&>&基于大数据的信贷审批系统 - 挖财资深架构师 - 曹静静
基于大数据的信贷审批系统 - 挖财资深架构师 - 曹静静
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我们做线上信贷会面临怎样的挑战，面对这个挑战如何设计信贷的系统架构；
整个信贷分为贷前、贷中和贷后，我今天的分享主要会侧重于贷中和贷后的系统设计，最后会聚焦在贷中的审批系统设计；
其次如何做好线上信贷，我们会用到大量的数据，这些数据如何加工处理使之服务于我们信贷的整体系统；
既然有了系统和平台，我们怎么样把他们结合起来让它们发挥更大的作用。
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
var mess = $(".res_area_r").val();
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, _username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
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&&机器批贷需要三个条件,第一业务相似性,业务模式必须相似不能差异过大,第二,指标可量化,审核指标必须能够抽象出来,第三,经济性,业务数量需要很多,就为批两三笔贷款开发个模型出来不合算。符合上述三条件的个贷(按揭),小企业抵押贷(各行名字不同)以及信用卡基本上都实现了机器批贷,人工复核。至于复杂的贸融,项目融资等等具体差异比较大无法提取成抽象模型,所以无法机器批贷。尽职调查阶段必须要人员介入
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基于信贷风险的大数据审批
由于个人信贷业务的兴起，让贷款逐渐成为人们生活中的常态，通过各种软件，寻找个人信贷产品，则是现在大多数人的主流选择。随个人信贷业务发展而来的，不仅是银行与专业贷款机构相关产品种类的增多，也使得市场上网贷APP的数量迎来了一波新的高峰，而大数据审批也逐渐兴起。1大数据审批在信贷行业的意义都说现在是大数拒的时代，那么大数据在信贷行业中起到一个什么作用呢？我个人以为主要有亮点： 第一、机器代替人做决定。由于线上信贷的规模逐渐发展。其获客的数据来源几乎全部来在于线上。所以线上信贷要求人辅助机器（或者说系统）完成全自动的，贷前贷中贷后的整个贷款流程。人会介入辅助完成部分操作，但最终做决定的是系统。 第二、从线上大数据里有意识的抽取更全面客户信息，（包括家庭，社会，企业等多方面信用体系），用于辅助传统信贷的审核。
大数据审批对于风控来说，更多的是加强对欺诈风险的控制。2线上信贷与传统信贷的区别线上信贷,也叫网贷。他的客户获取，几乎是来在于线上。而整个贷款的流程贷前，贷中，贷后都是在线上全自动完成的，也就是由系统决定。
传统信贷：银行，消费金融，P2P等，他们的客户获取则更多的偏向于线下，而贷款的流程控制，几乎都是人工来完成，由人做决定。
目前，原有的信贷风控体系已经不能满足信贷市场的疯狂膨胀，传统信贷也有意识的加入了大数据审批，来更好的控制信贷风险。3合规风险与欺诈风险我们经常听到反欺诈这个词汇，这个欺诈就是指的欺诈风险！
合规风险和欺诈风险。
合规风险往往是政府要求一个公司（或者个人）必须遵守某个法律规定，如果没有遵守，那么政府会对这个公司进行处罚。但政府处罚的某个事项往往是会给公司带来经济收益的，比如说洗钱。洗钱固然是不对的，但是洗钱本身是会给接受洗钱赃款的银行带来业务的。所以银行对于洗钱的合规风险防控没有原动力——如果哪一天政府说“洗钱我们不管了”，每一个银行都会去接受赃款。　　欺诈风险则不一样。欺诈风险是指一个公司（或者个人）被骗了，从而遭受经济损失的风险，比如信贷风险。每一个银行都希望把放出去的贷款连本带利给收回来——如果哪一天政府说“信贷风险我们不管了”，每一个银行仍然会去做信贷风控。