文/葛仁余 江蘇銀行黨委委員

副行長，首席信息官

載于《信息技術與標準化》雜志2019年第5期

推廣普惠金融面臨的難題

在實施過程中，主要經歷了以下幾個技術難題：

（1）受限于高性能存儲的成本和數據并行化處理能力，占總存儲量80%以上的數據在系統里并未得到利用。

（2）陸續引入的工商、統計、海關、法院等外部數據快速增長，需要大容量低成本的存儲技術來支撐，同時為滿足業務要求，還要求能夠實現大規模數據處理和實時響應。

（3）數據要經過分析處理產生商業價值才能形成數據資產，傳統的BI技術在面對大規模數據處理時顯得力不從心，一般僅限于形成報表對現象進行描述，而對于現象進行分析并輔助決策或形成業務規則還需要人來完成，這是相當低效的。

具體到普惠金融業務，就需要對行內和外部各類多源異構數據進行采集并整合存儲，在深度挖掘海量數據價值的基礎上建立風控模型和規則，并能夠實時響應業務端的風控請求。

大數據平臺及大數據風控體系建設

一、大數據平臺建設

1.數據采集

以數據時效性來劃分，數據采集可分為實時數據采集與批量數據采集。對于行內的交易數據等實時流數據，前端使用F5日志采集、日志易、數據探針埋點等方式采集實時交易報文，再由分布式海量日志采集聚集傳輸系統Flume集群，分類聚合后，按主題轉發分布式消息訂閱發布系統Kafka集群，然后落庫存儲或對下游系統提供實時響應。外部數據則通過接口調用后直接落庫。對于行內存量數據，則通過Sqoop工具從行內關系型數據庫中抽取。

2.數據存儲

在數據存儲層面，既要支持實時請求又要滿足大規模批量運算的要求。實時數據一般有高并發、實時響應、數據粒度小等特點，針對性的采用列式存儲、全文搜索引擎等存儲框架進行存儲，以響應下游系統的實時請求；同時還可以向外提供全文檢索功能。日終批量數據與歷史存量數據數據量龐大，且一般只寫入后不再進行修改，采用分布式文件系統進行存儲，同時對數據按適當的格式進行壓縮，在滿足批量運算的要求下，節約了存儲成本。

3.數據加工

對于實時流數據，從Kafka獲取后根據業務需求運用Spark計算框架進行實時處理，日終批量及歷史數據分析等批處理服務則主要用于使用Mapreduce/Spark混合的計算框架進行運算。通過對離線數據與實時數據的分路處理，分別滿足了業務實時性、批量數據準確性等方面的要求。

從數據的業務屬性出發，行內基于大數據平臺構建了內外部數據集市，由數據集市統一供數，運用大數據平臺強大的處理能力，極大減輕了業務系統的壓力，同時也有助于內部數據的標準化管理。不同種類、不同范圍、不同更新頻次的外部數據為大數據的應用奠定了豐富的數據基礎，但同時也增加了數據管理的復雜度。通過建立外部數據平臺，對外部數據進行統一入庫、統一管理，使得外部數據的運用更加可控，同時與內部數據進行有機的整合。

4.數據服務

數據服務根據數據運用的程度可分為三個層次：

（1）基本的數據檢索查詢與數據下發服務。主要是將數據集市業已加工完成的數據提供給業務系統使用。

（2）數據挖掘及機器學習建模服務?；诂F有大數據平臺，針對海量數據進行加工整合，運用統計計算法、分類算法、聚類算法、回歸分析、神經網絡機器學習算法等建立數學模型。

（3）模型實時運算引擎。以Hadoop為基礎，建立分布式機器學習平臺，打造“智多星實時運算引擎”對外提供服務。

基于以大數據平臺技術以及數據采集、數據存儲、數據加工、數據服務等一系列數據治理工作，構建了開放共享式的大數據平臺，可以替代傳統的數據倉庫，支持海量數據的存儲和高速運算，在內外部數據整合、歷史數據查詢、數據存儲計算等方面頗具優勢。

二、大數據風控體系建設

普惠金融場景中的小微企業客戶，因缺乏可信的財務報表，征信數據也比較稀疏，很難判斷其經營情況及真實風險，而個人客戶則更是無從判斷其信用狀況。大數據平臺采集整合了內外部各類風險數據，極大地豐富了數據維度，為大數據風控提供了堅實的基礎。但只有數據并不能形成大數據風控能力。只有依托場景深入挖掘數據中潛在的風險屬性，并建立完整的數據運營能力，才能形成立體的大數據風控體系。

通過建立覆蓋信貸業務全生命周期的大數據風控體系，對數據的全面性（數據廣度）、數據的相關性（數據深度）、數據的時效性（數據鮮活度）進行整合分析，客觀的對客戶進行信用評估，從而判定能否對客戶進行授信。大數據風控體系可以提供信息核驗、風險名單驗證、欺詐識別、信用評分、資信報告、預警檢測、風險評估等風控服務。它覆蓋了貸前、貸中、貸后等各環節的風控需求。目前已實現“全自動”、“全天候”、“全信用”、“全覆蓋”的“四全”風控，可以提供秒批秒貸風控能力，極大的改善了客戶體驗。

踐行成果

通過大數據平臺幾期風控體系建設，成功推出了以下以下產品，方便業務辦理，實現效率的提升。

（1）“電e融”。為經營規范、用電正常的企業打造一款無須抵押擔保的全線上信用貸款。借助互聯網渠道，客戶憑使用電量、交納電費歷史記錄即可申請辦理，并在線獲得貸款額度，實現了“線上申請授權、網上數據推送、業務自動審批、在線自主用款”的“全線上”辦理。

（2）“稅e融”。為正常繳稅的小微客戶打造的一款“以無擔保純信用為主，可采取各種方式組合為一體”的信貸產品。借助互聯網渠道，小微客戶僅憑繳稅記錄即可申請辦理，并在線獲得貸款額度，實現“在線申請、網上用款、隨借隨還”。

（3）“享e融”。面向社會大眾推出的免抵押免擔保的個人消費貸款產品，借助大數據信用評級應用，全線上辦理、全自動審批、全數據化管理?？蛻舻卿浗K銀行手機銀行提交貸款申請，只需簡單錄入信息，后臺自動調用多個系統平臺運作，審批、授信瞬時完成，貸款資金實時到賬，并提供7種貸款期限、2種還款方式供客戶選擇，客戶體驗極佳。

此外，基于個人客戶繳稅記錄進行授信的個人版“稅e融”、基于個人客戶公積金繳存記錄進行授信的“金e融”以及全線上全自動的物聯網動產質押融資產品“工e融”等產品?！癳融”系列網貸產品全面覆蓋到小微企業及個人客戶，從而使普惠金融的發展走在了全國前列。

通過大數據平臺與大數據風控體系建設，推動了普惠金融的落地實踐。截至2019年2月，僅“稅e融”就向超2.4萬戶小微企業累放貸款超340億元。在努力踐行普惠金融服務經濟發展的同時，銀行自身也獲得了巨大的發展，同時也為行業發展做出了積極有益的探索。

責任編輯：韓希宇