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摘 要：大数据征信模式的数据信息来源广泛，客户信息价值相对丰富，可以更加全方位的了解企业真实面貌。而且针对那些在金融机构没有信用记录的客户，大数据征信技术也能为其提供金融服务，可以有效防止的客户流失。大数据征信技术运用先进技术手段进行过滤与整合，打破信息壁垒，实现信息互联互通，进而分析预测借款企业的信用风险。大数据和云计算技术对收集来的碎片化信息进行关联分析、交叉检验以及信息核实，可以有效地甄别小微企业虚假财务信息和借款人刻意隐瞒的负面信息，对企业的真实面貌进行全面刻画。
关键词：大数据;征信;风险
1.大数据征信下企业风险控制的优势
1.1基于大数据平台，强化风险计量水平
大数据征信不仅利用网络爬虫技术，为基于大数据征信的商业银行小微企业信贷风险控制提供可靠的数据保证。而且利用图像处理，自然语义处理等相关技术，提高非结构化数据的处理能力。同时，在传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术，提高模型运作的自动化程度，实现流程的全自动化。此外，机器学习建模法可以实现各类风险管理参数和模型的动态调整，从而不断提高模型的精准度，准确地计量出每位客户可接受的最大风险敞口，提高银行的风险计量水平。
1.2全流程化数据管理，提高风险控制效率
大数据网络放贷平台充分利用大数据以及机器学习算法，实现“线上操作+数据决策+模型管理”小微企业信贷服务模式，最快只需要几秒钟就可以审批完成一笔申请，无需任何担保，通过信用评分即可获得贷款。通过大数据征信，不仅实现了在线自动化、数据化、模型化审批，提高商业银行的信贷服务效率，方便小微企业快速、便捷地申请到贷款;还优化商业银行的信贷流程、打破传统经营模式，实现可持续发展。
1.3实时动态跟踪管理，提高风险控制能力
大数据征信模式可以利用数据挖掘技术在线7x24小时对客户的行为数据进行采集，对借款人进行全面持续的风险监测，形成全天候、全方位、全流程的监测体系。实时评估结果，一旦发现任何风险迹象，及时通知相关业务部门，提示风险预警，推动业务部门及时全面深入的了解风险状况，提前采取风险防范应对措施，尽可能降低银行的损失。
2.大数据征信风险控制面临的挑战
2.1大数据专业人才缺乏
基于大数据征信的小微信贷业务不仅要求商业银行业务人员既要熟悉信贷业务，又要具备较强的数据挖掘技术与建模能力。目前，商业银行尚未建立专業的数据分析团队，缺乏信贷数据的分析能力与有经验的人才。不少商业银行由于自身能力不足，委托第三方对其系统、信贷模型进行开发与维护。
2.2系统驾驭能力不足
在数据收集方面，结构化数据处理较为合理，但面对社交网络、电商平等非结构化数据处理存在诸多缺陷，不能将不同类型的数据有机结合起来，全面刻画企业画像;在数据分析方面，传统信贷模式要求对结构化数据进行线性分析、聚类分析。而大数据信贷更需要拥有机器学习、数据挖掘、神经网络等技术，对非结构化与半结构化数据进行交叉检验与相关关系分析，目前一些传统商业银行还没有这方面的分析方法和模型处理能力。
2.3大数据产品有待优化、大数据模型准确性有待检验
小微企业信贷产品适用范围有限，大数据来源于互联网交易平台，针对有过信贷历史的客户。对那些很少上网和互联网没有普及的贫困山区或年龄较大人群，大数据也显得无能为力，基于大数据征信的小微企业信贷产品服务的人群还是相对狭窄。
大数据模型的准确性必须要建立在大数据的有效性、充足性以及分析处理基础之上，需要不断的实践反馈和反复优化。目前我国商业银行应用大数据征信技术还不成熟，此外，很多模型只适用于自己的小生态，应用场景十分有限。
2.4数据信息安全存在威胁
大数据信息窃取对个人隐私造成冲击。大数据开放式共享平台，客户信息无时无刻都被政府部门、金融机构、公共服务机构以及社交网络等平台记录和监控。这些数据一旦被不法分子利用，就会对客户进行形式多样的网络诈骗与推销。此外，很多机构在大数据的信息采集、存储以及分析的过程中尚未考虑客户隐私问题。
2.5信息孤岛仍然存在
目前工商、司法等信息已经向社会开放，纳税信息经授权之后也逐步被商业银行使用。但是信息孤岛现象依然存在。一是政府出于数据安全的考虑，社保缴费情况、固定资产、居住等与贷款风险控制相关信息，依然拒绝向企业开放，造成政府信息开放程度依然较低、进程缓慢，商业银行不能充分利用政府的数据对企业的资信状况进行判断。二是各政府部门与商业银行数据系统并不兼容，调用难度大、成本高，在一定程度上也影响了数据对接进程。
3.运用大数据征信技术完善小微企业风险控制
3.1实施大数据战略，转变小微信贷经营模式
