信貸大數(shù)據(jù)與智慧應用的五要點
陳順殷
在瞬息萬變的運營環(huán)境下，國際銀行業(yè)界首席風險官有這樣的一個普遍共識：“當今的授信貸決策必須是數(shù)據(jù)驅(qū)動的；否則，整個授信審批流程就只能在摸黑中進行（Today’s Credit Decisions must be Data-Driven; otherwise, the “Credit Approval Process” is in the Dark!）”。正如IBM全球企業(yè)咨詢服務所認為的那樣：“‘大數(shù)據(jù)’無疑對許多人來說意味著許多事情，它不再局限于技術(shù)領域。如今，這是一項業(yè)務需求，為世界各地的銀行和金融市場公司應對長期存在的業(yè)務挑戰(zhàn)提供了解決方案。金融服務公司正在利用大數(shù)據(jù)來改變他們的流程、組織和整個行業(yè)”。而匯豐控股環(huán)球銀行和市場首席行政官和業(yè)務轉(zhuǎn)型主管（Chuck Teixeira ，Chief Administrative Officer and Head of Transformation, Global Banking and Markets）則在另一公開場合指出：“單靠數(shù)據(jù)分析是不夠的。它需要由先進的技術(shù)加以補充：例如人工智能（AI）。僅在這一領域，金融服務在過去幾年里取得了重大進展，特別是在機器人程序自動化（Robotic Process Automation 簡稱 RPA）、聊天機器人和深度學習方面；銀行越來越多地使用RPA將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為對客戶有價值的商業(yè)情報信息，其中包括圍繞地理趨勢、風險和商業(yè)機會的高度詳細、實時分析，始終按照我們的職責進行管理。這有助于客戶優(yōu)化其業(yè)務戰(zhàn)略和交易組合，或隔離新興風險，其速度遠快于他們原本可以做的，從而創(chuàng)造價值并獲得更高的回報；如果企業(yè)客戶能夠訪問有關銷售數(shù)字、庫存數(shù)據(jù)或市場特定信息的實時數(shù)據(jù)，他們幾乎可以立即對市場趨勢作出反應，例如，實施經(jīng)過微調(diào)的外匯和利率對沖策略；模擬分析或預測分析工具 也有助于企業(yè)開發(fā)前瞻性思多重假設性模擬分析或壓力測試，這些工具本身就提供了優(yōu)秀的風險緩解工具；通過獲取、訪問和分析大量客戶數(shù)據(jù)，象匯豐這樣具前瞻性眼光的銀行可以識別客戶模式和行為；這使我們能夠真正了解不同公司機構(gòu)如何在不同的市場條件和場景下運作。然后，我們可憑此對有關客戶進行深入細致的了解，并在此基礎上提供具高度針對性的定制的解決方案，以提供真正的價值并增強客戶體驗；但要保持數(shù)據(jù)挖掘和分析的領先地位，銀行需要收集、匯總和整合更詳細的信息。實現(xiàn)這一目標需要合適的技術(shù)和合適的人”。
毋庸置疑，信貸業(yè)務在過去一直是，并在可見的將來仍會是銀行業(yè)的核心業(yè)務之一，為此，銀行信貸大數(shù)據(jù)的挖掘與智慧應用無論在當下還是在可見的將來，均是商業(yè)銀行在信貸業(yè)務領域必須打造和持續(xù)提升的一項核心競爭力。基于國際領先商業(yè)銀行在這方面的最佳實踐和經(jīng)驗，我們可以歸納出商業(yè)銀行在信貸數(shù)據(jù)挖掘與智慧應用有以下五個關鍵點：
