（来源：现代商业银行杂志）

文_中国光大银行兰州分行信用审批部  于建弟  康家玮

　　随着强监管背景下授信审批日趋严格，商业银行被要求在授信前、授信中、授信后全流程提升风险识别与防控能力。监管部门强调防范系统性金融风险，要求银行构建全链条、全流程的风险监测体系，推动数据化、智能化的风控手段。大数据在商业银行授信审批中普及应用，通过收集、分析和利用大量的数据，包括结构化和非结构化数据，对借款人的信用状况、还款能力以及潜在风险进行全方位评估。基于这些数据，银行可以实现更为精准的信用评分和风险预测，从而在更短的时间内完成贷款决策。大数据的引入显著提升了信贷审批的效率，降低了人为主观判断的误差，使风险评估更加科学、客观。可以说，利用大数据技术支撑信贷审批已成为当前商业银行进行信用风险评估与决策的重要金融服务模式。

大数据下商业银行授信审批风控的有利条件

　　一是提升风险防控效率。大数据技术通过多维度整合借款人财务流水、征信记录等传统数据，以及供应链交易、商户客流等动态经营信息，结合全链路快速梳理与机器学习分析能力，既能构建覆盖借款人及其关联企业的深度动态画像，精准识别隐藏的关联关系与“担保圈”风险，又能通过统一数据处理替代人工线下核查、系统自动初筛等方式减少重复审核工作，将原本需数天的尽调周期压缩至数小时，大幅缩短审批时长，在减少人工成本、规避经验判断偏差的同时，实现风险预判精准度与整体工作效率的双重提升。

　　二是实现跨地域、跨行业的信贷覆盖。传统授信模式受限于物理网点布局的地理边界，以及对特定行业经营数据的依赖，难以触达偏远地区中小企业、新兴平台经济主体等“长尾客群”；而大数据技术可突破这些限制，通过整合线上交易流水、供应链协同数据等多源非结构化信息，构建起不依赖线下网点与传统财务报表的信用评估体系。这不仅让商业银行能够精准评估跨地域客群的真实经营状况与还款能力，还能灵活切入电商、物流、共享经济等新兴行业场景，在扩大服务覆盖面、形成规模化信贷投放的同时，有效填补传统金融服务的空白，提升金融服务的普惠性与包容性。

　　三是构建科学的风险评估模型。相较于传统依赖财务报表、人工经验的评估方式，大数据技术通过专业特征工程，能深度捕捉借款人更具预测价值的细微信息，包括消费习惯、现金流周期波动等个体动态数据，也涵盖所在行业景气度、产业链上下游关联风险等外部环境变量，形成多维度、立体化的风险特征库；在此基础上，借助机器学习的逻辑回归、随机森林，或深度学习的神经网络等算法，对借款人的还款能力（如未来现金流稳定性、资产变现能力）与还款意愿（如历史履约记录、信用行为偏好）进行精准量化建模，不仅能自动生成风险评分与违约概率预测，还能根据模型输出为放贷决策提供具体支撑，比如针对低风险客群简化审批流程、匹配更高贷款额度，为高风险客群设置合理授信上限或增信要求，大幅提升评估的客观性与可靠性。

　　四是有利于加强欺诈识别与贷后监控。在贷前欺诈识别环节，大数据技术可打破信息孤岛，实时比对借款人身份信息、申请材料、交易记录与跨平台黑名单库等多维度数据，通过智能算法快速识别异常信号，大幅降低材料造假、身份冒用等风险，提升欺诈检测的精准度与响应速度；进入贷后管理阶段，系统能持续动态监测客户的财务状况、交易行为，并结合宏观经济走势、行业政策变化、产业链风险传导等外部因素，建立多维度风险预警机制，一旦发现客户出现还款能力下降、履约意愿减弱等潜在违约迹象，可立即触发预警、及时干预，有效减少贷后坏账损失。