在战略规划方面，由业务发展为中心向以数据管理为中心的战略转型。商业银行应该积极制定大数据发展战略和实施计划，可以通过成立大数据应用委员会或大数据模型实验室，对加强数据挖掘、整合、分析，以及产品研发与应用，充分发挥大数据在小微信贷业务中的作用。
3.2进一步落实法律法规，完善信用体系建设
当前社会信用体系建设还存在一系列问题，整个社会的信用环境不容乐观，社会成员信用意识薄弱、法律法规不健全、守信激励和失信惩戒机制尚未真正实施，这些都是造成企业信贷风险大的原因。
3.3加强各方面信息融合，降低信息不对称风险
（1）整合政府层面数据信息，实现信用信息共享
大数据征信的核心竞争在于客户经营数据拥有与获取，基于海量数据对客户的信用信息进行征集，从而挖掘出更多的有效客户。这需要政府牵头组织，整合各方（银行、税务、法院、工商、水电局等）信息，获取小微企业信贷信息、纳税情况、诉讼情况、经营状况、水电缴纳情况等关键信息，这些信息可以使商业银行等金融机构更加全面和准确地了解小微企业的实际情况，从而降低违约风险。
（2）积极与大数据平台合作，丰富客户数据维度。
商业银行要利用大数据征信技术进行信贷风险控制，打破传统的数据界限，通过各种渠道尽可能多的获取客户信息，不断丰富外部数据获取渠道和数据类型。要充分利用互联网平台的数据优势，加强与三大运营商、电商企业、移动社交网络等大数据平台的战略合作，提高小微企业信息的真实性、完整性。
3.4建设自身大数据平台，提高大数据应用效率
在大数据征信时代，商业银行竞争的关键在于数据应用，而数据应用的核心在数据分析处理。加强技术创新，通过搭建大数据分析平台，提高数据应用能力。在硬件设施方面，要加强大数据仓库的建设，实现多系统数据的业务逻辑整合;在软件设施方面，通过选取Python，SAS，Matlab，R作为主要软件，拓展数据渠道，提高数据存储能力和非结构化数据的分析处理能力，利用图像处理、自然语义处理等相关技术，可以有效的与人行征信系统对接，方便数据结果的输入、输出。
3.5加强大数据人才培养，推进产品开发与应用
商业银行未来竞争是人才的竞争。实施大数据新技能技术的培训、考核机制，培养大数据信贷风险控制理念，强化对大数据分析结论的解读和应用，才能更好地洞察客户需求，判断行为趋势，为信贷产品创新和业务决策提供有价值的参考。商业银行要进一步开发基于小微企业的大数据征信产品，如信用评分、行业指数、黑名单、风险预警等专注于小微企业的风险评估征信产品。
3.6重视客户信息保护，维护大数据安全
大数据征信技术管理不善，“大数据”也有可能演化成“大风险”。一是要加强立法监督管理，借助监管手段，提高大数据安全标准。二是要加强自我监督管理，强化银行内部规章制度建设，对系统权限实行分层管理，减少越权违规操作行为。
关键词：大数据;征信;风险
1.大数据征信下企业风险控制的优势
1.1基于大数据平台，强化风险计量水平
大数据征信不仅利用网络爬虫技术，为基于大数据征信的商业银行小微企业信贷风险控制提供可靠的数据保证。而且利用图像处理，自然语义处理等相关技术，提高非结构化数据的处理能力。同时，在传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术，提高模型运作的自动化程度，实现流程的全自动化。此外，机器学习建模法可以实现各类风险管理参数和模型的动态调整，从而不断提高模型的精准度，准确地计量出每位客户可接受的最大风险敞口，提高银行的风险计量水平。
1.2全流程化数据管理，提高风险控制效率
大数据网络放贷平台充分利用大数据以及机器学习算法，实现“线上操作+数据决策+模型管理”小微企业信贷服务模式，最快只需要几秒钟就可以审批完成一笔申请，无需任何担保，通过信用评分即可获得贷款。通过大数据征信，不仅实现了在线自动化、数据化、模型化审批，提高商业银行的信贷服务效率，方便小微企业快速、便捷地申请到贷款;还优化商业银行的信贷流程、打破传统经营模式，实现可持续发展。
1.3实时动态跟踪管理，提高风险控制能力
大数据征信模式可以利用数据挖掘技术在线7x24小时对客户的行为数据进行采集，对借款人进行全面持续的风险监测，形成全天候、全方位、全流程的监测体系。实时评估结果，一旦发现任何风险迹象，及时通知相关业务部门，提示风险预警，推动业务部门及时全面深入的了解风险状况，提前采取风险防范应对措施，尽可能降低银行的损失。
2.大数据征信风险控制面临的挑战
2.1大数据专业人才缺乏
基于大数据征信的小微信贷业务不仅要求商业银行业务人员既要熟悉信贷业务，又要具备较强的数据挖掘技术与建模能力。目前，商业银行尚未建立专業的数据分析团队，缺乏信贷数据的分析能力与有经验的人才。不少商业银行由于自身能力不足，委托第三方对其系统、信贷模型进行开发与维护。
2.2系统驾驭能力不足
