互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建

互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建

摘要：互联网金融中的信用风险一方面表现为更为微型的客户对象导致的信用风险，一方面表现为互联网金融平台导致的信用风险。互联网金融中的信用风险产生原因包括缺乏完善的征信体系、缺乏严格的信息披露机制、缺乏全面的风险控制手段以及缺乏明确的法规监管。传统中央银行为主导的线下征信体系覆盖率低、成本高并且相对封闭，大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信体系发展需要鼓励建立行业协会、规范产品标准和重视数据隐私保护。

关键词：互联网;风险征信体系;金融信用

一、互联网金融中信用风险的表现

互联网金融是以互联网为资源，大数据、云计算为基础，采用新金融模式运作的一种新兴行业。根据国际电信联盟(ITU)2014年11月24日发布的《2014年测量信息社会报告》，2014年全球网民共30亿，占居民总数的40.4%。中国作为最大的发展中国家拥有世界1/5的网民。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2014 年 12 月，中国有6.49 亿网民，12亿手机用户中有5.57 亿手机网民。3.04亿用户使用网上支付，网民中使用网上支付的比例为46.9%;手机支付用户规模为2.17亿，网民中手机支付的使用比例为39.0%。购买过互联网理财产品的网民规模达到7849万，在网民中使用率为12.1%。

谢平和邹传伟将互联网金融定义为以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算与金融相结合的，既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式。2014年谢平、邹传伟和刘海二撰写的《互联网金融手册》中，互联网金融被定义为一个谱系概念，涵盖因为互联网技术和互联网精神的影响，从传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，到瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形之间的所有金融交易和组织形式。李耀东和李钧则认为，互联网金融并不简单是具有互联网技术的金融，而应该是基于互联网思想的金融，即服务长尾市场、普惠和去中心化的金融。主要特点为服务于长尾市场;具有海量用户;关注个性化需求;重视创新;正视风险;重视用户体验;重视开放性;重视社会化营销。

所谓信用风险即客户未能按期还本付息，或者说债务违约导致的风险。互联网金融中，信用风险主要表现为两种类型：互联网金融中客户特征导致的信用风险，以及互联

网金融平台特征导致的信用风险。

1.1 互联网金融的用户特征导致的信用风险

一方面，互联网金融服务的客户对象往往是传统银行信用体系未能覆盖的群体，对这些群体的信用风险的度量往往需要更为专业的手段。以P2P网贷平台的鼻祖，成立于2005年3月英国的Zopa(Zone of Possible Agreement)为例，他们发现存在着"自由组织者"的群体，即自雇、从事项目的或者自由职业的非"全职"就业者，如顾问和企业主等，他们的收入和生活方式很不规律，尽管具有信用能力，却由于不符合传统金融信用要求中稳定收入证明等要求，无法得到传统金融机构充足的信贷服务。Zopa的团队估计在英国约6000万总人口中有600万的"自由组织者"，并且预测在未来的10到15年，选择这种生活方式的人会越来越多，传统金融机构只重视客户生活和收入的稳定性而忽视了这一趋势。针对这一目标群体提供互联网金融服务，Zopa发展迅速，从诞生时只有300个用户，几个月内用户量就超过了25000人，2012年注册用户超过90万，2014年末累计发放贷款超过7亿英镑(约10.55亿美元)，一举成为英国最大的P2P网贷平台之一。

另一方面，国内互联网金融的借贷主体是资金规模小、很难在统金融机构获得贷款的小微企业以及工薪阶层甚至学生群体等。从银行服务的企业客户来看，银行对公司贷款中80%左右的贷款投放给大型国有企业和中型企业，贷款额度一般在500 万以上，小企业贷款和个人消费经营贷款仅占20%左右，额度一般也在50 万以上，平均200-300万左右。而互联网金融主要服务小微企业，贷款金额远远不能达到银行的贷款金额标准。以阿里小微信贷为例，截至2013年二季度末，阿里小微信贷累计发放贷款超过1000亿元，户均贷款仅仅4万元。阿里小贷最大的特点是"金额小，期限短，随借随还"。订单贷款作为淘宝、天猫卖家使用最频繁的信贷产品，要求支付万分之五的日利率。2012年，所有客户年均使用30次订单贷款，平均每笔贷款周期为4天，全年实际融资成本为6%。阿里小贷单笔贷款的操作成本极低，仅为2.3元，与银行2000元左右的单笔信贷操作成本形成巨大对比。

互联网金融服务的个人客户也同样具有资金规模较小的特征。以蚂蚁金服的个人客户为例，由于蚂蚁金服的大部分个人客户都开设余额宝账户，所以旗下各种产品的用户基本都是余额宝的一个子集。根据天弘基金的年报数据，截至2014年底余额宝开户数1.84亿户，户均账户余额3，133.47元。而截止2014年12月，工商银行开户数4.65亿，招商银行开户数5600万，北京银行开户数1137万;工商银行、招商银行和北京银行的个人存款总额分别为71，886.07亿元、10，930.27亿元和1，851.29亿元，可以算得户均存款余额分别为15，459.37元、19，518.34元和16，282.23元，银行体系内客户平均存款余额为余额宝客户平均余额的5倍。这一方面反映了传统银行业依然是个人存款的主要方式，另一方面也反映了互联网金融面对的客户群体总体来说金额较低，风险更大。

1.2 互联网金融的平台特征导致的信用风险

根据网贷之家的数据，截止2015年5月底，正常运营的P2P平台有1946家，累计问题平台数量661家，占全部平台总数的四分之一。P2P网贷行业贷款余额达1932.14亿元，历史累计成交量已突破6000亿元。(表1)

从网贷平台的市场份额来看，各网贷平台竞争激烈，彼此差异不大，排名前十的网贷平台贷款余额合计仅占市场总份额的1/3左右，这与国外成熟市场形成鲜明对比。以英国P2P平台为例，排名居前的ZOPA、RateSetter、Funding Circle、MarketInvoice 这四家P2P平台的市场份额就占行业份额的70%左右。美国P2P行业基本为Lending Club 和Prosper两家平台所垄断，合计占有96%的市场份额。

不仅网贷平台尚处于群雄争霸，一片混战之中。网贷平台良莠不齐，问题平台频频出现。根据网贷之家的数据，截止2015年6月，已经320家网贷平台跑路，336家网贷平台出现提现困难，73家网贷平台停业，另外7家网贷平台由刑侦介入。

