大數據時代下金融征信領域客觀信用的創(chuàng)新應用

劉菊秀 黎海波 西南科技大學經濟管理學院

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大數據時代下金融征信領域客觀信用的創(chuàng)新應用

劉菊秀 黎海波 西南科技大學經濟管理學院

摘 要：我們處于一個趨于大數據的時代，大數據具有容量大、結構化和非結構化、多維度、完備性、數據的動態(tài)性和快速度等一系列特征。利用大數據的特點和計算方法，可以產生一個基于大數據的信用評價體系下衡量信用的客觀信用。通過客觀信用確定個體創(chuàng)造財富的能力和判斷這個企業(yè)的發(fā)展趨勢，根據發(fā)展趨勢提前采取相關行動減少投資、放貸上的損失。幫助金融、征信機構做決策，提高效率，使我國經濟穩(wěn)定發(fā)展。

關鍵詞：金融征信 客觀信用 衡量信用 大數據金融 大數據監(jiān)管

項目支持：本文受西南科技大學博士基金支持。項目編號：15zx160。

引言

金融征信領域中，傳統抵質押依據標的物。但若沒有可衡量標準時，企業(yè)財富的價值又如何準確測算，使產生做投資和信貸的信用數據。其次，信用體系不完善以及信用體制缺失會對企業(yè)及個人信用衡量不準確。而且當今時代信息爆炸，獲取有價值的信息的難度大大增加。

本文收集了一些在一定時間范圍內中國知網的中文期刊數據庫中名含“大數據金融征信”的核心期刊論文文章，利用互聯網優(yōu)勢下的新技術，對傳統的做事方式或思維進行轉變。主要對大數據評價體系中客觀信用在金融征信領域的具體理論分析和應用的分析。

一、國內金融環(huán)境

李克強總理也指出：“讓信用”成為社會主義經濟體系的“基礎樁”，利用大數據等手段提升監(jiān)管水平，小微企業(yè)是吸納就業(yè)的“主戰(zhàn)場”，是擋住經濟下行壓力的“重要一招”。從長遠看，扶持小微企業(yè)是推動中國經濟發(fā)展的“重要一招”。這對應的是傳統經濟監(jiān)管靠人、體制來管制，但是當企業(yè)數量達到一定程度、一定規(guī)模、一定顆粒度的時候，以前的監(jiān)管體制就變得艱難。這使得需要用新的手段即大數據的手段來提升監(jiān)管水平。馬凱總理也提到中小企業(yè)融資難的核心問題就是：“缺信用、缺信息。通過第三方提供信息和征信服務，解決好缺信息、缺信用問題。努力破解缺乏信用保障這一融資“瓶頸”，把跟多金融“活水”引向小微企業(yè)。”

二、大數據時代下金融數據特征

（一）大數據理論的三個特征和挑戰(zhàn)

大數據理論有三個特征：大容量，從互聯網到數據時代，不斷產生各種渠道的海量信息、高頻次的數據，隨之企業(yè)數據量也是成倍增長。多樣性，通過對從數據的多樣性和大容量的分析，結合大數據的完備性能得出事物發(fā)展的趨勢。快速度，企業(yè)或個人的行為是動態(tài)的，產生的數據也是快速變化的，這會導致了信息不對稱。大量的數據走到另外一個極端即信息爆炸，那么征信機構用傳統的征信方法就不能滿足征信的需求的效率性和準確性，還可能會很大程度的增加信用風險。預測性是大數據的另外一個特征。美國的一個在納斯達克上市的企業(yè)聲稱提前兩周預測顧客的需求。為什么能進行預測？預測并非憑空猜想，而是根據統計分析大量數據的規(guī)律性，進而綜合出的相關性。

然而以上的特征正面臨挑戰(zhàn)：數據孤立，雖然能從不同的角度滿足數據多樣性，但多樣性存在每個掌握數據的機構、個體和公司內部。數據雜亂，在信息化的過程中，存儲數據的格式數據庫系統都不同，數據不能規(guī)范化。傳統的分析方法，阿里、京東應用了大數據傳統的同比、環(huán)比特征，實際上只體現事務的片面。能否做決策、判斷一個體和經濟體的好壞，往往是失效的。

