“新规落地，商业银行怎么调整网络贷款业务？”

本篇文章2794字，读完约7分钟

根据年初国务院公布的数据，中国社会消费品零售总额为41.2万亿元，同比增长8%，对经济增长的贡献率为57.8%，拉动gdp增长3.5个百分点，支出连续6年成为经济增长的第一推动力。 成本倾向于成为经济增长的中心推动力，商业银行零售金融业务也成为数字化转换的重点。 10家上市银行将50%以上的贷款投入零售行业 信用计算力研究院，整理26家上市银行的季度报告，发现零售金融业务，特别是零售信用业务成为拉动商业银行收入增加的主力引擎。 数据显示，26家上市银行的零售贷款比上年增加14.5%，比公共贷款业务高5个百分点，中小银行特别是城市商务的零售贷款增长率相对较高。 从贷款结构来看，10家银行将50%以上的贷款投入零售行业，银行零售信用业务下降明显。 26家上市银行零售信用业务迅速发展的状况(信用计算力研究院制图、数据源年半报) 时间进入下半年，7月17日，网络贷款《基本法》-“商业银行网络贷款管理暂行方法” 业界认为，从“方法”上看，监管层对商业银行网络贷款业务的迅速发展持激励态度，领域受益匪浅。 发出良好的信号，确定资金用途，严格控制资金流动，控制整体不良率的防止要求，对银行风险管理和数据管理能力提出更高的要求，网络贷款业务的调整重点也更确定。 商业银行的网络贷款业务流程涉及几个环节，包括产品定价设计、市场营销客户、身份验证和批准、防止欺诈、贷款中批准、人工复核、数据文件保存、贷款后管理、催促清算等 信用计算能力研究院通过研究《方法》，结合业务流程的重要环节，针对银领域业务端相关的资产运营管理、统一数据源管理、风控决策引擎和自动建模、部件批准等系统/平台 自主掌握核心风控制能力，加强全过程风险管理 《方法》第四条、第十九条、第三十八条等涉及风险建模、决策引擎、反欺诈系统的内容，实际监督管理与银行脱离外部依赖 在业务层面上，全过程的风险管理对于作为大数据风控制系统(决定引擎、建模平台、审批管理系统)的基础风险管理设施的一环的投资是必不可少的。 现在，许多第三方运营商提供的决策引擎系统实现了可重用规则、决策表、决策树和规则流等风控组件的部署、执行和监视功能，银行基于不同信用产品的场景自主灵活地配置 高级智能决策引擎系统需要支持风险规则的可视化、透明化。 信用计算能力智能决策引擎系统示意图 当前市场化的风控建模服务提供模型开发、测试、配置、检查、部署、监视和各方面的模型管理功能，银行定制认证模型、非法 以信用计算力过去服务为例，访问信用计算力决定引擎系统和风控模型后，某银行在线小额信用产品风险违约模型ks达到0.45，模型得分划分度良好，得分区间对应预测合同 另外，根据《方法》第22条，“商业银行必须决定手动验证的触发条件，合理设定手动验证的操作规程。 ”。 在此，对商业银行网络贷款业务中的信审战略提出决定要求。 建立以“风控数据+风险模型+策略和规则”为中心的信用审批管理系统，通过系统分流执行不同的风控决策和规则，帮助识别自动化欺诈行为，自动完成申请审批和信用分配，审批时间 但是，自动化的决定系统并没有完全置换或放弃手动审查这一重要环节，特别是在风险数据中发生缺失项、矛盾项的情况下，决定系统将提交申请分配给信审系统，进行人工干扰、人工核检查 根据比较有效的识别和跨越监视区域的网络克隆业务 《方法》第9条，“地方做法人银行开展网络克隆业务，首先要为当地客户提供服务，慎重地开展和比较跨注册区域的业务。 从大方向看，监管对地方银行的区域间经营没有采取“一刀切”的态度，对业务经营没有设立统一的量化管理标准。 这确实是为了长期受到地区限制的地区银行“束缚”。 在业务管理层面上，“方法”中提到的“区域间网络贷款业务的识别和监视”尝试商业银行的顾客/资产的运营和管理，加强顾客的区域分布识别能力，结合当地经济的迅速发展和个人收入水平，在当地 通过访问内置自研或顾客图像分析功能的资产运营监视平台，确立包括性别、年龄、地区、学历、信息、泛娱乐、电商、金融、生活等各方面的顾客图像，持续进行标签补充，顾客的层次 信用计算能力资产运营监视平台的形象 正确理解风险数据和风险模型，加强数据源管理 [方法]根据第15条，“商业银行确保充分的资源，独立，比较 董事会和高级管理层必须及时了解风险状况，正确理解风险数据和风险模型的作用。 互联网贷款业务中的风险数据涵盖顾客的基本属性数据、设备数据、社会交流互联网数据、电商的费用数据、互联网贷款数据、运营商数据等，除了银行拥有的数据以外，还包括外部 现实情况是，目前银行在访问外部数据源时面临一些挑战:数据源评选困难，市场数据源多，选型周期长。 大量的外部数据需要技术对接，需要时间，维护价格高数据监视管理多而复杂，数据访问后，接口的数据质量和接口稳定性难以判断的外部各数据源的收费方法不同，结算方法 比较银行不同业务场景的诉求，设计目标业务效果最高、性价比最高的数据源组合方案，银行外部数据评选困难，数据开发困难，数据质量监控困难，数据 信用计算能力自研的统一数据源管理平台由六个核心模块组成，功能涵盖数据源管理、数据质量监视、会计管理、openapi、bi报告、数据追溯管理等。 具体来说， 1.涵盖主要数据源，提供各种标准化、定制的数据产品服务api，支持机构自主且完全可视化地切换筛选、采用、对接。 2.迅速对接数据源，预先解决和集成各种第三方数据源的差异化api，通过标准通信协议、加密方案、认证方法、数据样式等统一open api提供给银领域的服务端。 3.通过数据质量全监视、嵌入式数据监视模块，实时监视和警报数据质量如接口稳定性、响应性能等运行指标，支持银行全可视化配置警报战略和收件人，数据源异常 4.实时数据价格管理通过嵌入会计管理模块，确保各数据源接口的自动化，支持周期性调用量的查询、获得率的调查、可视化结算表的导出，价格管理者对数据源的采用状况 5.实时查询所有维数据调用量，通过内置bi报告模块银行，统一不同分支机构的业务产品、数据源、数据产品、分钟、周期等所有维数据调用量、调用价格、搜索率、成功率等 6.数据总量可以倒退，通过对所有数据源调用查询记录进行版本化、日志化和结构化存储，提供全可视化历史调用查询回溯，支持通过业务人员的分解来判断数据源质量 信用计算能力统一数据源管理平台的形象 商业银行的网络贷款业务受益匪浅，业务优化还涉及链上的各个方面，本文介绍了跨地区的客户管理、数据源管理、决策链 信用计算力作为金融科技智能处理方案的提供者，为商业银行提供包括市场营销、风控、运营、咨询研究在内的网络克隆业务处理方案，整合数据、产品和技术，输出一体化的科技服务， 本文首次在微信公共平台上发表:新流财经。 复印件是作者个人的观点，不代表搜狐网的角度。 投资者据此，风险请自己承担。