本文是一篇MBA论文范文，本文利用建行甘肃省分行小微快贷开办以来的 3 万多条历史样本数据，通过利用 Python 工具，带入到最终选择的 Logistic 回归分析模型，可以确定出一些关键风险因子。在本文中最终确定的关键风险因子一共有 16 个，主要是包含在企业规模、基本信息、资金情况、产品情况、贷款情况五个方面中。根据Logistic 回归分析模型跑出的结果以及 ROC 曲线及 AUC 的值，最终可以确定相关的结果，构建出来了一个建行小微快点业务的风险评级体系模型。对于建行小微快贷业务的风险把关进一步进行加强，评级量化程度更高、评级结果更加科学。
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
普惠金融战略是由国家提出来的利国利民的重大战略，其指的是用有限的成本将社会中闲置的资源提供给现实社会中的不同的对象，它提供的是优质、科学的金融产品及服务，是国家的惠民政策，联合国在 2005 年首次提出这一概念。在中国，以个体工商户、小商小贩、普通民众为代表的弱势群体是普惠金融的重要服务对象。推进普惠金融的发展一方面可以帮助政府有效的解决贫富悬殊的问题，另一方面可以有效的促进人类文明以及社会的更好、更快的发展。近年来，随着供给侧结构性改革、去产能等政策的落地实施，基础设施建设以及金融服务的普遍性越来越受到社会的重视以及关注，所以大力的推进普惠金融是符合大势所趋的，也是给中国的发展能够带来历史性机遇的。随着社会的不断进步，按照马斯洛需求原理，人类的需求越来越多元化，对于各类金融机构的金融产品的需求越来越高，所以这就需要金融机构能够及时跟得上时代的步伐，加注金融科技的力量，丰富自身的金融产品。不管在历史的哪个时代，哪个时期，经济金融永远是社会的主旋律，永远能够为社会的发展提供坚强的基础，在新的形势下，要想更好、更快的发展普惠金融事业，作为最大的宏观因素，也就是国家因素将起着越来越重要的作用。只有在这种形势下为企业提供更好的市场条件，才能够有效的促进更多的企业投身到这个事业上来，才能使我国优化创新活力，也让我们走在历史的前面。在中国经济的发展过程中，随着越来越多的个体工商户加入到市场运营的大环境中后，小微企业在市场中的表现越来越受到社会的关注，其数量在总体的企业数量中的比例是非常高的，接近于 90%。所以这块市场主体的发展将在历史的经济发展中占据越来越重要的作用，将会与社会总体的发展关系越来越紧密。普惠金融有一个非常关键的理念，就是要将社会中的闲置资源进行一个二次的分配，在这个过程中金融机构将会发挥重要的作用，金融机构占有社会上的大量资金、资源。金融机构的参与将会对普惠金融提供战略上的支撑，这也可以使得金融与实体经济更好的进行结合。普惠金融最主要的目的就是要为整个社会服务，要为全球所有的人类提供可行的帮助，其目的最主要在于减少贫困人群数量，努力的完成社会资源的再次配置，维护社会的安定团结、稳步提升。是为需要金融服务的客体提供服务，盘活社会资源，让企业能够自身发展的更好。许多人其实把普惠金融与社会公益两个理念进行了混淆，而与社会公益的完全公益以及服务化相比，普惠金融是要产生效益的，是需要将社会上闲置的资源进行重新分配的。在整个市场大的环境中，普惠金融是要符合市场管理的约束的，是要有供求双方关系的，也是要有一定的制约规则以及商业规则的。由于国家宏观调控以及对于小微企业的扶持，使得市场越来越开放，小微企业与金融机构进行了融合，经济活动与国家方针进行了融合，小企业主与银行工作人员进行了融合。普惠金融业务的发展是给社会生活中的形形色色的主体提供了机遇与挑战。首先，就金融机构来说，在第三方支付的挤压下，零售业面临了前所未有的压力。对于小微企业来说，有了国家政策的支持，有个金融机构的帮助，才能让企业解决金融困难，才能够让企业盈利，工人增收，劳动人民幸福。
1.2 研究内容与思路
1.2.1 研究内容
