復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款集中度審計(jì)中的應(yīng)用

張恩勇

[摘要]科技強(qiáng)審為審計(jì)信息化建設(shè)指明了方向。針對(duì)傳統(tǒng)手工識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款效率低、識(shí)別不全面的問(wèn)題，本文運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，提出構(gòu)建關(guān)聯(lián)客戶(hù)多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法及技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款結(jié)果可視化，對(duì)提高關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款審計(jì)質(zhì)效具有重大意義。

[關(guān)鍵詞]關(guān)聯(lián)客戶(hù) ? 內(nèi)部審計(jì) ? 貸款 ? 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

一、研究背景及意義

關(guān)聯(lián)客戶(hù)（也稱(chēng)集團(tuán)客戶(hù)）的識(shí)別及風(fēng)險(xiǎn)控制，就是要防止銀行的貸款集中于某幾個(gè)關(guān)聯(lián)客戶(hù)（業(yè)界稱(chēng)為“壘大戶(hù)”）。關(guān)聯(lián)客戶(hù)的實(shí)際控制人使用較少的資本金控制多家企業(yè)，通過(guò)實(shí)際控制的企業(yè)在銀行獲取大額貸款資金，利用多種手段侵占、轉(zhuǎn)移被控制企業(yè)的資產(chǎn)（含貸款資金），甚至掏空被控制企業(yè)，最終利用有限責(zé)任公司的“有限責(zé)任”規(guī)避責(zé)任。關(guān)聯(lián)客戶(hù)集中度是銀行積聚風(fēng)險(xiǎn)的主要途徑之一，但我國(guó)上市銀行信息披露一般只披露銀行前十大客戶(hù)貸款集中度，不會(huì)披露關(guān)聯(lián)客戶(hù)在銀行的貸款情況。根據(jù)審計(jì)經(jīng)驗(yàn)，關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款集中度經(jīng)常比前十大客戶(hù)貸款集中度嚴(yán)重，這就埋下了關(guān)聯(lián)客戶(hù)集中度風(fēng)險(xiǎn)隱患。根據(jù)相關(guān)監(jiān)管要求，同一銀行對(duì)同一關(guān)聯(lián)客戶(hù)的授信余額不能超過(guò)該銀行資本凈額的15%。

充分識(shí)別銀行的關(guān)聯(lián)客戶(hù)，在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)客戶(hù)集中度風(fēng)險(xiǎn)，是關(guān)聯(lián)客戶(hù)集中度審計(jì)的重要手段。傳統(tǒng)手工排查關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款方法是用Excel手工排查，一是效率低。運(yùn)用Excel對(duì)被審計(jì)機(jī)構(gòu)手工進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系排查，一個(gè)100億元左右貸款規(guī)模的銀行，一般有100，000多條關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，需要兩個(gè)工作日的關(guān)聯(lián)關(guān)系排查才能識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶(hù)。二是無(wú)法實(shí)現(xiàn)全部關(guān)聯(lián)關(guān)系的排查。手工排查一般選擇從一定金額（如100萬(wàn)元）以上的貸款來(lái)排查，無(wú)法做到全面排查。三是關(guān)聯(lián)關(guān)系非可視、不清晰。排查出來(lái)的關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款，被審計(jì)機(jī)構(gòu)經(jīng)常會(huì)反問(wèn)，為什么將這些貸款納入同一關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款。審計(jì)人員還需逐一找出關(guān)聯(lián)關(guān)系并向被審計(jì)機(jī)構(gòu)解釋。

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上，借助pajek等軟件，可以快速實(shí)現(xiàn)以上功能。