除了网贷平台自身恶意欺诈投资者出现信用风险之外，网站自身由于技术问题也会发生信用风险。互联网金融依托计算机、互联网、各类移动终端、数据库以及各类软件系统而运行，互联网的开放性使得互联网金融高度暴露在系统性故障以及网络黑客、计算机病毒、恶意代码等的攻击之下。利用系统漏洞和平台设计缺陷，黑客可以通过侵入核心信息系统来获取客户信息乃至盗用客户资金;而计算机病毒、恶意代码等的扩散，也可能引发系统性崩溃。传统金融中只会导致局部损失的技术风险在互联网金融中会威力倍增，一旦发生安全事故，极容易引发声誉风险和挤兑等连锁反应，甚至可能由于信任危机和流动性风险，导致风险从互联网金融向传统金融扩散。由于中国互联网金融普遍未能掌握具有自主知识产权的芯片制造和操作系统开发技术，因此对于引进的国外技术是否存在后门、漏洞等情况并不了解，只有通过增强相关软硬件设备的自主研发设计以及制造水平，才有可能解除对国外技术的依赖。通过建立行业内的沟通和协调机制，制定具有国际领先性的行业技术标准，有助于预防选择性技术风险的一再重演;从长远来看，还应积极参与制定国际新型金融技术标准，因为只有拥有制定标准的发言权，才能在未来国际金融业务中掌握主动权。

二、互联网金融信用风险的成因

2.1 缺乏完善的征信体系

由于中国人民银行对股份制商业银行和地方银行的强势控制，2004年成立的中国人民银行征信中心的个人征信数据库建设工作采取自上而下的模式，经过10年时间实现了8亿人口的覆盖，但是截止到2013年底，央行银行个人征信系统中有信贷记录的自然人仅为3.2亿，占13.5亿人口中的23.7%。央行征信数据搜集的信息维度比较少，主要包括个人基本信息(身份证号)，以及所持有的信用卡、银行卡消费、取现、转账等记录等。仅仅依靠这些信息无法全面反映一个人的信用状况，远远未能满足借贷市场的需求，很多没有信用卡或从未跟银行发生借贷关系的人群很难获得信贷服务。而在美国，征信体系的覆盖率已经达到了85%。

中国互联网金融行业面临的数据不充分、信息不真实挑战，使得人力采集数据仍然是主要方法之一，国内大多数P2P公司都主要是线下模式，千人员工以上的P2P平台不在少数，有些知名平台员工总数甚至超过了万人。对于用户信用审核的风控偏重于银行卡交易等流水的审核，国内整个P2P行业中信审人员所占比重非常大，使得国内P2P平台的成本控制很困难，线下销售和进行尽职调查的成本(包括对应的人员工资)要占到整体成本一半以上。预先批准、自动决策、风险定价等定量技术在中国尚属稀缺，由此导致的客户获取成本居高不下。美国信贷业的获客成本约为200-300美元(购买一条征信数据、加一个信封邮票、加人工处理费大约每个邀请函成本1-2美元，除以低于1%的响应率)，而中国信贷业面临的线下获客成本高达上千美元，这是导致借款人融资成本高、风险质量低的主要原因。

P2P借贷高度依赖线下团队进行征信，这一现状存在严重的弊端。

第一，线下征信属于劳动密集型工作，对人力、物力投入需求极高，提高了整体信贷成本，造成不经济性。对于额度较小的信用借款来说，其高昂的征信和审贷成本给借贷双方造成巨大压力，迫使借贷平台更倾向单笔金额高的借款，长此以往，P2P借贷的普惠价值和补充作用将被逐渐损蚀。

第二，线下征信具有较强的主观性，不利于形成标准化的征信技术。不同平台的征信流程、资料搜集重点不尽相同;即使在同一平台，采用了标准化的线上评估方式，不同信贷员、审贷员的风格、特点也导致信贷报告千差万别。这种差异导致征信标准的割裂，不利于信用资源的互通互享。

第三，线下征信的高成本阻碍了征信数据的共享。由于各个平台花费了大量人力、物力进行线下征信，这些征信数据被视为核心资源乃至核心竞争力，与其他平台、征信组织的共享意愿大大减弱，导致重复征信和征信资源的浪费。

第四，线下征信的高昂边际成本还妨碍了行业的高质量扩张。尽管近几年的国内P2P

借贷行业发展迅猛，但主要依靠人力、资金等非技术要素的投入增加来支撑，这使得P2P 借贷日益成为劳动密集型、资金密集型行业，体现的是粗放式增长，未能发挥其技术创新优势，常常招致批评。

缺乏社会化征信体系，还导致另一弊端。国内大多数P2P平台申请借款人的数据由用户自行提交，在真实度上会大打折扣，存在很大的漏洞和风险;而国外的做法则多是通过大数据的采集和购买第三方数据等方式获取，能够保证信用资料的客观性和真实性，以及效率。

2.2 缺乏严格的信息披露机制

目前普遍的情况是：P2P网贷平台、专业放贷人账户、信用评估机构、投资者(理财)服务机构、借款人服务机构都属于同一控制人，具有极高关联性。债权的评级方和出售方具有极高关联性，投资人服务机构和借款人服务机构具有极高关联性，负责为资金交易和信息交易提供服务的机构也具有极高关联性。这些具有极高关联性的企业缺乏相互之间信息披露的监督动力，很难保持其公正性、独立性和客观性。在客户筛选、信用评估、贷款发放、资金结算、债权转让、逾期贷款追讨等关键环节的操作都依托关联性极强的机构完成;即使在真实债权信息的前提下，缺乏第三方监督和严格的信息披露，由高关联性引发的种种道德风险，如虚假增信等的可能性普遍存在。

而且，国内P2P平台的出借人和借款人之间信息是不完全透明的。虽然国内众多P2P 平台都在强调信息透明、充分披露，但是能够做到这一点的寥寥无几。绝大部分平台出于不同的目的，针对每笔交易的信息披露都十分有限，有些甚至连借款人的基本信息都写得十分模糊。但是国外P2P平台会让所有的借款客户知晓出借人是谁，其经营理念是，平台需要让出借人充分知道借款人情况，信息越清晰、越透明，违约率越低。目前国内P2P行业从来未曾公开过任何形式的资产质量报告，即使有坏账率也都是自己报的，缺乏公信力。在贷后催收部分，国外更多采取外包催收，运用多种信息科技手段，黑名单共享;而国内主要做法还是雇佣大量催收人员，黑名单也完全不共享。

