基于数据挖掘的小微信贷模式研究与实践

发布时间：2020-09-04 22:23

　　我国拥有数量庞大的小微企业,它们已逐渐成为国家市场经济的重要组成部分。小微企业广泛地分布在三大产业中,几乎涉及市场上所有的行业与经营领域,在促进我国经济就业增长、支持科技发展创新、维护社会安定和谐等各方面都发挥着非常重要的作用。然而,受自身特点与银行间信息不对称等因素的制约,小微企业真正意义上可选择的融资方式非常有限,融资难问题常常困扰着小微企业的发展。商业银行是小微企业融资的一个重要渠道,在传统的小微信贷业务开展过程中,由于缺乏有效的数据支撑,小微信贷业务往往无法实现批量、集约的开展,在一定程度上导致小微企业融资难、融资贵。大数据技术的出现,给传统金融下小微企业融资带来了新的机遇,利用大数据的规划与应用,可有力地推动小微信贷业务营销、风险管理、贷后管理、产品创新、业务流程等方面的变革,从而实现小微信贷业务集约化、批量化、自动化的运作,最终提升小微信贷业务的性价比。因此,研究中小银行在互联网金融背景下创新小微企业信贷模式,解决小微企业面临的融资难问题具有十分重要的意义。本文通过对小微企业现有的各种融资模式进行对比分析,同时结合我国金融业监管体系及政策向导,从小微企业信贷模式、大数据的应用、评分模型的建立、小微贷风险控制和产品设计等方面进行了分析研究。通过采用大数据技术对第三方数据进行挖掘分析,建立高效评分模型并将评分模型嵌入小微企业贷款流程中,实现小微企业信贷线上申请、线上审批、线上放款,对小微企业信贷从抵押贷款到信用贷款转型进行了积极探索。另外,本文结合互联网思维,通过构建一个开放的线上贷款服务平台(本文称为小微企业信贷平台,简称“小微贷平台”),利用信用评分模型对客户进行信用评级,为小微贷产品的推广奠定了基础,通过采用全线上小微贷模式,将小微贷平台打造成一个良性的金融服务平台,为中小银行的发展及小微企业融资带来更多的机遇。
【学位单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F724.6;F832.4;TP311.13
【部分图文】：

企业融资,货币资源,货币供给,政策

基于数据挖掘的小微信贷模式研究与实践行，央行通过货币发行，形成一定的货币资源；这一层对小微企业的贷款影响不是很大；第二，货币的二级供给者——金融机构，银行通过存款转贷款，形成另外的货币资源，这一层对小微企业贷款的影响则非常之大。第一层的影响主要来源于国家宏观政策，以及法律法规的出台，第二层的影响则主要是金融行业的信贷政策。

金融市场,金融机构,中国银行业,信用评级

资料来源：根据中国银行业监督管理委员会发布的《中国银行业运行报告》（2009 年-年）和《银监会年报》（2009 年-2015 年），以及中国人民银行发布的《金融机构贷款统计报告》（2009 年-2015 年）中的数据整理而来。小微企业的融资渠道大体可分为两个渠道，正规的金融市场与非正规的金市场。所谓的正规的金融市场指的是银行以及取得相应业务资质的金融机构，非金融市场则指的是徘徊在灰色地带的高利贷公司。通过正规的金融市场获取融资，对于小微企业来说，往往成本过高，金融构提供贷款业务时，需要流程审批、信用评级、调查情况以及要求提供合格的押物等等，这无疑给急需资金的小微企业增大了融资成本。通过非正规的金融市场获取融资，一般情况下，这些非正规的金融机构无抵押、无需担保，更不用信用评级等等，即可对小微企业进行放款，对于资金求方来说，可以第一时间拿到资金，但这种贷款往往需要小微企业支付高额的息，而高额通常会比贷款的基准利率高出四倍以上，所以这种融资渠道对于小企业来说，也无形的增加融资成本。

实时计算

Reduce、Spark 引擎实现信贷业务中的分布式计算，提高小微企，缩短信贷业务受理时间；最后，大数据据技术中 Kafka、Spark 理实时流，解决小微企业信贷中实时授信问题，提高授信的精准企业信贷风险防控。流量相关计算主要分为三个阶段（主要是日志流）：数据生成和和分析处理阶段。以下作详细描述。）数据实时采集：在功能上确保可以完全收集所有日志数据，为实时应用程序提时响应时间，低延迟约 1 秒;配置简单，易于部署，系统稳定可靠的产品：Facebook 的 Scribe，LinkedIn 的 Kafka，Cloudera 的 TimeTunnel，Hadoop Chukwa 等，每秒可以满足数百 MB 的日志数求。）数据实时计算数据移动期间实时执行分析，捕获可能对用户有用并将结果发送图 2.3 所示。

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