新型信用评估系统假设及其与现有信用评估系统比较分析

陈羿擎，沈霄瑜

（苏州大学东吴商学院（财经学院），江苏　苏州　215006）



新型信用评估系统
假设及其与现有信用评估系统比较分析

陈羿擎，沈霄瑜

（苏州大学东吴商学院（财经学院），江苏苏州215006）

［摘要］所有金融工具都建立在信用基础上，而在日常生活中信用也必不可少。但是在金融业快速发展的今天，信用的评估仍然是一个难题，不仅仅是效率低下，同时其赚率也难以获得保障。在文中提出了一种新型信用评估体系的假设，并将该评估体系与旧信用评估体系进行了对比分析，在此基础上就新型信用平台的限制因素和发展作出了猜想。

［关键词］信用；信用评估体系；对比

信用，已经成为人们生活中不可缺少的一部分，一切金融工具，都是信用的产品。构建现代信用体系对金融业的发展乃至整个国民经济体系的发展都至关重要。在信息技术飞跃发展的今天，银行作为金融体系的主体，其信用体系仍然以人工划分及判定为主，不仅效率低下，更产生了不少道德问题。针对此类问题，本文提出了关于新型信用评估系统的假设以及此类假设与现有信用评估体系的比较分析，以期推动信用评估体系的改革和发展。

1　新型信用评估体系

1.1Android的低内存管理

Android是一个多任务系统，当启动一个程序时会消耗一定的时间［1］。为了加快运行速度，当退出一个程序时，Android并不会立即杀掉它，这样当用户重新运行该程序时，可以很快地启动。但随着系统中保留的程序越来越多，内存肯定会出现不足，此时就有了Android的低内存管理（Low Memory KiIIer）机制。所谓的Low Memory KiIIer机制，是在标准Linux kerneI的OOM基础上修改而来的一种内存管理机制，基于OOM—adj和占用内存的大小来选择Bad进程。对应于每个OOM—adj都有一个空闲内存的阈值，Android kerneI每隔一段时间会检查当前空闲内存是否低于某个阈值。如果是，则杀死OOM—adj最大的Bad进程。如有两个以上的Bad进程OOM—adj相同，则杀死其中占用内存最多的进程。

在Android中运行一个Low Memory KiIIer进程，该进程启动时会首先在Linux内核中把自己注册为一个OOM KiIIer，即当Linux内核的内存管理模块检测到系统内存低的时候就会通知已经注册的OOM进程，然后这些OOM KiIIer就可以根据各种规则进行内存释放。当内存满足低的条件时，Linux内核管理模块通知OOM KiIIer，KiIIer则根据Ams所告知的优先级，强制退出优先级低的应用程序。

1.2决策树理论

决策树［1］简介，数据挖掘［2］是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，使用这些模型和关系可以进行预测，它帮助决策者寻找数据问潜在的关联，发现被忽略的因素，因而被认为是解决当今时代数据爆炸而导致的信息贫乏的一种有效方法。数据挖掘通常也称为KDD（KnowIedge Discovery in Database）［3］——数据库中的知识发现。数据挖掘的方法有多种，包括分类、预测、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等，其中分类问题是被广泛研究的课题之一。目前决策树算法被广泛应用于多个领域，它经历了一个由浅到深、由简单到复杂的过程。分类研究在国外发展很快，已有很多成型的算法和模型，比较成熟的决策树算法有ID3、CA.5、CHAID、CART、PUBLIC、SLIQ、SPRINT等。从数据中生成分类器的有效方法是建立决策树（Decision Tree）。

1.3根据消息系统特点提出的内存管理方案

物理消息是实际的消息，主要用来保存消息体等信息，从它可以定位到逻辑消息，以便在将物理消息置换出内存时可以在逻辑消息上标记存储信息［4］。逻辑消息是对消息的封装，包括消息编号消息头消息引用硬盘消息信息等，不含消息体，占用的内存空间少。消息引用指向实际的物理消息，对应的物理消息可能存在内存消息队列高速缓存消息队列或者硬盘消息队列中参见后面物理消息队列的结构说明。如果消息引用指向的消息不为空9则说明消息在内存中可能在内存消息队列或者高速缓存消息队列中，如果为空，说明消息存在硬盘消息队列中，硬盘消息使其可以被重新导入到高速缓存中。消息服务器操纵的是逻辑消息，它屏蔽了物理消息的物理位置和状态，使得消息服务器其他模块的逻辑简单，而且在最后被接收以前，都只需要消息头，所以操纵逻辑消息足够。