自建行甘肃省分行首个普惠金融系列产品小微快贷问世以来，建行甘肃省分行对于小微快贷业务的管理及对于风险的防控在逐渐加强，但在贷前环节主要还是依赖于大数据分析测算产生额度，其中涉及到了人为操作的风险、客户的道德风险、以及评级系统的不完善。本文主要是通过分析截止 2020 年 9 月底已授信的 3 万多个客户的相关数据样本，通过机器学习中 Logistic 回归模型的方法，利用数据挖掘找到小微快贷业务的关键风险点，通过对这些关键风险点的分析确定出权重后可建立建行甘肃省分行小微企业信贷准入的逾期风险评级体系，最终测算出小微企业逾期风险评分。在对目前建行甘肃省分行小微快贷业务管理的基础上，通过确定评分值，即可测算出客户的风险程度，制定策略。为建行客户经理决定是否发放贷款提供参考依据，达到优化流程及防范风险的目的，具体研究内容为：
1.分析小微快贷业务逾期风险评级体系现状，分析存在的问题及原因
分析目前建行甘肃省分行小微快贷业务逾期风险管理中重点是逾期风险评级体系管理的现状及存在的主要问题，对业务逾期风险中存在的问题原因进行探究。要对各业务部门对于该风险的认识进行调查研究，深入风险问题的关键点，通过分析这些问题，寻找解决问题的思路和方法。
2. 利用模型来找出关键风险因子并最终建立逾期风险评级体系
以截止 2020 年 9 月底建行甘肃省分行已授信的 3 万多条小微快贷业务明细数据为样本，利用 Logistic 回归模型建模，使用 Python 工具挖掘数据，根据机器模型跑批结果找出小微快贷业务逾期风险管理中的关键风险点，对风险进行解释和识别。之后，通过对小微快贷业务中的关键风险点进行研究，预测该关键风险点可能造成该笔贷款损失的可能性，同时预测造成损失的程度，对关键风险点进行评估。通过对关键风险点的分析及利用机器学习方法，同时利用风险变量归一化的方法确定出的各风险点的权重。制定出小微快贷业务逾期风险评级体系，利用风险评级体系可以计算出小微快贷业务的逾期风险评级体系得分。利用风险管理相关理念及机器学习计算结果确定评分标准及解释。
第二章 相关理论及方法概述
2.1 关键概念
2.1.1 普惠金融
普惠金融的概念演变以及形式的变迁经过了一段相当长的历史时期，早在2005 年联合国就首次给出了普惠金融的相关定义，根据联合国定义的内容普惠金融概括的讲就是最终需要达到机会平等、资源平等、服务平等以及商业的可持续发展。通过以一种非常简单的，满足社会大众生活、生产方式的普惠性服务以及产品，为有需要的社会上形形色色的群体，各类阶层，不同的群体提供精准的、普惠的、共享的、绿色的服务。这种服务不仅仅包含金融的服务，同时也包括生活的服务。为弱势群体提供一碗饭、一杯水、一块可以歇脚的地方都是普惠金融需要完成的工作。这些弱势群体例如老弱妇孺、各类低收入群体、小微企业客户、农民工兄弟、残疾人群体等在接受到普惠金融的照顾后，其生活质量、自身的幸福指数会逐步上升。普惠金融影响深远，是建设美好社会、幸福社会的基本国家方针策略，将会对每个人的生产生活产生积极的、深远的影响。普惠金融概念从诞生以来一共经历了三个阶段，分别是：小额信贷业务阶段、微型金融业务阶段、普惠金融阶段。这三个阶段都与国家的发展战略、脱贫攻坚、农村金融、乡村振兴有着密切的联系，同时伴随着“互联网+”理念的兴盛，普惠金融这个概念又与互联网金融产生了化学反应。
随着社会的发展，不管历史的车轮走向何处，普惠金融无论形式和内容经历怎样的变化，都应该有以下几个方面的特征：一是，普惠金融讲求的是要追求社会公平。这个公平指的就是要在追求金融需求服务方面人人平等，要符合社会公平发展的理念，更要促进社会和谐健康的发展。二是，普惠金融要能促进国家均衡发展。目前我国城乡的这种二元经济结构比较突出，相比一线发达城市，农村，特别是一些偏远的乡村的发展非常的落后，整个经济要想均衡的发展，社会要更加和谐更加进步，就需要大力发展农村的普惠金融。通过普惠金融战略有助于将社会闲置资源进行重新的分配，使得资源的利用效率更高。三是，普惠金融要能促进受众群体的发展。通过为有需求客户群体提供合适及丰富的产品，能够促进企业和社会更好的进步和发展。四是，要能促进传统金融服务创新同时能让正规的金融机构服务范围扩张。
