作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)中最活躍也極為重要的一部分,，小微企業(yè)對(duì)國(guó)家穩(wěn)就業(yè),、促和諧發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而,，其融資難,、融資貴等問(wèn)題一直限制其發(fā)展。為解決這一問(wèn)題,，從中央到地方都要求金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)對(duì)小微企業(yè)的支持力度,，推動(dòng)小微企業(yè)融資增量、擴(kuò)面,、降價(jià),，切實(shí)解決小微企業(yè)融資難題,。

　　作為河南本土金融機(jī)構(gòu)，鄭州銀行始終堅(jiān)守“服務(wù)地方經(jīng)濟(jì),、服務(wù)中小企業(yè)、服務(wù)城鄉(xiāng)居民”的市場(chǎng)定位,，深入貫徹“疫情要防住,、經(jīng)濟(jì)要穩(wěn)住,、發(fā)展要安全”重要要求，立足金融職能,，創(chuàng)新服務(wù)措施,，強(qiáng)化金融服務(wù)，擴(kuò)大金融供給,，提高服務(wù)效率,，激活金融活水，著力提高小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)獲得感和滿意度,，切實(shí)強(qiáng)化普惠金融力度,，為地方經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇提供堅(jiān)實(shí)的金融支撐。在疫情期間,，鄭州銀行依托金融科技,，打造多渠道業(yè)務(wù)申請(qǐng)，自動(dòng)化,、線上化,、智能化業(yè)務(wù)審批的小微金融服務(wù)體系，協(xié)助小微企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn),。

　　鄭州銀行信息科技部總經(jīng)理? 賈愛(ài)軍

　　小微金融技術(shù)服務(wù)體系總覽

　　秉承讓小微業(yè)務(wù)更“簡(jiǎn)單”、讓普惠金融更“普惠”的經(jīng)營(yíng)理念,，鄭州銀行以數(shù)字化,、線上化、智能化為目標(biāo),，持續(xù)開(kāi)展小微金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型,，深入推進(jìn)無(wú)紙化操作與作業(yè)流程，實(shí)現(xiàn)線上申貸,、線上調(diào)查,、線上審批、線上簽約,、線上提款等全線上操作,，解決作業(yè)流程中業(yè)務(wù)成本高、效率低等痛點(diǎn),，節(jié)省人力,、時(shí)間成本，提升效率釋放產(chǎn)能,，服務(wù)更多客戶,，打造數(shù)智化小微業(yè)務(wù)場(chǎng)景生態(tài)服務(wù)體系。

　　1.多樣化線上申請(qǐng)渠道,。

　　疫情期間,，為滿足廣大小微客戶的金融需求，避免線下申請(qǐng)業(yè)務(wù)的客戶扎堆現(xiàn)象,，鄭州銀行不斷拓展線上服務(wù)渠道,，在原有手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行的基礎(chǔ)上,，研發(fā)信貸APP,、小程序等多種便捷電子服務(wù)渠道。除這些行內(nèi)服務(wù)渠道外,，鄭州銀行積極與外部平臺(tái)合作,，如微眾銀行、京東金融等,。通過(guò)銀政合作,，鄭州銀行入駐鄭州中小微企業(yè)金融綜合服務(wù)平臺(tái)“鄭好融”，中小微企業(yè)主,、個(gè)體工商戶可登陸“鄭好辦”,，關(guān)聯(lián)法人身份后，進(jìn)入“鄭好融”專(zhuān)區(qū),，通過(guò)首頁(yè)進(jìn)入紓困專(zhuān)區(qū),、中小微企業(yè)專(zhuān)區(qū)、個(gè)體工商戶專(zhuān)區(qū),、個(gè)人普惠專(zhuān)區(qū)檢索鄭州銀行的產(chǎn)品,，即可完成在線申請(qǐng)。自“鄭好融”正式上線發(fā)布以來(lái),，截止到2022年12月15日，鄭州銀行半月內(nèi)已成功服務(wù)通過(guò)該平臺(tái)申請(qǐng)的客戶467戶,，授信金額2.4億元,。

　　2.自動(dòng)化線上業(yè)務(wù)審批。

　　為實(shí)現(xiàn)貸款流程的自動(dòng)化審批,，提升服務(wù)效率,，鄭州銀行以生物識(shí)別、圖像識(shí)別,、互聯(lián)網(wǎng)音視頻的技術(shù)能力為基礎(chǔ),，在客戶身份核實(shí)、資料審查,、掃描錄入,、面簽合同等環(huán)節(jié)引入人臉識(shí)別、在線電核,、遠(yuǎn)程面簽,、OCR識(shí)別等新技術(shù),，構(gòu)建“開(kāi)放式、多元化,、智能化,、電子化”新一代零售信貸系統(tǒng)。該系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)風(fēng)控,、RPA,、電子簽章等智能化、電子化系統(tǒng)協(xié)同發(fā)力,，通過(guò)新思維將流程,、數(shù)據(jù)與科技有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了信貸管理和風(fēng)險(xiǎn)控制決策的科學(xué)化,，加快實(shí)現(xiàn)小額貸款線上自動(dòng)化處理審批,，服務(wù)效率得以大幅提升。

