【宁波银行】大数据风控服务解决方案_金融电子化厦门会议（23页）.pptx

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1、2016大数据风控服务解决方案,宁波银行,PART ONE,业 务 应 用,1,PART TWO,风 险 数 据 举 例,2,PART THREE,方 案 总 结,3,CONTENTS,目 录,PART ONE,业 务 应 用,2013年,2014年,2015年,1.67%,1.29%,1%,在新常态下，总体经济仍显下行趋势，银行依旧面临着较大的资产质量下行压力。2015年，全国商业银行不良贷款和关注类贷款余额连续三年攀升，占比分别达到约1.67%和3.79%，双双创出了近年来的新高。当前，风险控制压力很大。,商业银行不良贷款率,PART ONE,业务应用,Q：在新常态的经济压力下，如何确保全

2、行资产的质量？,A：引入“大数据风控服务”服务面向全行业务，提供基于大数据分析后的客户风险信号，主动协助银行排查业务风险。,PART ONE,业务应用,PART ONE,业务应用,自研的“金星”大数据平台，提供了海量内外部业务风险相关数据的存储和分析的技术支撑。,PART ONE,业务应用,总体技术架构,“金星平台”采用Hadoop产品为核心，配合自研的IDE、DCP、DQC、JMP等四个辅助平台，组建而成。部署快捷，应用成熟，全面支持银行内部数据集中存储、分析等应用。,PART ONE,业务应用,借助“金星平台”，大数据风控系统汇聚了行内外几十类业务数据几百个风险模型，通过结合财务报表、用水

3、用电、海关纳税、涉诉舆情等非银行传统的流水信息，自动分析其经营情况和关联关系。,经营数据,PART ONE,业务应用,发现高风险客户群，使业务一线尽早，有针对性的进行风控排查，将发现风险的时间大大提前。例如下图中的逃废债模型。,通过大数据风控服务，可以完成实时贷前风险判断，T+1日贷后风险排查，相较于传统风控手段，实现高频率高强度的风险排查。,PART ONE,业务应用,PART ONE,业务应用,舆情分析 300+模型协助捕捉风险动向舆情分析 我行宁波地区支行某企业客户在我行有一笔短期流动资金贷款300万，一般企业保证。通过互联网舆情监控发现，该客户在某新闻网站中被提及其拖欠工资工人闹事，资

4、金链被猜测断裂。我行在进一步现场调查后发现其经营已出现严重问题，可能存在无法到期归还资金的情况。经我行同企业沟通，提前收回了该笔贷款。,PART ONE,业务应用,案例教训 假如可以早点引入！投产效果：（2015年10月至2016年10月）收集外部风险事件：1000+万个（不含新闻舆情数据）监控外部舆情站点：2+万家 产生我行风险信号：2+万个 涉及我行之前无预警信号的客户：3000+户 经统计，涉及大数据风控输出预警信号业务，占全行向不良迁徙的客户数量百分之二十。,PART TWO,风 险 数 据 举 例,互联网和银行专网上有大量的公共的数据，可用于风险排查，但不一定都能够被业务人员所及时掌

5、握。,信用评级,涉及网络金融的数据，还没有体现在人民银行的征信报告中。网络金融黑名单，是以各互联网金融公司公布的“黑名单”数据为准，提供给银行作为参考。,01网络金融黑名单,PART TWO,互联网数据,02负面新闻舆情,PART TWO,互联网数据,部分业务风险在发生前，往往在互联网上已经有风吹草动。负面新闻舆情，是通过监控、过滤全国几万家媒体和自媒体（论坛）上发布的信息，将诸如欠薪倒闭、安全事故、违规处罚等负面舆情甄选出来，供业务人员参考。,预警规则+人工智能学习+人工筛选,新闻舆情,社交媒体,新闻网站,诉讼涉案数据，是以全国范围公、检、法等单位公布的数据为准，包含法院向银行查询、查封、冻

6、结的记录信息。（在2013年11月，“失信被执行人”被最高人民法院同人行征信中心共同明确，纳入征信系统，供金融机构等单位在贷款等业务中予以衡量考虑。）,PART TWO,专网数据,01诉讼涉案,工商数据，通过对接工商总局数据，掌握企业基本信息变化变更情况，还可以查找并分析其关联企业经营状况（大数据风控服务二次排查），暴露出其间接风险信号。,PART TWO,专网数据,02工商登记,1、企业登记基本信息包含全部的企业执照,2、股东及出自关联股东全名、认缴出资额 币种、出资日期等信息,3、主要管理人员关联信息董事、高管