大數(shù)據(jù)分析背景下的公司內(nèi)部控制和風(fēng)險(xiǎn)管理

摘要：隨著第四次信息產(chǎn)業(yè)革命的興起以及現(xiàn)代數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，銀行抓住了數(shù)字化革命的大發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)一步強(qiáng)化金融服務(wù)與技術(shù)的融合，并充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理的特性，進(jìn)一步增強(qiáng)了信用風(fēng)險(xiǎn)管控能力。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);內(nèi)部控制;風(fēng)險(xiǎn)管理

在時(shí)代不斷發(fā)展、技術(shù)不斷更新的背景下，人們對(duì)商業(yè)銀行提供的產(chǎn)品便捷性的要求越來(lái)越高，商業(yè)銀行面臨著越來(lái)越激烈的競(jìng)爭(zhēng)。對(duì)于商業(yè)銀行而言，如何將快速發(fā)展與保持良好的信貸水平相匹配，這個(gè)問(wèn)題需要不斷探討。毋庸置疑，風(fēng)險(xiǎn)管理是決定其能否長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的重要考慮因素。隨著我國(guó)第四次信息產(chǎn)業(yè)革命的興起以及現(xiàn)代數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，銀行也抓住了數(shù)字化革命的大發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)一步強(qiáng)化金融服務(wù)與技術(shù)的融合，并充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理的特性，進(jìn)一步增強(qiáng)了信用風(fēng)險(xiǎn)管控能力。在此背景下，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行明確提出了“推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，再造一個(gè)農(nóng)業(yè)銀行”的發(fā)展策略，著力推動(dòng)普惠金融政策下小微貸款業(yè)務(wù)以及信用卡業(yè)務(wù)[1]。

1 大數(shù)據(jù)背景下農(nóng)業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制研究

1.1 大數(shù)據(jù)背景下的農(nóng)業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理

1.1.1 普惠金融政策下的商業(yè)銀行小微貸款業(yè)務(wù)

普惠金融的重點(diǎn)金融服務(wù)對(duì)象，是小微客戶、農(nóng)民等社會(huì)弱勢(shì)群體。但是由于小微企業(yè)自身規(guī)模小、資金流動(dòng)性差、財(cái)務(wù)管理能力差，其存在較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)小微企業(yè)的問(wèn)題，農(nóng)業(yè)銀行提出“金融科技”的口號(hào)，積極利用大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等技術(shù)，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。針對(duì)小微客戶不同的特點(diǎn)，農(nóng)業(yè)銀行推出“出口快貸”產(chǎn)品。

1.1.2 農(nóng)業(yè)銀行在信用卡方向的實(shí)踐

農(nóng)業(yè)銀行信用卡中心已經(jīng)將大數(shù)據(jù)運(yùn)用于實(shí)際，之前發(fā)展的重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)環(huán)境模型的基本建立，如今發(fā)展的重點(diǎn)在于信用卡數(shù)據(jù)領(lǐng)域的分析，農(nóng)業(yè)銀行不斷在信用卡大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域探索，不斷將信用卡由專家授權(quán)模式轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式。

1.2 “出口快貸”業(yè)務(wù)介紹

農(nóng)業(yè)銀行的“出口快貸”是線上單戶小微貸款的產(chǎn)品，是在人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上開發(fā)出來(lái)的產(chǎn)品。根據(jù)小微企業(yè)所處行業(yè)的特征以及其自身經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)狀況，銀行結(jié)合企業(yè)結(jié)算、工商、稅務(wù)、海關(guān)、征信、信用評(píng)級(jí)等內(nèi)外部信息設(shè)計(jì)了信貸模型，在此基礎(chǔ)上給客戶提供貸款。目前該業(yè)務(wù)連接智能財(cái)稅云平臺(tái)，主要以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、線上為小微企業(yè)提供信貸支持。

