刍议小贷业务信用风险的量化风控及大数据应用
施维#2
(1.广西金融职业技术学院，广西南宁530007；
2.广西银行学校，广西南宁530007)
［摘要］小额贷款业务存在由平台特征和用户特征导致的信用风险，针对互联网环境下的小额贷款业务信用风险问题，依托多渠道科学化管理和防控，以及大数据技术或可防控小贷风险。文章对小贷业务的信用风险进行阐述；分析小贷业务量化风险运行现状；对大数据在小贷业务中的应用提出建议，以期为小贷业务量化风险防控提供借鉴。
［关键词］小9&信用风险；量化风控；大数据应用
［DOI］10.sc.2021.01.013
由于征信机制、信息披露、风险、金融监管机制的不，贷信用风险的量化待进一步 ，特别是在中小型的
小额贷款企业中，有效的量化风险对企业的服务管理工作要意义。一般，小额贷款公司的贷业务需要客户书面申请，贷款公司受理小贷业务之后，对户提供资料的真实性、合法行小贷业务初步，初步审查通过后，再由承担小贷业务的小贷企业开展小额贷款前的实地调查，户信记录的，最后发放小额贷贷款，构小贷业务完整流程*其中，信用风险的防控是整个流程中要的问题*近些年互联网技术大范围应用，依托网络用户，实现企业联信息，对于小额贷款公司的小额贷款业务优化* 1信用风险的概念
(1)信用风险的内涵*在金融学领域中，信用风险又称风险，在小贷业务中，由于户未能中的规定方协定贷款偿还，小贷公受*金融行业中的信用风险在贷款业务中尤为明显，小贷企业中，户风险对小贷公要，利用金融助于信用风险*
信用风险的成因，信用风险分为恶意欺诈、环境改变观改变三种类型*到小贷业务中，客户
自己的财务状况，或者自己的经济状况，去小贷业务，未能如期偿拒绝偿还贷款本利息的行为，构成恶意；由整体的社会者是金融环境，造类金融资产的质量产生系构性变化会小贷公司担信用风险；由于户的个人经观因素，导致偿还小贷能力，造信用风险，这也是狭义的小贷业务信用风险⑴*
(2)信用风险的表现*在互联网金融行业中，小贷业务信用风险主要表现为用户的信用风险，以及联网的信用风险*
王冶平简历用户的小贷业务信用风险，一方面，主要是因行业中，互联网服务覆盖所有用户*
ZOPA公司，针对客户中的“自组织者”类型，小贷偿还信用能力，于联网覆因素限制，不能小贷业务需要的信用证明，或者所的信用证明不能满足传统银行所需的信用考核，公司针对这一小贷服务，国乃至大的网贷平台之一⑵*
一方面，小贷公司覆盖体主要型企业和收入较低的散户，中国银行及其他大型银行的贷款业务中，有80%大型企业，国人企业通过大型银行获得大额贷款，小额贷到贷款业务的两成*互联网
美国人眼中的中国人下的小贷业务主要面向散户，长，这部分体是价值的*
，下小贷平均余额规模较大，用户多，总的单个用户的平均额低，狈寸面明及信用风险较大*
联网下的小贷业务信用风险*整体来看，我国小贷多，竞争激烈，各个小型贷款企业的市场份额，特别是与国的平台相比，我国P2P处于劣势*我国开展小贷业务的企业经问题，，许多小贷业破产，甚至有网络贷款入，个小贷业务的小贷公 闭或不知所踪*这与互联网金融本身的关，互联网金融依靠互联网技术和个人用户端为载体，点，除了企业主观原因，互联网技术的使用不能会遭到攻，者于技术不出现代况*用户信息泄露或是整个小贷业务的系统崩溃甚至会影响金融系统，联网系统本身⑶*技术性问题则需要通过技术更新补缺漏洞和后门，入侵，的芯片技术系统开发能决问题*观角，作性和科学性的技术执行标准的制定有助于小贷企业信用风险，保障小微企业的利益不受侵犯*
(3)信用风险的成因*，的征信机制的缺失是造成信用风险的重要原因*小贷业务中，客户的个人财务信息的真实性是户贷款额是该客户
小额贷款业务的重要指标，我国征信信息，只有信用卡银行卡消费情况、取现情况账情况，维度的缺小额贷款企业无法对申请小额贷款业务的客户进行全面而深入的*
其次，信息披露机制的不会造成小贷业务信用风险*债担双方具有高度关联性，无论是评级方还是销售
20214用13
前沿理论中国市场2021年第1期(总第1064期)
方义务进行信息披露，但是信息披露过程中的真实性、观保证。第三方监管的是小贷企业甚至是所担小额贷款的企业面临的又一问题。
后，风险制的不会造成小贷业务信用风险。国内企业主要使用资金管托和三方担保作为风险的地。但是在实践中，一旦小贷业务企业超支，该
