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  • 信用风险的主要类型
    2020-10-06 15:54:37

    供应链金融项目的风险类型:
        1. 政策风险:指产业结构政策的变化影响整个产业链,容易爆发集中风险。
        2. 行业风险:指行业受宏观经济环境、行业竞争结构与关联行业的影响。
        3. 企业风险:指核心企业信用引发的风险。
            供应链本身也是一条“信用链”,处于供应链主导地位的企业必须有良好的信誉,经营长期稳定、盈利能力强、发展前景良好。
            同时核心企业必须能与上下游企业建立长久的供应链战略伙伴关系。所以,供应链融资的核心风险在于核心企业。
        4. 市场风险:指质押货物或企业资产的市场价格波动的风险。
            供应链金融融资中,质押货物和企业资产为贷款收回的最后防线,若其市场价格下降,将给借贷业务带来风险。
        5. 操作风险:指由于不完善或有问题的内部操作过程、人员、系统或外部事件而导致的直接或间接损失的风险,易发生于仓储物流中。
            在民间借贷或网贷中,操作风险比较常见,应加强平台风控能力。

    KYC 流程当前状态
        客户先线下提交资料,线上提交必要资料后线上申请授信额度,线上申请提现
        自动化图像和照片的质量检查
        自动验证
        自动欺诈检测
        自动文档数字化
            1. 客户资料:APP 人脸识别、身份证明,地址证明;
            2. 公司资料:证照、行业许可证书、分店数、店铺地址
            3. 物流资料:收货人信息

        客户风险评级处理流程:
            1. 新开客户:对于新开客户应在10个工作日内划分风险评级;
            2. 存量客户定期评级:高风险半年重新评级,一般风险一年重新评级,低风险三年重新评级;
            3. 重新审核:当客户变更重要身份信息、发生可疑交易时,应考虑重新评定客户风险等级;
                (1)通过从各个银行系统中提取的数据和反洗钱监测得到的数据进行指标计算;
                (2)指标通过基础指标、属性特征、交易特征、预警特征进行计算得得出结果;
                (3)根据指标计算出的结果进行评级计算;
                (4)评级用过积分模版、公式模版计算得出初评;
                (5)由业务人员进行KYC审查进而尽职调查、认定风险等级;
                (6)之后进行审核,审核完毕得到评定结果,如果审核的评定结果不通过,则返回KYC审查中在次调整;
                (7)评定结果通过,进行归档到历史评级结果,在次进入到反洗钱监测;
                     反洗钱检测报送流程:
                         a. 根据从各个银行系统中提取的数据进行名单过滤、非关注排除、交易过滤的数据处理;
                         b. 把数据处理结果进行洗钱模型、可疑规则、大额规则进行模型处理;
                         c. 把模型处理结果进行预警合并,生成案例;
                         d. 由业务人员进行交易信息补录、客户信息补录使从而使数据完善;
                         e. 如果是可疑数据交易,则进行案例处理和案例协查,然后生成报文/数据包,进行回执;
                         f. 如果是大额数据交易,则直接生成报文/数据包进行回执;
                         g. 如果是错误回执,则返回交易修改或者客户修改或者账户修改的提示,从新回到报文/数据包进行再次的调整;
                         h. 如果回执正确在,则报送结束。
                (8)根据评定结果,可以进行业务控制,如:收入支出转账的金额限制;
                (9)根据评定结果可以导出评级报告。
        三个审核流程:业务人员提交,分行进行审核,总行进行审批。

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    信贷业务又称为信贷资产或贷款业务,是商业银行最重要的资产业务,通过放款收回本金和利息,扣除成本后获得利润,所以信贷是商业银行的主要赢利手段。信用风险是金融监管机构重点关注的风险,关乎金融系统运行的稳定...

    温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的博主 QQ 名片 :)

    1. 项目背景

    信贷业务又称为信贷资产或贷款业务,是商业银行最重要的资产业务,通过放款收回本金和利息,扣除成本后获得利润,所以信贷是商业银行的主要赢利手段。

    信用风险是金融监管机构重点关注的风险,关乎金融系统运行的稳定,银行会根据客户的资质来评定,比如征信,贷款额度,贷款的用途,贷款的时间,还款的能力,收入的稳定性等多方面去分析。 

    2. 任务描述

    利用用户基础信息、行为数据,预测用户违约的可能性。

    数据集:

    • 训练集:102030 条
    • 测试集:30000 条

    (1) 用户基本属性信息

    • id: 用户唯一标识
    • certId:证件号
    • gender:性别
    • age:年龄
    • dist:所在地区
    • edu:学历
    • job:工作单位类型
    • ethnic:民族
    • highestEdu:最高学历
    • certValidBegin:证件号起始日
    • certValidStop:证件号失效日

