光大银行创新孵化“滤镜” 贷后风险预警成功率达36%

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光大银行的“过滤器”是基于大数据挖掘的银行风险控制创新产品。据记者了解，“过滤器”产品已经在光大银行全面推广，所有银行对企业客户的贷后风险都可以根据该模型进行评估和预警。2016年下半年，准确率达到36%，也就是说，在“过滤器”给出的100家预警企业中，有36家企业在未来的业务流程中存在违约风险。

根据银监会1月25日发布的数据，截至2016年底，商业银行不良贷款余额为15123亿元，比2016年第三季度末增加183亿元；商业银行不良贷款率为1.74%，比上季度末下降0.02个百分点，全年不良贷款率基本保持稳定。

虽然不良贷款率有所提高，但对于商业银行来说，如何化解对公众客户的不良贷款，尤其是如何处理大企业的不良贷款，仍然是风险控制的重中之重。中国光大银行信息技术部总经理李璠告诉记者，“过滤”产品的诞生不是一蹴而就的，而是几年数据积累的结果。

“简而言之，‘过滤’产品通过大数据输入和银行模型计算来描述和评分银行的公司客户，并给高风险客户贴上标签。我们开发了移动应用客户端，帮助分行行长完成运营和管理，每月定期更新最新的公司客户信息，以方便分行领导了解辖区内客户的风险状况。”

在模式上，该数据产品利用社交网络、路径算法和文本分析等大数据分析和挖掘技术，运行三种类型的大数据模型信号:特殊交易对手、风险社区和复杂的在线循环担保圈。其中，“复杂循环担保圈”模型用于发现担保网络中隐藏的风险模式，有效防范集团违约风险，在三种信号中表现最好。

关于数据采集，中国光大银行数据分析与服务部主任刘金淼表示，从银行自身来看，客户信息来自银行的信用信息，外部信息来自银监会的共享数据、央行的企业信用信息、工商登记信息和法院诉讼信息。

，刘金淼强调:“在信息安全方面，全社会都比较重视，所有的客户信息都脱敏，确保不被泄露，而在银行内部，管辖范围内的客户信息只能在当地分行行长一级看到，其他外部省份没有权限”

李璠表示，目前“过滤器”是贷后管理的预警产品，未来条件成熟，也将应用于小微企业和个人贷款的贷前和贷后流程。

(原标题:光大银行技术创新孵化“过滤器”贷后风险预警成功率达到36%)