融慧金科以客戶為中心賦能銀行，快速應(yīng)對(duì)二代征信系統(tǒng)切換難題

俗話說“人無信不立”，在當(dāng)今社會(huì)中，征信報(bào)告就相當(dāng)于一個(gè)人的“經(jīng)濟(jì)身份證”，它客觀記錄了信用主體的信用活動(dòng)，是幫助授信者判斷信用主體信用狀況的重要依據(jù)。

自2020年1月人行征信中心正式啟動(dòng)二代征信系統(tǒng)切換上線工作以來，銀行等金融機(jī)構(gòu)順利實(shí)現(xiàn)向二代征信系統(tǒng)的過渡。但從目前來看，二代征信系統(tǒng)所生成的報(bào)告仍是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所以如何充分挖掘和運(yùn)用好二代征信，進(jìn)一步提升信貸決策效率和服務(wù)質(zhì)量，是銀行機(jī)構(gòu)現(xiàn)階段面臨的主要挑戰(zhàn)。

二代征信系統(tǒng)升級(jí)銀行機(jī)構(gòu)面臨新挑戰(zhàn)

眾所周知，央行征信系統(tǒng)是國家金融基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，在防范金融風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融穩(wěn)定等方面發(fā)揮著不可替代的重要作用。

一代征信系統(tǒng)于2006年正式運(yùn)行，距今已有14年。根據(jù)央行提供的數(shù)據(jù)顯示，截至2019年底，央行征信系統(tǒng)收錄10.2億自然人，占到全國總?cè)丝诘?0%；個(gè)人和企業(yè)征信系統(tǒng)分別接入機(jī)構(gòu)3737家和3613家，基本覆蓋各類正規(guī)房貸機(jī)構(gòu)。2019年，個(gè)人和企業(yè)征信系統(tǒng)累計(jì)查詢量分別為24億次和1.1億次。

作為一代征信的升級(jí)版，二代征信系統(tǒng)對(duì)個(gè)人信息采集更加全面、細(xì)化和準(zhǔn)確，重點(diǎn)解決循環(huán)貸、信用卡大額專項(xiàng)分期、共同借款人、企業(yè)為個(gè)人擔(dān)保、個(gè)人為企業(yè)擔(dān)保、逾期后還款信息、5年還款記錄等一代征信無法覆蓋的信息。毋庸置疑，接入二代征信系統(tǒng)是銀行機(jī)構(gòu)的必經(jīng)之路。

不過，征信系統(tǒng)雖然升級(jí)到了二代，但其所生成的報(bào)告由于信息類別繁多、數(shù)據(jù)類型多樣，給銀行等金融機(jī)構(gòu)也帶來一些困難，比如缺乏標(biāo)準(zhǔn)的二代征信變量體系，分析整理報(bào)告需要花費(fèi)大量時(shí)間和人力成本；數(shù)據(jù)挖掘不充分，無法系統(tǒng)性、靈活性地生成業(yè)務(wù)所需的衍生變量，極易丟失重要信息；數(shù)據(jù)分析和建模能力不足，無法快速實(shí)現(xiàn)一二代征信報(bào)告應(yīng)用的審批規(guī)則和風(fēng)險(xiǎn)模型的安全切換等。

有鑒于此，在一代征信向二代征信轉(zhuǎn)換的過渡時(shí)期，“從當(dāng)下銀行等金融機(jī)構(gòu)面臨的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)出發(fā)，其切實(shí)需要建立一套人行征信變量衍生體系，以確保征信系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，又能快速完成對(duì)征信報(bào)告的解析，最大化發(fā)揮人行二代征信報(bào)告在信貸風(fēng)控中的業(yè)務(wù)價(jià)值?！比诨劢鹂迫诵卸餍彭?xiàng)目負(fù)責(zé)人稱。

