大數據風控案例（總結他人）

轉自於：http://blog.csdn.net/liberty_xm/article/details/53185252

1、行業背景

1.1風控行業背景

當前，經濟下行致使中小企業經營成本不斷增長嗎，產品銷售價格因結構緣由和市場緣由相對走低，企業利潤空間被進一步壓縮，許多中小企業陷入經營困境，致使企業經營風險加大、連鎖性風險陡增、潛在信用風險上升、企業主的道德風險聚升。一些重點領域的銀行等金融機構信貸風險進入了一個暴露期，一些地區的金融機構已經出現不良貸款回升苗頭，不良貸款高危行業中，鋼鐵與建材等行業信用風險快速上升，製造業領域新增的不良資產已佔到總體不良資產的七成以上，與此同時經濟下行也使得我的信貸中的逾期率陡增，不良貸款率上升，如何防控信貸風險，已成爲商業銀行等金融機構扼待解決的課題。

1.2國內外風控技術現狀

序數衡量法：只能反映企業間信用風險的高低順序，如BBB級高於BB級，但其間的級差沒法進行客觀量化。

Creditmetrics;Credit Risk+Credit PortofolioView+:是組合投資的分析方法，注重直接分析企業間信用情況變化的相關關係，可是它侷限於投資組合分析。

KMV：從單個授信企業在股票市場上的價格變化信息入手，着重分析該企業體如今股價變化信息中的自身信用情況，但對企業信用變化的想關心沒有給予足夠的分析。

FICO：FICO在方法上一般採起邏輯迴歸和決策樹。然而，這兩類方法是存在很大缺陷的。例如，邏輯迴歸通常只能包含至多10-15個風險因子，且各變量必須服從正態分佈；決策樹要求對全部申請者的分類是徹底互斥的。顯然，這些要求是難以知足的，由此產生的結果是「偏誤」仍是「錯誤」也很難評價。

ZestFinance: ZestFinance包含70000個變量，利用10個預測分析模型進行集成學習或者多角度學習，並獲得最終的消費者信用評分。然而，ZestFinance進行信用評估時，傳統徵信數據要佔到至少30%清晰的用戶定位，完善的徵信體系支撐，是ZestFinance在美國生存的土壤。中國沒有集中的徵信所，金融體系也尚不完善。很難適應中國目前的信貸業務。

國內大部分中小銀行信用風險管理仍停留依靠經驗判斷傳統階段，以感受、經驗、關係決策；缺少對客戶信用評級、統一授信風險量化信息系統；缺少對公司類客戶、我的客戶優劣的判別統一標準 [缺少對客戶風險量及授信邊界系統科學的模型]。

1.3風控行業發展趨勢

隨着近年來國 內 大數據互聯網 金融的蓬勃發展, 頂尖的數據機構開始從事各類信用維度的數據收集、 分類、 查詢服務, 這爲在線徵信與量化風險提供了 技術、 數據基礎。

多維度數據分析、數學建模、機器學習算法、雲計算。

2、YUNRISK風控在線介紹

2.1數據來源：華中大數據交易中心、萬德數據庫、金融界、中國人民銀行、世界銀行等。

2.2基於大數據進行分析

多渠道獲取數據，對宏觀經濟，行業數據，企業數據及我的數據進行分析，多角度，全方位進行風險量化。

企業指標：宏觀指標，行業指標，企業指標，財務指標

我的指標：宏觀，行業，我的。

指標頻率：日，月，季，年

技術特色：

物理學的布朗運動理論：分子運動無規則性、永不停歇性、溫度越性。

市場是隨機波動的，隨機波動是市場最根本的特性。變量過去的歷史和變量從過去到如今的演變方式則與將來的預測不相關。也就是說一種現價已經包含了全部信息，包括全部過去的價格記錄。同時，價格與粒子運動同樣，具備「溫度」越高，運動越明顯的特性。

蒙特卡羅模擬

基於大數據分析，因爲涉及指標衆多，如何構建少而精的指標體系是一個極爲重要的問題。

Peason和Searman相關性檢驗法

經過適時檢測和監控風控指的相關性來優化指標體系。

主成分分析法

主要用於統計和篩選主要相關的因素。

Probit-logit方法

(probit模型是一種廣義的線性模型。服從正態分佈;Logit模型（Logit model，也譯做「評定模型」，「分類評定模型」，又做Logistic regression，「邏輯迴歸」）是離散選擇法模型之一，屬於多重變量分析範疇，是社會學、生物統計學、臨牀、數量心理學、市場營銷等統計實證分析的經常使用方法。)

主要致力於分析所選因素的動態變化，預測其運行軌跡。

 

2.3系統介紹

我的版風控系統查詢:

A我的收入

B銀行流水

C負債

D汽車折舊係數

E房產折現係數

企業版風控系統查詢

絕對指標

A資產總計

B負債總計

C營業總成本/營業總收入

D銷售毛利率

現金收益

E淨資產收益率ROE

F經營活動淨收益/利潤總額（TTM）

G經營性現金淨流量/營業總收入

H籌資活動產生的現金流量淨額佔比

I投資活動產生的現金流量淨額佔比

償債能力

J資產負債率

K有形資產/總資產

L權益乘數

M流動比率

N速動比率

營運能力

O存貨週轉率

P應收帳款週轉率

Q應付帳款週轉率

R淨資產（同比增加率）

S固定資產投資擴張率

T利潤總額/息稅前利潤

U股東權益合計/負債總計

V. EBITDA率%

 

3、風控流程

3.1業務流程

1.借款人進行諮詢；

2.填寫申請表和有關資料，提交給業務員；

3.業務員添加客戶至客戶室；

4.業務員爲客戶發起授信申請，進入授信審覈，審覈成功後，借款人得到授信額度。

5.業務員爲借款人發起借款申請，進入借款審覈，審覈成功後，財務放款，借款成功.

3.2授信審覈流程（貸前流程）

1.業務員爲本身客戶發起授信申請；

2.業務主管進行初審，審覈經過進入風控委員初審，駁回返回上級，拒絕的授信失敗；

3.風控委員進行初審；

4.風控主管進行復審；

5.貸審會進行審覈；

6.總經理進行終審，審覈經過，授信成功，借款人得到授信額度。

 3.3

借款審覈流程（貸中流程）

1.借款人擁有必定的授信額度，業務員爲借款人發起借款申請；

2.業務主管進行初審，審覈經過進入風控委員初審，駁回返回上級，拒絕的授信失敗；

3.風控委員進行初審；

4.風控主管進行復審；

5.總經理進行終審；

6.審覈經過的，財務放款，借款人借款成功。

3.4貸後流程

貸款到期，借款人還款。其中借款人能夠提早還款，若到期未能還款，則有展期申請、強制結清、押品結清、押品處置、違約金法系處理。

借款人還清貸款，便可拿回抵押物品。

四。風險管理全面解決方案