二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析

銀行貸款數(shù)據(jù)一般包括擔(dān)保臺(tái)賬、貸款中間表。擔(dān)保臺(tái)賬包括借款人客戶(hù)號(hào)、借款人名稱(chēng)、擔(dān)保人證件號(hào)、擔(dān)保人名稱(chēng)、擔(dān)保金額等信息。貸款中間表包括借款人客戶(hù)號(hào)、貸款賬號(hào)、貸款金額、貸款余額、貸款七級(jí)分類(lèi)、拖欠本金、累計(jì)欠息等信息。一筆貸款可能對(duì)應(yīng)多個(gè)擔(dān)保人，擔(dān)保人本身也可能是另外一筆貸款的借款人，兩張表的結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖1所示。此外，借款企業(yè)中的股東信息、高管信息可以在第三方軟件中查詢(xún)，可通過(guò)企業(yè)名稱(chēng)的唯一性進(jìn)行匹配、校驗(yàn)。

三、銀行客戶(hù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

本文研究關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款的識(shí)別及審計(jì)技巧，銀行借款主體分為公司類(lèi)和個(gè)人類(lèi)。為方便研究，本文將關(guān)聯(lián)客戶(hù)類(lèi)型歸納為擔(dān)保關(guān)聯(lián)、股東關(guān)聯(lián)、高管關(guān)聯(lián)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)如下：

（一）擔(dān)保關(guān)聯(lián)

借款人、擔(dān)保人為節(jié)點(diǎn)，擔(dān)保關(guān)系為連線(xiàn)，擔(dān)保金額為權(quán)重，連線(xiàn)的方向是從擔(dān)保人指向借款人。如圖2所示，擔(dān)保人18、19均為借款人17擔(dān)保40萬(wàn)元，擔(dān)保人16為借款人17擔(dān)保80萬(wàn)元，擔(dān)保人17為借款人16擔(dān)保40萬(wàn)元，擔(dān)保人16為自己擔(dān)保8萬(wàn)元，構(gòu)建的擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)如圖2右側(cè)所示。通過(guò)該方法，可以構(gòu)建單一銀行、整個(gè)地市乃至全?。ǜ蠓秶┑膿?dān)保網(wǎng)絡(luò)。

（二）股東關(guān)聯(lián)

公司與股東為節(jié)點(diǎn)，入股關(guān)系為連線(xiàn)，方向?yàn)楣蓶|指向公司，入股金額為權(quán)重。股東關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法與擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建類(lèi)似。

（三）高管關(guān)聯(lián)

公司與高管節(jié)點(diǎn)，高管關(guān)系為連線(xiàn)，方向?yàn)楦吖苤赶蚬?，高管關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)。高管關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法與擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建類(lèi)似。

上述三種網(wǎng)絡(luò)可合并為一張網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，為多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析。如圖3所示，節(jié)點(diǎn)1入股節(jié)點(diǎn)2，金額為300萬(wàn)元，同時(shí)節(jié)點(diǎn)1為節(jié)點(diǎn)2的高管;節(jié)點(diǎn)1為節(jié)點(diǎn)3擔(dān)保200萬(wàn)元;節(jié)點(diǎn)3為節(jié)點(diǎn)2擔(dān)保100萬(wàn)元;節(jié)點(diǎn)4入股節(jié)點(diǎn)2，金額為500萬(wàn)元，同時(shí)節(jié)點(diǎn)4為節(jié)點(diǎn)2的高管。

四、運(yùn)用pajek及配套軟件識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款

pajek是一種大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析工具，在Windows環(huán)境下運(yùn)行，用于上千乃至數(shù)百萬(wàn)結(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)分析和可視化操作，能讀取后綴名為.net的文件，能夠自動(dòng)畫(huà)出擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)圖，輸出最大連通圖（即一個(gè)關(guān)聯(lián)客戶(hù)）。

txt2Pajek是txt轉(zhuǎn)pajek工具，主要幫助用戶(hù)從txt文本中生成.net文件?？梢詫xt格式的網(wǎng)絡(luò)（邊信息）轉(zhuǎn)換為pajek可以處理的.net格式，在pajek分析時(shí)，可以幫助轉(zhuǎn)換相應(yīng)的數(shù)據(jù)格式，便于數(shù)據(jù)分析。

