深度连载三：经济转型期的普惠金融——技术变革提升风险管理水平

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案例分享

大数据实现风险识别与量化——金电联行

金电联行基础产品为大数据分析模式下的“客观信用评价体系”，并以此研发出系列产品，如客观信用融资、小微企业增信债、贷后风险辅助管理和企业优选等。

作为民生银行、招商银行、中国邮政储蓄银行等多家银行的信贷管理服务提供商，金电联行经过多年运营实践，利用大数据技术和风险监控模式已为超过千家的中小微企业提供非抵质押的纯信用融资服务。而在贷后风险监管方面，金电联行已经为国家开发银行、广发银行等多家金融机构提供价值数百亿元的监管服务。

金电联行从2013年下半年开始针对产业园区的企业进行调研，主要对于人力资本的信用和风险评估进行了建模，借助大数据信用分析，能够为科技型园区的企业做风险评估，以便对这些企业的资金应用效率和风险做出预判。

风险匹配、转移和分散

风险匹配即风险与收益的最优匹配，在同等风险下追求更高收益，在同等收益下追求更低风险。在大数据技术运用之前，对于特殊人群、项目等的差别分析，都是靠文字描述，并不能有效地把它的风险收益特征揭示出来。而大数据的出现使得风险匹配与风险定量成为可能。利用大数据信息与技术，可以搜索到借款人的区域及该区域借款人的特征；借款人的行业及行业特征、行业运行状况等，都可做成定量或者可视化的东西。对于借款人以前的记录、尤其是借贷方面的，可以马上生成弹窗式的风险提示。这就是一个方便审贷的很好的辅助工具。通过这一工具，就能设计出与风险匹配的金融产品，也可用于预测风险，提醒企业及时转移、分散风险。

运用大数据设计与风险匹配的金融产品

大数据使用实验设计，可以更好地识别产品收益和风险之间的关系，更好地进行产品设计和销售。金融产品的风险和收益都受到诸多因素的影响，正确地认识这些因素，准确地度量这些因素的影响力，我们才能更好地进行产品设计和调整。大数据恰好可以提供一系列实验设计模型，帮助根据定义的因子和响应，自动地进行试验模型的选择，并提供设计评估工具集，帮助进行模型评估，确保实验设计的正常性。最终设计出与风险相匹配的产品，并结合对用户信用评估进行销售。即对不同信用级别对象，销售与之相适的、不同风险与收益的产品，在提高销售成交率的同时，降低销售风险。所以，基于大数据的应用，可将金融产品与其客户有机结合，设计出与风险匹配的金融产品，帮助金融平台在提高收益的同时降低风险。

大数据预测未来，帮助风险转移、分散

风险的转移与分散最直接的体现就是借款客户数量众多，如果采用传统的信审模式，在还款能力、还款意愿等难以统一量度的违约风险判断中，风控成本会高至业务模式难以承受的水平，这也导致很多平台铤而走险做大额借款。大数据为风险控制提供了新的技术与方法，其对风险转移、分散的作用和意义十分重大：

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