前言

大家在借唄或者銀行的信用貸借錢的時候，第一步是讓你授信，看看你的信用能夠貸到多少錢？那么金融機構是如何知道你的信用狀況呢？

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在金融機構開展信貸業(yè)務、進行風控管理的過程中，征信數(shù)據(jù)是十分關鍵且重要的基礎數(shù)據(jù)，它客觀反映了征信主體的信用狀況。以人行二代征信數(shù)據(jù)為例，其中存在極其豐富的個人信息、信貸交易明細等數(shù)據(jù)，那么如何從中快速挖掘衍生出有價值的指標成為了信貸業(yè)務開展、風險控制管理的重要工作，本文就講講金融機構通常是如何使用征信數(shù)據(jù)的。

征信報告有什么？

征信報告究竟長什么樣子呢？以人行二代征信報告為例，征信報告分為簡版和詳細版本，簡版可以直接在人行官網(wǎng)發(fā)起查詢，而詳版需要線下去網(wǎng)點查詢。下圖是人行簡版的截圖：

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通常人行征信報告包含以下內容：

• 個人基本信息：包括姓名、身份證號碼、性別、出生日期、戶籍地址等個人身份信息。
• 信貸信息：包括個人的信貸記錄，如貸款、信用卡、抵押貸款等各類信貸產品的信息，包括信貸額度、貸款余額、還款記錄、逾期記錄等。
• 查詢記錄：列出對個人信用報告的查詢記錄，包括個人查詢和信貸機構的查詢。個人查詢不會對信用評分產生影響，而信貸機構的查詢可能對信用評分產生影響。
• 逾期記錄：顯示個人在還款方面的逾期情況，包括逾期天數(shù)和逾期次數(shù)。
• 異常信息：包括欺詐警示、異常交易等與個人信用相關的異常信息。
• 其他信息：可能包括個人擔保信息、征信提示等其他與信用相關的信息。

金融機構如何獲取征信報文？

通常情況下，金融機構的信貸系統(tǒng)不會直接連人行征信系統(tǒng)，而是通過征信前置系統(tǒng)進行上報、查詢。

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xml一般好幾M，內格式大致如下：

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不同廠商的征信前置系統(tǒng)會對原始的征信報文做簡單的加工，比如轉成json，或者去掉部分信息，然后給到信貸系統(tǒng)。

如何構建征信指標體系？

現(xiàn)在獲取到征信指標的報文，可以利用里面的征信數(shù)據(jù)加工衍生出各種各樣的指標。基于對征信數(shù)據(jù)的充分挖掘，包含個人信息類、賬戶行為類、逾期類等12個指標大類，細分為37個指標小類，形成衍生指標1600多個，可實現(xiàn)對征信信息精細且全面的覆蓋。

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如何搭建信貸征信指標平臺？

現(xiàn)在要基于征信數(shù)據(jù)構建出一套征信指標體系，必然需要搭建一套系統(tǒng)去支撐，那么該如何做呢？

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整個信貸征信指標平臺分為2個大模塊，管理模塊和執(zhí)行模塊。

1、管理模塊面向指標管理人員，主要用于指標通過SQL或者界面拖拉拽的方式快速開發(fā)出征信指標，然后發(fā)布出去。

2、執(zhí)行模塊面向行內業(yè)務系統(tǒng)，接收管理平臺的變量配置，負責將清洗解析后的原始報告數(shù)據(jù)，按照管理平臺配置的變量邏輯進行同步并行計算，得到最終的變量結果。

整個征信數(shù)據(jù)處理流程如下：

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征信報文接入

通常情況下，決策系統(tǒng)等外部應用系統(tǒng)請求征信前置機獲取征信報文，返回的格式可能是xml、json或者html。征信報文通常包含身份信息單元、婚姻信息單元、信貸交易信息概要信息單元、借貸賬戶信息單元等內容。然后調用征信指標衍生平臺暴露的接口，傳入相應的征信報文。

征信報文解析

征信指標衍生平臺解析原始的報文數(shù)據(jù)，轉換成平臺中的58張內存表（數(shù)據(jù)模型）中，包括身份信息、婚姻信息、借貸賬戶基本信息、借貸賬戶最近24個月還款記錄信息等。

征信指標管理

利用接入的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，通過sql或者界面拖拉拽的方式配置衍生指標的邏輯。

征信指標計算

征信指標的計算分成了實時和異步兩種方式。

實時即線上接口調用的場景，將決策所需的變量（一般50個左右，一般不超過300個）實時計算返回，對時效性要求較高，需要在內存中進行計算解析。

異步，通俗來說就是“攢數(shù)”的場景，方便后續(xù)策略迭代時，對歷史變量的回溯，對時效性要求不高，但變量數(shù)量龐大（多達數(shù)萬）。為不影響線上決策，實時和異步往往要隔離資源進行計算。

具體的計算引擎采用基于Apache Calcite作為SQL處理引擎，Apache Calcite 這一個開源的SQL查詢引擎，提供標準的SQL語言，查詢優(yōu)化，連接數(shù)據(jù)源的能力，但是它不負責存儲和管理數(shù)據(jù)，只需要編寫對應的插件即可實現(xiàn)從內存的表中計算出指標。采用Calcite方式的另外一個好處，相對于內存數(shù)據(jù)庫，性能更好，因為即便內存數(shù)據(jù)庫也需要有數(shù)據(jù)庫落庫的開銷，本身數(shù)據(jù)庫的ACID等特性也會影響到查詢的性能，Calcite就不存在這樣的問題。

征信指標結果獲取

對于實時場景下，指標直接通過接口返回，用于后續(xù)的決策。異步場景，指標計算的結果可以落到數(shù)據(jù)庫中，其他系統(tǒng)自己主動來獲取。由于單客戶單報告的變量變量能達到數(shù)萬甚至數(shù)十萬，累計一段后，數(shù)據(jù)量將會很大。一般建議只存儲近期數(shù)據(jù)。而存儲形式上，對每個變量做列式存儲是不現(xiàn)實的，將本次報告的所有變量以單層json的形式存儲在一個字段下。

總結

征信指標管理系統(tǒng)實現(xiàn)了一站式指標開發(fā)、計算、發(fā)布、迭代和管理功能，極大地降低了征信指標衍生加工的難度。而且采用內存的計算方式，保證了系統(tǒng)的性能，后續(xù)還可以納入企業(yè)征信、稅務、工商、司法等更多外部數(shù)據(jù)，為整個信貸業(yè)務賦能。