    (2)借贷相关信息

    • loanProduct:借贷产品类型
    • lmt:预授信金额
    • basicLevel:基础评级
    • bankCard:放款卡号
    • residentAddr:居住地
    • linkRela:联系人关系
    • setupHour:申请时段
    • weekday:申请日

    (3) 用户征信相关信息

    • ncloseCreditCard:失效信用卡数
    • unpayIndvLoan:未支付个人贷款金额
    • unpayOtherLoan:未支付其他贷款金额
    • unpayNormalLoan:未支付贷款平均金额
    • 5yearBadloan:五年内未支付贷款金额
    • x_0至x_78:该部分数据涉及较为第三方敏感信用数据,匿名化处理,不影响建模和数据分析

    3. 数据探索式分析

    (1)违约用户数量分布

    可以看出,违约的用户较少,只占0.7%,样本不均衡,评测指标需要采用 AUC 或 F1 指标,本实验中采用 AUC 指标。

    (2)违约用户性别分布

     

    可以看出,违约用户的年龄差别较大,大部分为男性 gender=1

    (3)违约用户年龄分布

    可以看出,违约用户年龄集中在 19-35 岁之间。

    (4)违约用户教育程度分布

     (5)违约用户工作单位类型分布

    (6)不同借贷产品类型的违约比例分布 

     (7) 不同借贷产品类型的违约随时间变化趋势

    不同借贷产品类型的违约随时间变化存在一定的周期性。

    (8)预授信金额分布 

    可以看出,预授信金额大于40的,都为风险用户。

    (9)基础评级分布 

    (10)用户的民族分布情况

    民族类别大于26编号的,大都为有风险用户

    (11)用户最高学历分布情况

    (12)用户申请信用卡时段分布

    申请信用卡的时段大都集中在白天,晚上20时存在峰值。

    (13)用户申请信用卡时段分布

    (14)用户第三方敏感信用数据相关性分析

    4. 利用决策树模型构建用户风控预警 

    XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统。目标是设计和构建高度可扩展的端到端提升树系统。提出了一个理论上合理的加权分位数略图来计算候选集。引入了一种新颖的稀疏感知算法用于并行树学习。提出了一个有效的用于核外树形学习的缓存感知块结构。用缓存加速寻找排序后被打乱的索引的列数据的过程。XGBoost是一个树集成模型,他将K(树的个数)个树的结果进行求和,作为最终的预测值。

    import xgboost as xgb
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import auc, roc_curve
    from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
    def evaluate_score(predict, y_true):
        """定义评估函数"""
        false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_true, predict, pos_label=1)
        auc_score = auc(false_positive_rate, true_positive_rate)
        return auc_score

     划分训练集、验证集:

    df_columns = train_df.columns.values
    print('===> feature count: {}'.format(len(df_columns)))
    
    scale_pos_weight = 1
    print('scale_pos_weight = ', scale_pos_weight)
    
    xgb_params = {
        'eta': 0.01,
        'min_child_weight': 20,
        'colsample_bytree': 0.5,
        'max_depth': 15,
        'subsample': 0.9,
        'lambda': 2.0,
        'scale_pos_weight': scale_pos_weight,
        'eval_metric': 'auc',
        'objective': 'binary:logistic',
        'nthread': -1,
        'silent': 1,
        'booster': 'gbtree'
    }
    
    X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_df, y_train_all, test_size=0.1, random_state=42)
    print('train: {}, valid: {}, test: {}'.format(X_train.shape[0], X_valid.shape[0], test_df.shape[0]))
    
    dtrain = xgb.DMatrix(X_train, y_train, feature_names=df_columns)
    dvalid = xgb.DMatrix(X_valid, y_valid, feature_names=df_columns)
    
    watchlist = [(dtrain, 'train'), (dvalid, 'valid')]
    ===> feature count: 103
    scale_pos_weight =  1
    train: 91826, valid: 10203, test: 30000

    模型训练:

    model = xgb.train(dict(xgb_params),
                          dtrain,
                          evals=watchlist,
                          verbose_eval=50,
                          early_stopping_rounds=100,
                          num_boost_round=4000)
    [0]	train-auc:0.5	valid-auc:0.5
    Multiple eval metrics have been passed: 'valid-auc' will be used for early stopping.
    