1.4低内存管理在新型信用平台的应用

本文构建了这样的一个理想的资金信贷平台。它是一个实现自动化操作的信贷平台，可以综合这个人或者这家公司各方面的资信状况，通过构建模型以及信息技术实时地判断借贷人的资信水平，并用类似于安卓低内存管理的动态内存管理技术。设想资金是内存，借贷人是程序，当借贷人发生一次借贷行为时，借贷人就会在技术后台注册一个序列号，技术后台通过注册信息构建模型对借贷人进行评级，当技术后台的内存管理模块检测到资金链有断裂危险的时候就会通知已经注册的借贷序列号，然后这些序列号就可以根据各种规则回笼资金。

如果将这个平台用在判定个人信用卡资信额度方面，可以作这样的初步设想，在采集申请人的资信数据的基础上，设置参数，利用决策树理论以及C4/5算法进行信息集成及分析，将某一资信水平设为一个标准值，其他各程度的资信水平与之比较，得出资信分数，并按照这一分数对申请人的信用卡额度进行调整。

现有的信用平台仍旧以少量的人工服务和不完全的系统评级构成，离完全的自动化评级系统还有很大的差距，自动化借贷系统有很大的风险主要是因为自动贷款容易被操纵，它给你的只是预先设置好的程序。只要微微调整算法，平台就能制造出更多的贷款，增加短期利润，同时也会承担更多的信贷风险。本文认为，通过实时的信用评级调整能有效降低这一风险，借鉴手机内存管理系统的经验，将评级不仅仅应用到发放贷款、定期调整等方面，而是作为一种常态化的管理，实时发布评级数据，在根据数据做出是否下调或者上调评级分数的同时，将评级数据作为历史数据保存下来，作为信用评级的新增的参数，这样得到的评级数据在长时间的应用之后，就会越来越接近于准确值。而在这一体系里，借鉴手机内存动态管理体系，多级资金管理、实时信用数据更新以及完全的自动化操作将会成为关键，三者相辅相成，可以合理有效地降低资金风险。

2　此类新型信用平台与现有信用平台比较分析

2.1现有信用评台

（1）企业征信在各行业推广程度不一。从行业分类来看，征信业在金融业、房地产业、物业管理等相关行业内推广程度较高，而在其他行业，建立企业信用档案的企业相对较少。如房地产业建立了中国房地产信用档案网站，标明了企业信用良好的物业管理企业，而其他行业并没有建立相关的企业信用档案网站。

（2）企业征信在我国各地区发展程度不一。我国经济基础较发达的地区的企业建立了信用档案，并建立整个地区企业信用档案管理体系，而经济基础薄弱地区的企业并没有这方面的意识。如上海在2006年召开了“信用长三角”高层研讨会上发布了拥有60万家上海企业信用档案的“信用长三角”信息平台，这个平台提供分散在工商、税务、金融信贷等各信用单位的企业信用信息，并实现企业名称、法人、注册等八项信息的三地联网查询，而其他经济薄弱的企业并没有建立有关信用档案。

（3）企业性质决定企业征信关注度。在目前，国有、三资企业对企业信用档案的建立关注度较高，中小企业则不够重视。如上海移动通信有限公司初步建立了企业信用档案，而中小企业由于缺乏积累信用的意识，使得企业信用档案体系建设成为难题，全行业内建立信用档案的企业屈指可数。

2.2两类平台的比较分析

举例说明，就拿中国银行的信用卡发卡平台来说，现有的信用卡发卡体系仍旧以人工审核和个人提供信用数据为主，除了公积金编号和社保编号可以同时在多家银行申请信用卡额度之外，个人的工资流水帐单以及房贷、房产、理财资金、存款账户等，都受限于所在的开户行，即只能在该行办理房贷或者有该行存款，才能在该行获得信用卡审批额度，在其他银行则不可以。其次，信用卡发卡通常需要一个月的时间，这还是仅仅包括确定额度到确定发卡的时间，而不包括将卡寄送的时间，正是人为操作的局限性使得信用平台效率低下，行事缓慢。除此之外，人为操作还使得在同样的资信证明在不同的审批人或是审批小组审批下，拿到的信用卡额度天差地别。这些正是现有信用平台体现出来的弊端和缺失，长此以往，一定会降低社会资源配置的效率，降低社会平均劳动生产率。