为什么？信贷风险会给公司带来实实在在的真金白银的损失。所以公司对于欺诈风险的防范是有原动力的，也就是具有主观能动性的。　　我们可以再从贿赂的角度来看合规风险与欺诈风险，其结果是一样的。贿赂分为行贿与受贿。行贿风险属于合规风险，而受贿风险属于欺诈风险。当一个公司或者其员工行贿的时候，行贿会给行贿人所在的公司带来业务或者其他收益，所以说公司对行贿这个合规风险的防控是没有原动力的。如果哪一天政府说“行贿这事我们不管了”，则每一个公司都会行贿，国际大公司也不例外。4大数据抽取哪些客户信息 大数据分析对于欺诈风险的防控既有企业的原动力，也是非常有效的。比如每个公司自身每天都会生成很多数据，比如说人力资源有员工考勤数据，而财务部门有员工报销的数据。这些数据一般情况下都是彼此分割开来、互不通气的闲置数据。有一个公司把这两类不同来源的数据（以及其他数据）放在一起，通过大数据平台分析。有一天平台报告某经理有一堆用来报销的业务发票开具的时间是他休年假的时间——这就极有可能是欺诈风险。接着公司对这个经理扩大调查，从而发现这个经理用家属的名义在外面成立了一个企业，并且这个企业成了这个公司的供应商，而很多供应合同恰恰是由这个经理来批准的。 所以，当使用大数据作为审批工具时，抽取的不仅仅是客户的个人信用信息。而且更加全面，细致到家庭信息，社会信息。一切与信用和失信相关的资料。 比如说的是某银行贷款给一个私营企业。一般来说，银行在贷款的时候，录入的信息无非是该私营企业的有关情况，以及该企业法人代表的有关情况。但是，因为该银行用大数据来管控信贷风险，那么它在做贷款的时候就会有意识地来收集该企业以及该私营企业主更多的信息，甚至扩展到该法定代表人家属的有关信息，比如说他儿子的信息。5客户的信息决定审批结果
大数据风控系统之所以成为可能，是因为每个人在网上留下的数据痕迹，通过大数据的分析和预测技术，就可以智能化判断一个人的信用风险。广泛的收集数据、并深入挖掘数据中衍生的特征，这些特征会被分类成多个维度，如风险特征、用户偏好、用户意愿、用户属性等。
用户在互联网上留下的足迹有社交媒体上的动态、电商消费行为、网站浏览痕迹。通过风控模型的梳理和分析，就能得出有关贷款行为的需求、申请什么类型贷款、申请金额，逾期及违约可能性等结论，这构成了对个人用户进行信用风险评估。用户看不到自己的信用分值，只能看到最终获批的额度、利率和期限。6大数据审批带来效率的提升
互联网大数据时代所带来的另一个改变，则是个人信贷业务效率的大幅度提升。后台系统基于大数据自动审核，最大限度的减少了对用户的打扰，在通过大数据合作获悉用户全方位的数据信息，并进行交叉对比，保证对用户充分了解之后，用户无需填写繁琐的资料，只要简单的三步操作，就能轻松完成100-1000万不等的个人信贷业务贷款。这样的效率在现如今的快节奏社会之中，已然成为了用户选择一款软件的核心指标之一。
当然对客户来说，贷款产品的选择，往往由于：个人征信，自身条件，贷款金额，还款方式等需求受到极大的限制，即使对银行的信贷经理来说也是一大盲区，毕竟银行的产品是固有不变的。
那么客户还是需要专业的融资师，做好详细融资规划方案才能达到最满意的预期。7那么究竟哪些信息会让大数据审批不通过呢？
1.法院有被强制执行记录的、有案底的（包括已结案的，这类人士的执行能力太差，或者个别案件风险评估较高的）
2. 黑名单客户（不是指人行征信黑名单。查询大数据，例如客户在某家金融机构是黑名单）
3.反欺诈（这个也是查询大数据的，例如客户之前在某家机构申请贷款，提供过虚假资料，当时无法核实甚至被认定为虚假信息的，这些都会有记录的）
4. 信用卡存在套现嫌疑或被银行标记
5. 银行流水中出账不明的资金。
6.名下有不上征信的贷款导致负债超标
7.社会信息不良
8.家庭信息不良
9.企业信息不良量身制定贷款融资方案微信公众号：尚民金融
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