互联网金融大数据应用分析（实战大数据和物联网技术在金融行业的应用实践）

互联网金融大数据应用分析（实战大数据和物联网技术在金融行业的应用实践）工商银行广东分行大数据平台目前分大数据底座、技术平台、工具平台三层架构，通过能力沉淀和统一服务入口，稳定支持工商银行数字化转型数据生态建设工作（如图1）。中国工商银行自2002年开始探索数据集市建设，经历了起步、发展转型、提升等多个阶段，不断满足业务发展的需要，逐步演进到当前包含多样化大数据服务和AI服务的大数据平台。大数据平台是支撑全行海量数据存储与计算需求的基础技术平台，承载了工商银行数据中台全部资产，随着近几年大数据技术生态的不断丰富及数据中台工程建设、用数赋智行动的逐步推广，工商银行企业级用数场景从传统的批量加工逐步发展到流式计算、联机分析、数据可视化、安全管控等多方面，呈现规模化、多样化、普惠化的特征。在新技术引入、吸收和融合方面，广东分行积极探索，把新技术运用在前、中、后台多个业务环节，强化物联网技术、RPA（机器人流程自动化）技术、智能语音技术应用的开展，在降低运营成本、提高

文 / 中国工商银行广东省分行  吴峰 杨宾宾 李志刚

在新一轮科技革命的驱动下，以大数据、物联网、人工智能、区块链、5G等为代表的新兴技术发展方兴日盛，数字经济、共享经济、平台经济催生了全新的客户行为模式和服务需求，金融与社会服务跨界融合加速，银行业务模式和金融生态格局正在重塑。

中国工商银行顺应新时代，聚焦服务实体经济，对客户、产品、渠道、生态、风控等全领域进行“智慧”升级，打造与现代经济体系相适应的“数字工行（D-ICBC）”品牌。其中，D（Digital）代表“数字生态、数字资产、数字技术、数字基建、数字基因”五维数字化整体布局，全力服务构建新发展格局。

在“数字工行（D-ICBC）”建设中，中国工商银行广东省分行（以下简称“广东分行”）加强大数据技术应用，依托总行数据中台，构建一体化数据中台，提升数据决策能力。通过数据的标准化、规范化建设，完成行内外数据汇聚和联接，打通数据供应，实现数据对业务的即时赋能和数据驱动智能化决策，提升数据资源价值创造力。

在新技术引入、吸收和融合方面，广东分行积极探索，把新技术运用在前、中、后台多个业务环节，强化物联网技术、RPA（机器人流程自动化）技术、智能语音技术应用的开展，在降低运营成本、提高业务效率、促进资源共享和提升风控能力等方面发挥了积极作用。

广东分行大数据和物联网技术平台建设

1.大数据平台

大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据技术的战略意义在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

中国工商银行自2002年开始探索数据集市建设，经历了起步、发展转型、提升等多个阶段，不断满足业务发展的需要，逐步演进到当前包含多样化大数据服务和AI服务的大数据平台。大数据平台是支撑全行海量数据存储与计算需求的基础技术平台，承载了工商银行数据中台全部资产，随着近几年大数据技术生态的不断丰富及数据中台工程建设、用数赋智行动的逐步推广，工商银行企业级用数场景从传统的批量加工逐步发展到流式计算、联机分析、数据可视化、安全管控等多方面，呈现规模化、多样化、普惠化的特征。

工商银行广东分行大数据平台目前分大数据底座、技术平台、工具平台三层架构，通过能力沉淀和统一服务入口，稳定支持工商银行数字化转型数据生态建设工作（如图1）。

图1 大数据平台总体架构

大数据底座：大数据底座屏蔽下层基础设施的异构性差异，为上层各技术平台提供相适配的统一标准的通用技术能力支撑，使平台可以跨机房、跨代际、跨芯片、跨云地进行部署。

技术平台：在大数据底座之上，面向不同的用数技术领域打造多种数据处理引擎，封装形成平台级服务能力，并以租户维度细分服务能力配给，提供用户使用。用户无需关心平台内部的技术选型、资源分配、运维监控、高可用机制等复杂技术细节，便可轻松使用大数据能力实现业务价值。

工具平台：在技术平台层之上，以“低使用门槛、高用户体验、助共享协作”为目标，打造了面向快捷用数场景的平台级工具，赋能大数据研发、分析和运维场景的快速落地应用。

2.物联网平台

物联网是互联网和通信网的网络延伸和拓展应用，实现物物、人物之间的信息交互和无缝对接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策的目的。物联网作为新的实用技术，在“互联网 金融”的背景下，物联网可延伸银行网络连接范围、使数字化虚拟金融与真实物理世界相互交融，为银行提供更丰富、客观、真实的数据，真正实现资金流、信息流、实体流“三流合一”，可促进银行进行产品创新，防范金融风险，提升管理效能和客户体验等。

