金融信貸審核領域的大師——記趙賽男
編輯: 金婉來源: 經濟晚報2024-08-27 12:25:15
傳統的金融行業需要投入大量的時間與人力成本，且風險相比較高。以銀行信貸業務風控準入場景為例，根據其信貸產品的風控政策，金融機構需要通過人工或模型對申貸用戶的信用信息數據進行分析，判定申貸用戶的準入資格。然而，隨著金融行業和互聯網的快速發展，金融產品與業務服務的升級迭代趨勢明顯，同時伴隨著貨幣政策和風險監管要求的實時變化，以往金融機構的風控準入系統已不能完全滿足業務需求，包括部分工作需要人工輔助參與，工作效率低，增加金融風險；系統對于非機構化數據、半結構化數據處理效率低，風控分析面窄；風控系統的風控指標固化，無法根據金融產品準入政策的變化自由配置和修改等等，從而導致信貸業務風控成本居高不下，而金融風險卻持續走高。
對此，我國著名信貸專家、廈門國際銀行股份有限公司北京分行支行對公行長趙賽男擁有絕對的發言權，她認為：“在現代金融體系中，銀行的核心競爭力主要體現在其資產轉化能力上，這種能力通過信貸業務得以實現。然而，傳統的信貸風險評估方法主要依賴于人工審核和有限的歷史數據，難以滿足日益增長的信貸需求和日益復雜的風險環境。大數據技術的出現為信貸風險分析提供了新的思路和方法。海量的、多維度的數據蘊含著豐富的客戶信息，通過數據挖掘和機器學習等技術，可以更全面、準確地評估借款人的信用狀況，從而有效控制信貸風險。”
（圖為工作中的趙賽男）
作為國內屈指可數的信貸風險評估大師，趙賽男憑借縝密的邏輯思維、好學鉆研的精神、細致入微的觀察習慣，在蒙商銀行股份有限公司、紫金誠征信管理有限公司、廈門國際銀行股份有限公司等多家知名金融企業機構從事征信管理、信用模型建立、授信、風控等領域深耕十余年，對金融機構信貸風控審計業務全流程都有著豐富的經驗和前瞻性的認識。近年來，她更是將大數據、物聯網、云計算等信息科學前沿技術融入信貸審理領域，研發了一系列具有行業領先水準的技術成果。以她研發的“基于聚類分析的信貸風控預警系統”為例，這項技術成果利用聚類分析—大數據技術不僅幫助銀行加強了信貸風險全方位管理能力，同時有效降低開展信貸業務過程所面臨的信用信息不對稱、信用風險判斷及考察能力較弱等疑難雜癥。
在金融產品日趨多樣化，客戶準入門檻逐步下沉之際，商業銀行之間對于優質客戶的“爭奪戰”愈演愈烈，加上客戶對信貸產品、授信金額及審批速度的要求越來越高，客戶行為信息、消費喜好等內部數據難以精準捕獲，外部數據信息參差不齊、數據效用較難評估核實，需要較長時間進行溝通、分析確認。國內一部分中小型銀行業務規模及信息系統建設滯后，難以識別掌握客戶的還款意愿、還款能力、隱形負債等潛在風險。趙賽男研發的“基于聚類分析的信貸風控預警系統”便是針對此難點而生。
“基于聚類分析的信貸風控預警系統”主要通過聚類分析—大數據技術挖掘客戶的信用卡、存款、理財、網銀、個貸等內部信用數據，抓取金融市場數據庫、各商會產業數據庫、社區居民數據庫等外部信用數據，通過數據提取、數據整理和數據加工，完成對風險預警系統中數據源的控制與管理，形成信貸業務所需的各種基礎數據和指標后傳輸至數據中臺，以便于用戶在訪問層實時調取數據。其迅速整合客戶信息、精準全面識別客戶及所提供擔保的風險、支持風險防控系統的快速更新及部署的能力適應了當前客戶風險顯現的多樣性、易變性、復雜性的要求；優化了對客戶風險全流程監測，包括貸前的風險提示、貸中貸后的風險檢測及預警，能夠攔截高風險客戶，及時觸發風險緩釋工具的啟動。
在對外發表“基于聚類分析的信貸風控預警系統”后，趙賽男對信貸審理領域的技術研發和創新并沒有止步。她繼續以“信貸風險管理、智能預警授信”作為研究方向，研發了“商業銀行企業信貸智能財務分析平臺”“基于金融數據分析的信用風險評估系統”“智能信貸服務管理系統”等多項具有行業前瞻性和創新性的技術成果，為行業未來發展提供了強大的技術支撐，優化了金融服務的工作流程，為推動金融行業的智能化發展發揮了巨大作用。
未來，趙賽男將繼續致力于信貸業務向智能化、科學化、精細化轉型發展，優化資源配置，為深化信貸風險管理提供更全面更強大的技術支持。
（文/呂欣悅）