本文来源于:2022年度城市金融服务优秀案例评选,作者:宁波东海银行
宁波东海银行:贷后大数据预警应用
2022-10-15 关键词:大数据,全国性商业银行,风险管理
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一、项目背景及目标
大数据时代的到来,为银行风控管理模式的发展提供了新机遇和新方向。大数据技术结合贷后预警应用策略,将大幅度提升客户管理和风险控制能力,提升资产质量,克服传统贷后管理存在获取信息滞后,体现银行的精细化管理水平。
贷后大数据预警应用项目建成后,终在新一代信用风险系统上体现应用,及时发现、识别、并妥善防范、化解、处置风险,实现预警的动态管理。
二、项目方案

图1 系统架构图
本系统整体架构分为接入层、汇总层、应用层三层。
接入层:根据不同的外部数据源的通讯协议、安全要求、数据格式,分别适配不同应用程序,实现对不同外部数据源的识别、对接,以及相关数据的提取,并进行本地化处理。如人行普惠金融数据接入、宁波税银数据接入等,可分别按各自的规范要求完成接入,实现根据规范要求完成外部数据的提取。
汇总层:对接入层上送的外部数据根据本行规则进行简单的清洗、校验、处理后,按本行规范进行统一入库保存、管理。同时,根据不同权限配置对上层应用层提供统一的、高效的、友好的供数接口,从而为上层应用提供高质量的大数据。
应用层:以汇总层上送的外部数据和各业务系统自有数据为基础,根据具体业务需求,建立大数据风控模型,实现大数据的终消费。如新一代信用风险管理系统,以汇总层上送的外部数据和自有数据为基础,建立贷后管理大数据风控模型,并以一定的频率下发贷后检查任务,自动实现对贷款人贷后情况的持续跟进、检查,并对异常贷款进行及时预警。
三、创新点
本项目汇总行内数据、征信数据、税银、普惠金融、涉诉、工商等大数据,根据具体业务需求,建立大数据风控模型,在新一代信用风险管理系统中自动实现对借款人贷后情况的持续跟进、检查,根据预警等级对异常贷款进行及时预警、生成处置任务、客户额度冻结等操作,迈出了授信后风险管理由传统模式向结合大数据系统预警转型的*****步。将提升我行授信后管理的及时性和有效性,切实减轻业务人员的工作负担,降低人均管户成本,提升人均管户数量和效率,实现总支联动、数据化支持下的精准化风控。
四、项目过程管理

五、运营情况
本项目于2022年3月生产发版,经过两个月的试运行进行外部数据和风控模型验证,于2022年5月正式投产使用,监控范围覆盖我行所有授信客户,并在运行过程中不断优化模型规则,提高贷后预警的及时性和有效性。
六、项目成效
小散新业务是我行发展的重点领域,大数据预警项目的应用上线后共触发7000条预警信息,显著提升了我行授信后管理的及时性和有效性,切实减轻业务人员的工作负担,降低人均管户成本,提升人均管户数量和效率,实现总支联动、数据化支持下的精准化风控。
七、经验总结
在数据时代,数据大源、数据收集、数据存储、数据分析和挖掘、数据展展、数据安全等都是各个机构深入考虑的数据问题,只有掌握了数据资源才有机会更好地开展业务。
该项目是一项长期的建设过程,上线应用后续还需针对不同客群产品设置合适的应用策略,加大有效外部数据源的对接合作,分析预警规则设置的合理性有效性,对预警规则和预警阀值不断更新迭代。通过分析客户预警触发情况调整行业授信政策、区域授信政策和产品授信策略。
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