互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建

互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建 摘要：互联网金融中的信用风险一方面表现为更为微型的客户对象导致的信用风险，一方面表现为互联网金融平台导致的信用风险。互联网金融中的信用风险产生原因包括缺乏完善的征信体系、缺乏严格的信息披露机制、缺乏全面的风险控制手段以及缺乏明确的法规监管。传统中央银行为主导的线下征信体系覆盖率低、成本高并且相对封闭，大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信体系发展需要鼓励建立行业协会、规范产品标准和重视数据隐私保护。 关键词：互联网;风险征信体系;金融信用 一、互联网金融中信用风险的表现 互联网金融是以互联网为资源，大数据、云计算为基础，采用新金融模式运作的一种新兴行业。根据国际电信联盟(ITU)2014年11月24日发布的《2014年测量信息社会报告》，2014年全球网民共30亿，占居民总数的40.4%。中国作为最大的发展中国家拥有世界1/5的网民。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2014 年 12 月，中国有6.49 亿网民，12亿手机用户中有5.57 亿手机网民。3.04亿用户使用网上支付，网民中使用网上支付的比例为46.9%;手机支付用户规模为2.17亿，网民中手机支付的使用比例为39.0%。购买过互联网理财产品的网民规模达到7849万，在网民中使用率为12.1%。 谢平和邹传伟将互联网金融定义为以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算与金融相结合的，既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式。2014年谢平、邹传伟和刘海二撰写的《互联网金融手册》中，互联网金融被定义为一个谱系概念，涵盖因为互联网技术和互联网精神的影响，从传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，到瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形之间的所有金融交易和组织形式。李耀东和李钧则认为，互联网金融并不简单是具有互联网技术的金融，而应该是基于互联网思想的金融，即服务长尾市场、普惠和去中心化的金融。主要特点为服务于长尾市场;具有海量用户;关注个性化需求;重视创新;正视风险;重视用户体验;重视开放性;重视社会化营销。

公需课考试答案：第三节：大数据金融行业应用

第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A

第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!

征信数据—征信大数据的挖掘与风控应用

互联网金融发展的关键是风险控制，“风险控制”已然成为诸多互联网金融企业能否长大的魔咒，这个不争的事实像一座大山摆在众多互联网金融大佬与创业者的面前。为什么阿里金融能够将它的网络小贷不良率控制在不到1%，有胆量再贷多点吗？大数据挖掘技术和互联网金融的风险控制到底是什么关系？互联网金融将怎样建立有效的风险控制生态体系？本文将带你揭开大数据挖掘与互联网金融风险控制的神秘面纱。 最近互联网金融圈不仅自己玩的很开心，而且还拉上了金融界甚至央行的大佬们一起玩的很开心。尽管让互联网金融企业头痛的问题——央行征信系统不对市场开放，仍然没有解决，但至少央行的态度明朗，支持互联网金融的发展，并认为互联网金融是传统金融的有益补充。 生命的神奇之处在于它总能找到一个出口。作为新生事物的互联网金融也不例外，在那扇门朝他们关闭的同时，他们却找到了另外一扇窗。在亦步亦趋的探索中，他们中的大企业通过自身力量，小企业通过联合的力量找到了适合自身发展的风险控制生态系统，正朝着良性和有序的方向发展，正如凯文凯利在他的《失控》中描述的群氓智慧那只无形的手。 互联网金融掌握了可以颠覆传统金融的风控技术 在不依赖央行征信系统的情况下，市场自发形成了各具特色的风险控制生态系统。大公司通过大数据挖掘，自建信用评级系统；小公司通过信息分享，借助第三方获得信用评级咨询服务。 互联网金融企业的风控大致分为两种模式，一种是类似于阿里的风控模式，他们通过自身系统大量的电商交易以及支付信息数据建立了封闭系统的信用评级和风控模型。另外一种则是众多中小互联网金融公司通过贡献数据给一个中间征信机构，再分享征信信息。

央行的征信系统是通过商业银行、其它社会机构上报的数据，结合身份认证中心的身份审核，提供给银行系统信用查询和提供给个人信用报告。但对于其它征信机构和互联金融公司目前不提供直接查询服务。2006年1月开通运行的央行征信系统，至2013年初，有大概8亿人在其中有档案。在这个8亿人当中，只有不到3亿人有过银行或其他金融机构发生过借贷的记录，其中存在大量没有信贷记录的个人。 而这些人却有可能在央行征信系统外的其它机构、互联网金融公司自己的数据系统中，存有相应的信贷记录。市场上一些线下小贷公司、网络信贷公司对于借贷人的信用评级信息需求非常旺盛，也因此催生了若干市场化征信公司，目前国内较大的具有代表性的市场化征信公司有几家：如北京安融惠众、上海资信、深圳鹏元等等。 从P2P网贷公司和一些线下小贷公司采集动态大数据，为互联网金融企业提供重复借贷查询、不良用户信息查询、信用等级查询等多样化服务是目前这些市场化的征信公司正在推进的工作。而随着加入这个游戏规则的企业越来越多，这个由大量动态数据勾勒的信用图谱也将越来越清晰。 互联网海量大数据中与风控相关的数据

银行信用风险的现状和应对措施

银行信用风险的现状和应对措施银行信用风险的现状和应对措施 林洁交通银行绍兴分行312000 【摘要】本文分析了商业银行信用风险目前存在的主要问题,进而提出了降低我国银行信用 风险的对策和措施. 【关键词】银行信用风险不良资产信用评级 中图分类号:F832文献标识码:A文章编号:1009-4067(2010)03-0179一O1 一 ,前言 现代金融业的竞争与其说是资产规模的竞争,不如说是金融风险管 理的竞争.在我国目前的金融体系下,由于资本市场起步较晚,以商业 银行贷款为主的间接融资方式仍占主导地位.这就决定了我国的金融 风险主要表现为信用风险,同时信用风险主要集中在商业银行.因此, 对商业银行信用风险管理进行研究具有十分重要的现实意义. 二,商业银行信用风险目前存在的主要问题 我国目前已逐步建立起风险管理体系,但与发达国家商业银行相比 较,我国信用风险管理仍存在不足,主要表现在几个方面:(一)信息系 统建设滞后.从对信用风险管理决策提供支持的角度来看,我国与发达 国家的差距还较大,主要表现为系统的开发与应用水平不高以及由此带 来的信息传递效率较低,从而带来信息失真现象,加大了管理中的操作 风险,难以实现与风险评估和管理的统一性.(二)基础数据库不完善. 由于我国商业银行在信息系统开发上缺乏前瞻性和不连续性,造成信息

