数据化决策的构建

数据化决策是化解中小微企业“融资难”行之有效的解决办法。这一全新模式的逻辑构建，是雁阵科技通过不断的业务实践与理论分析相辅而成的研究成果，最终形成了一套逻辑严谨、科学规范的操作流程。

我们将从流程简介和步骤说明两个方面，介绍数据化决策的构建。

一、数据化决策流程

数据化决策是一个从数据到执行结果的全流程业务体系，从流程运作本身来看，大致可以分为9个步骤，见下图：

数据化决策流程图

流程中每一步的结果输出驱动下一步执行的输入，直至“反馈问题”完成一次数据化决策的全部流程。这一全过程的经验成果又将结合新的数据“进入下一循环”，数据化决策就是在不断的流程迭代中得以更优的结果。

二、数据化决策步骤说明

在授信决策的构建中，每一操作步骤都是数据与智能技术结合的成果，通过科学的力量把控稳定的信用风险结果。

1、数据准备

数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据是表征了主体的某一种状态的具体情况，通过互联网采集的数据通常与时间或地理维度联系，呈现离散形态。

数据是决策的驱动源，收集数据是流程的重要开始。

通过对授信企业经营背景及环境的的分析，我们有针对性的对不同行业企业明确所需的内部经营数据和外部环境数据，并进行整理和交叉验证，确保数据正确和真实。

2、行为构建

行为，是主体在各种内外部刺激影响下产生的活动。行为表征了主体对客体做了什么。在企业经营过程中，企业的一个行为是企业在一段时间内对客体提供某种服务，可相应获得某种回报。通过模型、人机互动等手段，我们将收集到的企业离散、多维数据转换成为连续、降维的行为信息，将企业的经营情况在企业行为层面进行重构。

让底层数据来解构企业经营活动，我们能够更细粒的把握企业的经营状态，避免主观判断上的影响。

3、价值提取

价值，泛指客体对于主体表现出来的积极意义和有用性。在对企业的授信决策中，价值就是企业行为所形成的还款能力。

企业的价值就是企业每个经营行为带来价值的集合，也是企业的还款能力。而行为到价值的转换，则是通过由一系列模型组成的转换函数得以实现。

我们通过对行为的构建完成价值的提取，更切实的表现了企业能力，并以此为基础把控企业授信周期内预期还款能力。

4、形成预期

掌握了企业的行为和价值，我们将根据内外两个维度数据的稳定性和波动性，延展到预测期间进行企业预期价值的判断。

通过模型及智能技术判断企业预期价值，提高决策的合理性和精准度。

5、确定违约点

企业经营必然有资产的流出，根据数据我们可以预测授信期间需要承担的还款责任。当企业还款能力即价值低于还款责任时，借款人将会发生违约。这个还款能力水平简称违约点。

6、估计违约概率

明确违约点，根据借款人的资产价值及其波动，在一定分布下，估算授信期间还款能力小于违约点的可能性，即违约概率的估算。

7、形成决策

根据违约概率，可以决定拒绝客户的范围，也可以通过违约概率映射到信用级别上来决定拒绝客户的范围。同时根据借款人的违约概率和企业的预期价值及其波动情况来确定借款人的授信额度。

8、授信执行

将决策结果投入执行，并在执行的过程进行贷后管理，观察借款人的行为。

9、反馈问题

收集整个授信生命周期中的问题，同时根据数据和技术的发展对模型进行更新和完善。

10、进入下一个循环

针对问题，引入新技术和数据进行下一个授信周期的决策。

从数据还原行为、行为提取价值、价值判断预期、再从预期得到决策，这一系列的操作过程就是数据化决策的构建成果。

在实践服务中为了更细化、精准的判断风险，雁阵科技会根据不同的行业企业特征，有针对性的对决策过程加以调整重构。目前已成功为物流、医药、化工、海运等诸多行业的十万家中小微企业提供匹配的信用决策服务，并以放贷27亿元、1%左右的不良率验证了良好的应用效果。

后面我们将通过真实的服务案例，进一步讲述行业中的数据化决策运作，敬请关注。

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