2.2 相关理论
2.2.1 全面风险管理理论
当前，对于一个有一定前途的企业，永远是将风险的管理放在非常重要的位置。对于风险的管理应该涉及到一个企业的方方面面。从一个组织的形态，到组织的上下级结构，到所有的在职人员，所有的企业运营产品以及整体的运营流程都是由风险管理的影子的。所谓的全面风险管理，就是利用风险管理知识为企业能够健康快速的发展提供相应的支撑保障。
商业银行自古以来都是以“经营风险”为企业的标签。随着社会进步、业务发展、涉及到的产品及服务也会越来越多，越来越丰富。商业银行正在经历着行业模式、生存方式的转型关键时期。所以对于商业银行来说，风险的管控至关重要，通过对风险的有效的发现和评价，精准的定位和计量，将是商业银行能否保持健康运营、安全生产、效益最大化的关键。按照巴塞尔新资本协议以及我国各类监管的要求，建设银行正在以推进资本计量高级方法实施为契机，进一步加强企业的全面风险管理，进一步树立全面风险管理的意识与文化。这将对于建行未来的发展至关重要，也决定这企业未来的方向。在全面风险管理的策略环境下，各家企业可以根据自身业务发展和管理需要对相关的风险进行有序的、精准化的分类以及持续性的管理。目前全球涉及到的主要风险类别多种多样涉及到的概念也五花八门。全面风险管理是对社会上的各类企业所涉及到的各种级别的风险进行统一、集中的识别、分析风险因子、分析风险缘由，建立科学的全面风险管理流程，保证企业经营管理正常，实现企业流畅化、正常化运营管理。全面风险管理所涉及到的流程主要包括以下几个方面：一是对于一个企业进行详细的了解，对其经营进行进行合理的分析，搜集该企业经营过程中所产生的的各类生产数据，并对这些数据进行整理分析。二是对第一步收集的各类生产要素进行进一步的整合，分析各类生产要素对企业经营管理的影响程度，确定其风险权重的大小。三是以风险中的各类理论为背景制定各类风险管理控制策略，四是通过一定的手段有效的稳定的实施提出的风险管理解决办法，五是对所涉及到的风险管理的监督以及对模型的各类改进和优化。其中对应的企业全面风险管理是最重要节点。按照风险管理理论来说，对于一个企业相关风险的评估主要包括三个部分，第一部分是有效的识别哪些才是有效的风险因子，哪些才能对企业的经营管理产生真正的影响。第二部分是对于影响企业正常经营的要素作为关键风险因子进行有效的判断以后分析。第三部分是对于企业今后如何经营，防范措施，采取什么应对步骤进行分析和研究。
第三章 建行甘肃省分行小微快贷业务逾期风险管理现状及问题分析................21
3.1 公司及业务简介.........................................21
3.1.1 公司简介............................21
3.1.2 业务简介..........................................22
第四章 建行甘肃省分行小微快贷业务逾期风险评级体系..................................32
4.1 建立风险评级体系的目标和思路.............................32
4.1.1 关键目标.........................................32
4.1.2 主要思路..............................................33
第五章 小微快贷逾期风险评级体系效果验证及实施保障.............................48