之间冗余,数据之间的一致性差.基础数据不统一和准确性不足,这使 得即便是简单的分析工具也由于数据的质量问题,导致分析结果缺乏可信度,从而无法建立各种信用风险的管理模型,无法把先进的信用风险管理技术运用到银行实际的信用风险管理中去.(三)风险管理的体制 性差异.我国商业银行的信用风险管理体系还不够健全,一是商业银行公司治理结构还不完善.我国商业银行控制权垄断很难避免”所有者缺位”和内部人控制,决策执行体系构造不合理,监督机构有效性不足,从而使得我国商业银行信用风险基础薄弱;二是商业银行信用风险管理体制还不完善.现代商业银行信用风险管理体制的最大特征是纵向的,而目前我国商业银行是以分行为经营单位的体制,这种横向体制造成了金融效率低.(四),监管机构不完善.由于缺乏必要的监管信息化工具 与手段,无法实现对被监管对象进行持续,全面,有效监管.随着信息技术在银行业金融机构广泛应用,银行业金融机构信息化水平不断提高, 银行业金融机构业务品种与交易量大增,交易信息电子化,无纸化,业务的复杂性,风险的隐蔽性也越来越高,单靠手工方式,以有限的人力资源按照传统方式翻阅账本,传票等,难以有效识别金融机构风险. 三,降低我国银行信用风险的对策分析 (一)加强银行信用建设 依据《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》,个人信用报告的 生成完全是由征信服务中心和商业银行双方完成,个人客户是被排除在外的,个人客户仅在信用报告生成后发现有误时才可以提出异议.很明显,这种制度设计是以商业银行能真实,明晰,完整地征集个人信息为前提的.但是,在现实中,情况却往往相反.从目前的实际看,”办法”赋 予个人客户的四种权利,有点名存实亡.对于使用同意权,银行可以在

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

商业银行信贷风险分析及其控制措施

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7f17187777.html, 商业银行信贷风险分析及其控制措施 作者：周梦同 来源：《环球市场信息导报》2015年第12期 我国自加入世界贸易组织以来，在市场的开放性上有了明显的提升，经济发展所面临的环境也变得更加的复杂。我国当前的金融体系仍然以银行为主，银行的收入中信贷收入则占到了最大的比重，通常占到总资产的近70%。与高比例的收入相对应的就是高系数的信贷风险。要获取高额的经济收益，商业银行就必须承担由此带来的商业风险。为了有效的控制信贷危险，商业银行投入大量的精力进行信贷风险的控制。信贷风险的控制质量之间关系到一个商业银行的经营效果。本文就将从信贷风险的定义、分类、特征等角度，对商业银行信贷风险管理的方法和措施进行探讨。 1、我国商业银行信贷管理现状 我国商业银行信贷风险管理的起步较晚，真正开始认识到信贷风险管理重要性是在上个世纪90年代末期。1997年爆发的亚洲金融危机促进商业银行对风险管理的重要性有了进一步的认识。因此在1998年，商业银行纷纷进行资本的增加、资产负债比率的调整等。从商业银行开始进行信贷风险的管理至今，我国在信贷风险的管理方面仅仅经历了不到20年的发展历程，与西方国家仍存在较大的差距，具有以下特点： 起点低，起步晚。国际上商业银行的风险管理发展主要经过了五个过程。首先使负债管理，也就是拉存款的阶段。其次是资产管理的阶段，这一个阶段主要进行的是信贷风险的管理。第三个阶段是资产负债的综合管理，主要采用的是比例管理的形式。第四个阶段是资本充足率的管理，主要内容是《巴塞尔协议》的产生。第五个阶段以全面的风险管理为标志。现在除极少数的发达国家外，大多数国家仍处于商业银行信贷管理的第四个阶段，而我国当前仍处于第一个阶段，信贷风险管理的主体仍以存款扩展为主，只有极少数的商业银行已经达到了第四甚至第五个阶段。由此可以看出，我国商业银行的信贷风险管理与国际存在明显的脱节，尤其与西方发达国家存在较大的差距。 规模扩张与风险管理之间存在矛盾冲突。我国的商业银行在经营上存在重视规模扩展而轻视风险控制的误区。银行的发展计划通常是以规模的扩展为根本的目的，评价一个银行成功与否的标准也通常是其规模的大小。但随着商业银行经营管理模式改革的不断深入以及金融市场监管力度的扩大，银行运营过程中的风险也在不断的增大，许多银行都开始逐渐重视风险的管理和控制，但对于扩张规模的理念仍没有从根本上转变。部分商业银行为进行规模的扩张和眼前利益的获取，将大量的资金投入到风险性高的项目中，并且单个项目的资金期限长、资金量大，没有对风险进行合理的分散和限制。这与国外商业银行的运行模式截然相反。 风险控制体系不完善。我国的商业银行当前大多采用法人管理的结构模式，没有形成独立的风险管理体系。并且大多数商业银行的业务都是纵向设置的，与之相对应的，审贷序列也是

大数据征信

大数据征信互联网金融的罗生门 2015-02-19徐富记 从央行个人征信牌照开闸，到首家互联网银行微众银行给卡车司机发放第一笔贷款，互联网金融的浪潮俨然已从P2P网贷汹涌到众筹，又波涛到大数据征信。 史铁生曾说过：“历史在发生时未被发现，在发现时已被重组”，正如当下之大数据征信，尽管已悄然发生，但未被发现，而再发现时，却已被改写，局内人的自说自话，局外人的不明觉厉，大数据征信，似乎已成互联网金融的罗生门。 四级征信机构百花齐放 2015年新年伊始，央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，正式开启个人征信市场化闸门，民营征信迎来元年，以阿里巴巴芝麻信用为代表的基于消费大数据的征信机构、以鹏元征信为代表的基于公共大数据的征信机构和以社交数据作为征信模式的玖富旗下的闪银（we cash）等征信机构纷纷登台亮相。 以目前国内的信用体系，信用数据大致分为国家级、电商级、互联网金融企业级、社交金融级，其中，国家级的信用数据为央行的征信中心和银行等金融机构的信贷数据、各部委的具有公共属性的比如通信、水、电、煤气等公共数据。 电商级的即包括以阿里、京东为代表的消费数据；互联网金融企业级的则如安融惠众、上海资信；社交金融则如闪银等开启的新型征信模式。 毫无疑问，征信产业的发展不仅有效防范金融的风险，改善个人贷款质量，提高了银行的净收益，同时，随着国内信贷行业及消费行业的提速，也再次催生了征信业的巨大需求，据《中国征信业发展报告(2003-2013)》显示,截止 2012 年我国征信机构达到140 家左右,总规模达 20 亿,相较于美国近 800 亿市场和日本 40 亿市场仍有较大的差距。 为此，方正证券研究认为，如果我国采取市场化模式,按照现有价格、企业及个人总数的体量,在发展成熟后我国征信行业仅个人征信市场总空间将在 1000 亿左右,相较目前不到 20 亿的体量有 50 倍的成长,是名符其实的蓝海。 我的“痛”，有谁知？

银行信用风险防控工作报告(模板)

银行信用风险防控工作报告（模板） 一、总体情况 （一）期末，本机构信用风险（涵盖表内外的信用风险资产）总体情况及其变化趋势。 （二）报告期内，本机构不良贷款年度控制目标（不良贷款余额和不良贷款率）执行情况。 （三）截至期末，本机构防控信用风险采取的主要措施及已经取得的成效。 二、不良贷款 （一）潜在不良贷款分析。至少要通过分析不良贷款余额、新发生不良贷款的时间序列数据，结合向下迁徙情况、欠息情况、逾期贷款与不良贷款的差异情况、地方经济金融形势等各种因素作出判断。 （二）存量不良贷款结构分析。分析维度至少包括：行业结构、客户结构、区域结构、期限结构等。 （三）新发生不良贷款结构分析。报告期新发生贷款金额、户数，并分析其行业、客户、区域、期限等结构特征。 三、信用风险处置 （一）报告期不良贷款处置的总体情况及其方式。 （二）180天以上长账龄不良贷款基本情况和处置情况。

