数智赋能，银行流水分析在贷款调查中的应用探索

数智赋能，银行流水分析在贷款调查中的应用探索
作者：吕楠楠
来源：《中小企业管理与科技·上半月》2024年第05期
【摘要】在数字化时代，大数据已经成为一种重要的战略资源，对各行各业产生了深远的影响。

随着市场竞争的加剧和客户需求的多元化，银行流水分析也面临着更高的要求和更大的挑战。

运用大数据分析与智能分析工具对银行交易流水进行全面深度分析，成为银行实现数字化转型和提升竞争力的关键手段之一。

论文结合流水分析的数字化转型、操作流程、功能模块、关键技术、注意要点及其他探索运用等内容探索银行贷款调查中的流水分析应用。

【关键词】流水分析；数智化；风险防范
【中图分类号】F832.2；TP391 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2024）05-0138-03
1 引言
银行流水是反映客户财务状况和经营活动的关键数据，在银行贷前调查方面发挥着重要作用。

通过运用专家经验、机器学习方法和OCR识别技术进行银行流水分析，一方面可以准确地评估客户的收入规模、信用状况和风险水平，提高贷款审批的效率和准确性；另一方面可以
分析客户的行为习惯及潜在关联人，为银行提供有价值的营销线索，通过交叉营销提升客户满意度和忠诚度。

2 银行流水分析的数字化转型
2.1 转型的更迭过程
国内银行流水分析从传统的手工处理和经验判断，正逐步转向自动化、智能化的数字化过程。

第一，手工处理阶段（20世纪80年代之前）。

此时，我国的金融系统仍处在初级阶段，银行业务相对简单，数据处理能力和技术手段有限。

银行流水的记录和分析主要依靠纸质对账单和基本的会计核算方法，工作人员需要手动记录和核对账目，进行财务分析和报告编制。

第二，自动化处理阶段（20世纪90年代）。

国内银行业开始采用计算机和软件技术来自动化处理银行流水，自动记录交易、分类账目、生成报表，并进行初步的数据分析。

第三，数智化阶段（21世纪至今）。

随着互联网和移动通信技术的普及，银行流水的自动化处理进入了一个新的阶段，在线银行和移动支付的兴起使得银行流水数据量激增，同时也带来了新的分析挑战。

为了应对这些挑战，我国的金融机构开始采用更先进的数据分析工具和算法，如数据挖掘和机器学习，进一步提高了银行流水分析的效率和深度。

2.2 转型的驱动因素
银行流水分析的数字化转型主要受技术进步、市场需求和监管要求3方面因素的影响。

第一，技术进步方面。

随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，银行有了更多的工具和方法来处理和分析大量的流水数据，技术水平的提高为银行流水分析的数字化转型提供了可能性。

第二，市场需求方面。

随着金融机构服务范围和服务深度的不断拓展，客户对于金融服务的期望也在不断提升，他们希望获得更快速、更便捷的服务。

金融机构通过分析客户的银行交易流水数据，一方面可以识别客户交易行为、习惯及特征，针对不同客户采用不同的营销方式从而保持客户黏性、增强自身竞争力；另一方面可以分析客户的潜在风险从而提高自身风险防范水平。

第三，监管要求方面。

近年来，监管机构对银行的合规要求越来越高，银行作为金融系统的核心组成部分，如何准确地识别和评估风险、有效应对各种潜在风险、防止风险的扩散和传播、保持其稳健运营对整个经济体系的稳定至关重要。

3 银行流水分析的操作流程
为全面反映贷款申请人的金融交易行为，贷款调查除分析客户在本银行开立的银行账户的交易流水外，还应分析客户经常使用的其他银行账户的交易流水。

信贷客户经理作为贷前调查的主要责任人，承担收集客户在本银行及其他金融机构银行流水的责任。

为保障客户隐私信息安全，银行流水解析过程均在银行内网PC端进行，分析操作流程包括：第一，信贷客户经理经客户授权或允许后，负责直接从客户处收集一手银行交易流水并确
保流水文件的真实性；第二，收集到的交易流水文件经由银行中转机电脑查验后上传至银行内网PC端；第三，信贷客户经理登录流水分析系统，按照系统操作流程进行流水文件解析；第四，流水解析完成后，客户经理在线查看流水解析结果，系统支持下载流水解析报告。

