【FinTech】管理信用风险：FinTech数据科学的有效方法

笔者邀请您，先思考：

1 金融科技如何管理信用风险？

金融技术通常被称为金融科技，是技术创新领域增长最快的领域之一。金融科技指的是一套专注于在社会中提供金融服务的新方式的技术。金融行业的这场技术浪潮始于使用计算机记录金融交易，评估纳税，创建最佳投资组合等等。今天，客户将账户余额实时信息提取到追踪客户支出的应用程序，以及允许快速财务决策的工具等所有功能都是金融科技影响的例子。

金融科技创新最令人兴奋的趋势之一就是利用大数据来简化财务决策并为其利益相关者 - 金融科技数据科学提供全面的解决方案。这主要是由于近期有大量的财务数据。毫无疑问，金融的一个主要关注领域是利用大数据与分析实现前所未有的解决方案，即信用风险管理。

信用风险可以简单地定义为由于借款人未能按照特定条款偿还贷款或履行合同义务而导致损失的可能性。几乎所有的金融机构都依然容易受到信贷风险的影响，因为贷款是社会服务的一个组成部分。因此，管理信用风险已成为金融行业的重中之重，因为企业需要保护自己免受经济资本损失和破产。

信用风险管理的目标是消除或保持信用风险敞口在可接受的参数范围内，以确保公司的持续存在。它涉及评估违约可能性，这需要通过多种渠道实时监控各种客户交易，检测可疑活动并编制可疑客户清单。在管理信用风险方面，大多数财务管理人员专注于如何平衡贷款活动的潜在收入与预期的违约损失之间的平衡。他们通常对以下参数感兴趣：

• 违约概率：贷款（或贷方金额）不会被偿还的可能性
• 回收率：在客户违约的情况下，销售客户抵押品可以弥补亏损的比率。
• 给定损失：默认情况下的部分损失
• 违约风险暴露：默认时欠的金额。

多年来，各种方法如信用评分卡，智能仪表板和报告模板等被用于确定上述参数。 这些方法依赖于数据，但在解决信用风险问题方面效率低下，因为它们只会在发生信用事件时发出信号风险。 例如，在出售抵押财产后，遗漏了付款或剩余的债务。 大多数金融公司的目标是提前几个月或甚至一年发现这种可能的付款问题。

然而，近年来，金融科技数据科学彻底改变了信贷风险管理，使金融机构能够自动检测并预测贷款前后可能出现的潜在信用风险。大数据与机器学习算法以及其他数据科学技术在财务领域的引入使得开发预测模型成为可能，这种预测模型通过分析客户的历史数据以及多个平台上的同行组数据和其他相关数据进行学习，如PayPal，MasterCard等。

关于这些预测模型最好的事情是，他们不仅要预测违约概率，还要考虑到客户违约导致公司恢复损失的速度。这使大多数金融机构能够做出更快和更好的贷款决策，开发定制的还款方法来解决信用风险问题，在众多其他贷款方式中寻找新的借贷方案。

今天，大多数金融机构正在通过在线授予客户信用额度来扩大其客户群，而不必担心信用风险。感谢FinTech Data Science！

翻译自： medium.com | Managing Credit Risk: An Effective Approach with FinTech Data Science

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