（三）报告期不良贷款处置面临的主要问题和困难。（如有典型案例请进行描述） （四）下个报告期，本机构不良贷款处置计划。 四、重点大户风险化解情况 结合《衢州银行业金融机构风险大户情况统计表》填报数据，对重点风险大户基本情况、授信用信、风险成因、化解措施及成效进行描述。 五、“担保链、担保圈”风险 （一）截至期末，受“担保链、担保圈”影响的贷款金额、涉及企业数，其中涉及民间融资的企业数、贷款余额；潜在受“担保链、担保圈”影响的贷款金额、涉及企业数。目前已通过哪些方式为多少家企业“化圈解链”，化解风险贷款金额。（如有典型案例请进行描述） （二）报告期化解“担保链、担保圈”风险面临的主要困难和下一步工作计划。 六、问题和建议 （一）防范信用风险面临的主要问题。 （二）政策建议。

商业银行信用风险内部评级体系监管指引

商业银行信用风险内部评级体系监管指引 第一章总则 银监会2008.9.18 第一条为规范商业银行内部评级体系开发和运作，促进商业银行提高信用风险管理水平，保障商业银行安全稳健运行，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》、《中华人民共和国商业银行法》等法律法规，制定本指引。 第二条本指引适用于《中国银行业实施新资本协议指导意见》确定的新资本协议银行和自愿实施新资本协议的其他商业银行。 第三条商业银行采用内部评级法计量信用风险资本要求，应按照本指引要求建立内部评级体系。 第四条本指引所称内部评级体系包括对主权、金融机构和公司风险暴露（以下简称非零售风险暴露）的内部评级体系和零售风险暴露的风险分池体系。 第五条内部评级体系应能够有效识别信用风险，具备稳健的风险区分和排序能力，并准确量化风险。内部评级体系包括以下基本要素： （一）内部评级体系的治理结构，保证内部评级结果客观性和可靠性。 （二）非零售风险暴露内部评级和零售风险暴露风险分池的技术标准，确保非零售风险暴露每个债务人和债项划入相应的风险级别，确保每笔零售风险暴露划入相应的资产池。 （三）内部评级的流程，保证内部评级的独立性和公正性。 （四）风险参数的量化，将债务人和债项的风险特征转化为违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等风险参数。 （五）IT和数据管理系统，收集和处理内部评级相关信息，为风险评估和

风险参数量化提供支持。 第六条商业银行应建立独立的验证体系，确保内部评级及风险参数量化的准确性和稳健性。 第七条商业银行应确保内部评级在信用风险管理中得到充分应用。 第八条中国银行业监督管理委员会依据本指引对商业银行内部评级体系进行监督检查。 第二章内部评级体系的治理结构 第九条商业银行应建立完善的内部评级体系治理结构，明确董事会及其授权的专门委员会、监事会、高级管理层和相关部门的职责和内部评级体系的报告要求。 第十条商业银行董事会承担内部评级体系管理的最终责任，并履行以下职责： （一）审批本银行内部评级体系重大政策，确保内部评级体系设计、流程、风险参数量化、IT系统和数据管理、验证和内部评级应用满足监管要求。 （二）批准本银行内部评级体系实施规划，并充分了解内部评级体系的政策和流程，确保商业银行有足够的资源用于内部评级体系的开发建设。 （三）监督并确保高级管理层制定并实施必要的内部评级政策和流程。 （四）至少每年对内部评级体系的有效性进行一次检查。 （五）审批或授权审批涉及内部评级体系的其他重大事项。 第十一条商业银行高级管理层负责组织内部评级体系的开发和运作，明确

银行业金融机构授信管理制度

银行业金融机构授信管理制度 第一章总则 第一条为加强对银行客户信用风险管理，提高信贷管理水平和金融服务水平，根据银监会《商业银行授信工作指引》、《商业银行内部控制指引》以及人民银行《商业银行授权、授信管理暂行办法》、《商业银行实施统一授信制度指引》等法律法规的规定，以及银行的《内部控制指引》、《信贷审查委员会议事规则》关于授信的相关规定，结合银行实际情况，特制订本制度。 第二条本制度所称统一授信是指在银行对客户的风险和财务状况进行综合评价的基础上，对单一法人客户统一确定最高综合授信额度，实施集中统一控制客户信用风险的信贷管理制度。银行对客户提供的本外币贷款、承兑、贴现、信用证、国际结算项下贸易融资、担保等表内外信用余额之和不得超过最高综合授信额度，该授信额度可在授信期限内滚动使用。 第三条银行实施统一授信制度。统一授信所指“统一”，包括以下四个方面的统一: （一）授信主体的统一。即银行作为一个整体统一向客户提供授信。信贷审查委员会是按上会标准审核批准银行客户授信的最高权力机构。 （二）授信形式的统一。银行按照统一的标准识别和评价客户的整体信用风险。并将客户的授信风险总量控制在授信风险限额之内。 （三）不同币种授信的统一。将本币业务授信与外币业务授信置于同一授信额度之下。 （四）授信对象的统一。授信对象必须是符合银行授信条件的企业法人客户。 第四条银行在确定对法人客户的最高综合授信额度的同时，应根据风险程度获得相应的担保。有条件授信时，必须先落实条件后实施授信，条件未落实或条件变更，不得实施授信。 第五条银行建立统一的授信审批程序及执行程序。 （一）授信审批程序。 1.未达信贷审查委员会审议标准的，按业务部门发起授信申请、风险管控部授信审 查、总经理审批的流程执行; 2.达到信贷审查委员会审议标准的，按业务部门发起授信申请、风险管控部授信审查、信贷审查委员会审议、总经理审批的流程执行。 （二）授信执行程序。最高授信额度确定后，各种具体授信形式的发放应由各业务部门按银

