银行业信贷不良率上升，我们能从哪些技术角度发力？

背景

近日，银保监会布了今年1季度银行业数据显示，不良率较年初上升0.24个百分点。信用卡贷款有所下降，不良率有所上升。银保监表示将会将进一步加强监管引领，持续推进银行业不良贷款处置工作，继续加大不良贷款处置力度。

对于技术人员来说，我们可以从哪些角度来降低信贷不良率呢？周二，适合思考技术问题！

信贷不良率的技术因素

我们首先来看看影响信贷不良率的技术因素：

1.数据质量。 信贷决策的准确性和可靠性取决于所使用的数据质量。如果数据存在错误、缺失、重复或不一致等问题，将会对决策结果产生负面影响。而由于很多金融机构的消费信贷业务展业时间有限，未经历过完整的经济周期的考验，积累的数据维度也不够全面，用于建设现有风控策略和模型体系的历史数据覆盖面不够广、周期不够长，所以，不能准确应对突发事件的影响。

2.特征工程： 因为特征工程涉及到特征选择、特征变换、特征构建等技术，可以通过有效地捕获借款人的相关信息和行为模式来改善模型的性能。

3.模型选择和优化： 不同的机器学习算法和模型具有不同的优势和适用性。所以我我们要根据数据的特点和业务需求，选择合适的模型，并进行参数调优和模型优化，以提高模型的准确性和泛化能力。

4.风险评估模型： 风险评估模型可以通过分析借款人的个人信息、财务状况、历史信用记录等来预测借款人的违约概率。

5.自动化决策系统： 该系统结合了数据分析、模型预测和决策引擎等技术，能够自动评估借款人的风险，提供快速的决策结果，并减少人为错误和操作风险。

6.实时监测和预警系统： 建立实时监测和预警系统可以帮助银行及时发现和响应潜在的信贷风险。通过实时监测借款人的还款行为、信用评分等信息，结合预设的规则和模型，可以提前预警可能的违约风险，并采取相应的措施进行风险管控。

从技术角度来优化

1.数据分析和建模： 利用大数据和机器学习技术，对历史数据进行深入分析和建模，以发现潜在的风险模式和预测不良风险。通过建立风险评分模型和预测模型，可以更准确地评估借款人的信用状况和还款能力。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理，包括特征选择和数据清洗等步骤
# ...

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('bad', axis=1)  # 特征
y = data['bad']  # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

2.自动化风险决策： 引入自动化风险决策系统，将规则和模型应用于实时的贷款申请审批过程中。该系统可以根据借款人的信息和风险评估结果，自动决定是否批准贷款、贷款额度和利率等。

我们首先使用逻辑回归模型对训练数据进行训练。然后定义一个自动化风险决策函数 risk_decision，该函数接受一个借款人的数据作为输入，使用训练好的模型预测借款人的风险评分，并根据预测结果和设定的风险阈值做出风险决策。简单的代码看下面↓↓↓

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理，包括特征选择和数据清洗等步骤
# ...

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('bad', axis=1)  # 特征
y = data['bad']  # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 定义自动化风险决策函数
def risk_decision(model, customer_data):
    # 预测借款人风险
    risk_score = model.predict_proba(customer_data)[:, 1]

    # 设置风险阈值
    risk_threshold = 0.5

    # 根据风险评分做决策
    if risk_score >= risk_threshold:
        return '拒绝贷款'
    else:
        return '批准贷款'

# 模拟借款人数据
customer_data = [[35, 5000, 0.6, 2, 1]]

# 进行自动化风险决策
decision = risk_decision(model, customer_data)
print("风险决策：", decision)

3.实时风险监测和预警： 建立实时的风险监测和预警系统，通过实时数据流处理和复杂事件处理技术，对贷款和还款行为进行实时监控。一旦发现异常行为或风险信号，系统可以立即触发预警通知和风险处理流程。

对于这块，我们可以先定义一个函数 load_realtime_data（该函数用于加载实时数据流）。在每次循环中，通过数据源获取实时数据，并调用 process_realtime_data 函数对数据进行预处理和风险评估。在 process_realtime_data 函数中，利用训练好的模型对借款人数据进行预测，然后根据设定的风险阈值判断是否触发预警，如果触发预警，则调用 send_alert 函数发送预警通知。

另外，我们对 process_realtime_data 函数进行了一下扩展，加入了特定的业务逻辑处理。也就是，假设如果借款人的订单金额超过1000，则触发预警通知。

具体代码见下面↓↓↓

import pandas as pd
import time

# 加载实时数据流
def load_realtime_data():
    # 从数据源获取实时数据，例如数据库、消息队列等
    # 这里简化为生成随机数据
    while True:
        customer_data = generate_customer_data()
        process_realtime_data(customer_data)
        time.sleep(1)  # 1秒钟获取一次实时数据

# 实时数据处理
def process_realtime_data(customer_data):
    # 数据预处理，包括特征选择和数据清洗等步骤
    processed_data = preprocess_data(customer_data)

    # 特定的业务逻辑处理
    if processed_data['order_amount'] > 1000:
        send_alert(processed_data)

# 发送预警通知
def send_alert(processed_data):
    # 发送预警通知，可以通过邮件、短信、消息推送等方式
    # ...

# 模拟生成借款人实时数据
def generate_customer_data():
    # 生成借款人的数据，可以根据实际需求生成具体的特征数据
    # ...

# 数据预处理
def preprocess_data(customer_data):
    # 执行数据预处理步骤，例如特征选择、数据清洗、特征转换等
    # ...

    return processed_data

# 加载模型
model = load_model()

# 启动实时风险监测和预警系统
load_realtime_data()

4.反欺诈技术： 引入反欺诈技术，包括身份验证、设备指纹识别、行为分析等，以识别潜在的欺诈行为。通过检测异常的身份信息、设备使用情况和行为模式，可以降低欺诈风险。

在这部分，我们可以采取Isolation Forest。也就是，先加载数据集，并进行必要的数据预处理步骤。然后，创建一个Isolation Forest模型，并使用 fit 方法训练模型。接下来，使用模型的 decision_function 方法计算数据点的异常分数，使用 predict 方法预测数据点是否为欺诈。最后，将检测结果存储在DataFrame中并进行输出。↓↓↓

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理，包括特征选择和数据清洗等步骤
# ...

# 创建异常检测模型
model = IsolationForest(contamination=0.05)

# 训练模型
model.fit(data)

# 进行欺诈检测
fraud_scores = model.decision_function(data)
fraud_predictions = model.predict(data)

# 输出检测结果
fraud_results = pd.DataFrame({'Score': fraud_scores, 'Prediction': fraud_predictions})
print(fraud_results)

5.智能催收系统： 利用自然语言处理、语音识别和机器学习等技术，构建智能催收系统。该系统可以根据借款人的还款情况和沟通历史，自动发送催收提醒、制定催收策略，并根据借款人的回应进行智能化的跟进。

对于这个系统，我不是很了解，所以网上找了些资料，参考结合代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据集
data = pd.read_csv('collection_data.csv')

# 数据预处理，包括特征选择和数据清洗等步骤
# ...

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('label', axis=1)  # 特征
y = data['label']  # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
model = RandomForestClassifier()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出分类报告
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(report)

这里最后输出的报告会包含模型的精确度、召回率、F1值等评估指标。

结语

不良贷款可能导致银行的资产质量下降，需要为不良贷款计提拨备，这毫无疑问将减少银行的利润。因此银行需要积极应对不良贷款问题，加强风险管理和贷款审批程序，以保持良好的业务运营和金融稳定性。

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