（二）大數據時代下金融數據的三維動態(tài)性

如果用過去的分析方法可能不能窺其企業(yè)全貌，財務報表的思路是一個等式：資產等于負債加所有者權益，這是一個二維靜態(tài)的數據。大數據時代完全顛覆了這種模式，大數據時代的金融數據是三維動態(tài)的數據（圖1）?？v軸代表企業(yè)財富積累、創(chuàng)造的過程，橫軸是財富結果，第三個軸是時間。從一段時期分析，結果和過程要有對應。否則，結果是存疑的。最關鍵一點是明細數或最小顆粒度，即在某一個時間點被記錄下的一個數據。通過大量的明細數作為一個基礎使得在中國現有不完善體系的社會環(huán)境基礎上造假成本非常低。

圖1

企業(yè)的訂單、帳單 、結算等這都是一個過程，屬于縱軸數據。橫軸是結果，把企業(yè)花費的資金看成一個結果，這些結果需要通過時間軸對應起來。如果一個企業(yè)產生了收入，但是在它的經營過程當中卻無法跟這個結果去對應，那么這個數據就不被采信。中國應該是擁有全球最好的數據資源和全球最好的稅收系統，其次中國有全球最好的文化記錄系統。實際上通過信息化的手段本身就積累了大量的數據。但是到今天它真正的價值還沒有被挖掘出來，所以有了挖掘技術把數字直接變數字資產化做各種各樣的服務，才能為金融征信產生價值。

三、大數據客觀信用

（一）客觀信用下的新金融模式

大數據產生了一個新的約束力叫做安全的數據，具有真實性、對稱性和一個多維度的歷史來驗證可信度。數據最后產生的客觀信用會帶來一個新的約束力，即提供一個安全感，并以此作為衡量標準。安全感對整個金融行為是一個非常重要的約束力和支撐點。因此在客觀信用下產生了一個新的金融模式：客觀信用下的大數據金融。從狹義上來講，大數據金融是以客觀性為基礎和數據驅動的投資行為。數據驅動是人為靠經驗積累去驅動的一種行為。然而數據是冷冰冰的、客觀的，它能夠真實反應一個情況。依據這個驅動的所有投資行為，也許可能會錯過一些像阿里上市這樣企業(yè)的機會，但是你不會錯過大多數好的企業(yè)，因此叫做數據驅動。大數據金融是用數據原理解釋和指導投資行為的創(chuàng)新金融模式。例如像在國外拿一張定單就能到銀行貸款，在中國這件事情是實現不了的。企業(yè)的財務報表和所有的相關的證明資料是門檻。如果客觀性能對企業(yè)信用進行額度測算，那么銀行就能根據測算結果發(fā)放貸款。原來叫做抵質押典當行模式，現在是一個信用融資、信用貸款的新模式，這是與傳統信用評價一個最大的區(qū)別。驅動力決策點的先決條件變了，這帶來了一個全新的金融模式。

（二）大數據金融模式下的數據資產包

大數據金融的核心特點：數據是最大的、最真實的、最能夠量化風險的資產。通過對個體行為數據進行挖掘，一切反應財富和信用等情況的個體數據都轉化為數據資產的形式存在，叫做數據投影?？陀^存在的現實世界和從數據的角度反應出來可能是不同的現象，叫做數據造影。大量原本是指無法利用的數據經過挖掘和加工提煉變?yōu)橛杏玫臄祿Y產。通過對大量原本的計算，得到使金融機構認可，真正的數據資產，叫做資產包，數據資產和數據資產包的差別是：數據資產是概念，數據資產包是現實金融產品，就像芯片與電腦的區(qū)別。數據資產包是數據資產的存在的形式。數據資產包是通過個體數據挖掘和分析產生出來的金融產品，一個個體可以有多個數據資產包。通過對數據的采集、清洗、歸類、分析計算等形成數據資產包。數據資產包由三部分組成（圖2）?？梢暬魑鷶祿汉芏嘀苯尤〉玫臄祿粢砸欢ǖ姆绞匠尸F得很清楚叫做可視化的一個過程。投資指數：用來評價這個資產包的好壞。評分：通過對宏觀同行業(yè)、同層次、集團之間的相互比較，形成了一個動態(tài)的、數據化的、能和金融對接的數據資產包。