就只能宣布破产，甚至数百P2P跑路。
2小贷业务风险量化管理现状
小贷业务的风险管理分为定量风险管定性风险管理两种。文章的主要是量化风险管理。规模，银行
琦君作者简介会选择对公业务，因其成本低、简单，也
型构由于高成本不受到青睐，小贷业务具有市场潜力。单贷模较小，市场庞大，后发展力，也就是说，小贷业务具有技术先进、单笔成本大、营销团队多势。
(1)则集*小贷业务开展过程中，对于明显欺诈行为的客户整合，企业信用风险*，些户伪造信用信息，弄作假，甚至有些小微贷款的客户盗用他人信息欺诈小微P2P平台，目前我国已经进入了业化现象明，在小额贷款业务中，行的则单一*目前需要对客户行为的微型企业进行整合，相关信息的搜索关合作单位信用搜索网络的对于一类要意义*批化的迅速识别机制，有助于风险*
(2)评分卡及量化*评分卡是我国小贷业务中现
的常用风险量化*，小贷业务的量化风险管作中，先要对某一用户进行风险评价，的化尽管细，但是却是查缺补漏的，针对有问题的户，或者针对那些可能评估风险的客户，不断修正、量化、评估模型，规模化、的评分卡被大范围地应用于小贷业务中*
是评分卡同点，是对于大规模或者大型，需要升级组合风险，也就意味着有些发展的不同也要对风险量化机制进行内部升级*小型基本会面临集中度风险*因小型主要面一部分个行业、某个社会领域，
组中管用*一定后，小贷需要将风险行匹化分析*因为两者构成整个小贷业务的，两者匹配与关系到，单一的高不一定匹配低风险，低风险也不一定对应高，甚至有学者钢贸行业的行为⑷*
其次就是实问题*客户贷款额度的时候是进行的，作间范围内进行的调整，甚至有些客户的作空间特别大，也就是小微企业频繁出现信用信息问题的主要原因*客户的的就更加重要，对于小微业务，那些额流
高的用户信用风险较低，基于评分，小贷公司对客户进行分类，即前10%的客户，前30%的客户，前50%的客户，前80%的客户多个等级的评定，有助于量化风险。但是需要注意的是，名靠前的客户就能为平台创造最高的效益，客户体没有好坏之分，但是量化能助小贷业务迅速分辨出利大化的客户*尽管需要人对一类户行点关，是大
决大多数问题*华硕m5000
3小贷业务大数据应用原则
(1)作*，小贷业务的大指标应尽量简单，过于复杂的指作，会影响到最终信用风险控制评价结果；其次，客户的信息简靠，保证详细性；最后，指应该，诉求明显*
(2)化则*化则是小贷业务大应用的贝U，因小贷业务风险评估中，量化评估方行的风险评估最终目的正
在于此*最终视的评估报告，的大小能地保障信贷观了解到用户情况*而主观对客户风险的影响，但是化原则小贷业务风险评估的唯一标准，专家议业经验也是要助*
(3)预见原则*信用风险评估中，微观和宏观环境会影响客户偿还能力，小业务办理过程中对可预见的风险进行风控，将其风险评估机制，对小贷是重要保护，对户也是有利的*但是需要注意可预围
预见的，不的评估会对企业户造成伤害*
(4)灵活贝IJ*不同客户的小贷方式不同，贷款规模有所区别，所属行业万别，灵活的量化评估对于户是公平的，对于也是科学的*每个不同的面对的行业不同，客户之间也信用、规模、偿能力方面的别，需要灵活调*
4大数据在小贷业务量化风控中的应用对策
大技术对当代商业产要影响，行业也不，依靠大技术，对小贷业务进行量化风
大的可行性*，需要基础库，内部•部的整合归纳，得出最终客户信用果；其，灰名单的要，在小贷业务中，黑灰名单对意行为的客户过恶意的用户进行划分，大数据的迅速识别能够保障P2P平台的效益，降低信用风险；最后，预制能够对小贷业务量化行科学风*
(1)基础*内部 部，建
人非生而知之者
两个部分*基础的囊大，的实能够得到保障，小贷业务中，部主要是不同行业、不同类的部多，模型化的分析能预预见的风险*内部则主要是开展小贷业务的平本身对行处理分析，字分析、频分析等及基本信息、关联合作单位财务信息关信息；内部的量整合分析是基础库的又一重要内容，内外部数据是一个联合整体，两者之间强关联性*
(2)灰名单*针对恶意行者意
的客户预名单和灰名单，级划分，，经过小贷业务行的户划分进黑名单，根据情况程度的轻重，对于那些(下转P21)
上14202L1
孙如一：运用波特五力模型浅析东京和上海地铁建设区域与城市经济
易入者所的。