商业银行信用风险分析

1．进行商业银行信用风险分析的金融背景 1.1银行业的发展历史 20世纪70年代，国际金融业处于稳定发展时期，此时严格的金融监管使商业银行的业务仅仅限于经营存款和贷款。此种政策之下不仅限制了银行之间的竞争，将银行的经营风险控制在较低的水平，也是使其获得了稳定的收益。随后，在金融市场功能的扩张、放松管制和竞争加剧形式的推动下70年代末80年代初银行业迎来了变革的第一次浪潮。此次变革使得资本流量递增流速不断加快，金融效率得以极大提高，从而为银行业带来极大地机遇和挑战；长期存在于美国、日本商业银行与投资银行业务之间的严格界限日渐消失，竞争日益明显激烈；金融机构所提供的产品和服务范围得到拓展，新的金融产品层出不穷，咨询、结构交易、资产购置、杠杆收购、项目融资、信用卡和住房抵押贷款的证劵化、衍生工具和表外交易等各种附加值服务得到了突飞猛进的发展，并随给商业银行带来新的业务风险。 90年代以后，银行间的兼并浪潮汹涌。为降低成本提高竞争力，金融产业的集中程度和规模越来越大，通过合并与兼并，出现了巨型商业银行和投资银行，进一步推动了金融全球化的发展。目前，全球证劵业内50家顶尖的证劵商都是银行集团和金融集团的下属部门。银行业和证劵业的合二为一是国际资本市场效率更高，竞争性更强。大量迅速的全球资金流动进一步密切了世界各国的经济联系，不仅促进了资金在国际间的有效分配和世界经济的发展，也使得金融机构的经营风险加大，并且越来越呈现出链状反映。于是，银行业在此浪潮中加强风险管理的必要性更加凸显。 1.2我国商业银行现状

我国实行的是以中国人民银行为中央银行的分支银行制。从建国到20世纪90年代初，基本上不存在中央银行与商业银行之间的区别。随着国民经济的快速发展，国家逐步恢复和建立了中国工商银行、中国农业银行、中国银行和中国建设银行，并逐渐演变成商业银行。 2004年国有制商业银行股份制改革以来，我国形成了3家政策性银行（国家开发银行、农业发展银行、进出口银行）、5家国有商业银行（中、农、工、建、交，其中工商银行、建设银行、中国银行已经完成股份制改革，严格说来已经不算是传统的国有商业银行，农业银行也正在加紧股份制改革）、12家股份制商业银行(中信、华夏、招商、光大、民生、浦东发展、深圳发展、渤海、广发、兴业、浙商及中国邮政储蓄银行）、110家城市商业银行的银行体系。商业银行在国民经济中担负起越来越重要的作用。 当前，我国商业银行经营治理中问题和困难比较多的主要是国有商业银行。国有商业银行是我国金融业的主体，更是我国银行业的主体和中坚，在国民经济和社会发展中具有举足轻重的地位。应当肯定地说，近20年来，国有商业银行在改革开放中不断发展壮大，为我国经济建设和社会发展做出了巨大贡献。但是，必须看到，国有商业银行存在的问题还相当突出，主要是： 不良贷款比例高，资产损失风险很大。按中国人民银行规定的不良贷款比例不得超过15％的标准，2001年，除中国建设银行基本合规外，其余3家国有独资商业银行的不良贷款比例都在20％以上。由于长期以来呆账预备计提不足，大量的呆账贷款没有能够及时核销，资产风险越积越大。再加上资本严重不足，大量资本被占用在固定资产上，使资本吸收资产损失的能力很小。由此造成国有商业银行的实际资本充足率很

C16003大数据在征信中的应用课后测验(满分)

C6003大数据在征信中的应用课后测验（满分） 试题 一、单项选择题 1. 根据Chuck数据观，有针对性、与我们直接相关的信息称为（）。 A. 数据 B. 情报 C. 智慧 D. 知识 描述：Chuck数据观的主要内容 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 2. 从海量的数据中挖掘出目标客户主要属于大数据在（）方面的应用。 A. 客户服务 B. 精准营销 C. 行为分析 D. 产品优化 描述：大数据的应用 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 3. 在互联网技术中，CT是（）的简称。 A. 信息技术 B. 云计算技术 C. 移动技术 D. 大数据 描述：互联网技术发展历程 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 4. 在互联网技术中，（）提高了互联网的智能水平。 A. 信息技术

B. 云计算技术 C. 移动技术 D. 大数据 描述：互联网技术发展历程 您的答案：D 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 5. 当前我国P2P平台恶性竞争可能会带来的问题有哪些？ A. 金融诈骗 B. 非法集资 C. 高利贷 D. 融资困难 描述：我国P2P平台恶性竞争的影响 您的答案：C,B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 下列属于互联网征信数据来源的有（）？ A. 政府机构信息 B. 人力招聘广告 C. 电商交易评级 D. 公共事业缴费 E. 网上浏览数据 描述：互联网征信数据的来源 您的答案：E,A,D,C,B 题目分数：10 此题得分：10.0 7. 大数据应用平台可以提供哪些服务？ A. 精准营销 B. 客户服务 C. 信用报告 D. 风险防控 E. 产品优化

信用卡电子银行业务风险案例分析调研报告

信用卡电子银行业务风险案例分析调研报告 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 【本文摘要】工行江西新余分行依托个人金融业务“专业化经营、系统化管理”改革平台，围绕姜董事长提出的电子银行业务“跑马圈地”战略目标，实施二次创业工程,实现了个人电子银行业务的快速发展。 工行江西新余分行依托个人金融业务“专业化经营、系统化管理”改革平台，围绕姜董事长提出的电子银行业务“跑马圈地”战略目标，实施二次创业工程,实现了个人电子银行业务的快速发展。据统计，截至10月31日，工行新余分行个人网上银行客户、个人网上银行证书客户、个人电话银行客户、手机银行客户营销已完成或超额完成全年任务。工行新余分 行的主要做法是：

一是深化“两化”改革，整合营销渠道。按照个人金融业务“专业化经营、系统化管理”的改革要求，工行新余分行对个人金融业务产品营销渠道进行了整合，将“以客户为中心”的经营思想落实在经营管理的各个环节，改变传统了的部门分割、多头管理、产品分散经营的局面，将个人电子银行产品的营销管理职能整合到个人金融业务部，直接负责各支行、各分理处的个人电子银行产品的宣传、推介和营销管理，在组织模式上实现了对接，在体制上保证了“以客户为中心”的“大个金”经营模式，为个人电子银行业务发展打下了坚 实的基础。 二是加大宣传力度，树立品牌形象。今年以来，工行新余分行加大了对个人电子银行产品的宣传推广力度，努力扩大个人电子银行产品在社会的影响，