1.3 信用卡業(yè)務(wù)介紹

以下從貸前發(fā)卡審核、貸后風(fēng)險(xiǎn)防控兩個(gè)方面說(shuō)明。貸前發(fā)卡審核，主要包括了智能化授信和風(fēng)險(xiǎn)管控、信用卡自動(dòng)化審批。2017年，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行信用卡的精準(zhǔn)銷售及決策支持服務(wù)項(xiàng)目的第二階段投產(chǎn)。這個(gè)項(xiàng)目將客戶基本情況、資產(chǎn)情況進(jìn)行整合，開展客戶評(píng)分、授信、以此建立起了客戶數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建了目標(biāo)客戶數(shù)據(jù)視圖。同時(shí)，農(nóng)行信用卡中心除了線下網(wǎng)點(diǎn)申請(qǐng)審批之外，還開展了線上自動(dòng)審批業(yè)務(wù)，審批時(shí)間為原來(lái)的三分之一。貸后風(fēng)險(xiǎn)防控是農(nóng)業(yè)銀行信用卡中心以賬戶動(dòng)賬方向?yàn)榍腥朦c(diǎn)，通過(guò)在系統(tǒng)中設(shè)置違規(guī)領(lǐng)域以及交易摘要等關(guān)鍵字，構(gòu)建了一套監(jiān)控模型。一旦交易涉及關(guān)鍵字，銀行風(fēng)控模型就會(huì)識(shí)別，賬戶凍結(jié)。這種模式的設(shè)立，有助于避免信用卡進(jìn)行洗錢等活動(dòng)、以及避免使用非消費(fèi)領(lǐng)域。

2 農(nóng)業(yè)銀行創(chuàng)新實(shí)踐特征

2.1 “出口快貸”創(chuàng)新實(shí)踐特征

2.1.1 與第三方服務(wù)公司合作的業(yè)務(wù)模式

農(nóng)業(yè)銀行“出口快貸”最大的一個(gè)特點(diǎn)便是農(nóng)業(yè)銀行通過(guò)農(nóng)業(yè)銀行系統(tǒng)和第三方服務(wù)公司平臺(tái)進(jìn)行了數(shù)據(jù)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)全線上查詢和調(diào)用企業(yè)的物流信息等背景資料。目前，農(nóng)業(yè)銀行與襄陽(yáng)匯捷通供應(yīng)鏈管理有限公司、武漢普聯(lián)東文數(shù)據(jù)服務(wù)有限責(zé)任公司達(dá)成了合作，依靠大數(shù)據(jù)在線上為小微企業(yè)提供融資貸款服務(wù)。

2.1.2 依托智能財(cái)稅云平臺(tái)的推薦

在“出口快貸”業(yè)務(wù)中，農(nóng)業(yè)銀行依托智能財(cái)稅云平臺(tái)，運(yùn)用智能識(shí)別機(jī)器數(shù)據(jù)，將單機(jī)的賬務(wù)數(shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上信息。截止目前，有接近40家財(cái)稅機(jī)構(gòu)入駐智能財(cái)稅云平臺(tái)。

2.2 農(nóng)業(yè)銀行信用卡創(chuàng)新實(shí)踐特征

農(nóng)業(yè)銀行先后構(gòu)建了信用卡客戶分群模式，信用卡賬單分期響應(yīng)率預(yù)測(cè)模式以及信用幣產(chǎn)品營(yíng)銷響應(yīng)率模型等三種模式，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的營(yíng)銷管理。信用卡客戶分群模式主要從顧客交易行為入手，運(yùn)用挖掘的大數(shù)據(jù)分析刻畫顧客的消費(fèi)行為與偏好特點(diǎn)，并由此對(duì)信用卡等消費(fèi)金融產(chǎn)品實(shí)施精細(xì)化營(yíng)銷。信用卡賬單分期響應(yīng)率預(yù)測(cè)模式，是通過(guò)深入分析顧客的分期賬單的特點(diǎn)與交易特征，以精確定位目標(biāo)顧客人群，從而節(jié)省銷售渠道成本。信用幣產(chǎn)品營(yíng)銷響應(yīng)率模式，是通過(guò)采用無(wú)實(shí)體卡介質(zhì)進(jìn)行即時(shí)建賬，實(shí)現(xiàn)線上線下的第三方消費(fèi)，以解決顧客真正的現(xiàn)金需要。

