运用大数据解决信贷中信息不对称的路径研究综述

谢美婧 郑俊海 黄恩若

（广东财贸职业学院，广东 广州 511457）

一、前言

全球面临百年未有之大变局，为了按下经济复苏的“加速键”，国家和各地方政府层面多措并举地积极出台了很多有力的应对政策，其中不乏推进金融供给侧结构性改革的重要措施。一方面，支持中小银行更好地聚焦中小微企业，服务实体经济，缓解融资难、融资贵问题，推动企业实际融资成本逐步下降；另一方面，贷款的不良率攀升带来的高风险必须要由高收益来弥补。货币供给增加，流动性增强，但是，如何合理有效、较低风险地对接给货币需求方，并且让“融资难、融资贵”的市场主体获得较低成本的融资是值得研究的问题。这其中，克服信用违约风险带来的必要的高价格补偿是一个必要的因素，这也是本文研究的学术以及应用的价值所在。

信用风险更多的时候是在信息不对称的情况下发生的。从信息经济学的角度来看，非对称信息是指对策中某些局中人拥有另一些人不拥有的信息。这种信息不对称在时间上分为当事人签约之前和事后的不对称。由于现实交易中的信息不对称，逆向选择和道德风险的存在，使得债务人利益选择的结果，一般总会有意识或无意识地选择更有利于债务人本身，从而造成对债权人的不利，甚至为违约，导致债权人信用风险损失的发生。信息不对称理论揭示了在非对称信息条件下买卖双方信用交易中各自的选择及其结果，为研究现实中的信用风险提供了理论依据和基本假设。

大数据时代背景下，为我们解决这一问题提供了很多新的思路和方法，例如，美国著名的互联网金融公司ZestFinance就利用了大数据和互联网对传统征信机构不能覆盖的群体进行信用评分，从而发现合适的目标客户进行放贷。这些成功的经验值得借鉴。

大数据在信息不对称领域的运用已经得到众多学者的关注，本文试图将学者们已有的研究成果进行综述，拟为下一步的探讨提供巨人的肩膀。

二、研究综述

1.对信息不对称产生的主要因素的研究

就国内外现有研究来看，信息不对称这个问题已有较多的研究，从信息不对称理论提出以来，学者们基于不同的视角对其进行了研究，提出了不同的理论和模型。信息不对称理论的出现使传统经济学取得了突破性的进展，也使得之后的研究更加贴合实际，使经济学不同的一些研究不再是构建在空洞假设的基础上。范慧芳（2010）提出了信息不对称产生的根本原因是社会分工与知识专业化，从而导致了一方的信息不全影响决策；夏广军（2016）运用了信息不对称理论博弈模型研究了其在银行经营中的效应，得出结论认为信息不对称产生的原因大致可以分为市场的分割信息识别和处理能力存在问题、信息传导机制不健全以及信息传递过程中的噪声污染、人为因素造成的信息不对称四类；欧扬夏子（2015）认为信息不对称问题是导致金融消费权益受到侵犯的主要因素，在基于信息不对称下研究就业困境的研究中，利用设计的问卷调查，找出了促使就业过程中信息不对称形成的原因，即信息资源的稀缺性、社会分工搜导成本差异和现今的市场竞争激烈。历来研究信息不对称的视角和结论都有很多，不同学者对于信息不对称产生原因的说法也不尽相同，但是从本质上来说，其产生原因可归结为主观和客观两个方面。主观方面，不同的参与个体获取信息的能力、意愿等差异较大；在客观方面，每个个体获取信息的数量、渠道、方式等受到多种社会因素的影响，因此，信息不对称是客观存在的。程学旗、靳小龙等（2014）根据处理形式的不同，介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统，总结了大数据处理系统的三大发展趋势。另外，还对系统支撑下的大数据分析技术和应用（包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等）进行了简要综述，总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用；最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战，并提出对策。

2.大数据在应对信贷违约方面的运用

关于大数据在经济管理学科领域的运用，学者们从国外经验借鉴、信用风险缓释机制、基于大数据的金融业务创新方面等均有探讨。刘新海（2014）以美国互联网金融公司ZestFinance为例说明了大数据在征信的运用中可以借鉴的经验，从数据挖掘、指标构建、违约风险控制有效性都做了介绍和总结；何玮鹏、唐丽丽（2020）对信用冻结制度在美国的应用成效，以及其在中国个人信息保护领域的重要性、可行性与可能面临的难点进行了分析与研究，认为冻结制度本身在安全角度存在较高的优先性，其在保护个人信用报告的信息方面是值得肯定和推广的；梅新芝（2020）认为大数据风控是互联网大数据技术和风险管控结合的新型风控管理方法，随着技术的快速发展，大数据已经在各个领域显示出其广泛的用途。该学者认为提高大数据在风险控制上的应用要注意三个方面：首先。是保证数据的真实可靠；其次，在使用数据过程中要统一衡量标准，并且要加强安全监管，确保客户的信息安全。

3.大数据在风险管理方面的运用

陶弘玲（2020）通过分析Y银行运用大数据的纯线上模式“秒贷”项目的贷款机制，探讨了大数据在个人信贷业务应用的新模式。该学者认为互联网消费金融市场冲击下的Y银行，其个人信贷业务发展风险管理现状是信贷业务需求呈逐渐上升趋势，但是贷款客户质量存在很大的差异，不良率连年攀升，管理过于依赖经验，一线管理者不愿意暴露风险，银行新入职人员管理的贷款业务信息不对称严重，零售客户多而散，缺乏手段进行跟进。Y银行基于大数据应用的信贷风控模型将结合申请评分卡和经验驱动型两种方法相结合应用大数据创新发展的“秒贷”项目（数据从个人信息、信用表现、多头借贷三个维度）。作者从商业银行贷前、贷中、贷后三个环节入手，从战略、资源和信息融合的角度，提出防控信贷风险、识别客户风险解决方案并提出了要规划应用大数据、整合全平台数据资源、建设大数据风控平台的建议。

三、述评

1.对数据获得的路径并未做深度研究

综述已有文献，学者们虽然对大数据技术在信贷违约风险中的运用已有较强的探讨意愿，对于信息不对称的问题已有较多探讨，对于大数据在解决和管理信用风险、信息不对称的运用也有一些探讨。但是，对于如何运用大数据这个工具解决信息不对称的问题研究尚且有待加强。尤其是具体到对信贷关系中信息不对称的问题进行清晰的刻画，并具体到典型案例构建相应的模型进行研究分析，尤其是对运用数据的范围、所运用数据的合法性与可行性进行充分论证，这方面是相对缺乏的。

2.对获取数据的可行性未做过多的探讨

商业百态，各行各业千差万别，给运用大数据来解决信贷中信息不对称问题带来了新思路，但同时挑战也不小。市场交易中虽然有浩如烟海的数据，运用大数据的手段和技术也日渐可行，但是，在数据挖掘的过程中涉及法律法规、制度、商业机密、提供意愿、数据指标的普遍性、可获取性、易度量性、简捷易行程度等等因素，都需要一一地被攻破，显然这方面的研究是鲜见的。

3.研究着眼于个别案例的构建

已有多位学者结合自己的工作实际，利用大数据的思维重新构建了一些风险管理模型，或对已有的大数据信贷模式进行分析改进。但是，对于数据如何取得，可行性、科学性等未做探讨。而且数据集中来源于客户关系管理系统、网银记录、手机银行等，数据的参考信息未做探讨，数据使用的“大”的方面比较不充分，大数据优势的充分显现尚待挖掘，所构建模型的普适性也有待加强。