物联网平台提供任意设备通过不同网络快速接入云端的能力，面向不同应用场景提供物联网相关应用研发、运行、维护和安全的支持服务。在技术基础方面，基于已有服务，同时结合物联网特点引入了时序数据库；在安全管控方面，提供包括设备、传输、业务和平台安全的端到端安全方案；在运行方面，形成覆盖接入处理、数据处理、边缘计算、应用使能服务的全链路运行处理能力；在研发支持方面，完成多项设备接入标准的制定、SDK开发，并通过服务化、模块化开发等方式实现了信息和资源的共享；运维支持方面，提供可视化运维、流量调度、实时监控、远程运维等运维支撑功能（如图2）。

图2 物联网平台总体架构

大数据和互联网技术赋能普惠金融

广东是民营经济大省，民营小微企业众多，小微企业是推动经济增长、促进就业增加、激发创新活力的重要源泉和强大引擎，是推进稳增长、调结构、惠民生工作的重中之重。普惠金融服务小微企业，但长久以来，传统小微企业信贷业务一直存在的“融资难”“融资贵”问题始终未得到有效解决，主要原因是信息不对称导致银行无法对小微企业进行有效验证。由于对小微企业实际经营情况无法掌握，在贷款审批前后需要耗费人力进行审核和跟踪，使得业务开展困难。

广东分行在普惠业务发展中，充分认识新技术运用的重要性，综合运用大数据、物联网、云计算等数字技术，突破了行业界限，开辟普惠金融业务长尾市场，大幅提高普惠金融服务的可获得性和覆盖面。

1.大数据赋能普惠金融产品创新

首先广东分行围绕“真做小微、做真小微”战略目标，运用大数据技术挖掘小微企业分散在行内、政府部门的税务、司法、交易、结算、征信、资产、行为各维度信息，实现小微企业获客、准入、授信、评级、贷后管理全信贷流程，创新打造数字化普惠金融产品（如图3）。

图3 大数据指标体系

在普惠小微企业信贷产品创新方面，通过大数据技术，打通行内数据、行外政务、企业数据，实现政企、企企等跨界数据融合和创新应用，聚焦用户痛点，构建差异化、个性化产品体系，提升产品市场竞争力。

一是在小微企业客户识别、营销方面，通过工商注册信息、客户经理营销、客户网上自助申请等渠道获取小微企业基本信息，在大数据仓库中与多维度数据进行匹配，运用内置模型识别优质客户，并对客户可能需要的信贷产品进行模型预测，确保将正确的产品推送给需要的客户手中。二是在小微企业客户营销阶段，对通过模型分析后的目标客户进行针对性营销信息推送，包括网银、手机银行、短信等形式，做到自动化的精准营销。对于重要优质客户，还可以采用客户经理人工跟踪模式，从而确保重点客户重点营销。三是在小微企业客户授信方面，基于大数据技术对企业经营情况、实际控制人经济情况、关联关系、产业及区域风险、押品等信息进行综合分析，力求囊括完整的小微企业综合特性，在排除人为因素的干预下，还原最真实的企业违约概率和资金需求情况，保证评级、授信的真实性和流程的标准化。

近年来，广东分行依托大数据技术创新研发了多项普惠金融产品，快速实现普惠业务发展。一是税易通，该产品基于税务数据，对经营稳定、发展前景良好的小微企业快速发放的小额、信用类贷款。客户全流程线上操作，当天申请即可当天提款，以税核贷，有税便能贷。二是粤科e贷，目标客户为“专精特新”“高新技术”等科创型小微企业，以知识产权、专利、研发投入、市场占有率、创新能力作为授信额度参考，在科创版块注入工行活水。三是尊享贷，服务高净值企业主，系统根据交易、结算、资产数据自动筛选目标客户，通过内嵌模型，主动核定授信额度，完成贷款审批。四是聚融通，围绕中型核心企业，以核心企业的采购和支付信息为基础，以“贸易信息 核心企业 上下游供应商”大数据信息为支撑，为供应链上下游企业提供融资服务。

2.大数据监测创新普惠金融风控体系

开展小微企业信贷产品创新是普惠创新的第一步，还必须坚持从严治贷，运用大数据技术识别、营销客户，打造全面的客户风险画像，提升信用风险防御能力，前移准入关口，优化准入目标客户，严防“病从口入”。

在风控领域创新融合内外部数据，切实确保数据的真实性和准确性，建立客户画像，并使用人工智能技术多维度整合企业盈利能力、偿债能力、营运能力，上下游企业业务经营状况等标签，实现客户信用风险的全面评价，为贷前客户信息甄别、贷中分析决策和贷后风险预警提供支持。基于大数据的客户风险画像加快实现从“知客户”到“懂客户”的业务模式转变，有效缓解破除银企信息不对称问题，降低金融机构信用管理成本，实现客户信用风险管控水平立体化、智能化升级。