3 農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用效果

3.1 農(nóng)業(yè)銀行小微貸款業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

自推出“出口快貸”業(yè)務(wù)以來(lái)，依靠智能稅收云平臺(tái)已與大約17000個(gè)小型和微型企業(yè)進(jìn)行了數(shù)據(jù)整合。包括像睿哲農(nóng)貿(mào)出口集團(tuán)這樣的首批小微型客戶，都通過(guò)信用評(píng)估獲得了“出口快貸”無(wú)抵押貸款的支持，并在收到還款貨幣后按時(shí)還款，沒(méi)有壞賬風(fēng)險(xiǎn)。這樣，不僅可以幫助小微企業(yè)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的高質(zhì)量外貿(mào)經(jīng)營(yíng)，而且還可以將貸款風(fēng)險(xiǎn)控制在合理水平。

3.2 農(nóng)業(yè)信用卡大數(shù)據(jù)應(yīng)用

3.2.1 增強(qiáng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析的專業(yè)化與營(yíng)銷技術(shù)

在農(nóng)業(yè)銀行智能營(yíng)銷系統(tǒng)上線之后，各種營(yíng)銷活動(dòng)能夠進(jìn)行更系統(tǒng)化的分析，同時(shí)利用內(nèi)部運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和外部社交媒體數(shù)據(jù)多方面數(shù)據(jù)源，對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。通過(guò)交叉營(yíng)銷和數(shù)據(jù)營(yíng)銷等多樣營(yíng)銷手段，進(jìn)一步提高營(yíng)銷的準(zhǔn)確度，并拓展新的營(yíng)銷渠道。

3.2.2 提升內(nèi)外部資源整合的能力

農(nóng)業(yè)銀行信用卡構(gòu)建了以顧客為中心的服務(wù)和體系框架，從客戶的交易活動(dòng)出發(fā)，刻畫客戶消費(fèi)偏好，對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)化營(yíng)銷。同時(shí)實(shí)現(xiàn)了全行在業(yè)務(wù)視圖層面上的一體化，全行將以個(gè)人信用卡分析數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，結(jié)合客戶關(guān)系管理策略，對(duì)個(gè)人用戶進(jìn)行了差別化業(yè)務(wù)管理，以實(shí)現(xiàn)客戶對(duì)銀行的滿意度的增加。

4 農(nóng)業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理存在的問(wèn)題

4.1 “金融科技”局限性

盡管“出口快貸”業(yè)務(wù)融入了金融科技，一定程度上提高了業(yè)務(wù)的真實(shí)性以及審查速度，但也存在許多不足。該業(yè)務(wù)模式是“場(chǎng)景金融”創(chuàng)新，是以出口數(shù)據(jù)為依托，根據(jù)小微企業(yè)在平臺(tái)上錄入的信息為核心指標(biāo)進(jìn)行業(yè)務(wù)授權(quán)。但是在此情況下，企業(yè)并沒(méi)有完全了解小微企業(yè)的整體面貌，這同樣會(huì)使得授權(quán)存在風(fēng)險(xiǎn)。

4.2 信用卡數(shù)據(jù)市場(chǎng)在法律上沒(méi)有統(tǒng)一規(guī)范

信用卡業(yè)務(wù)要求對(duì)個(gè)人客戶的情況進(jìn)行全方面的了解，例如資信、學(xué)歷、銀行流水等。在此基礎(chǔ)上審批目標(biāo)客戶。目前，數(shù)據(jù)市場(chǎng)普遍存在的問(wèn)題就是缺少相應(yīng)的法律規(guī)范，關(guān)于數(shù)據(jù)取得、篩選、提取缺少技術(shù)規(guī)范。在此基礎(chǔ)上可能存在道德風(fēng)險(xiǎn)。