提高了个人电子银行品牌产品的知名度。首先是网点宣传。通过经常性地在营业网点悬挂宣传横幅、在咨询台摆放宣传折页、张贴宣传画开展宣传。还专门制作了宣传幻灯在营业网点的电子宣传牌反复播放，加强了对个人电子银行产品宣传。其次是上街宣传。工行新余分行经常组织人员到居民社区、购物广场、休闲广场等公共场所宣传包括个人电子银行产品在内的个人金融产品宣传。最后是上门宣传。工行新余分行积极与政府部门、企事业单位、中职院校联系，上门开展个人金融产品宣传、咨询活动。 三是组织竞赛活动，扰动营销氛围。工行新余分行根据不同的季节组织开展了一系列个人金融产品营销竞赛活动，基本做到了一个季度一个竞赛活动。为认真组织开展好营销竞赛活动，工行新余分行专门成立了竞赛活动领导小组，由行领导亲自担任组长。每项营销竞赛活动开展之前都要召开动员大会，进行层层动员、层层发动。为确保营销竞赛活动取得实效，工行新余分行还组成了督导小组，深入网点进行督导。专业部门每天都要对营销竞赛活动的成效进行监控，及时公布营销竞赛排行榜。同时，工行新余分行还通过编发《个人金融业务“专业化经营、系统化管理”改革简报》，及时反映营销竞赛活动的动态和经验做法，指导和推动营销竞赛活动的开展。据统计，已编发了《“两化”改革简报》99期，对扰动营销竞赛活动起到了关键性的作用。 四是开展定向营销，拓展市场份额。工行新余分行通过走出去请进来的方式开展个人电子银行产品定向营销、职场营销活动，有效地拓展了电子银行市场份额。据统计，截至10月31日，共组织人员深入政府机关、企事业单位、中职院校开展个人电子银行产品定向营销活动41场次，活动中共散发各种宣 传资料、客户需求调查表近60000份。

大数据时代的金融征信

大数据时代的金融征信 先从征信的概念说起吧，放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程，而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动，包括来自征信系统的通用化征信报告和来自资信调查机构的定制化资信调查报告两大类。 征信系统通过放贷人之间的信息共享机制，为放贷人提供了仅以自身永远无法获得的信息，服务于放贷活动和信贷市场。征信系统坚持两大原则：第一是互惠原则，只有首先报数据才能查数据。第二是全面共享原则，同质信息的共享是全面（正面信息和负面信息都有）对等的。此外，通过征信系统业已建立的信息共享渠道，集中采集、使用公共信息，可满足放贷机构“虽能获得、但成本高”的那部分信息需求，也是征信系统的潜在作用。征信系统主要有以下几个特点。 资信调查是由授信机构发起的、针对被调查对象的信用调查、信息采集和加工的活动，其主要产品也由标准化的信用报告演化为量身定制的资信调查报告等，服务的对象也由信贷市场中的放贷机构，逐步延伸到社会经济生活的其他方面。 2013年，世界银行国际征信业委员会制定的《征信国际通用原则》指出，征信系统促成放贷机构共享其客户的借贷信息，有效降低了单个放贷成本和整个社会融资信息的成本。《原则》也为各国征信系统建设制定了指引，具体包括：征信数据要准确、及时和充分，信息来源制度化、系统化，数据保存足够长的时间；二是数据处理要安全、可靠、高效；三是在法律和监管环境上要确保清晰、可预测、非

歧视性、恰当并支持数据主体权利；四是在征信机构的治理上要确保机构治理科学有效等；五是在条件允许时促进数据的跨境流动。 《原则》也为评价一个征信体系的发展状况制定了相应的指标。一个完善的征信系统，应该包括：在信息覆盖面上，尽可能地对放贷机构、借款人群和地域上的全覆盖；在数据采集、挖掘中满足放贷机构、信息主体、监管部门等征信系统参与各方对信息的需求；征信系统要尽可能在保障信息主体的知情权、使用权、异议权等征信权益和促进公平信贷之间的平衡，在促进信贷市场发展、保障公平信贷权利、促进信贷市场有效竞争等方面发挥积极的作用。这为各国征信业的发展提供了有效的指导性纲领。 再说说我国征信系统的基本情况。 我国的企业征信系统1992年起源于深圳的企业贷款证，个人征信1999年在上海试点，人民银行历时20多年，建成了世界最大、全国统一的企业和个人征信系统。 目前，全国集中的数据库，通过与公安部身份联网核查和质检总局组织机构代码联网核查，与金融机构一点接入，达到秒级响应的高效率访问，实现全国范围内统一的制度、标准、授权和管理。 目前，我国征信系统主要采集身份信息、信贷信息、非金融负债信息三大块，涵盖了贷款、贸易融资、保理、票据贴现等各类企业授信产品，以及个人消费贷、住房抵押贷款、信用卡、个人经营性贷款等个人信贷产品。 从借款人来看，征信系统收录的企业和自然人数已居全球前列。

商业银行信贷风险防范研究开题报告

商业银行信贷风险防范研究 200709级金融学学号:070962883370011学习中心：庆阳财校姓名:段建梅 信贷风险的形成是一个从萌芽、积累直至发生的渐进过程。在还款期限届满之前，借款人财务商务状况的重大不利变化很有可能影响其履约能力，贷款人除了可以通过约定一般性的违约条款、设定担保等方式来确保债权如期受偿之外，还可以在合同中约定“交叉违约条款”。交叉违约的基本含义是：如果本合同项下的债务人在其他贷款合同项下出现违约，则也视为对本合同的违约。一般来说，债权人都是以当事人未履行其在本合同项下的义务为由，追究债务人的违约责任，但交叉违约条款突破了这一限制，它颇有“先下手为强，后下手遭殃”的味道，即试图赶在借款人其他贷款合同项下的债务出现偿还危机之前采取救济措施，以避免自己处于比其他债权人更糟的处境。此种违约形态在我国现行法上虽无明确规定，但它并不违反合同法的有关法理及法律精神，现行《合同法》中的不安抗辩权可以作为其适用的法理依据。因此，交叉违约条款可以作为约定条款订入合同之中，以使贷款人能够及时全面的掌控借款人的信用水平。 论文提纲： 一、信贷风险的形成 二、次贷危机的警示 三、如何防范信贷风险 1、要加强宏观经济运行的分析，高度关注经济周期波动可能带来的风险。 2、要科学设计信贷产品。 3、要把握宏观经济走势与具体产品的关系。 4、要做好预警，控制规模与风险。 5、是金融创新要坚持“谨慎经营”原则。 参考文献: [ 1 ]易宪容.“次贷危机”对中国房市的启示[ J ]. 人民论坛,2007, (17) : 32 - 33. [ 2 ]付敏. 我国资产证券化问题讨论综述[ J ]. 经济理论与经济管理, 2006, (4) : 75 - 79. [ 3 ] [芬兰]大卫·G·梅斯等著. 方文等译. 改进银行监管[M ]. 北京:中国人民大学出版社, 2006. [ 4 ]徐孟洲,徐阳光. 论金融机构破产之理念更新与制度设计[ J ]. 首都师范大学学报(社会科学版) , 2006, (1) : 26 - 32.