无疑，新型的信用平台能降低现有信用平台的资金运用风险。一方面，风险与时间相对，更高效的系统必然能导致更低的风险，一项资金的安全性很大程度地表现在其对风险的敏感程度和迅速反应的能力，而实时的信用评级则是更高效更节省时间的做法。另一方面，实时信用数据更新为自动化的信用平台创造了条件，而实现完全自动化的信用平台，能避免人为因素对信用系统的影响，可以大大增加平台的透明度和公正性。

3　新型信用平台的限制因素和发展猜想

关于此类新型信用平台，之前也有专家、学者做过猜想，证明了它有它的限制性，除上文提到过的，主要体现在以下几个方面。

3.1信用混乱，财务数据虚假，数据来源无法保持其真实性

相较于美国等发达国家来说，中国作为发展中国家，无论是经济发展还是结构优化都做的不够到位，对于制度等方面的规定也不尽完善，无论是企业还是个人，都存在信用混乱，信用意识不强等问题，对有些企业来说，更是存在着财务数据虚假等诸多问题，财务数据来源无法保持其真实性。针对这个问题，除了要做好相应措施之外，加强实时的评分也是能降低这一问题的风险的，另外，对于一个信贷平台来说，要实现所有借贷者的信息真实完整本身就是你一件不可能的事情，保持大部分的真实性就可以使得平台安全高效的运行下去，但同时应该增强平台对发现这类事情以后的资金保护机制，可以通过使借贷人信息透明化，以向公众公开的形式，增强群众监督和举报模式。

3.2实时数据难以采集，且数据难以标准化，如何监管企业登记实时数据将是一大问题

数据不能标准化，及数据判断的复杂性：就企业贷款来讲，企业本身是一个非常复杂的法律个体，其自身的参数太多，参数之间的依赖性也太多，标准化处理太难。举例几个银行信贷关注的参数：成立时间、股东背景、股东比例结构、治理架构、管理人员素质、资本状况；经营上如所属行业、政策情况、经营地位、产品属性、产能情况、价格情况、产品市场情况、产销情况、品牌情况、渠道情况等等；如果再加上财务数据，那么情况会更复杂多变，企业财务数据具有结构性和发展性，结构如何怎样变化，都要经过有经验的财务人员的审核和判断。这些数据，有很多可以具有标准化，并数据化，但是有些做不到。及时都做得到了标准数据化，但这些参数之间又是相互影响的又难以考察。这对整个实时系统来说，是一个很大的问题。

针对这一问题，具体来说，要做到两个方面的改进：①源头标准化。将企业以审批以及数据采集的源头标准定下来，就能使后面的事情避免很多的波折。②模型特色化，针对不同行业和细分的领域，用不同的模型去解决，能一定程度上控制自动化产生的风险。行业分的越细，越能降低风险。这两个方面将会是未来的新型信用平台的发展方向，在这些发展成熟的基础上，才能进一步考虑新型信用平台的建设。

笔者认为，虽然信用平台的建设的复杂性要远远大于手机内存管理，但两者有异曲同工之妙，都是为了更好地加快内存（资金）流转速率，不同的是，手机内存管理速率的加快是为了能让手机在有限的内存里运转更多的软件，而信贷平台对于资金流转速率的要求则来自于对资金安全性的考量。因此，信贷平台完全可以借鉴手机内存动态管理的经验，再辅助以适合的资金模型和更多的资金标准，打造出合理规避风险并加快运行速率，促使社会资源更合理有效地分配的新型资金信用平台。

主要参考文献

［1］魏晓云.决策树分类方法研究［J］.计算机系统应用，2007（9）：42-45.

［2］李雄飞，李军.数据挖掘与知识发现［M］.北京：高等教育出版社，2003.

［3］魏栋，谭功全，叶建平.Android系统的内存管理研究［J］.单片机与嵌入式系统应用，2012，12（4）：9-12.

［4］全锐，方马，谢健，等.一种大型消息系统下内存管理的方法［J］.计算机应用，2013（z2）：399-401.

doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.03.082

［中图分类号］F832

［文献标识码］A

［文章编号］1673-0194（2016）03-0151-03

［收稿日期］2015-12-15