5 大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新發(fā)展

5.1 運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析及云平臺(tái)，完善個(gè)人信貸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)

首先，與大型外部信貸報(bào)告企業(yè)協(xié)作。這能夠有效地提高對(duì)潛在信用風(fēng)險(xiǎn)的即時(shí)監(jiān)測(cè)，并增加資格審核，協(xié)議履行以及信貸的透明度。其次，在貸后企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理流程中，我們還可通過(guò)大數(shù)據(jù)分析或云計(jì)算平臺(tái)來(lái)監(jiān)測(cè)財(cái)務(wù)信息，比如根據(jù)個(gè)人客戶和銀行貸方之間的賬戶流量和資金流量，從而分析其可能的財(cái)務(wù)資本風(fēng)險(xiǎn)。并設(shè)定相應(yīng)數(shù)量的預(yù)警閾值，以幫助銀行貸款后期的信用風(fēng)險(xiǎn)管控。

5.2 利用大數(shù)據(jù)分析提高個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)決策、管理水平

在大數(shù)據(jù)處理時(shí)代，企業(yè)多元化的貸款服務(wù)不僅要提升風(fēng)險(xiǎn)管控的實(shí)效性，而且還要加強(qiáng)信用審查。一方面，公司將運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，云計(jì)算信息處理和數(shù)據(jù)庫(kù)等手段，從公司各個(gè)部門中獲取一系列內(nèi)部和外部的信息，并參與對(duì)公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與鑒定，并制定管理辦法。另一方面，還要強(qiáng)化對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)決策過(guò)程的管理，以全面捕捉和掌握社會(huì)金融市場(chǎng)，客戶信息的變化情況，對(duì)各個(gè)階段的信息資料進(jìn)行多維的整理[2]。

6 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的展望

目前大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是多、雜，存在的問(wèn)題是缺少法律規(guī)范，在數(shù)據(jù)搜集、采集、運(yùn)用方面沒(méi)有統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范，部分?jǐn)?shù)據(jù)無(wú)法保障下游數(shù)據(jù)能夠安全使用。面臨著外部風(fēng)險(xiǎn)局勢(shì)的錯(cuò)綜復(fù)雜以及新一代信息技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展，未來(lái)農(nóng)業(yè)銀行還必須不斷優(yōu)化和完善決策中樞。

6.1 加大大數(shù)據(jù)的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)信息共享

目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)銀行小微貸款業(yè)務(wù)以及信用卡業(yè)務(wù)廣泛運(yùn)用，已經(jīng)充分實(shí)現(xiàn)了與工商、稅務(wù)、海關(guān)等平臺(tái)的對(duì)接。充分掌握了小微企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、財(cái)務(wù)信息，實(shí)現(xiàn)“政、銀、企”生態(tài)價(jià)值鏈。隨著系統(tǒng)的更加完善，小微企業(yè)貸款以及信用卡審批時(shí)間會(huì)越來(lái)越快。

6.2 加強(qiáng)與金融科技平臺(tái)的合作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合

目前云計(jì)算、區(qū)塊鏈技術(shù)日益成熟，許多優(yōu)質(zhì)的金融公司也在不斷探索在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的創(chuàng)新，商業(yè)銀行應(yīng)該開展與金融科技平臺(tái)的合作，實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)的交換。

6.3 鞏固大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，加強(qiáng)對(duì)外部數(shù)據(jù)分析的引入力度

農(nóng)業(yè)銀行應(yīng)該尋求上游數(shù)據(jù)的穩(wěn)定，保證數(shù)據(jù)合法性。在數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展不穩(wěn)定的情況下，信用卡應(yīng)該加強(qiáng)業(yè)務(wù)驗(yàn)證，深入數(shù)據(jù)源的加工過(guò)程和數(shù)據(jù)層層授權(quán)過(guò)程。企業(yè)應(yīng)該積極接觸穩(wěn)定的第三方數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度的數(shù)據(jù)積累。授信決策需要海量、多維度征信相關(guān)數(shù)據(jù)的支撐。