圖2

四、客觀信用實踐及應用

（一）客觀信用的實踐

信用融資：運用大數據手段對企業(yè)3到5年，甚至是更長時間的生產經營數據進行分析計算，讓企業(yè)的真實的經營狀況、發(fā)展趨勢，通過數據真實客觀的反應出來，讓不可查詢的信用變得可計算、可度量，為沒有信用的企業(yè)建立信用，從而解除“兩缺”問題，破解企業(yè)融資難題。量化金融風險管理：大數據的監(jiān)管手段完全由計算機通過數學模型的算法實現，不僅能保證結果的真實性，避免人為判斷對結果的干擾，而且計算機的計算能力保證監(jiān)控的高速度、多線程和實時性，大大提升了風險管理的效率，省去了大量的人工帶來的高昂費用。更重要的是，大數據的預測能力使風險能夠被提前發(fā)現，金融風險能被提前抑制，大大降低了風險的發(fā)生率。風險監(jiān)管不是替代關系，一定是疊加關系，風險只要發(fā)現一個就有價值。所以銀行對已經通過抵質押的方式、擔保的方式或者其他方式發(fā)放的貸款還是會存在風險。那么加上傳統的風控方式，再給它補充一塊大數據的監(jiān)管。通過這樣，同樣能給所有已經發(fā)放貸款的存量客戶做風險管理。大數據監(jiān)管：在此過程中不需要對企業(yè)風險進行監(jiān)管，而是需要把企業(yè)數據采集回來，通過后臺發(fā)現數據問題，再根據問題把真實的數據挖掘出來。這種方式真正把貸前貸后分開，是對金融風險管理非常重要的一個促進。大數據監(jiān)管使得業(yè)務效率提高了。這與原來不僅做放貸還要做風險管理并且后來出現問題時再處理的方式相比，大數據監(jiān)管保證了高效率和貸前貸后分開管理。這樣既還原了真實、提升了效率，又省去了大量的人工帶來高額的費用。

（二）客觀信用應用

客觀信用的應用（圖3），為政府提供優(yōu)選企業(yè)、體檢企業(yè)認知；為銀行這種小貸公司提供信貸；這種貸款方式能夠為PE/VC股權投資人做資產評估；為小企業(yè)債權投資人做風險評估、風險預警風險管理。金融機構通過風險預警可以提前采取措施，避免最終的損失。中小企業(yè)若要向銀行做信用貸款，它通過體檢報告做自我評測，看是否達到信貸標準。 體檢則是讓這個企業(yè)跟幾十萬家其他的企業(yè)比較得出結果。這相當于企業(yè)做一個自我評測，而且結果是具有價值效益的。

圖3

五、內容總結

在互聯網和大數據的時代下，數據即信用。使得傳統的信用體系建設已經不能繼續(xù)適用于很多企業(yè)的信用評估，因此通過大數據客觀信用的應用，通過采集，分析企業(yè)連續(xù)相關的數據，得出企業(yè)的信用評估結果。再提供給金融機構，讓他們在信貸、投資業(yè)務上，通過對貸前審查、貸后的監(jiān)管作出正確的決策，同時對風險進行評估和預警，盡量避免風險損失，提高工作效率。這有利于我國經濟和互聯網的高速發(fā)展的齊頭并進和長期發(fā)展。

參考文獻:

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[2]孔微巍,卓永斌.提高我省征信機構效能的現實思考[J].黑龍江金融. 2005(02).

[3]汪明全.征信機構建設需處理好四個關系[J].中國金融.2004(21).

作者簡介：劉菊秀，女，綿陽，西南科技大學經濟管理學院；黎海波，男，博士 ，綿陽，西南科技大學經濟管理學院。