運(yùn)用思路如下：將擔(dān)保關(guān)聯(lián)、股東關(guān)聯(lián)、高管關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為txt格式，用txt2Pajek將txt格式轉(zhuǎn)為.net格式，用pajek讀取.net格式文件，運(yùn)用pajek軟件自動(dòng)識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶(hù)。

根據(jù)前述構(gòu)建關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型理論，可以畫(huà)出整個(gè)地市、乃至整個(gè)?。ㄉ踔粮蠓秶┩幌盗匈J款跨銀行的關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款網(wǎng)絡(luò)圖，如圖4所示。

X地區(qū)Y關(guān)聯(lián)客戶(hù)貸款網(wǎng)絡(luò)，共有97個(gè)節(jié)點(diǎn)、225條關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)（擔(dān)保關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)102條、高管關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)54條、股東關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)69條），涉及3家銀行，貸款36筆，余額4.13億元。其中正常類(lèi)貸款2.50億元，不良貸款1.63億元，如表1所示。

五、pajek軟件識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶(hù)的優(yōu)勢(shì)

（一）整體網(wǎng)絡(luò)層面

一是快速識(shí)別關(guān)聯(lián)客戶(hù)?；旧献龅诫S時(shí)生成關(guān)聯(lián)客戶(hù)明細(xì)，做到全面排查。二是排查結(jié)果可視化。運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件pajek，能生成可視化的關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，直觀(guān)地看到關(guān)聯(lián)情況。三是多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)集合運(yùn)算。運(yùn)用pajek能將擔(dān)保關(guān)聯(lián)、股東關(guān)聯(lián)、高管關(guān)聯(lián)等多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)合并到同一網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。四是評(píng)價(jià)銀行整體關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)。運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度、連通度、集聚系數(shù)等指標(biāo)，通過(guò)橫向?qū)Ρ?，評(píng)價(jià)銀行的整體關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)。

（二）局部網(wǎng)絡(luò)層面

一是時(shí)變網(wǎng)絡(luò)。同一關(guān)聯(lián)客戶(hù)內(nèi)，可能由于某一筆貸款結(jié)清或者借款主體更換股東而導(dǎo)致關(guān)聯(lián)關(guān)系變化，表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)或連接的產(chǎn)生與消失。運(yùn)用不同時(shí)間點(diǎn)的擔(dān)保臺(tái)賬、借款企業(yè)的股東及高管信息，運(yùn)用pajek可以刻畫(huà)時(shí)變網(wǎng)絡(luò)，關(guān)注某些關(guān)聯(lián)客戶(hù)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)變化，關(guān)注關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的成長(zhǎng)性。二是空間網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合地理背景，可以實(shí)現(xiàn)某一地區(qū)單家銀行的關(guān)聯(lián)客戶(hù)分布。如果能利用人民銀行的批量征信數(shù)據(jù)，還能刻畫(huà)出某個(gè)地區(qū)所有銀行的關(guān)聯(lián)客戶(hù)分布。三是判斷相似的關(guān)聯(lián)客戶(hù)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染度。通過(guò)構(gòu)建兩個(gè)相似的關(guān)聯(lián)客戶(hù)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)密度、連通度、集聚系數(shù)等指標(biāo)，評(píng)價(jià)相似的關(guān)聯(lián)客戶(hù)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染難易程度。四是找關(guān)聯(lián)客戶(hù)中的核心成員。運(yùn)用點(diǎn)度中心度、中介中心度、接近中心度、權(quán)重中心度/特征向量中心度等指標(biāo)，可以從不同的側(cè)重點(diǎn)找出某一大型關(guān)聯(lián)客戶(hù)的核心成員。

（作者單位：廣東省農(nóng)村信用社聯(lián)合社，郵政編碼：525000，電子郵箱：317047774@qq.com）