大数据下商业银行授信审批风控面临的挑战

　　一是信贷资质评估复杂化。信贷数据量庞大、来源多样，结构化数据（财务报表、征信记录）与非结构化数据（社交媒体、电子合同）交叉叠加，导致信息结构繁复。真实性核验难度提升，部分数据来源缺乏统一的验证机制，易出现伪造、篡改或延迟更新的情况，进而影响信用记录的完整性与时效性。评估模型难以精准捕捉，在海量特征中筛选出对违约风险真正具有解释力的变量，需要更高水平的特征工程和模型调优，否则容易出现误判或漏判。

　　二是数据隐私与安全风险。在对个人敏感信息的大规模采集过程中，包括身份信息、交易细节、行为轨迹等，一旦泄露将对客户造成重大隐私侵害。数据存储与传输安全：跨部门、跨系统的数据共享增加了攻击面，若缺乏加密、访问控制和审计机制，容易导致数据被非法获取或篡改。同时，依据个人信息保护法、数据安全法等法规，银行必须实现数据最小化、脱敏处理、跨境传输审查等合规措施，否则将面临监管处罚和声誉风险。

　　三是法律与监管合规要求。商业银行在面对金融监管部门日益严格的大数据使用、模型备案和风险披露新规时，必须及时跟进并完成相应的合规报告；在监管对模型透明度与可解释性的要求下，银行需对信用评分模型的关键特征和决策逻辑进行解释，以防止“黑箱”模型导致的不公平授信；此外，因跨部门数据共享涉及与征信机构、税务部门等外部机构的数据对接，银行必须在法律框架内签订数据使用协议，尽管流程烦琐且审查严格，但仍需依法合规完成。

　　四是技术与模型依赖的潜在风险。避免过度机械化决策。如果完全依赖算法输出，容易忽视业务人员对行业特性、宏观经济变化以及客户特殊情况的主观判断，导致风险识别出现盲区。谨防模型漂移与失效。随着金融环境、政策调控和市场行为的动态变化，模型若未及时更新或重新训练，其预测性能会逐步下降。技术人才匮乏是瓶颈，大数据平台和机器学习模型的建设、维护需要复合型人才，专业人才短缺将限制技术落地的深度和广度。

大数据下商业银行授信审批风控的改进措施

　　一是加强大数据信贷风险监管。商业银行应制定大数据技术授信审批规则，明确数据的使用范围、隐私保护要求和风险防控标准。商业银行需要对模型的开发、验证、更新和退出进行严格管理，并且向监管部门报备相关情况。如要求银行展示模型是如何综合大数据因素来准确评估信贷风险的。同时，商业银行确保大数据信贷数据的准确性、完整性和时效性，定期或不定期检查信贷数据来源和数据处理流程，对质量不过关的数据及时督促整改。 

　　二是科学应用大数据信贷信息。第一，严格把控数据质量。银行要确保收集到的客户数据，如身份信息、财务数据、信用记录等准确、完整和及时运用大数据技术进行更新。第二，完善信贷风险评估模型。利用大数据分析技术，综合考虑众多因素，如客户的消费习惯、资产负债情况、以往的信贷记录等，通过机器学习算法等工具，可以更精准地预测客户违约的可能性。第三，可进行多方数据交叉验证。除了银行自身数据外，还结合征信机构、税务部门等外部数据，对客户申报的信息进行核实，降低欺诈风险。第四，实时监测信贷市场动态。利用大数据，及时了解宏观经济环境变化、行业趋势以及同类贷款产品的违约情况，商业银行可以根据这些信息调整信贷审批策略。

　　三是畅通信贷数据互通平台。第一，统一数据规范格式。助推金融机构、征信机构及其他相关部门提供的数据规范统一，以便精准对接和数据整合。第二，搭建高效数据共享平台。运用云计算、大数据等先进技术，构建功能强大、性能稳定的数据互通平台，提升信贷数据处理能力，实现数据的实时共享和更新。同时，采用分布式架构，确保平台的高可用性和扩展性，满足不断增长的数据互通需求。第三，推进行业评估和数据认证。以行业协会为引导，对成员单位信贷数据使用和管理开展评估和认证，加强行业自律和自我监督，提高商业银行信贷数据质量和合规水平，促进信贷数据互通平台的健康发展。