5.1 效果验证........................................48
5.1.1 样本选择..................................48
5.1.2 效果分析.....................................49
第五章 小微快贷逾期风险评级体系效果验证及实施保障
5.1 效果验证
5.1.1 样本选择
由于上面建立小微快贷业务逾期风险评级体系时所使用的样本数据是自建行甘肃省分行 2017 年开办小微快贷业务以来至 2019 年 9 月底的所有历史数据。为保证建立评级体系模型的样本数据与效果验证的样本数据不产生影响，故验证样本数据将随机选取 2019 年 9 月之后产生的实际的生产数据。本文将从小微快贷2019 年 9 月之后产生的实际的生产数据中随机抽取正常客户和逾期客户作为验证数据样本，以此来对小微快贷逾期风险评级体系模型、评分标准、风险控制策略的效果进行验证。
正常客户在验证中定义为低风险客户，这部分客户一般资金流水较好，信用度较高，在银行无贷款逾期及不良资产的发生。企业主受过良好的教育，一般有固定的职业，不存在信用不良及拖欠利息的情况，同时企业在银行业务广泛，签约产品较多，与银行合作关系密切。本节随机选取的 30 个低风险客户样本中，涵盖了各行各业的客户，这些数据可以很好的反映出上一章建立的小微快贷业务风险评级体系对于低风险客户的评分效果。
逾期客户在验证中定义为高风险客户，这部分客户一般已经在银行产生了非常严重的逾期情况，已经对其信用产生了实质性影响。这部分客户一般由于其自身经营异常导致了资金链的断裂，从而导致银行资产下降为不良，也是银行重点关注及跟踪的客户。本节随机选取的 30 个高风险客户样本中，涵盖了各行各业的客户，这些数据可以很好的反映出上一章建立的小微快贷业务风险评级体系对于高风险客户的评分效果。
第六章 结论与展望
6.1 主要结论
本文基于管理学中的三大理论，利用机器学习中 Logistic 回归分析模型，结合建行甘肃省分行小微快贷业务历史数据，对建行甘肃省分行小微快贷业务风险评级体系进行了构建，优化了建行对于小微快贷业务的评级标准以及信贷准入标准，有效的提升了贷前客户筛选，有助于改善建行小微快贷业务的风险管理现状，得到以下结论：
1. 主要分析了目前建行甘肃省分行小微快贷业务管理中存在的问题与不足。本文通过分析得出目前建行在小微快贷的评级体系还不是特别完善，主要是通过评分卡模型得出的结论对于小微快贷的额度进行了测算，缺乏完整以及行之有效的评级模型。这样简单的评分卡模型得出的结论，导致了评级过程量化程度低、授信额度不准确。造成了建行在客户筛查中不能准确地将存在风险隐患的那部分客户排除在外，切实降低风险隐患的发生。针对发现的评级体系缺失的问题，本论文通过利用 Logistic 回归分析模型建立的小微快贷业务逾期风险评级体系将有效的解决上述问题，从而提升建设银行工作人员对于小微企业逾期风险的识别能力。通过分析目前建行甘肃省分行小微快贷业务管理中存在的问题与不足，引申出了建立风险评级体系的迫切性和必要性。这也是对全面风险管理理论的具体的实践，只有这样才能从根本上解决小微企业逾期风险量化的问题，有利于建行甘肃省分行该业务更好的发展。
2. 本文利用建行甘肃省分行小微快贷开办以来的 3 万多条历史样本数据，通过利用 Python 工具，带入到最终选择的 Logistic 回归分析模型，可以确定出一些关键风险因子。在本文中最终确定的关键风险因子一共有 16 个，主要是包含在企业规模、基本信息、资金情况、产品情况、贷款情况五个方面中。根据Logistic 回归分析模型跑出的结果以及 ROC 曲线及 AUC 的值，最终可以确定相关的结果，构建出来了一个建行小微快点业务的风险评级体系模型。对于建行小微快贷业务的风险把关进一步进行加强，评级量化程度更高、评级结果更加科学。
参考文献（略）