    Will train until valid-auc hasn't improved in 100 rounds.
    [50]	train-auc:0.639548	valid-auc:0.651928
    [100]	train-auc:0.652366	valid-auc:0.657508
    [150]	train-auc:0.669879	valid-auc:0.723684
    [200]	train-auc:0.69299	valid-auc:0.735565
    [250]	train-auc:0.722687	valid-auc:0.736952
    [300]	train-auc:0.747475	valid-auc:0.744529
    [350]	train-auc:0.774007	valid-auc:0.739398
    [400]	train-auc:0.793543	valid-auc:0.743075
    Stopping. Best iteration:
    [300]	train-auc:0.747475	valid-auc:0.744529

     特征重要程度情况:

    ax = xgb.plot_importance(model)
    fig = ax.figure
    fig.set_size_inches(15,10)

    ROC 曲线:

    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_valid, predict_valid)
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
             lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
    plt.xlim([-0.02, 1.0])
    plt.ylim([0.0, 1.05])
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.title('ROC curve')
    plt.legend(loc="lower right")
    plt.show()

    通过交叉训练选取最佳迭代次数,利用最佳迭代次数,再次利用全量数据训练模型。

    print('---> cv train to choose best_num_boost_round')
    dtrain_all = xgb.DMatrix(train_df.values, y_train_all, feature_names=df_columns)
    
    cv_result = xgb.cv(dict(xgb_params),
                       dtrain_all,
                       num_boost_round=4000,
                       early_stopping_rounds=100,
                       verbose_eval=100,
                       show_stdv=False,
                       )
    best_num_boost_rounds = len(cv_result)
    mean_train_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'train-auc-mean'].mean()
    mean_test_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'test-auc-mean'].mean()
    print('best_num_boost_rounds = {}'.format(best_num_boost_rounds))
    
    print('mean_train_auc = {:.7f} , mean_test_auc = {:.7f}\n'.format(mean_train_logloss, mean_test_logloss))
    
    print('---> training on total dataset to predict test and submit')
    model = xgb.train(dict(xgb_params),
                      dtrain_all,
                      num_boost_round=best_num_boost_rounds)
    
    # predict validate
    predict_valid = model.predict(dvalid)
    valid_auc = evaluate_score(predict_valid, y_valid)
    print('预测的验证集 AUC 指标:', valid_auc)

    输出:

    ---> cv train to choose best_num_boost_round
    [0]	train-auc:0.5	test-auc:0.5
    [100]	train-auc:0.659016	test-auc:0.652021
    [200]	train-auc:0.697244	test-auc:0.668177
    [300]	train-auc:0.748579	test-auc:0.681215
    [400]	train-auc:0.793036	test-auc:0.692158
    [500]	train-auc:0.817169	test-auc:0.695392
    [600]	train-auc:0.833562	test-auc:0.696997
    [700]	train-auc:0.849179	test-auc:0.698894
    [800]	train-auc:0.862994	test-auc:0.700422
    [900]	train-auc:0.876222	test-auc:0.700347
    best_num_boost_rounds = 806
    mean_train_auc = 0.8630149 , mean_test_auc = 0.7004321
    
    ---> training on total dataset to predict test and submit
    
    预测的验证集 AUC 指标: 0.8955227615197701
    

    5. 模型性能评估

    根据用户基本信息和借款,信用卡消费记录等数据构建模型去判断这个用户是否会发生逾期的风险。

    dtest = xgb.DMatrix(test_df, feature_names=df_columns)
    # 模型预测
    predict_test = model.predict(dtest)
    
    predict_test_label = predict_test > 0.01
    acc = accuracy_score(predict_test_label, test_ground_truth)
    print('新用户测试集预测准确率:', acc)
    test_auc = evaluate_score(predict_test, test_ground_truth)
    print('新用户测试集 AUC 指标:', test_auc)

    输出:

    新用户测试集预测准确率: 0.9937666666666667
    新用户测试集 AUC 指标: 0.7237239577681273

    6. 基于python的银行信贷风险评估平台

            在完成数据的探索式分析和机器学习算法建模之后,我们利用 flask + bootstrap + echarts 搭建银行信贷风险评估平台,其可视化效果如下:

    6.1 系统注册登录

    6.2 违约用户特征分析 

    6.3 借贷产品违约分析

    6.4 信用卡信息分析

     6.5 用户风控预警决策树建模

    7. 总结

    本文利用 python 的 pandas、numpy,Matplotlib、seaborn等数据分析工具包,完成对银行信贷数据的可视化分析,对不同特征维度进行可视化,并利用 xgboost 决策树模型对数据进行建模,划分训练集、验证集和测试集,通过参数调优,最终测试集的 AUC 指标达到 0.72,取得了良好的评测效果。