在数据收集方面，结构化数据处理较为合理，但面对社交网络、电商平等非结构化数据处理存在诸多缺陷，不能将不同类型的数据有机结合起来，全面刻画企业画像;在数据分析方面，传统信贷模式要求对结构化数据进行线性分析、聚类分析。而大数据信贷更需要拥有机器学习、数据挖掘、神经网络等技术，对非结构化与半结构化数据进行交叉检验与相关关系分析，目前一些传统商业银行还没有这方面的分析方法和模型处理能力。
2.3大数据产品有待优化、大数据模型准确性有待检验
小微企业信贷产品适用范围有限，大数据来源于互联网交易平台，针对有过信贷历史的客户。对那些很少上网和互联网没有普及的贫困山区或年龄较大人群，大数据也显得无能为力，基于大数据征信的小微企业信贷产品服务的人群还是相对狭窄。
大数据模型的准确性必须要建立在大数据的有效性、充足性以及分析处理基础之上，需要不断的实践反馈和反复优化。目前我国商业银行应用大数据征信技术还不成熟，此外，很多模型只适用于自己的小生态，应用场景十分有限。
2.4数据信息安全存在威胁
大数据信息窃取对个人隐私造成冲击。大数据开放式共享平台，客户信息无时无刻都被政府部门、金融机构、公共服务机构以及社交网络等平台记录和监控。这些数据一旦被不法分子利用，就会对客户进行形式多样的网络诈骗与推销。此外，很多机构在大数据的信息采集、存储以及分析的过程中尚未考虑客户隐私问题。
2.5信息孤岛仍然存在
目前工商、司法等信息已经向社会开放，纳税信息经授权之后也逐步被商业银行使用。但是信息孤岛现象依然存在。一是政府出于数据安全的考虑，社保缴费情况、固定资产、居住等与贷款风险控制相关信息，依然拒绝向企业开放，造成政府信息开放程度依然较低、进程缓慢，商业银行不能充分利用政府的数据对企业的资信状况进行判断。二是各政府部门与商业银行数据系统并不兼容，调用难度大、成本高，在一定程度上也影响了数据对接进程。
3.运用大数据征信技术完善小微企业风险控制
3.1实施大数据战略，转变小微信贷经营模式
在战略规划方面，由业务发展为中心向以数据管理为中心的战略转型。商业银行应该积极制定大数据发展战略和实施计划，可以通过成立大数据应用委员会或大数据模型实验室，对加强数据挖掘、整合、分析，以及产品研发与应用，充分发挥大数据在小微信贷业务中的作用。
3.2进一步落实法律法规，完善信用体系建设
当前社会信用体系建设还存在一系列问题，整个社会的信用环境不容乐观，社会成员信用意识薄弱、法律法规不健全、守信激励和失信惩戒机制尚未真正实施，这些都是造成企业信贷风险大的原因。
3.3加强各方面信息融合，降低信息不对称风险
（1）整合政府层面数据信息，实现信用信息共享
大数据征信的核心竞争在于客户经营数据拥有与获取，基于海量数据对客户的信用信息进行征集，从而挖掘出更多的有效客户。这需要政府牵头组织，整合各方（银行、税务、法院、工商、水电局等）信息，获取小微企业信贷信息、纳税情况、诉讼情况、经营状况、水电缴纳情况等关键信息，这些信息可以使商业银行等金融机构更加全面和准确地了解小微企业的实际情况，从而降低违约风险。
（2）积极与大数据平台合作，丰富客户数据维度。
商业银行要利用大数据征信技术进行信贷风险控制，打破传统的数据界限，通过各种渠道尽可能多的获取客户信息，不断丰富外部数据获取渠道和数据类型。要充分利用互联网平台的数据优势，加强与三大运营商、电商企业、移动社交网络等大数据平台的战略合作，提高小微企业信息的真实性、完整性。
3.4建设自身大数据平台，提高大数据应用效率
在大数据征信时代，商业银行竞争的关键在于数据应用，而数据应用的核心在数据分析处理。加强技术创新，通过搭建大数据分析平台，提高数据应用能力。在硬件设施方面，要加强大数据仓库的建设，实现多系统数据的业务逻辑整合;在软件设施方面，通过选取Python，SAS，Matlab，R作为主要软件，拓展数据渠道，提高数据存储能力和非结构化数据的分析处理能力，利用图像处理、自然语义处理等相关技术，可以有效的与人行征信系统对接，方便数据结果的输入、输出。
3.5加强大数据人才培养，推进产品开发与应用
商业银行未来竞争是人才的竞争。实施大数据新技能技术的培训、考核机制，培养大数据信贷风险控制理念，强化对大数据分析结论的解读和应用，才能更好地洞察客户需求，判断行为趋势，为信贷产品创新和业务决策提供有价值的参考。商业银行要进一步开发基于小微企业的大数据征信产品，如信用评分、行业指数、黑名单、风险预警等专注于小微企业的风险评估征信产品。
3.6重视客户信息保护，维护大数据安全
大数据征信技术管理不善，“大数据”也有可能演化成“大风险”。一是要加强立法监督管理，借助监管手段，提高大数据安全标准。二是要加强自我监督管理，强化银行内部规章制度建设，对系统权限实行分层管理，减少越权违规操作行为。