对于，城市主要依靠的就是地铁*因此日本对城市，也就是地铁极为重视，地一是万万不可出现的*然而对于地铁，期是由项目公司负责管理，而由其下成立的公司负责管理*现在项目公负责管理，管了公司的责，组建自己的公行管理，城市
制仍然是各自，一的制策*不同的设施对应不同的部门管理，也对应不同的投资者，一系列的划分和责任问题都无法明确*在这种大下，各投资、管理部门意达成一致，目也无法明确，使得城市交通系、推进*此时，入者就易对地产生影响，一旦市场发生变化，后果将不想*因此，国家有关部门应重视入者的力量，尽早筹兼顾的城市制，实行自上而下的管理制度*
5替代品威胁
所谓替代品，就是人们不依靠地铁也能到达目的地的出行方式*的替代许多：公，自行车，打的，私家车，，甚至距离较短的可以选择步行，那么这时人们的就地铁的替代品*
地铁出行确实有其优势*，时间是预估的，既不会堵车，也不会晚点，高*对于族、学党来，是不二之选*其次，它也是一种低碳出行方式，有利于保护社会环境*最后，在保证出行质量的前提下，它的价格
(P14)小贷业务行是影响较小的客户划分进灰名单，一般情况下，灰名单的用户小于黑名单*自身的利益需要进行调整，调整：强*些作为大的重要影响因素，可以支持与其他机构实时*
(3)*部指的是将其他组：集到的关于用户信用评价机制的信息进行整合，纳入的客户风险制机制中，能快速识别那些黑名单的客户，风险，对户的信用风险进行预见，或者拒绝户的小贷*
比如说，某民营P2P平台，有客户通过互联网申请50万元贷款，在其的70贷中有47期况，那么专业的大数据分析就能风险评控支持，互联网对通讯录名单进行量化分析，发现这个客户的体基本面，10个8个期行为，常用联系人了第二类的行为，这就能的人业务，随时项小贷业务*这实际上是一项预制*
大技术的应用一方面纠正了小贷业务的问题；另一方面扩大了模型清单的范围模，，些散户公私不分，不能人消费和企业消费进行严格划分，大能够了解到企业主的个人信息，消费信息和欠情况，甚至是各活，这些充了量化小贷风险分析的信息，有助于高决策，及时做出也是低廉的，普通民受*
而，活中会发现有些人公交也不乘地铁，抑或是打的也不愿乘地铁*公的人，大多数是中老年人，原因之一是他们不地铁的运行方式，易出现方者乘过站的情况*原因之二是他们觉得公交更加实惠，不会因为路近而增加收费*而打的更多的则是年轻人*他们并不在意价格，追求舒适时*其实两者的一点，也是比地铁更人性化的一点，那就是它们取了“点对点”的方式，保证：以更短的距离到达目的地*
过运用力模型对地铁的分析之后，总结得出地于地制策和投资力度上大，地经济的规划与发展而*政府不但应该加大投入和制，更应思考面对不断增长的人口，用科技让有限的资载无限的发展，优化城市空间，继而实现发展，实现社会、经济效、的，践行出行*
参考文献：
[1]张新燕.日本东京集约型枢纽地区对上海紧凑发展的启示+J].中外建筑，2019(2):75-78.
干墙[2].东京城市交通发展综述及启示+J].交通世界，2018(35)：7-9.
[3]皓，张海波.浅析我国城市公共交通的发展与未来+J].电子世界，2018(17)：12-15.
额度预判，进而帮助营销前置工作*
5结论
信用风险又称风险，在小贷业务中，由于户未能中的规定方协定贷款偿还，小贷公司造*主要表现为用户的信用风险，以及联网的信用风险*则评分卡及量化能化小贷信用风险，作、化、灵活则进行大，依行基础、黑灰名单，有助于保障P2P平台的效益，降低信用风险，预制也能对小贷业务化行科学风*
参考文献：
[1]姚奕，毕德翌，张广杰.小贷业务的量化风控及大数据应用+J].金融电子化,2017(3)：40.
[2]周大林.基于大信的商业银行小微企业信贷风险控制研究+D].：大学，2017： 1.
[3]陆，.基于大数据应用的互融宝精准营销+J].河北金融,2017(11)： 1.
[4]冯文芳.互联网下小微企业大数据征信体系建设探析+J].国际金融，2016(3)：74-80.
[基金项目]2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“多头贷下广西小额贷款公司信用风险管理研究”(项目编号：2019KY1619)的研究成果*
202.1丽21
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议