第二节 

企业贷

风控模型分析

大数据系列课程

CONTENTS

01

小微企业信贷业务风险分析

02

大数据风控的优势

04

小微企业贷风控模型分析

目 录

03

大数据风控与传统风控的对比

小微企业信贷

业务风险分析

Part 01

小微企业贷款业务风险分析

信用

风险

1

.

信

息

不

对

称

产

生

的

信

用

风

险

       小

微

企

业

财

务

信

息

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。

2

.

信

用

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微

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企

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风险

       小

微

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业

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微

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小微企业贷款业务风险分析

业务

风险

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微

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风险

        小

微

企

业

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，

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易

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业

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风

险

。

大数据风控的

优势

Part 02

大数据风控的优势

优势

降低信贷业务的流程成本：

       大数据技术的运用替代了各环节工作中大量的人工操

作，展现了人工作业难以企及的高效、精准和低成本

全面提升风险控制水平：

       大数据技术的计算效率远远高于人工，能更快、更准

确的了解风险情况，触发应急响应措施。同时，大数据技

术可以进行流程监控、企业监控等，能有效防范小微贷业

务存在的风险点

优化流程管理：

基于大数据技术，实现了流程线上操作、秒审秒批等，优

化业务流程

大数据风控与传

统风控的对比

Part 03

大数据风控与传统风控的对比

甄别借款人背景的真实性，评价借款人风险水平

大数据风控管理

VS

运用现场走访客户，通过财务报表分析客

户风险等方式完成贷前管理。银行为了降

低风险，往往要求借款人提供抵质押品。

若借款人违约，也可通过处置抵质押品，

挽回部分损失；并在某种程度上提高借款

人的还款意愿，降低其违约可能性。

通过与供应链管理系统、海关、税务查询

系统的链接，及时获得借款人物流、现金

流等信息。辅以交叉检验技术判断其背景

真实性、真实经营状态；并基于数据映射

为借款人的信用评价，采用非结构和结构

数据的联机分析客户的行为，进一步完善

借款人的信用评级模型。

贷

前

管

理

传统风控管理

大数据风控与传统风控的对比

根据借款人风险状况，给予借款人适量的信用额度

大数据风控管理

VS

通过财务评级模型计算出风险限额，再辅

以专家经验判断的方式完成授信审批。其

缺陷是对于跨区域行业经营、关联关系复

杂的企业集团，很难准确了解其生产经营、

关联关系的全部真实情况，容易出现过度

授信问题。且因缺乏客观数据支持，导致

不同审批人的审批结论存在较大差异。

通过信息系统的链接，运用互联网时刻记

录人们言行特点，了解客户产品、资金交

易情况，利用互联网空间的特性，挖掘社

交网络中如微博、微信的数据信息，并借

助大数据，还原客户关系网全貌，银行可

进一步甄别企业实际控制人真实的人际关

系及其风险偏好，实现精准授信。

贷

中

管

理

传统风控管理

大数据风控与传统风控的对比

监控借款人风险状况以及抵质押品价值情况

大数据风控管理

VS

银行主要是线下跟踪借款人的贷后财务信

息、经营信息以及抵质押品价值信息。该

模式需要投入大量的人力物力，且很难获

得借款人贷后的前瞻性信用信息；抵质押

品作为第二还款来源，有效性不如第一还

款来源。

银行可以及时了解借款人最新的产品、资

金交易情况，通过其水表、电表、工资表

等挖掘客户的支出、账户变动数据，并通

过环比、同比进一步分析异常数据，甄别

客户经营情况，捕捉预警信号，实现前瞻

性风险判断，及时控制抵质押品等措施化

解风险。

贷

后

管

理

传统风控管理

小微企业贷风控

模型分析

Part 04

小微企业贷风控模型分析

大

数

据

征

信

破

解

小

微

企

业

融

资

困

境

       大

数

据

征

信

的

基

本

理

念

是

认

为

一

切

数

据

都

和

信

用

有

关

，

“

一

切

数

据

皆

信

用

”

。

大数据征信

第三方数据

用户提交的数据

互联网数据

传统信贷数据

搬家次数

法律记录

电话账单

水电煤气账单

调查问卷记录

IP地址

网络行为

......

创

新

、

多

元

的

数

据

来

源

是

大

数

据

征

信

的

评

估

基

础

小微企业贷风控模型分析

原始数据

转换数据

元变量

模块

最终分数

MV

MV

MV

MV

MV

M1

M2

M3

M4

M5

SCORE

模型首先采集海量原始数据

将原始数据转化为有用数据

被转换变量合并到元变量之中，描

述某个申请者的某些特征

元变量输入到不同的模块之中，每

个模块代表某方面特征

每一个模块占一定分数比例，合成

最终的分数

小微企业贷大数据智能审贷系统

大数据库

基本

信息

年龄

性别

婚姻

子女

学历

......

财务

信息

收入

财产

借贷

还款

......

网络行

为数据

微博

微信

Qzone

论坛

......

多维度差异化模型假设

信息类假设模型

以下身份特征信用程度高：

女性、已婚、有子女、高学

历；微博粉丝数>50，粉丝中

大V粉丝超过10%；日均微博

发送超过3条

行为类假设模型

以下行为被认为高危：在赌

博论坛上发言；凌晨2点登录

论坛；填写借款人信息的时

间不足1分钟或超过5分钟

全自动风控系统

反欺诈系统

是否放贷

信用评级系

统

风险定价系

统

风险预警系

统

放贷金额

放贷利率

收回贷款

强化数据价值挖掘能力，实现数据价

值最大化

小微企业大数据授信管理平台

大数据平台

调整授信额度与期限

动态跟进经营信息

审定授信额度并放贷

客户筛选

交易历史数据

外部数据

谢谢！

大数据系列课程

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