汇库。
随着时间的变化,行业风险也会产生变化,业务人员可以持续的改进行业风险建模的参数或者词汇来筛选行业风险的客户。
在日终之时,系统每天根据行业风险词汇库中的基础词汇做弹性搜索,把具有相同特征的行业风险客户筛选出来,输出行业风险客户名单。
当信贷员或者审查、审批人员在办理业务时,可以得到他所管辖范围内的行业风险客户名单清单,而且可以及时知道某个客户处在信贷生命周期的哪个阶段,以便业务人员采取相应的措施。这样在未来在我们搜集行业、企业信息的基础上构建行业知识库,可以建立企业舆情分析机制和企业和行业度量机制。
对接现有个贷2.0系统建立行业评估模型,考察客户健康度并预测趋势。在建立行业知识库,在授信过程中细化不同行业客户的风险指标;配合相应算法,改进信用评级策略,改进大企业客户风险控制流程,进一步扩展风险控制体系,创新开拓个人及中小企业客户。
4. 三农贷款还款预测系统
• 信贷员放/还款情况统计
为了方便做人员的考核,需要针对对各分支行的信贷员做放款情况、还款情况的报表统计。系统中的报表需具有随机和定期生成的能力,要求数据准备时效方案分别是在T+1小时和T+1天。需分别针对这两个时效要求给出对应的解决方案。
报表工具需支持固定报表和多维报表。同时报表的展现方式至少应包括表格展现和图表展现两种方式,图表应支持常见的折线图、柱状图、饼状图、漏斗图等形式。
以可视化的方式实现系统权限的配置,系统的权限包括功能权限和数据权限。系统应能支持按照渠道等维度进行数据权限的分配。即,不同渠道的用户即便能看到同一张报表,但能查看的数据范围根据其数据权限不同而不同。
定制化门户,可集成报表、多维分析、仪表盘等,集成权限管理功能,可根据需求定制开发。
• 未来应还贷款测算
业务人员可根据其需要,运用报表分析工具对不同行业客户的还款计划进行评估,并统计结果,从而知道各分支行的未来还款情况。利用灵活、完善的财务分析工具提供报表分析还款预测功能,分析包括结构分析和趋势分析,并根据合理的业务经营假设条件预测客户未来的还款计划及相关指标。并且可以让分析工具能随时间的推移而不断地进行修正。
• 客户储备
为了增加客户储备,满足优质老客户更加连贯的融资需求。在贷款前10天,发起续贷申请,在贷款到期前,邮储河北省分行便可以完成业务申请工作,及时和客户约定好融资需求。为此,我们为客户经理展示其管辖范围内提前一段时间内待结清的业务,以便于为客户做续贷工作。
5. 数据服务
基于邮储银行引入外部数据资源丰富客户画像的构想,结合明略数据的大数据资源优势,将数据方面的能力归结为以下三点。
• 电信运营商数据
电信运营商数据以用户手机号码为标识,覆盖全国,基于此类数据的分析挖掘可提供包括客户个人信息验证、风险客户预警、补充客户画像标签等能力。
• 线下消费数据
线下消费数据以线下商户或客户消费使用的银行卡卡号为标识,覆盖到全国300多个城市3400个区县,并且严格管理了商户类型数据共4个粒度270多个最细项。此类数据资源一方面可以提供商户经营状况的数据支持,一方面同样可以基于线下真实消费场景、消费品类、消费频次、消费额度以及时间、地点的分布来丰富客户画像。
• 互联网访问行为数据
互联网访问行为数据以客户上网环境中的cookies为标识,覆盖全国几乎所有互联网、移动互联网网民以及主流互联网、移动互联网媒体,此类数据涵盖了客户日常使用互联网、移动互联网过程中产生的互联网媒体访问行为以及互联网广告互动行为,通过分析客户经常访问的媒体类型及变化情况,分析客户感兴趣的点击的互联网广告内容,可以挖掘出客户在兴趣、关注点、消费倾向方面的众多标签。
项目成果
1. 三农业务风险分析系统
风险管理是现代商业银行核心竞争力的体现,与商业银行业务发展互相依存、相辅相成。随着邮储河北分行三农业务的蓬勃发展,各种信贷类业务产品不断推出,对应可能产生的金融行业风险,也将呈现出复杂化,多样化趋势。因此,加强风险管理,逐步提高和加强风险管理的手段和意识,对于保障信贷资产业务的健康发展显得至关重要。
邮储河北分行三农业务风险分析系统应依据《商业银行法》、《贷款通则》等法律法规、银监会《商业银行内部控制指引》、《商业银行操作风险管理指引》、《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》、《商业银行授信工作尽职指引》、《商业银行小企业授信工作尽职指引(试行)》、以及“三个办法,一个指引”等监管规章制定系统的建设需求。
2. 三农行业信息分析系统
邮储河北省分行在前期的业务调研中发现,个贷2.0系统所参照的工信部提供的国家标准中对行业划分、企业信息不够完备、准确,导致在补充及审核企业信息时,需要人工参与,缺少信息化工具的帮助。由于行业的差别,且缺少专业化信息,如企业法律纠纷、税务、工商、水电气等细分行业数据,不同行业很难用统一的标准来度量和鉴别风险。
金融市场瞬息万变,业务人员希望在第一时间发现出现风险的行业,并且马上能把与风险行业相关的客户识别出来,做重点防范。为了达到未来行业风险预测的目标,我们可以先从行业风险的客户识别开始做起。
在实际场景中,当信贷员或者信贷检查岗的角色知道了一个风险事件已经发生时,却不知道哪些客户是和这个事件直接相关的,因此希望迅速找相关客户并且进行重点排查,以便采取相应的纠正措施。并且希望以后再有这些类似事件发生时,能够迅速的找出这些客户。
不同行业信贷业务都会面临着诸多风险,为了积极应对行业性风险,必须要能够快速有效地识别出具有行业风险特性的客户。
3. 三农贷款还款预测系统
为了实现能方便迅速地了解邮储河北省分行的三农贷款业务的还款状况,包括还款计划以及应还款状况,建设三农贷款还款查询系统来支持所有三农管理人员随时了解和预测未来某个时间的贷款还款情况。系统需要综合考虑可能出现的还款逾期以及提前还款等情况。
4. 数据服务
为了解决客户信息不对称,帮助邮储河北省分行更加全面的了解客户,除了整合客户在邮储河北省分行各个业务条线的数据之外,还需要积极的引入行外的客户数据,如运营商的数据、客户的线下消费数据、地址信息、上网行为等数据,但是由于现在市场对数据安全的顾虑,目前还不可能拿到这些原始的数据,而且这些数据的管理成本也非常高,直接引入也不划算。所以,需要根据邮储河北省分行对不同的数据源的需求针对性的进行数据分析模型建模以及对接测试和对接服务,把邮储河北省分行需要的数据结果提取出来,再把结果接入到邮储河北省分行,合并入客户的视图中,补充邮储河北省分行对客户的识别标签。