摘要：在互联网贷款中，大数据技术已在个人消费信贷中广泛应用，但在小微企业信贷领域的应用仍显不足。因此，本文研究了大数据技术在小微企业信贷信用风险预警中的应用，包括构建信用风险预警指标、分类应用指标、建立预警评估模型以及指标的更新与完善，以帮助金融机构有效地监测和评估小微企业信贷的风险，实现风险管理的精准化和智能化，为构建诚信、稳健的金融市场环境提供有力支持。

关键词：大数据技术；互联网贷款；小微企业信贷；信用风险预警指标体系

随着移动互联网的普及以及大数据技术的发展，互联网贷款的竞争也越来越激烈。目前金融机构推出的互联网贷款主要针对个人消费和小微企业经营这两种类型。在这两类互联网贷款中，大数据技术广泛应用于个人消费信贷，而在小微企业信贷方面，大数据技术的应用则较为欠缺。因此，加强大数据技术在小微企业信贷信用风险预警指标体系的应用势在必行。

一、大数据技术与小微企业信贷信用风险预警

（一）大数据技术特征

大数据技术是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。大数据具有的特征包括：数量大；类型多，涵盖结构化、半结构化和非结构化等多种类型；价值密度低，即在大量的数据中，真正有价值的信息可能只占很小的一部分；可变性大，大数据的内容和结构可能随时变化；以及复杂性高等特点。针对这些特征，处理大数据的技术和工具包含数据采集和存储技术、数据处理与分析技术、数据安全和隐私保护等多种技术。大数据技术在金融领域的应用非常广泛，通过大数据技术，金融机构可分析企业的交易数据、财务报表等，能够更准确的评估个人或企业的信用风险，预测潜在风险事件，制定有效的风险应对措施。

（二）小微企业信贷信用风险预警

小微企业信贷在管理过程中存在各种风险，其中信用风险是最常见的金融风险，指因客户自身信用较差或者违反合同约定而引发的相应风险问题，并给银行造成了一定经济损失的风险类型。

小微企业信贷信用风险预警是指金融机构在针对小微企业开展信贷业务时，通过对小微企业的各类信息进行采集与分析，尽早揭示潜在的风险隐患，合理判别风险的严重程度，并及时采取控制措施，以有效防范信贷风险发生的持续性动态管理行为。这种预警具有事前性、主动性、综合性和持续性。金融机构通过设定合理的预警指标和机制、及时处理预警信号并采取相应的控制措施，可以有效地防范和降低信贷信用风险的发生概率和损失程度。

（三）大数据技术在小微企业信贷信用风险预警中的应用价值

大数据技术在小微企业信贷信用风险预警中的应用价值是多方面且深远的。它能够拓宽数据来源渠道，针对小微企业，通过大数据技术不仅能获取传统的征信数据，还可以采集到政府平台的工商、税务、司法等数据。对这些数据运用大数据挖掘和分析技术、机器学习算法等技术，应用模型动态量化分析管理，强化风险计量水平，并实行全流程数据化、自动化决策，减少人为决策的主观性。通过大数据技术，一方面可优化金融机构的信贷流程、打破传统经营模式，实现可持续性。另一方面，在线自动化、数据化、模型化管理可以提高金融机构的信贷服务效率、降低贷款风险控制成本，提高风险控制效率。

二、小微企业信贷风险预警指标构建

（一）构建预警指标的数据

分析研究各金融机构的小微企业信贷产品了解到大部分信贷产品是针对有法人代表的小微企业。如果小微企业注册为个体工商户、个人独资企业或合伙企业，则不具有法人资格，可申请小微企业信用贷款的金融机构较少。此外，小微企业的法定代表人通常是企业的老板，在实际运营中，个人资金与公司资金混着用的现象较为普遍。因此，对小微企业信贷产品构建信用风险预警指标时需结合企业的数据和法定代表人的数据，但在数据构成中，小微企业的数据比重较大，而法定代表人的数据占比较低。

针对法定代表人的个人数据，考虑到数据采集成本，各金融机构通常仅采集法定代表人的个人征信数据，通过个人征信数据构建法定代表人的负债类型、金额、历史逾期情况等指标。针对企业的数据，各金融机构通过爬虫技术或与政府平台对接，可采集的数据包括企业征信、工商、税务、司法等数据。其中，个人征信数据和企业征信数据是指中国人民银行提供给金融的征信报告。信用风险预警指标的构建基于上述采集到的数据，采集数据涉及成本、合规性等问题，故采集数据时还需考虑授权、采集频次等问题。