    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。

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    SAP SD基础知识之信用风险管理概述

     

    一,概要简介

     

    在SAP系统中,有信用/风险管理的独立功能,通过FI和SD,目的是为了最小化交货和提供服务中的信用风险。有了信用管理功能,我们可以定义如何根据信用来处理客户以及设置系统以在相关的业务交易中反映这些信用流程。

     

    自动信用控制和派生锁(resulting blocks)是销售和装运的一部分,信用代表可以使用这些功能快速有效地处理紧急交易。信贷管理包括下列特点:

    · 根据信贷管理的需要,可规定基于判据多样性的自动化信贷检查。我们还可规定在销售和分销循环的那些临界点,应执行这些检查。

    · 关键性的信贷状况,可通过内部电子邮件自动通知有关信贷管理人员。

    · 信贷代表应处在这样的位置上,他能快速而准确地审查客户的信贷状况,并根据信贷政策决定是否延长信贷。

     

    信用代表在这里定义,

     

     

    二,不同形式的付款担保Different Forms of Payment Guarantee

     

    SAP系统为我们提供了多种选项用于应收款的付款担保,所有这些不同的付款担保形式都包含在风险管理中。我们可以根据提供的安全水平来区分不同的付款担保形式。

     

    在信用管理中,我们可以根据风险类别来分组我们的客户并为每个风险类别设置一个最大信用限制;我们如何设置这些分配依赖于我们想授予客户的信用水平。

     

    我们也可以使用下列付款担保形式来减少应收款包含的风险:

    · 财务凭证Financial document(保兑的和不保兑的信用证);

    · 出口信用保险Export credit insurance(连接到外部系统);

    · 付款卡Payment cards

     

    相关配置见如下配置路径,

     

     

     

    为销售订单类型分配付款担保策略,

     

     

     

    三,信用管理中的总承付款Total Commitments in Credit Management

     

    未清订单价值Open order value:未清订单价值是所有未交货的订单条目的价值,未清订单的价值是基于已确认数量的(已确认数量乘以信用价格=订单的未清订单价值)。因信用检查已经被锁住的订单不包含在已确认的数量里;只要锁还在,未清订单价值就不会增加。

    未清交货价值:未清交货价值是所有尚未出具发票的交货条目的价值。

    未清出具发票价值:未清出具发票价值是所有尚未传输到会计的出具发票条目的价值。

     

    来自销售的应收款包含在总承付款中,只要它们没有标记为争议条目。来自特殊总账事务的应收款,如果它们与信用限额相关(例如,付款),则会从特殊承付款转移到总承付款。

     

    四,处理带信用管理的业务交易Processing Transactions With Credit Management

     

    要使用信用管理功能,我们必须首先维护FI的信用管理部分相关的主数据(例如,风险类别和信用限额)。

     

     

     

    我们可以配置以使不同的检查在SD流程的不同点执行。这可用于锁住一张销售订单,如果信用限额被超出的话。信用代表收到一个锁住凭证的清单,这些凭证可以被检查然后可以被释放或者拒绝。一张被锁的凭证被释放后,SD中的后续功能可以再继续。

    Credit group的配置,

     

    可以在销售订单,交货单,以及发货过账三个环节定义credit group,实现credit management的切入控制,

     

     

    Delivery type上的credit limit check,

     

     

     

    销售订单类型上的credit limit check,

     

     

     

    依赖于业务交易的阶段,系统会识别对客户总承付款有影响的值的修改。

     

    信用管理和风险管理的集成Integration of Credit Management with Risk Management

     

    当使用信用管理,我们输入一个我们准备授予客户的信用上限;然而,我们仍然没有实体性的担保应收款会被支付。

     

    SAP系统提供给我们除了信用管理之外更加安全的付款保证形式,这些包括在了风险管理的类别中。如果,例如,我们接受客户使用信用卡支付,然后由信用卡后续授权的金额公司保证我们会收到付款。因为该流程使用一种安全的付款担保形式,他不会导致信用管理中定义的承付款总额增加。

     

    现在信用管理可用作风险管理中的第二阶段,低于安全的付款担保形式。如果我们也授予了该客户一个信用限额并且我们收到一张不通过信用卡支付的订单,则该订单增加信用管理中的承付款总额,在这种情况下没有担保付款会被执行。

     

    - 完 -

     

    2020-2-13 整理于苏州市。

    展开全文
  • 什么是信贷风险控制?

