挖掘信贷数据 巩固三农阵地

袁安伟

摘 要:近年来农村信用社不断改革与创新,呈现出前所未有的大发展,存贷款逐年增加,历史数据积累丰富。利用数据仓库、数据挖掘技术实现数据到信息的转变,将历史数据以汇总信息图表方式呈现出来,服务于广大领、导员工,助推农村信用社更好发展。

关键词:数据仓库OLAP涉农贷款农村信用社

中图分类号:TP392 文献标识码:A 文章编号:1674-098x(2012)05(b)-0250-01

随着农村信用社的改革与发展,山东省农村信用社联合社日照办事处科技中心从建立到现在经过多次系统性改造与升级,如今已形成规模。随着业务品种及业务量的增长,中心存储的数据量也在日益增长。如何充分有效地利用这些数据资源成为当前面临的一个课题。

在县域经济中,涉农贷款占比高,是农村信用社贷款投放的主要阵地。其特点就是散户贷款,金额小笔数多,单笔或单一借款人贷款规律性差,难以定性、推测。但农村信用社长期以来扎根基层服务三农,多年来积累了大量的历史数据,如今已成为一种宝贵的财富。利用数据挖掘技术可以从这些历史数据中找出潜在的规律和有价值的信息,充分利用这一资源,将给农村信用社的发展带来一定程度上的帮助。

目前中心存储全市农村信用社多年历史数据,可以整合信贷及相关数据库构建一个数据仓库(如图1信贷信息三层数据仓库结构所示)用于信贷方面的挖掘分析,以加强对存量涉农贷款的管理,及为新增贷款投放提供参考。

针对农村信用社投放的涉农贷款,可以从以下几个维度:贷款五级分类形态、投放区域、借款用途、客户经理等进行有效分析,帮助农村信用社有效的管理存量贷款以及确定新增贷款投放标准做参考。从不同角度或分类出发创建多维数据模型、构建数据立方体,通过概念分层逐层汇总,利用OLAP技术进行上卷与下钻提取不同层面的汇总数据。

1 按贷款五级分类形态分析

根据现行农村信用社个人贷款五级分类标准,个人贷款被划分来正常和不良两个大类,其中正常大类中又分为正常、关注两级,不良大类分为次级、可疑、损失三级。这一维概念分层的OLAP操作粒度,可定为:正常、关注、次级、可疑、损失。通过分析不同形态贷款占比,可以更直观的反应贷款整体形态。

2 按贷款发放区域分析

由于区域性经济及社会人文环境存在差异,经济发达、人文环境好的地区,客户经济条件好、经济来源多,所借贷款还款及时,不良贷款率低;然而有些经济欠发达、人文环境差的地区,客户经济来源单一,不良贷款先例多,以至新增贷款到期逾期多,不良贷款率居高不高,地域性表现突出,按区域分析是非常有意义。这一维概念分层的OLAP操作粒度,可定为:村(居委会),信用社(乡镇、街道),联社(县、区),办事处(市)。

3 按借款用途分类分析

随着经济周期性运行,不同行业在市场经济中受到的影响不同,抵御不利因素能力不同,利好时,同种用途(行业)的贷款同一时期会出现客户还款及时、无欠本金及利息现象;但萧条时就存在同种用途(行业)的贷款同一时期大批到期既逾期,拖欠本金及利息不能按期偿付的相反现象,行业特点显著。这一维根据用途进行概念分层的OLAP操作粒度,可定为:(养鸡(鸭、猪、牛等),养殖业;种姜(蒜、芹菜等),种植业),农业。

4 按客户经理分析

基于客户经理的个人素质、对社会的认知以及抵御外界环境的能力不同，其所发放的贷款质量也存在差异。多数优秀客户经理责任贷款极少、不良贷款率很低，但也存在责任贷款数额大、不良贷款率高的客户经理。通过考察客户经理所发放贷款的质量，可以将客户经理分类为：优秀、称职、不称职三大类。

结合多个维度进行分析，构建专业的数据仓库，实现对涉农小额散户贷款多年历史数据综合分析，从数据中找规律，发现导致不良贷款形成的因素（区域性、行业性以及人为因素等）及预测贷款归还趋势。通过观察同期同行业客户形成不良贷款变化趋势，及时查明原因，加强贷后检查力度，提前做好催收工作，从而降低逾期及不良贷款产生；在调查、审批贷款时参考挖掘出的贷款还款趋势信息，可以帮助决定新增贷款的发放与否及授信金额、时间的核定；通过挖掘可以由数据说话，发现不良客户经理人员，应加强审计，逐一排查，维护良好的信贷内部风气。通过对信贷历史数据及相关数据的挖掘分析，可以得出对农村信用社发展有益的信息，为管理存量贷款提供早期不良预报，为新增信贷投放提供历史参考信息，增强农村信用社在农村阵地战斗力，为农村信用社信贷健康发展做出贡献。

参考文献

[1] 徐永红.多维数据模型与OLAP实现[J].中国金融电脑,2004年第11期.

[2] 范明，孟小峰译.数据挖掘概念与技术（Jiawei Han,Micheline Kamber,Data Mining Concepts and Techniques）[M].北京:机械工业出版,2008年6月第1版.

[3] 李晔明,州商业银行科技部.用数据挖掘实现决策支持科[J].技信息,2006年第11期.