独家丨陕西省联社：数字化审计赋能互联网贷款风控

财富 2024-11-13 15:26 北京

农金眼

陕西农信深入研究互联网贷款的风险管理策略，探索适合县域和农村地区不同客群实际的数据获取、分析、挖掘方式，研发建设数字化审计平台，实现对互联网贷款风险的有效监督与管理。

随着大数据、云计算、AI和移动互联网技术的快速发展，传统商业银行的线下贷款模式加快向基于互联网的贷款模式转变。然而，互联网贷款依赖于线上大数据风控体系，其较低的客群准入标准和显著的虚拟化特征给风险管理带来新的挑战。陕西农信深入研究互联网贷款的风险管理策略，探索适合县域和农村地区不同客群实际的数据获取、分析、挖掘方式，研发建设数字化审计平台，成功实现对互联网贷款风险的有效监督与管理，确保业务创新发展的同时，始终保持稳健和可持续。

“第三道防线”需更好守护

内部审计作为“第三道防线”，对于商业银行尤其是农信机构业务的高质量发展和稳健经营至关重要。

从外部环境看，大数据、云计算、AI等新兴技术为各行各业带来深刻变革的同时，也面临诸多风险问题，包括贷款资料的真实性、用途的合规性、资金的安全性、电信欺诈防控、风险模型有效性等，有效应对这些风险不仅要求金融机构加强自身风险管理能力，也对内部审计提出新要求。传统审计往往依赖于手工操作和纸质资料，难以对海量数据、风险模型、业务流程等进行高效准确处理和分析，而互联网贷款业务具有短、频、快和业务量大等特点，亟需通过大数据技术实现数字化审计，及时防范风险。

从内生动力看，农信机构作为服务“三农”和支持县域经济发展的主力军，服务对象主要是广大县域和农村地区的农户、城镇居民和新市民、小微企业等客群，开展互联网贷款业务风险更高，亟需通过数字化审计来发现和防范风险。一是客户群体呈现小、微、多特征，即“长尾客户”。客户认知水平不高，易受到外部非法中介和诈骗团伙的欺骗诱导。二是农信机构自身数字化程度较低，运营管理精细化水平不高，道德风险和操作风险较为突出。三是互联网贷款业务量大，当前多数农合机构内部审计技术和方法仍停留在传统的手工审计和抽样审计阶段，互联网贷款审计有效性不足。

“网络时代”审计转变打法

不同于传统信贷模式，互联网贷款以大数据为基础、风险模型为驱动进行决策和风控，主要由系统自动审批；传统信贷以流程为驱动，依托线下实地调查和具象化资料审核，由人工审批。互联网贷款与传统贷款在风控模式、业务办理模式、管理模式等方面的差异，造成审计同样存在差异。

审计范围差异。互联网贷款业务量大、交易频繁，涉及数据多、模型多、管控环节多。传统审计方法因贷款业务特点和大数据、信息技术支撑不足，有限的数据样本难以准确覆盖全量业务和全业务管控。

数据处理差异。互联网贷款为无纸化业务，业务产生的数据量庞大且复杂，包括借款人的个人信息、电子合同、交易记录、风险评估数据等客户资料。传统审计方式下资料提取和审阅审查方式不适用于互联网贷款业务，无法有效分析和评估数据风险，需要数字化工具精准提取和分析。

风险识别应对及时性差异。互联网贷款业务的风险因素众多且变化迅速，例如市场风险、信用风险、技术风险等，并具有一定的系统性。传统审计方法无法及时识别和评估这些快速变化的风险，导致审计风险防控产生滞后性和不准确性。

信息技术依赖差异。互联网贷款业务高度依赖信息技术，包括大数据、云计算、AI、智能风控等。传统审计方法对这些技术应用不够充分，难以保障审计质效。

多元平台构建数字化审计体系

以陕西农信为例，基于互联网贷款与传统贷款差异，坚持问题导向，以金融科技新理念、新技术、新模式推动审计数字化转型，围绕“数据+工具+流程”三要素，搭建数字化审计平台，借助大数据、知识图谱、AI等新兴技术，实现互联网贷款全面、高效、精准审计。