（二）预警指标构建

1.针对法定代表人的个人征信数据，可构建的预警指标如下。

基本信息类：身份信息，包括性别、年龄、婚姻状况等，这些信息有助于金融机构了解借款人的基本背景和稳定性。居住信息，包括户籍地址、居住地址、居住稳定性等，反映了借款人的生活环境和居住条件。职业信息，包括就业状态、工作单位、职位、收入等，是评估借款人还款能力的重要依据。

信用历史类：信用提示，包括个人的住房贷款笔数、其他贷款笔数、贷记卡户数、准贷记卡账户数等，反映了借款人的信贷活动频率和多样性。逾期及违约信息，包括个人贷款、贷记卡逾期的相关信息，包括逾期次数、逾期时间、逾期金额等，是评估借款人信用状况的关键指标。授信及负债信息，包括未结清贷款信息汇总、未销户贷记卡信息汇总等，反映了借款人的当前负债水平和授信额度使用情况。

信贷交易类：贷款信息，包括具体贷款的本金余额、剩余还款期数、本月应还款和应还款日等，有助于金融机构了解借款人的贷款还款计划和当前还款状态。贷记卡使用信息，包括贷记卡的已用额度、还款记录、逾期记录等，反映了借款人的信用卡使用情况和还款习惯。

查询记录类：查询次数，包括机构查询和本人查询的次数，频繁的查询可能意味着借款人正在积极寻求贷款或存在其他信用风险。查询原因，显示了查询机构或个人的查询目的，如贷款审批、信用卡审批等，有助于金融机构了解借款人的信用需求和行为。

2.企业征信数据包含了企业的基本信息、信贷信息、公共信息等。但企业的基本信息、公共信息可在工商、税务和法院数据源中获取，且更为准确，所以企业征信数据可构建的预警指标仅基于信贷信息。

当前企业负债信息：被追偿业务，包括被追偿余额等，反映企业因违约被金融机构追偿的情况。未结清信贷的类型、笔数、余额等，体现企业的当前信贷负担。五级分类中非正常分类的贷款类型、笔数、余额，反映贷款的信用风险状况。

已结清债务，各类已结清信贷业务的笔数、金额等，反映企业的历史还款能力和信用记录。

相关还款责任，反映企业为其他借款人或担保交易承担的还款责任情况，包括待偿还的笔数、金额、期限等。

3.工商数据可构建的主要预警指标如下。

企业经营时长：根据注册时间计算。

企业注册资本金：以实缴资本为主。

企业所属行业：了解企业的经营类别

企业存续状态：如正常经营、注销、吊销等。该信息确认企业的当前处于正常经营状态。

4.税务数据包含企业的申报数据、发票数据、税务登记信息等，这些数据对于小微企业信贷来说，是非常重要的数据，尤其是发票数据，是评价小微企业经营的核心数据，具有极高的价值。可构建的预警指标如下。

销售与收入指标：发票金额总额：反映企业在一定时期内的销售总额，可用于评估企业的规模和盈利能力。发票数量：显示企业在该时期内的交易频次，有助于了解企业的经营活跃度和市场地位。销售收入增长率：通过比较不同时间段的发票金额，计算企业的销售收入增长率，以评估其成长潜力和市场前景。

客户与供应商关系指标：客户集中度：分析企业发票数据中主要客户的占比，以评估企业对少数客户的依赖程度。供应商稳定性：通过发票数据中供应商的变动情况，判断企业供应链的稳定性。

现金流与盈利能力指标：现金流稳定性：结合发票数据中的收入流入情况，分析企业现金流的稳定性，判断其是否具备足够的现金流来应对潜在风险。税前利润增长率：反映企业盈利能力的增长情况。

税负水平指标：实际税负率：计算企业的实际税负水平，与同行业平均水平进行比较，评估其税负合理性。税负变动趋势：分析企业税负水平的变动情况，判断其是否存在异常波动。

税务合规性指标：申报数据准确性：评估企业是否按时、准确地进行税务申报。发票合规性：分析企业发票的开具、接收情况，判断是否存在虚开发票等不合规行为。欠税记录，现存的欠税记录数、金额、期限等。

4.司法数据主要包括开庭公告、法院公告、裁判文书、执行公告、案件流程、执行公告、拍卖公告等。可构建的预警指标如下。

涉诉案件情况：涉诉案件数量：统计企业涉及的诉讼案件数量，包括作为原告和被告的案件数量，以评估企业的法律纠纷风险。涉诉案件类型：分析企业涉及的诉讼案件类型，如合同纠纷、劳动争议、知识产权纠纷等，以了解企业面临的主要法律风险类型。涉诉案件金额：统计企业涉诉案件的金额，以评估企业可能面临的财务损失和风险。

