大数据应用的潍坊实践

对风险管理体系的全面重构，仅仅是大数据应用的第一步。以大数据为基础，实现对客户数据的独特创新运用才是关键

面对汹涌的大数据时代的到来，作为金融企业，尤其是农村金融领域的一员，如何融入时代大潮，做大数据时代的弄潮儿，是每一个有责任、有担当的金融家，是每一家矢志于长远发展的金融企业所必须思考的话题。从2006年开始，山东潍坊市农信社将新资本协议的先进理念与农村金融实际紧密结合，不断学习、探索、实践、提升，逐步建立起了具有农信社特色的风险管理体系，运行实践和效果证明了新资本协议先进理念在农村中小金融机构的适用，也不经意间用大数据这个现代化、时代化的思维和操作，叩开了现代金融管服务之门。

潍坊农信的大数据应用实践

2006年开始，潍坊市农信社学习、借鉴新资本协议的先进管理理念、方法，从树理念、建系统、抓考核、控风险四个方面逐步在农村金融土壤上探索实践全面风险管理，在对客户数据采集、分析、运用的基础上，逐步摸索出一条符合农村中小金融机构实际的科学发展之路。

潍坊农信系统32万个客户中，以农户、个体工商户为主，企业客户仅有4314个，行业以农林牧渔中的种养业为主，且客户群体个性化强，财务特征不健全，合格数据样本较少，基础数据质量较差，可借鉴的外部同质数据甚少。2007年，潍坊市联社立足自身实际，以内部评级法（IRB）为核心，自主创新研发了“信用风险管理信息系统”。该系统具有客户细分、行业细分、产品细分、担保方式细分和按村管理等鲜明的特色，实现了风险分类流程化管理，实现了客户、产品、行业等多维度的年度及累计违约率、违约损失率、预期损失率、风险度等风险计量，宏观和微观预警，信贷管理人员风险业绩计量等功能，为实施信贷产品组合管理、风险绩效考核等奠定了数据基础。更为重要的是，风险管理系统上线运行以来，已积累客户信用等级、客户类型、行业、债项信息等19亿个数据项目，跨越5个年度的历史违约数据53万条，为巴塞尔协议要求的内部评级模型准备了充足的基础数据。目前，基于客户基础数据构建的风险管理系统通过模型构建，已经能够实现以下三大功能，即信用风险管理功能、内部评级功能和风险预警功能。

大数据在潍坊农信系统风险管理中的有效应用，促进了全市农信系统的整体转型升级。经营理念上由重规模向重质量转变，管理机制上由外部约束向内部驱动转变，经营模式上由指标型向经营型转变，管理方式上由粗放管理向精细管理转变，全市资产运营质量、抗风险能力、经营管理效益大幅提升。

大数据思维及运作模式解析

潍坊市联社对基于客户信用等级、客户类型、行业、债项信息等19亿个数据项目的组合、分析，很好地实现了上述三大类的数十项功能。从实践应用大数据的过程看，笔者认为有如下几方面的思维及运作模式值得深入关注：

（一）大数据分析对内部管理提升和客户精准营销的“倒逼”机制正在形成。从风险防范开始入手，我们的数据积累正越来越发挥更重要的作用。一是从内部管理看，从客户信息分析开始，我们目前能较为清晰地描述面临的信用风险，很好地实现风险预警。对债项风险的进一步剖析，“倒逼”我们进行内部风险防控和管理流程的再造，进而推动我们实施以客户需求为中心的整个流程银行构造。从实践看，包括近几年推动实施风险专管员、信贷执行利率适时调整、信贷流程再造、网点转型战略等，都是基于大数据分析后，对内部管理流程的再提升和对经营决策提供的科学参考。二是从外部经营看，基于对客户的信贷需求、风险偏好、行业发展偏好等的深入解析，通过科学模型的嵌入剖析，潍坊农信对国家产业政策、信贷需求走势、行业发展趋势有了更精准的定位和把握，这“倒逼”我们为了保证经营的稳健，必须对信贷投放的行业、客户等进行有效筛选，并严格执行。

（二）客户信息的客观分析，初步实现了对客户的素描“画像”。农村金融客户的特点使得农信社不能够完全套用大银行对客户的关系维护和管理，而农信服务客户群体的特殊性，需要建立有自身特色的管理服务模式。基于当前的系统，潍坊农信可以在对大量农村客户近十年数据积累的基础上，实现对信贷客户进行素描“画像”，并据此对新进客户的信贷需求进行合理的量化权衡。

（三）对数据的深入挖掘利用将形成农信社在农村金融领域的核心竞争力。近两年来，农村金融市场竞争日趋激烈，在其他商业银行“城市包围农村”的竞争格局下，农信社要打赢农村市场保卫战，只能依靠这些年来积累下来的数据优势。深入掌握、分析这些数据的应用，掌握小微企业的发展动态，解决小微企业贷款融资难融资贵中的成本问题，解决小微企业风险防控力度不足的问题，为农村市场赢得三到五年提前谋篇布局的先机。同时，数据深层次分析应用将使农信社对农村各行业未来的发展有更加清晰合理的预判和分析，使正在推进的农村服务转型更加贴近客观实际，使内部业务流程的优化更加迅速和顺畅。

大数据在农信系统应用前瞻

面向未来，潍坊农信正在着手构建一个基于客户数据的全方位的应用体系，在前期已开展工作的基础上重点推进以下风险管理体系建设工作：

一是构建信用风险内部评级（高级法）。以先零售后对公的顺序，逐步开展，在2017年提交申请时实施内部评级法计量的资产覆盖率不低于50%，并在三年内达到80%以上。二是构建零售客户自动化审批。将客户内部评级、风险缓释方式、抵质押率、客户历史信用表现等纳入审批组成要素，每年根据不同客户类型设定相应的评价规则进行量化评价，实现一定授信额度内零售贷款的系统自动审批。三是在未来三年间，通过对客户数据的继续深入挖掘和运用，逐步构建市场风险标准法、操作风险标准法、内部评级体系验证、信用风险加权资产管理（RWA）、风险数据集市建设项目。

拥抱大数据时代，释放大数据的巨大价值，是农信社实现自身经营管理目标的必然选择。对风险管理体系的全面重构，仅仅是大数据应用的第一步。对农信社而言，拥有数据并非取胜的关键，以大数据做基础，以客户为中心，对未来发展的科学研判以及对客户数据独特、创新且有价值的运用，才是未来制胜的法宝。