建设数字化审计平台，提升审计质效。根据互联网贷款审计重点，基于分布式微服务技术平台，依托大数据、AI等先进技术，搭建集数据收集、智能探索、模型构建、业务管理等多位一体的综合性数字化审计平台，从数据整合、模型开发、流程重塑等方面不断探索创新，在实现自主可控的同时，有效提升审计广度与深度，提高审计质效。

搭建全要素数据底座，支撑数据应用。数据是审计数字化转型的基石，从互联网贷款业务需求角度出发，陕西农信基于“数据湖”等数据平台，实现内部数据、第三方数据等多源数据，以及结构化、非结构化等多类型数据的有机整合，为互联网贷款审计的数据分析、模型开发、风险评估提供全面、准确、及时的数据支持。

建设低门槛分析平台，促进业数融合。以让信贷审计人员“用起来”为目标，开发适用于不同技术水平人员使用的工具箱，构建规则类、统计类、机器学习类审计模型，形成查询、分析、展示全流程易学易用平台，建立以全量数据分析为基础的非现场审计作业体系，充分发挥审计模型在互联网贷款领域的效能。

开发全流程智审平台，完善项目流程。围绕“审、纠、促”形成“以查促纠、以评促改、以案促学”的全方位闭环数字化审计管理体系。一方面，实现互联网贷款审计的全生命周期数字化管理，规范审计工作流程；另一方面，建立审计整改跟踪管理体系，推动内部审计问题有力整改。同时，在审计项目实施过程中，逐步沉淀形成经验库、问题库、风险库等，实现知识共享。

场外审计彰显新技术应用成果

数字化技术改变了传统审计工作方式，带来显著的审计资源节约。审计人员可自动化收集、整合所需数据，进一步提高数据准确性，减少人工错误和重复劳动。同时，规则模型、机器学习模型等先进的数据分析手段丰富了非现场审计方式，使审计工作从“现场为主”转变为“非现场为主、现场为辅”，现场审计项目明显减少。

针对不同客群建立差异化审计策略。面向不同客群，分类施策，根据客群特点建立差异化审计模型，使用数百个常用数据维度，构建农户、个体工商户、小微企业、城市社区居民、新型农业经营主体、农村集体经济组织等客群画像和计量模型体系，通过运用大量主流反欺诈技术和建模技术，构建覆盖贷前、贷中、贷后全生命周期的数字化审计体系。

建立基于智能数据采集的审计模式。针对农户，重构农户经济档案采集模板，提升电子化、移动化、智能化水平。针对小微企业、个体工商户，设计超91个二级细分行业、320个三级细分行业的差异化、专业化智能调查问卷和采集模板。同时，建立数据采集审计模型和“人工+AI”相结合的标准化数据交叉验证模式，实现对客户经理采集数据行为、数据质量的实时监控，及时发现违规行为和欺诈风险。

建立基于大数据的数字化审计模型。深入挖掘应用行内长期积累的海量数据，引入工商数据、司法数据、社保公积金数据、反欺诈数据、黑名单数据等第三方数据，采取大数据建模，对贷前准入、评级授信、收入预测、还款意愿进行评估；运用知识图谱技术和聚类、决策树、随机森林等算法，依托高维度大数据、机器学习和深度学习技术对互联网贷款风险进行及时有效识别，模型化的数字审计显著提升了互联网贷款审计质效。

截至目前，陕西农信累计开发投产模型超800个，有效运行模型超560个，在审计资源明显节约的同时，案例类型明显增加，准确率大幅提升，可疑案例数量显著降低。以垒大户模型为例，基于历史存量借据，模型预测“垒大户”概率在0.8以上的贷款共395笔，经现场核实，93%被认定涉及“垒大户”行为。

作者：高红选

陕西省联社乡村振兴部总经理

文章首发于《中国农村金融》2024年第20期

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