金融机构风险管理——基本策略与机制

第四章金融机构风险管理的基本策略和机制 第一节基本策略 风险策略是指金融机构面临风险时可以选择采用的应对方法，主要包括风险规避、风险控制、风险对冲、风险转嫁、风险补偿和风险准备金。 一、风险规避 风险规避策略是指金融机构通过拒绝或退出某一业务或市场来消除本机构对该业务或市场的风险暴露，简单地说，就是不做业务，不承担风险。1本书第一章第一节分析了金融机构的风险选择问题，指出金融机构在宏观上和战略上都应该选择风险承担，而不能选择风险规避，金融机构从本质上是以承担风险为基本使命并求得生存和发展的特殊企业，在总体上都是风险承担者。但是，金融机构对风险的承担却不是盲目的，而是有目的，有标准的。金融机构承担风险的根本的目的在于获得风险溢价形式的回报，选择风险承担的标准在于三个方面。首先，该风险应该是本金融机构的目标风险，即金融机构擅长承担和管理的风险；其次，本机构应该具有足够的资本金用于支持对该风险的承担，即该风险是金融机构有能力承担的风险；再次，该风险应该具有与其相匹配的预期回报（风险溢价），即该风险是金融机构值得投资的风险。因此，金融机构在微观上和面临具体业务风险时可以选择规避风险，风险规避是金融机构管理风险的基本策略之一。根据上述三项风险承担的标准，风险规避策略的应用对象相应是金融机构不擅长承担和管理的非目标风险、超过金融机构资本金承受范围的过度风险和不具有适当风险溢价的不当风险。 在现代金融机构风险管理实践中，风险规避主要是通过经济资本配置来实现。经济资本配置过程首先将金融机构全部业务面临的风险进行量化，然后依据董事会所确定的风险战略和风险胃口确定经济资本分配，最终表现为信用限额和交易限额等各种业务限额。对于不擅长因而不愿意承担的风险，金融机构设立非常有限的风险忍耐度（即风险胃口），从而决定了对该类风险非常有限的经济资本配置，迫使业务部门降低对该业务的风险暴露，甚至完全退出该业务领域。风险规避策略的实施成本主要在于风险分析和经济资本配置方面的成本支出，此外，由于没有风险就没有收益，规避风险的同时自然失去了在这一风险和业务方面获 1需要说明的是，此处所指风险规避特指不做业务，不承担风险，不包括先做业务将风险承担下来，再通过期权和保险转嫁出去，或者通过期货、远期或互换交易对冲掉，最终做到不承担该风险。而后者在第一章第一节的风险规避中是包含在内的。

大数据在金融行业中的作用

大数据在金融行业中的作用 进入2012年，大数据吸引了越来越多人的关注，也不断应用于各个领域，笼统的说就是在管理领域和科研领域都发挥了巨大的作用。特别一提的是，大数据在金融行业的发展中具有深厚的意义。 大数据具有“4V”的特点，即数量巨大、数据类型多、价值密度低、处理速度快四个特征。结合于金融行业，金融业本身就是大数据的重要产生者，交易信息、调查报告、业绩报告、消费者研究信息等都是数据来源，而且数据是作为金融行业的核心资产，当从海量的、多类型的数据中提取出有用的数据，哪怕只是一两条有用的结论，都是具有巨大的商业价值，成为金融行业竞争力的重要来源。在我看来，大数据在金融行业中发挥的作用具体有以下几点。 一、实现精准快的营销 应用大数据技术，金融业实现了在海量信息中快速提取有用信息，并进行分析整合，大大减轻了数据存储、数据的有效利用的巨大压力。例如，中信银行利用GREENLUM数据仓库解决方案提供了同样的客户视图，更有针对性的进行营销，在2011年，成功快速的进行了1286个宣传活动。二、加强了风险的可审性和管理力度，支持精细化管理 金融机构希望能够收集和分析大量中小微企业用户日常交易行为的数据，判断其业务范畴、经营状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势。而大数据技术的创新和发展，很大程度上解决了了解用户经营状况的难题。例如阿里信贷通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借、随借随还。 三、带来金融服务和产品的创新 金融业借助社交网络等新平台产生了海量用户和数据，记录着用户群体的兴趣偏好情绪等，对其客户行为模式进行分析，可以带来更贴近客户需求的产品创新。例如，领先的零售企业通过监控客户的店内走动情况及其与商品的互动，与交易记录相结合开展实验，就可以指导选择商品种类、摆放货品、调整售价。 四、带来新的用户体验 大数据时代的到来使得金融业为客户带来更多新的用户体验，例如花旗银行通过社交网络、公共网页上得到的客户记录来细分客户，按照客户行为进行分类，为客户提供质量一致的客户体验。 总之，与传统金融相比，大数据给金融带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化，创造了新的业务处理和经营管理模式，对于金融业的数据需求和管理、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系的多样性。

2018年银行信用风险自查报告-实用word文档 (5页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 银行信用风险自查报告 引导语：信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因 种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对 方遭受损失的可能性。下面是小编为大家精心整理的银行信用风险自查报告，欢迎阅读! 银行信用风险自查报告(一) 为规范业务经营，强化风险管理，增强全员合规经营意识，降低案件风险 隐患，确保安全、稳健运行。我行进行了严格规范的自查行动。 第一，按照制度要求，重塑制度流程按照最新文件规定、相关岗位操作流程和有关制度办法，认真梳理农村信用社工作岗位中应知、应会、应做、应遵制度、知识、技能以及职业操守，组织学习了本岗位和基层营业网点学习的文件材料。 第二，做好自查和整改工作自查柜面业务操作。对柜面业务操作流程及各个环节进行了风险隐患排查。对库存现金情况，重要空白凭证、印章、有价单 证使用管理，股金管理，反洗钱等进行自查;对内外账务核对、开户业务、大额资金业务、挂失及提前支取等业务操作的合规性进行自查，找出了存在问题的 原因，纠错整改，使我们每个柜员严格按照各项业务操作流程规定办理业务， 提高工作质量，防控操作风险，消除了风险隐患。同时，在此基础上，我们都 作出了承诺。承诺真实、全面地对工作岗位中的各个细节进行自查，按时上报 自查报告，准确、及时地反映自查发现问题，并积极配合检查组检查，保证不 再出现类似问题。 自查服务形象。按照辛集县农信联社统一着装，树立新形象的要求，对 各柜员统一着装，微笑服务执岗情况进行自查，同时在营业厅显著位置公示 了县联社及本社主任的举报电话，促使员工改变服务态度，提升服务形象，切 实提高业务素质和服务水平，真正实现合规管理，风险共。防，和谐共赢通过全面清查，找准问题，统筹兼顾，综合施治，形成相互制约、权责明确的监 督约束机制，保障皮革城分社规范健康可持续发展。 第三，加强学习，提高风险防控能力为使活动不走过场，使每个柜员以良好的精神状态积极参与到活动中来，对各种文件制度进行集中学习，并做好学 习笔记，提高对风险防控工作的认识。同时，把提高员工素质作为工作中的一