　　3.智能化全流程風(fēng)控管理,。

　　基于大數(shù)據(jù),、人工智能等技術(shù),，融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，搭建大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)智能化,、自動(dòng)化、全流程的風(fēng)控管理,。其中,，貸前環(huán)節(jié)包括準(zhǔn)入判斷,、貸前反欺詐,、貸前信息核驗(yàn)等;貸中環(huán)節(jié)主要是進(jìn)行信息復(fù)查，通過(guò)獲取客戶的執(zhí)行信息,、多頭負(fù)債,、法律糾紛、網(wǎng)絡(luò)欺詐等方面信息,，判斷客戶信用穩(wěn)定性，及時(shí)監(jiān)控客戶在授信審批期間的信用變化,，提前準(zhǔn)備,、提早應(yīng)對(duì);貸后環(huán)節(jié)重在實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控預(yù)警。此外,，鄭州銀行利用智能呼叫控制,、自然語(yǔ)言處理(NLP)、智能語(yǔ)音(ASR/TTS)等技術(shù)手段,建設(shè)了智能外呼機(jī)器人系統(tǒng),，由智能機(jī)器人基于客戶逾期數(shù)據(jù)進(jìn)行集中外呼,，并將外呼結(jié)果以及客戶信息返回至源系統(tǒng)，有效提高催收效率,。

　　基于人工智能的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)建設(shè)

　　從小微金融技術(shù)服務(wù)體系可以看出,，大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)在小微業(yè)務(wù)全流程的服務(wù)中均起著至關(guān)重要的作用。這是由于在大力推進(jìn)小微金融的同時(shí),，其中的潛在風(fēng)險(xiǎn)不容小覷,。相對(duì)于大中型企業(yè)，小微企業(yè)規(guī)模小,、競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng),，且本身治理結(jié)構(gòu)相對(duì)不夠完善，財(cái)務(wù)制度不健全,，與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題較為嚴(yán)重,，金融服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大,。在此背景下,，鄭州銀行在敏捷、安全,、高效的前提下,，基于大數(shù)據(jù)和人工智能先進(jìn)技術(shù)，搭建了大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng),，以技術(shù)助力小微金融風(fēng)險(xiǎn)防控,。該系統(tǒng)以人工智能中臺(tái)為技術(shù)底座，充分利用行內(nèi)外數(shù)據(jù),，圍繞產(chǎn)品特性和業(yè)務(wù)屬性開(kāi)展特色化風(fēng)控模型研發(fā),，為前臺(tái)提供精細(xì)化,、智能化、可視化的智能風(fēng)控服務(wù),。從技術(shù)角度看,，大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)自底而上分別為基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)中心層,、模型研發(fā)中心,、模型算法集市和應(yīng)用中心。

　　1.基礎(chǔ)設(shè)施層,。

　　為系統(tǒng)提供算力和運(yùn)行載體,，是一切數(shù)據(jù)和服務(wù)的基礎(chǔ)。

　　2.數(shù)據(jù)中心層,。

　　“巧婦難為無(wú)米之炊”,，只有夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，后續(xù)的大數(shù)據(jù)和人工智能算法才能發(fā)揮用武之地,。因此,，構(gòu)建規(guī)范和完整的數(shù)據(jù)中心層是整個(gè)系統(tǒng)的根基。根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源,，本層的數(shù)據(jù)可以分為兩大部分：行內(nèi)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù),。行內(nèi)數(shù)據(jù)包含有客戶基本信息和交易數(shù)據(jù)等，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,、整合以及再加工,，根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用方向構(gòu)建了信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市,、操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市,、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市四大模塊。外部數(shù)據(jù)通過(guò)與政府大數(shù)據(jù)局合作等方式獲取,，包含客戶的征信數(shù)據(jù),、工商數(shù)據(jù)、司法數(shù)據(jù),、反欺詐數(shù)據(jù),、以及公積金社保等數(shù)據(jù)。

　　3.模型研發(fā)中心,。

　　模型研發(fā)是整個(gè)系統(tǒng)的核心,，其決定了每個(gè)模型的解決方案。在該中心中用于深度學(xué)習(xí)的框架有PyTorch,、TensorFlow和PaddlePaddle;用于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的框架有Sklearn,、Pandas和Sophon;HanLP用于非基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理;Spark則用于圖計(jì)算，為諸如路徑查找、社區(qū)發(fā)現(xiàn)和度中心性算法的問(wèn)題提供高性能的計(jì)算框架,。為了應(yīng)對(duì)不同模型開(kāi)發(fā)的需求,，在開(kāi)發(fā)工具方面，提供了可視化建模,、NoteBook和IDE等三種不同的開(kāi)發(fā)形式,。

