本文摘要：摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)+的發(fā)展，人工智能不僅為傳統(tǒng)金融業(yè)帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，同時也為商業(yè)銀行的信用貸款業(yè)務(wù)創(chuàng)造出新的機(jī)會。傳統(tǒng)商業(yè)銀行信貸審批流程中的人工決策存在非理性因素，在不同風(fēng)險場景下存在的貸款決策行為偏差無法消除，從而出現(xiàn)偏離客觀的決策。人
摘要：隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展，人工智能不僅為傳統(tǒng)金融業(yè)帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，同時也為商業(yè)銀行的信用貸款業(yè)務(wù)創(chuàng)造出新的機(jī)會。傳統(tǒng)商業(yè)銀行信貸審批流程中的人工決策存在非理性因素，在不同風(fēng)險場景下存在的貸款決策行為偏差無法消除，從而出現(xiàn)偏離客觀的決策。人工智能方法能夠有效避免信貸審批中的主觀性和盲目性從而提高決策效率。本文分析了人工智能算法在貸款審批中的應(yīng)用，根據(jù)算法分類對算法及其應(yīng)用進(jìn)行了闡述，并對智能信貸審批作出了總結(jié)和展望。
關(guān)鍵詞：信貸貸款;人工智能;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);支持向量機(jī);決策樹
1引言
金融科技方興未艾，隨著人工智能和互聯(lián)網(wǎng)金融的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)金融業(yè)的生存基礎(chǔ)受到了沖擊，商業(yè)銀行也在不斷通過探索和運用人工智能等新技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新。商業(yè)銀行的貸款審批也可以通過多種人工智能方法獲得性能更優(yōu)、預(yù)測更準(zhǔn)確的模型。信用評級與預(yù)測對商業(yè)銀行貸款決策有著顯著的影響。個人信貸業(yè)務(wù)擴(kuò)展的同時也為銀行帶來一定的風(fēng)險。
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2人工智能在銀行中的應(yīng)用
信貸服務(wù)是一種普遍的金融服務(wù)，也是商業(yè)銀行的主要利潤來源。傳統(tǒng)信貸服務(wù)依賴于人工，對于中小企業(yè)和個人用戶貸款的審批流程復(fù)雜且周期長，使得小微企業(yè)和中產(chǎn)以下群體融資難成為世界難題。人工智能技術(shù)增強(qiáng)了商業(yè)銀行的風(fēng)控能力，對于龐大非銀行人群的海量特征數(shù)據(jù)進(jìn)行定量風(fēng)險分析，得到連續(xù)的風(fēng)險定價從而提供相應(yīng)的金融產(chǎn)品與服務(wù)。國內(nèi)杭州銀行的“云抵貸”已經(jīng)率先使用智能化抵押房屋貸款，將審批時間縮短到最短3分鐘，放款時間24小時之內(nèi)。百度金融、螞蟻花唄和京東白條等互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)紛紛開展信貸業(yè)務(wù)，利用大數(shù)據(jù)和人工智能算法進(jìn)行信用評分。以京東白條為例，其信用評估根據(jù)用戶消費歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險評估，不良率為0.48%，遠(yuǎn)低于商業(yè)銀行平均水平。
FlorianKönigstorfe分析了人工智能在商業(yè)銀行中的應(yīng)用，其中支持向量機(jī)、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在信貸審批中的應(yīng)用范圍較廣;DorotaWitkowska比較了在商業(yè)貸款審批中使用不同的人工智能算法進(jìn)行決策的準(zhǔn)確度。國內(nèi)學(xué)者對人工智能在銀行信貸中的應(yīng)用也展開了大量的研究：吳沖等(2009)將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等多種人工智能方法運用到信貸風(fēng)險評估中;王春鋒等(1999)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Logistic判別分析等方法對商業(yè)銀行信用貸款風(fēng)險評估進(jìn)行分析。不難看出，人工智能算法在商業(yè)銀行貸款中的應(yīng)用主要集中在貸款預(yù)測和信用評分評級中，而應(yīng)用較廣的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹。
3應(yīng)用于銀行信貸的人工智能算法
目前流行的人工智能算法主要屬于機(jī)器學(xué)習(xí)分類，根據(jù)功能可以將其分成分類、回歸和聚類三種類型。人工智能在信貸審批中的應(yīng)用主要通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練做出智能決策，其相關(guān)研究主要為分類和回歸兩類。分類算法預(yù)測標(biāo)簽，而回歸算法是預(yù)測數(shù)值。分類算法和回歸算法都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇。監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程為獲取數(shù)據(jù)→特征提取→監(jiān)督學(xué)習(xí)→評估;而預(yù)測過程則根據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測。分類算法的目標(biāo)是從已有的數(shù)個可能的分類標(biāo)簽中預(yù)測一個樣本所屬的分類，其樣本數(shù)據(jù)是離散的。決策樹、支持向量機(jī)、線性回歸等回歸算法的目標(biāo)是預(yù)測一個連續(xù)的數(shù)(浮點型)。
3.1分類
分類算法用于分類變量的建模及預(yù)測，通常適用于類別的預(yù)測。常見的分類算法有五種類型：(1)邏輯回歸。邏輯回歸通過邏輯函數(shù)將預(yù)測映射到0~1的區(qū)間，從而判定屬于某一類別的概率。(2)分類樹。分類樹通常特指決策樹中用作分類的CART算法，其特點是分支條件為二分類問題，即只能形成二叉樹。CART分類樹使用基尼系數(shù)處理離散特征，如果是連續(xù)特征則需要將特征進(jìn)行離散化。