加強(qiáng)征信系統(tǒng)建設(shè)金融科技提供強(qiáng)力支撐

二代征信相比一代在實(shí)質(zhì)內(nèi)容上并沒有太大的變化，只是在數(shù)據(jù)維度上更加豐富了，而這些數(shù)據(jù)維度上的變化，在一定程度上增加了衍生變量設(shè)計(jì)的難度。二代個(gè)人征信報(bào)告本質(zhì)上是一個(gè)數(shù)據(jù)集，從紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)(22.62-3.87%,診股)中提煉出有價(jià)值、有意義的信息，離不開過往豐富的金融業(yè)務(wù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)及強(qiáng)大的風(fēng)控能力。

基于成熟的風(fēng)控算法技術(shù)，融慧金科研發(fā)推出的人行征信數(shù)據(jù)和決策支持平臺(tái)，擁有獨(dú)特設(shè)計(jì)的人行征信變量衍生體系，包含10000+人行二代征信衍生變量，維度豐富且覆蓋面全，支持銀行機(jī)構(gòu)自主查詢、靈活配置和管理衍生變量，同時(shí)可兼容人行一代征信衍生變量，保證其對(duì)已有模型監(jiān)控和業(yè)務(wù)分析的連續(xù)性。

從業(yè)務(wù)功能上看，通過深度挖掘人行二代征信報(bào)告信息，目前融慧共衍生出包括還款歷史類、賬戶需求類、消費(fèi)類、額度類等在內(nèi)的九大類。就實(shí)際應(yīng)用來說，例如還款歷史類變量，是基于五年內(nèi)信貸明細(xì)信息，包括還款狀態(tài)、欠款金額等，綜合判斷客戶信貸記錄是否優(yōu)良；再如額度類變量，則是基于貸記卡額度及已用金額等信息，描述客戶貸記卡消費(fèi)行為和習(xí)慣。

以一家股份制銀行為例，融慧金科的技術(shù)研發(fā)和風(fēng)控專家團(tuán)隊(duì)通過全面梳理該銀行的征信應(yīng)用情況，完美解決了其人行征信一二代報(bào)文數(shù)據(jù)不兼容、變量重復(fù)加工、使用效率低等問題，使該行實(shí)現(xiàn)了10000+人行二代征信衍生變量，且能夠基于參數(shù)化配置自定義擴(kuò)展新的二代征信衍生變量，并建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的人行征信變量庫，通過變量池的方式快速支持模型、策略等團(tuán)隊(duì)分析應(yīng)用，做到批量處理征信報(bào)告。

此外，根據(jù)銀行機(jī)構(gòu)的需求還進(jìn)行了基于人行征信變量的定制化模型開發(fā)，輸出的模型評(píng)分可用于貸前審核、額度授予、貸中管理等環(huán)節(jié)。更重要的是，整個(gè)系統(tǒng)實(shí)施周期短、效率高，性能測(cè)試及驗(yàn)收過程非常順利，得到了客戶高度認(rèn)可。上線運(yùn)行后為機(jī)構(gòu)節(jié)省了80%的人投入，且大大了降低時(shí)間和運(yùn)營成本，提升了信貸決策效率和服務(wù)質(zhì)量。

信賴，來源于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和成熟案例。融慧金科一直遵循監(jiān)管合規(guī)準(zhǔn)則，不斷為銀行機(jī)構(gòu)探索滿足業(yè)務(wù)需求的解決方案，其中人行征信數(shù)據(jù)和決策支持平臺(tái)接受了市場(chǎng)的廣泛考驗(yàn)和認(rèn)可。目前包括重慶富民銀行在內(nèi)的多家銀行機(jī)構(gòu)已接入融慧金科的人行征信產(chǎn)品，覆蓋授信、還款、逾期、擔(dān)保等多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，大大助力機(jī)構(gòu)優(yōu)化獲客和風(fēng)險(xiǎn)甄別的成本和效率，使具備消費(fèi)能力和還款意愿的消費(fèi)者客群和中小企業(yè)能享受到更加便捷的金融服務(wù)。