　　4.模型算法集市層。

　　針對(duì)小微金融的特殊性,，為了保證風(fēng)險(xiǎn)控制能力,，需要對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分析和總結(jié)，借助大數(shù)據(jù)和人工智能算法,，根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景選用合適的算法模型,。該集市匯集了常用的風(fēng)控算法，主要分為四類(lèi)：圖像處理,、自然語(yǔ)言處理、圖計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí),。實(shí)際應(yīng)用中,，機(jī)器學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于客戶分類(lèi);圖像處理的典型應(yīng)用是財(cái)報(bào)識(shí)別，通過(guò)與信貸系統(tǒng)對(duì)接,，減輕客戶經(jīng)理在貸前和貸后財(cái)報(bào)的錄入和校驗(yàn)工作,，并提高其準(zhǔn)確性，降低操作風(fēng)險(xiǎn);基于圖計(jì)算的理論開(kāi)發(fā)了疑似集團(tuán)關(guān)系識(shí)別,、疑似實(shí)控人識(shí)別,、受益所有人識(shí)別和關(guān)系查找等圖譜應(yīng)用，加強(qiáng)了對(duì)客戶的風(fēng)險(xiǎn)把控;自然語(yǔ)言處理作為文字識(shí)別后置應(yīng)用,，用來(lái)針對(duì)文字做糾錯(cuò),，從而提高文字識(shí)別的準(zhǔn)確率。隨著業(yè)務(wù)的不斷深入,，圖計(jì)算和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步應(yīng)用于反欺詐,、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、貸后失聯(lián)信息修復(fù),、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo),、開(kāi)卡風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、團(tuán)伙欺詐檢測(cè)和社交網(wǎng)絡(luò)分析方面,。

　　5.應(yīng)用中心層,。

　　本系統(tǒng)的智能應(yīng)用場(chǎng)景主要可分為三大類(lèi)：貸前準(zhǔn)入判斷、客戶評(píng)級(jí)和貸后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,。貸前準(zhǔn)入判斷一般使用決策樹(shù)等算法,，結(jié)合基于知識(shí)圖譜的疑似集團(tuán)關(guān)系識(shí)別等技術(shù)，包括但不限于判斷客戶申請(qǐng)信息是否符合產(chǎn)品偏好及合規(guī)性要求、貸前信息核驗(yàn)(判斷客戶申請(qǐng)信息真實(shí)性),、貸前反欺詐黑名單過(guò)濾,、客戶涉訴情況判斷、客戶逾期預(yù)測(cè)等,?？蛻粼u(píng)分評(píng)級(jí)環(huán)節(jié)先根據(jù)企業(yè)的行業(yè)歸屬和規(guī)模大小對(duì)企業(yè)進(jìn)行歸類(lèi)，針對(duì)不同類(lèi)型的企業(yè)使用特定邏輯回歸等算法,，根據(jù)申請(qǐng)客戶的負(fù)債情況,、行為特征、企業(yè)狀態(tài)和納稅信息等智能地對(duì)客戶評(píng)分和評(píng)級(jí),，進(jìn)而提供授信決策,、貸款額度和貸款利率建議。貸后環(huán)節(jié)重在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的及時(shí)性,，一是根據(jù)放款后客戶的還款情況與逾期情況,，進(jìn)行逾期預(yù)警、逾期催收等;二是參照貸中信息復(fù)查,，利用疑似集團(tuán)關(guān)系識(shí)別等技術(shù),，以及分析客戶外部數(shù)據(jù)表現(xiàn)，及時(shí)監(jiān)測(cè)客戶的風(fēng)險(xiǎn)狀況,。

　　結(jié)????語(yǔ)

　　隨著金融科技的發(fā)展,，鄭州銀行持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以科技賦能業(yè)務(wù)發(fā)展,。目前,，在多方系統(tǒng)的建設(shè)與優(yōu)化中，鄭州銀行逐步實(shí)現(xiàn)智能,、高效的小微金融審批作業(yè),。截至2022年11月末，鄭州銀行小微企業(yè)貸款余額約1530億元,，小微貸款余額戶數(shù)6.8萬(wàn)戶,。作為區(qū)域性銀行，回歸金融本源初心,、服務(wù)本地實(shí)體經(jīng)濟(jì)是鄭州銀行義不容辭的責(zé)任,，鄭州銀行將持續(xù)強(qiáng)化小微金融服務(wù)技術(shù)設(shè)施，穩(wěn)步推進(jìn)小微金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，為地方實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展作出貢獻(xiàn),。