(3)支持向量機(jī)。支持向量機(jī)是一種通用的前饋網(wǎng)絡(luò)類型，其主要思想是建立一個超平面作為決策曲面，使得分開的兩類數(shù)據(jù)點距離分類面最遠(yuǎn)。支持向量機(jī)是從線性可分情況下的最優(yōu)分類超平面，所謂最優(yōu)超平面就是以最大間隔將兩類樣本正確分開的超平面。(4)樸素貝葉斯。樸素貝葉斯分類以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，其核心思想是將給定的訓(xùn)練集假定為特征互相獨立求取聯(lián)合概率分布得到先驗概率，再根據(jù)模型得到后驗概率，從而計算出條件概率的方法。(5)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類模式匹配的非參數(shù)方法，常見于銀行信貸審批中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
BP神經(jīng)的基本思想是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)輸入/輸出的映射問題轉(zhuǎn)變?yōu)榉蔷�性優(yōu)化問題，使用最優(yōu)化中的梯度下降算法，用迭代運算修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出間的均方誤差最小化。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用模糊集合，確定模糊隸屬度。常用的模糊推理方法包括M型推理方法和TS型推理方法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括五層，分別是輸入層、模糊化層、規(guī)則層、反模糊化層和輸出層。
4針對銀行信貸不同應(yīng)用場景的算法研究
商業(yè)銀行的信貸審批環(huán)節(jié)中人工智能算法主要應(yīng)用于解決分類和回歸兩類問題，具體的分類問題體現(xiàn)在財務(wù)欺詐、信用卡履約、信用評級等方面，回歸問題體現(xiàn)在信用評分、貸款預(yù)測、破產(chǎn)時間預(yù)測、企業(yè)貸款、違約時間預(yù)測等方面。在實際的信貸審批應(yīng)用中將針對不同的應(yīng)用場景采用不同的算法。
4.1信用評分和信用評級
信用評分和信用評級是銀行信貸審批中最重要的一個環(huán)節(jié)，其最終目的是將貸款人分類為良好貸款人和不良貸款人。Henley和Hand的研究表明，如果將信用評分的準(zhǔn)確率提高1%，公司將節(jié)約大量的成本。目前信貸審批的相關(guān)技術(shù)大多集中于信用評分的研究，目前已經(jīng)出現(xiàn)了各種各樣的分類技術(shù)，例如線性判別分析、邏輯回歸等回歸算法，以及K臨近和決策樹等分類算法。
4.2企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測
人工智能增加了用于信用風(fēng)險評估的數(shù)據(jù)類型和種類。在貸款違約分析方面，人工智能方法可以結(jié)合非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)(例如水電費、電信數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù))對貸款人的違約行為進(jìn)行預(yù)測。
(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測分析時，首先選取對企業(yè)存亡起關(guān)鍵作用的一些財務(wù)參數(shù)，例如營運資本、保留收益、利稅前收益、市場價值權(quán)益等。而后在輸入層分別輸入企業(yè)的速動比率和資產(chǎn)利潤率，輸出層為判別值Z，根據(jù)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)計算出判別值的分界值Zc，并以此為分界判定企業(yè)生存或破產(chǎn)。周毓萍改進(jìn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并建立了用于企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠有效對企業(yè)破產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測。
(2)支持向量機(jī)。使用支持向量機(jī)預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)時需要選擇相同數(shù)量的破產(chǎn)和非破產(chǎn)案例，將全部數(shù)據(jù)的80%用于構(gòu)建訓(xùn)練集，對其中的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析提純，選擇顯著的變量。通常選擇利潤率、舉債經(jīng)營率、償債能力比率、資產(chǎn)管理比率等變量進(jìn)行分析，然后選擇合適的核函數(shù)和懲罰參數(shù)建立模型。
5結(jié)語
利用人工智能方法進(jìn)行信貸審批等金融科技手段已成為時代賦予商業(yè)銀行開展信貸實踐的重要使命。人工智能方法增加了信用風(fēng)險評估數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)量，解決了非財務(wù)信息搜索整合困難的問題，避免人為主觀因素對貸款審批決策的影響。人工智能技術(shù)在商業(yè)銀行中的普及，可以實現(xiàn)大批量的信貸服務(wù)拓展，從而落實普惠金融。從全球范圍來看，中國是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先國家之一，中國傳統(tǒng)央行征信系統(tǒng)中，征信的真實覆蓋率只有35%。
而經(jīng)過2015年中國大數(shù)據(jù)征信的爆發(fā)，基于人工智能的授信模型不斷發(fā)展并形成規(guī)模。要實現(xiàn)充分實現(xiàn)信貸智能審批，需要商業(yè)銀行與科技企業(yè)的深度合作。龐大的數(shù)據(jù)量和海量用戶群體將為商業(yè)銀行的信貸智能審批提供得天獨厚的優(yōu)勢，強(qiáng)大的金融內(nèi)需將加速智能信貸審批乃至智能金融的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
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作者：李雨蔓，衛(wèi)恒軍
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