6.4 打造專業(yè)化數(shù)據(jù)分析人員體系

信用卡大數(shù)據(jù)發(fā)展具體落實(shí)到應(yīng)用上，關(guān)鍵要靠人。第一，要聘請(qǐng)專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建，只有專業(yè)人員才懂得技術(shù)。第二，定期邀請(qǐng)外部專業(yè)化數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)制。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)發(fā)展速度很快，如果不定期接受培訓(xùn)，就無(wú)法跟上時(shí)代的腳步。數(shù)據(jù)建模也要與大數(shù)據(jù)發(fā)展速度相匹配。第三，在實(shí)踐過(guò)程中積累重復(fù)的經(jīng)驗(yàn)。初期引入建模模型能力較弱，數(shù)據(jù)人員邊學(xué)邊做，在實(shí)踐中逐漸累計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

6.5 擴(kuò)展信貸智能決策模塊的應(yīng)用范圍

農(nóng)業(yè)銀行還將拓寬貸款智能決策平臺(tái)的使用對(duì)象領(lǐng)域，從單個(gè)貸款事件的決定功能，逐步推廣到多個(gè)貸款事件中，從貸前、貸中過(guò)程的輔助決策，逐步推廣到貸后流程監(jiān)測(cè)、催收等環(huán)節(jié)。其次，為拓展應(yīng)用的場(chǎng)景目標(biāo)，采用了標(biāo)準(zhǔn)化界面，以實(shí)現(xiàn)對(duì)行內(nèi)各種架構(gòu)體系的使用，特別適合線上應(yīng)用平臺(tái)，運(yùn)用于企業(yè)準(zhǔn)入、欺詐鑒定、授信決策、自動(dòng)化審核、監(jiān)控預(yù)警等場(chǎng)景業(yè)務(wù)上。

6.6 運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)，完善信貸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)

首先，按照《企業(yè)財(cái)務(wù)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分類暫行辦法》等規(guī)章制度，通過(guò)建立類似于支付寶、微信支付等互聯(lián)網(wǎng)支付系統(tǒng)，以盡可能全面的熟悉和了解更廣區(qū)域內(nèi)用戶的信貸資質(zhì)情況。其次，在企業(yè)放貸后的風(fēng)險(xiǎn)管理流程中，我們還能夠利用大數(shù)據(jù)分析及云計(jì)算平臺(tái)，監(jiān)測(cè)個(gè)別顧客的賬戶流水等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息，從而對(duì)企業(yè)可能的財(cái)務(wù)融資風(fēng)險(xiǎn)做出分類，并設(shè)定相應(yīng)大數(shù)據(jù)變化的預(yù)警閾值，來(lái)為企業(yè)后期的信貸風(fēng)險(xiǎn)管控提供保障[3]。

7 結(jié)語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)金融不斷發(fā)展的背景下，商業(yè)銀行面臨的競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)也越來(lái)越嚴(yán)峻，一些企業(yè)憑借大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)推出了諸多新型產(chǎn)品與服務(wù)，這些新產(chǎn)品的出現(xiàn)給商業(yè)銀行的相關(guān)業(yè)務(wù)造成了一定的沖擊，商業(yè)銀行只有及時(shí)抓住大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展所帶來(lái)的機(jī)遇，才能使得自身不處在被動(dòng)的狀態(tài)。與此同時(shí)，商業(yè)銀行也要注意內(nèi)部控制和風(fēng)險(xiǎn)管理，運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，完善信貸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：蔣昊宇，（1991-），女，漢族，湖北宜昌人，碩士研究生，單位：三峽大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院MPACC，研究方向：會(huì)計(jì)與審計(jì)。