重点是基于大数据建立风控模型，提升风险分析效率和识别精准度，提供一站式服务，降低综合成本，全面提升普惠金融服务水平。系统整合人行征信、工商信息、合作关系、对外投资、融资状况、用款特征、融安e信、税务信息和资金用途等多维数据，打通个人与企业之间信息孤岛，建立了包含7个监测大项、150多项监测中类和800多个字段在内的多维打分卡、预警和一票否决机制，通过分项评分、以分定级，量化、直观地展示评价结果，更精准地刻画小微客户画像，破解了现阶段贷后监测预警来源众多、预警次数频繁和传统监测数据获取滞后的难题，并大幅降低了数据挖掘和分析门槛，将普惠金融决策从“经验依赖”向“大数据依赖”转换，提升精细化管理程度，加快普惠金融数字化风险防控体系的建设，有助于将数据分析能力辐射至各普惠金融产品，助力各级行为小微企业提供更专业的金融服务（如图4）。

图4 大数据风控模型

基于大数据技术防范关联风险，将小微企业“单点”的身份、资料等的核查转换成从“面”的形式进行风险检测，有助于发现风险的交叉传染，发现团伙欺诈风险的识别。如在贷款申请环节，基于大数据关系图谱，使用标签传播、风险传导等算法模型甄别可疑欺诈，实时推送业务系统排查，形成完整的识别、排查、确认机制。在贷后异常资金归集监测环节，通过对资金交易数据的挖掘，识别异常的资金交易行为和异常交易团体，与相关业务系统联动排查风险，实现“一点出现，全面防控”。

3.物联网技术综合应用实现小微企业贷后动态监测

传统小微企业信贷产品的贷后管理工作主要采取非现场贷后风险监测为主，客户经理现场核查为辅的模式。创新普惠产品的推出以其线上、小额、短期的优势在增量拓户上成效显著。激增的客户数量和贷款余额对贷后工作带来了极大的管理压力。在客户与管理压力激增的情况下，运用物联网技术，提供贷后客户实时监测、快速风险防控，满足对大量普惠客户的自动化贷后管理监控，对客户贷后管理至关重要。

广东分行创新利用物联网技术采集、挖掘企业生产经营数据，并制定贷后监测模型，有效解决传统贷后监测数据获取滞后、人工监测水平良莠不齐的问题。首先普惠贷款客户签订贷后监控协议，授权在企业生产经营场所安装物联网数据采集设备。设备采集小微企业生产经营中振动、人流量、声音、图像、温度、电流、电压、GPS定位等多维度数据，实时上传到银行贷后系统开展分析，确认企业经营状态。该采集器采用NB-IoT、LTECat.1多通信模式，具有多源信息融合、自动状态判断、防拆、防脱落、低功耗、低电自动报警等特点。采集的数据可以通过通信网络实时上传银行贷后分析系统，分析上述数据可掌握企业经营状况，提升贷后信用风险前置评估和违约风险防控能力。

目前在普惠领域使用的物联网监测设备主要涉及用电量监测、机器工作时长监控、人流量监测等三方面（如图5）。用电量监测采集器附着于小微企业主生产车间或经营场所的总电路上，采集企业电流、电压数据，估算企业用电量信息。机器工作时长监测采集器附着于车间主生产机器设备上，采集机器的声音、振动强度和温度，获取机器工作时长与工作强度信息。人流量监测采用红外传感技术，安装于生产车间、员工饭堂和宿舍、经营场所等出入口处，获取员工数量与客流量数据信息。

图5 物联网三大监测项目

图6 某企业月用电量趋势图

系统通过物联网技术辅助贷后检查和客户关系维系，提高管户效率。系统根据采集企业生产经营数据自动分级预警，实时邮件、短信通知客户经理其风险点及成因，降低客户经理现场检查和收集信息的成本。辅助客户经理开展客户关系维系，推测小微企业经营周期和波动情况，系统根据预设话术生成营销信息，提示客户经理及时为客户提供服务，客户经理确认后即可发出，解放客户经理劳动力。

未来展望

广东分行运用大数据、物联网等新兴技术不仅在普惠金融领域成功开展了应用实践，也在企业级客群营销管理、对公信贷客户贷前分析等一系列金融场景方面全面使用，并发挥出越来越大的作用。2022年9月末广州数据交易所在广州南沙正式成立，将进一步实现数据的市场化、合规化、集约化运作，为未来大数据等新技术运用开辟更广阔的市场前景。

广东分行将持续按照“科技驱动、价值创造”的工作思路，紧抓数字化时代新机遇，以数据和技术为关键生产要素，着力提升数字资产智能应用能力、数字技术创新驱动能力，打造高水平数字工行，以金融高质量发展服务新发展格局，在全面建设社会主义现代化国家的伟大征程中贡献更多工行力量。

（栏目编辑： 韩维蜜）