大数据在银行传统信贷全流程中，有哪些关键作用？
这个问题问得有意思，但是问得又太模糊，要拆成两方面来回答。 你问的信贷全流程，是对公还是零售？这两者差异很大，要是想回答清楚了可以写一本书了。我就基于我的工作经历，简单唠叨几句，给这个问题补充一些实际项目的感受和经验供参考。 #先说零售业务（这里只谈大数据和信贷流程，不谈银行如何利用大数据做精准营销）: 其实我之前在这篇回答中已经解释过银行在零售方面遇到的挑战了： 由于零售信贷一般同质性比较高（我们通常称之为homogeneous portfolio），所以银行都是以组合的角度（portfolio）来制定信贷决策方法并管理的。换句话的意思就是，零售业务天生适合基于大数据做分析和决策。这方面国内我不清楚（欢迎补充），国外很多银行是基于大数据做的决策系统，比如我们行，给这个模型起的名字叫"决策引擎" （decision engine）。引用年报里的一段话来描述这个引擎： 大意就是零售业务普遍采用"决策引擎"来自动化判断个人或小微企业的信用分数并做出信贷决策，考虑的方面主要包括： 说句题外话，大数据的重点我觉得不是谁拥有一堆大数据，这并不是当下火热的互联网金融的专利，很多传统行业多少年来每天都是靠大数据吃饭，比如石油行业（钻井平台的地球物理类测量数据或天气数据）以及金融行业（每秒几百万条交易数据）。同时，就像我之前那个答案里说到的，很多时候不是银行不知道怎么使用这些数据，关键问题在于，比如欧洲，银行对于客户数据的收集与使用是有着高度监管的，而这方面互联网公司目前享受着相当轻松的环境。其他几个阻碍因素可以参见原答案： #对公业务方面： 与零售对比，对公业务是银行相对不好利用大数据来优化革新信贷流程的，目前大部分的项目还处于实验阶段。当然，具体问题也要具体分析。有些对公业务天生不属于数据敏感型，所以目前还不知道如何比较有效的利用；然而有些对公业务是适合大数据的，比如交易类银行业务（transaction banking），包括集团现金管理（cash management）结合贸易融资等 - 都属于高量低额度的业务。 除此之外，信贷流程里关键的一环：企业信用评级 - 目前我所知道的这类项目还都处于实验性阶段，比如我之前另一个回答里提供的我亲身参与的项目： 。主要方法就是基于企业的财务与非财务数据，通过机器学习培训模型，最终给与信用评分。基本流程和方法如下图所示（具体模型和算法可以参见之前的答案）： 就我所知，已经有一些大行以及学者在研究类似项目，但多少都处于实验阶段。如之前的答案所展示的，我们通过这个方法得到的结果与人工结果相对比，还不错，但是远没达到完全可以依赖机器的程度（如下图，其中base深蓝色是实际应该得到的结果，即企业评级分布，浅蓝色是不同模型得到的预测结果）。 !!最最重要的放在最后说，正如之前提到的，这方面的创新，如果真的要应用到银行实际业务中，需要监管的批复 - 所以说，这么一看，这条路还很长很远。