Page 211 - 业财融合背景下会计信息化研究

第七章 大数据背景下的商业银行业财融合

速了解客户的感受和需求，从而能够协助业务部门对金融产品的创新。同时，标
准化的后台集中处理流程，也将借助大数据完成进行验印、记录等以往依靠人工
完成的工作，这样可以有效的将风险控制环节集中转移至总行，有效降低了风险

发生的，使总行能够对风险实现全局把控。
（二）信贷业务流程再造
在中国商业银行的信贷业务目前主要依靠央行的征信报告，但是伴随互联网
金融的发展，传统的信贷征信显得无法满足市场。大量的互联网金融信息无法融

入传统体系，传统的征信体系只能提供历史数据，但是面对一些新的互联网金融
客户无法提供准确的数据，银行也就无法做出准确判断，这个时候大数据的引入
将很好的解决此类问题。主要从以下几个方面着手再造信贷审核流程。
1. 着手大数据业财共享平台的学习技术，让相关变量发挥作用

由于互联网的存在，对于客户数据的获得变得不再困难，客户在日常生活中
各种各样的行为，如基本信息、社交行为、爱好偏向、浏览记录、交易信息等都
能被作为数据记录下来，其中包括可以直接被会计所加工利用的信息，但是在新
的审核流程下，将复杂的需要人工介入的信息都归类为机器采集，避免由于人工

介入产生的不可规避的数据失真。具体操作为：财务人员根据会计学基础以及财
务管理等相关专业，将用户个体的数据拆分成不同变量，将这些变量上传与大数
据业财共享平台技术工作人员，然后技术人员通过将这些变量与传统逻辑回归结
合，寻找出能够影响客户信贷行为的变量，关注哪些变量的变化能够改变客户的

行为变化。例如，客户工资水平的变化将会在一定程度上提高其消费的水平，同
时客户也会更多的关注理财以及保险产品，且客户的还贷水平也将进一步提升，
那么这个变量银行就应该着重关注的动态，根据这些变量辅助银行对客户信贷审
核申请的决策分析。

2. 引入决策树，让信贷审核实现可定制
在对计算机的自主学习当中，决策树是一个很常用的预测模型。简单地说，
就是计算机对客户的属性进行递归分析，借助数据库对客户提取的数据进行逐一
分割测试，这个过程可以理解为对决策树的裁剪，当最后达到不能分割或者仅有

一个分支存在时，递归就完成，决策树此时的结果就是预期最佳结果。
3. 解决小微企业贷款风险，让历史问题得到根除
以传统的风险控制模式，银行普遍采取对申请企业要求提供征信资料，抵押

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