裁判文书情况：裁判文书数量：统计企业涉及的裁判文书数量，以评估企业的法律诉讼活动频繁程度。裁判结果分析：分析企业作为当事人时的裁判结果，如胜诉、败诉、调解等，以评估企业在法律诉讼中的表现和可能的风险。

执行与拍卖情况：执行案件数量：统计企业涉及的执行案件数量，以评估企业在执行阶段的合规情况和潜在风险。拍卖案件数量及金额：统计企业涉及的拍卖案件数量及金额，以评估企业可能面临的资产损失和风险。

司法失信行为记录：司法失信行为数量：统计企业在一定时间内的司法失信行为数量、涉及的金额，以评估企业的信用风险和合规水平。

三、基于大数据技术的小微企业信贷信用风险预警指标体系

指标体系的构建包括指标的分类应用、预警评估模型、指标的更新与完善三个方面

（一）指标的分类应用

通过征信、工商、税务、司法等数据构建的指标有些以数字形式存在，有些以文本形式存在。在实际应用中，通常以文本形式存在的指标适合用于预警规则，而以数字形式存在的指标则适合用于构建预警模型。规则是根据业务经验制定的，通常反映局部的、次要的、特殊的规律，单一维度。模型是根据各指标量化而成的综合指标，反映整体的、主要的、一般规律，多维度。最终的预警策略需结合使用模型和规则，可以更全面的评估小微企业的信用风险，提高决策的准确性和灵活性。

（二）预警评估模型

本文中的预警评估模型是基于大数据技术构建的模型，涉及多个环节和技术，包括明确评估目标、数据收集与预处理、特征选取与提取、模型选择与构建、模型训练与评估、模型部署与应用、模型监控与迭代。

1.评估目标。预警评估模型的主要目标是预测小微企业的违约概率、违约损失率。

2.数据收集与预处理。根据前一章节构建的指标，处理原始数据生成所需的指标，以便用于后续的特征工程步骤。

3.特征选取与提取。针对已生成的指标，可以通过统计分析、机器学习算法（如特征选择算法）等方法来选择对预警评估有重要影响的指标。

4.模型选择与构建。模型构建的方法主要有：基于统计的方法，如逻辑回归、决策树等。基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。研究分析各金融机构的情况发现，在信贷风险预警中，统计方法是早期的主流方法，随着大数据技术的发展，机器学习方法已逐渐在各金融机构广泛使用，深度学习应用相对较少。

5.模型训练与评估。把数据分为训练集和验证集，使用训练集训训练模型。通过验证集对模型进行评估，以衡量模型的预测性能。常见的评估指标包括准确率、召回率、F1值、AUC等。

6.模型部署与应用。将训练好的模型部署到系统中，以进行实时预测或批量预测。模型所得结果是小微企业的违约概率或损失率，在实际应用中需将模型结果与规则结合使用形成最终的预警策略。预警策略对应的操作通常有调降授信额度、提高授信利率、进入重点关注名单或早催池名单。

7. 模型监控与迭代。上线后的模型，需要定期监控模型的效果，如发现模型效果大大降低，则需要进行模型迭代。

（三）指标的更新与完善

小微企业在经营活动中，各项指标随时间发生变化，需要定期更新指标来评估其信用风险，因此金融机构需要定期查询征信、工商、税务、司法等数据。查询数据涉及到小微企业授权和查询数据的成本，如查询数据次数过多，则企业授权频繁，服务体验不好，也导致数据查询成本较高。在实际应用中，由于小微企业客户的还款周期大部分以月为单位，故金融机构通常隔一个月批量更新数据，相应地系统中的指标和模型结果也会自动进行更新。另外，随着国家构建诚信社会的推荐，各政府都在加快数据开放步伐，未来可能会提供其他维度的数据，对此各金融机构需要密切关注相关变化，及时引入新的数据源，不断完善指标体系中的指标。

四、结论

通过构建基于大数据的信用风险预警指标体系，金融机构能够更有效地监测和评估小微企业的信贷风险，实现风险管理的精准化和智能化。然而，大数据技术的应用也面临着数据隐私和安全保护等挑战，需要金融机构在构建信用风险预警指标体系时，注重数据合规性和质量，确保预警系统的准确性和可靠性。未来，随着大数据技术的不断进步，小微企业信贷业务的风险管理将更加智能化和精细化，为构建更加诚信、稳健的金融市场环境提供有力支持。因此，持续研究和完善基于大数据的信用风险预警指标体系，对于推动金融行业的健康发展具有重要意义。

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注：本文为四川财经职业学院财经大数据协同创新中心项目：“财税大数据在小微企业贷款风险预警中的应用研究”（CJDSJ2023007）部分研究成果