    千次阅读 2018-08-20 10:54:17
    信贷风险控制是一项综合性的工作,它贯穿于整个信贷业务流程的始终,包括贷前信用分析、贷中审查控制、贷后监控管理以及贷款安全收回几个环节。 信贷风险控制以追求利润最大化为目标,为了在规模、风险、效率和客户...

    信贷风险控制指的是通过风险识别、计量、监测和控制等程序,对信贷风险进行评级、分类、报告和管理,保持风险和效益的平衡发展,提高信贷的经济效益。

    信贷风险控制是一项综合性的工作,它贯穿于整个信贷业务流程的始终,包括贷前信用分析、贷中审查控制、贷后监控管理以及贷款安全收回几个环节。

    信贷风险控制以追求利润最大化为目标,为了在规模、风险、效率和客户体验之间取得平衡,建立相关信贷标准、制度、流程和岗位配置。

    在利率、资金成本、固定成本不变的情况下,规模和风险是影响信贷机构利润的两个重要因素。规模大、风险小,是所有信贷机构永远不变的追求。

    但是,以上两者在实践中常常是矛盾的。过于追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加;过于追求风险控制的完美,往往会限制信贷规模的增长。正是因为矛盾的存在,实践中的风险控制才必须追求两者的平衡,既不能只要规模,不管风险,也不能只顾及风控,不顾规模。

    例如,某信贷机构在现有条件下,规模达到了5亿,逾期率为2%是最佳选择,那么在信贷风控实践中,应始终以逾期率2%为前提,不断将规模扩大至5亿元。

    由于放款效率和客户体验会影响规模,尤其在小微信贷市场竞争不断激烈的背景下,放款效率和客户体验也给信贷风险控制提出了新的挑战。

    例如,如果某信贷机构只需要客户提供身份证就能获取客户的身份信息、家庭情况、房产信息和职业状况等,那么,就无需客户提供户口簿、结婚证、房产证等,如此可以大大提升放款效率和客户体验,吸引更多的客户选择该信贷机构。

    信贷风险包括多种不同的风险,比如信用风险、市场风险、操作风险、政策风险等,信贷风险控制的目的就是在保证业务量的前提下尽量降低风险。

    从流程上看,信贷风险控制包括贷前准入和调查、贷中审查和审批、贷后检查和逾期催收。

    信贷风险控制因信息不对称而起,解决的是信息不对称的问题。贷前环节收集和整合信息;贷中环节审核信息,并在此基础上进行恰当的决策;贷后环节是在放款后关注客户动态以及逾期处理。

    在这三个环节中,贷前是基础,收集和整合的信息越充分,越有利于贷中信息审核并做出正确的信贷决策。贷前和贷中环节所做工作越充分,贷后环节也就越轻松,只需要进行常规的贷后追踪;反之,如果贷前工作不够充分,就会影响贷中决策的效率和质量,进而增加贷后环节的工作量。

    如果信贷机构需要花费大量时间和精力处理贷后逾期,那么也就无暇顾及新市场的拓展,严重影响信贷机构的进一步发展。

    在我们的生活中,许多行为都有风险,这些风险大致可以分为三类:完全可控、不完全可控和完全不可控,第一类是指通过人力能够避免的这种风险,比如摔跤;第二类是指通过人力无法避免、但是可以控制其发生概率的风险,比如空难;第三类是指通过人力完全无法避免的风险,比如地震。

    信贷风险属于不完全可控的风险,信贷生来就带着风险,不可能完全避免,但是可以通过适当的方法控制其发生概率,经营信贷就是经营风险说的正是这个道理。

    信贷服务的对象大部分是从事商业活动的企业,它们同样面临着风险,这些风险可能会转化为信贷机构的风险,因此信贷风险具有传递性。这种传递性来自两个方面,一是客户的上下游合作伙伴或同行动态,比如客户下游延长计算周期可能会影响客户正常还款;二是信贷同行内的传递,比如某一信贷机构开始压缩贷款,这可能导致客户资金紧张,从而影响其他机构债权的正常收回。

    就像空难的原因可能是机器故障、操作不当、天气恶劣等,引发信贷风险的因素也从来都不是单一的,包括宏观层面的国家政策、国家对房地产行业的调控,中观层面的行业动态,微观层面的企业管理情况,正是信贷风险因素的复杂性决定了其控制的复杂性。

    另外,信贷投放有一定的周期,因此风险预测通常是基于历史和经验做出的,实际投放后,必然会出现与预测结果相悖的情况。信贷风险控制贯穿于贷前准入至贷后催收,各个环节都有不同的风控侧重点,这让信贷风险控制表现出一定的动态性。


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