具体流程如图1所示。

4 银行流水分析的功能模块
银行流水分析主要包括以下6个模块：可信度分析、流水評估、账户分析、交易对手分析、异常交易分析、风险评分与预警。

4.1 可信度分析
账户流水可信度检测是数智化银行流水分析的首要步骤。

这一功能旨在验证所提供的银行流水数据的真实性和完整性，确保后续分析基于可靠的数据基础。

第一，数据完整性校验：系统通过比对流水数据中的关键字段（如交易日期、账户余额等）是否完整，以及是否存在异常缺失或重复记录，来初步判断数据的完整性。

系统根据交易时间、交易金额及收入/支出方向计算对应的交易余额，与流水文件的交易余额进行比对，判断数据的连续性。

第二，交易一致性验证：对于多个银行账户的交易流水中的每笔交易，系统会检查其与其他相关交易（如转账的对手方交易）的一致性，以确保数据的逻辑合理性。

第三，账户信息核实：通过与银行官方渠道或第三方数据提供商进行比对，验证账户信息的真实性，包括账户名称、开户行等。

4.2 流水评估
流水评估是银行流水分析的核心功能之一，有效的流水评估有助于银行评估客户的经营规模和盈利能力。

第一，交易筛选与分类：系统根据预设的规则及机器学习模型，将流水中的交易记录按照交易对手及交易备注信息进行分类并标注。

表1以经营性流水的定量标签分类为例，展示相关标签类别。

第二，营业额汇总与计算：根据交易流水标签对相关的交易额进行加总，按照月度为时间周期计算营业额数值，并生成月度及年度营业额报表和组合图表。

第三，淡旺季分析与提示：系统基于营业额数据判断流水稳定性，并标注收入淡、旺季月份时间，进而提示贷款还款月份设定为收入旺季月份。

4.3 账户分析
通过账户分析功能有助于银行了解客户的资金流动情况，发现潜在的资金风险。

第一，账户关联识别：根据交易时间、交易对手名称、交易对手账号、交易金额等流水信息分析客户在多个账户间的交易记录，识别出相互关联的账户，揭示客户的资金流动轨迹特征。

第二，异常资金流动检测：通过设定阈值或利用机器学习模型，检测账户间异常的大额交易或频繁的资金流动，提示银行关注可能存在的理财行为以及洗钱、套利等风险行为。

4.4 交易對手分析
交易对手分析是银行识别客户业务伙伴和潜在风险的重要手段。

第一，交易对手识别与展示：根据流水交易对手的名称、交易金额，对其进行标签识别和分类，系统按照流水收入及流水支出总金额由高到低展示前十大交易对手，展示形式包括交易明细及交易金额趋势。

第二，交易对手潜在营销：根据前十大交易对手，对个人及企业客户分别进行展示，展示信息包括通过流水明细提取的姓名、账户，以此针对性开展营销活动。

4.5 异常交易分析
异常交易分析用于识别银行交易流水中潜在的欺诈或风险行为。

第一，交易模式识别：通过机器学习算法，识别出流水中的异常交易模式，如突然增加的大额交易、同一天内整数大额交易及同一天内非整数大额交易等。

第二，异常交易提示：通过分析流水交易金额、交易对手及交易备注等对异常交易进行风险提示。

根据交易金额，提取1 314元、520元的收入支出金额，提示家庭稳定性风险；根据交易对手及交易备注，提示医疗、博彩、理财、房产等相关交易行为。

4.6 风险评分与预警
结合上述可信度分析、流水评估、账户分析、交易对手分析及异常交易分析为客户计算风险评分，采用层次分析法及专家经验法确定模型评分规则并设置预警机制，当风险评分超过阈值时，及时提醒银行关注并采取相应的风险控制措施。

5 银行流水分析的关键技术
5.1 数据标准化收集与预处理
第一，需要收集客户经理从客户处获取的银行流水数据，流水格式支持xls、xlsx、pdfj及csv格式。

第二，对不同的银行、不同的账户类型的流水格式模板进行收集与预设，客户经理收集并上传格式合规的银行流水文件后，系统进行统一的数据清洗和格式化处理。

对于流水中的敏感数据，系统需要进行脱敏处理，确保在前端展示页面保护客户的隐私安全。

5.2 数据标签生产与存储
第一，通过机器学习算法，基于交易金额、时间戳、频率分布、对手方特征等多元信息，对交易流水数据进行深入挖掘，构建出精细化的数据模型，自动为每笔交易分配最匹配的数据标签。

第二，建立高性能的数据管理系统，确保标签信息存储的完整性和实时性。

同时，采用数据加密和访问控制等安全措施，保障标签信息的安全性和隐私性。

第三，通过采用分布式存储和冗余备份技术，标签数据与对应的交易流水数据实现高效关联，形成结构化、可快速检索的数据集。

6 银行流水分析的注意要点
6.1 确保流水文件的真实性
流水文件由银行信贷客户经理人工进行收集，存在信贷客户经理或信贷客户伪造或篡改的可能性，金融机构应注意核实流水文件的真实性，尽可能采取银行官方渠道或正规途径进行流水文件收集。

目前，部分银行采用企业邮箱API接入各家金融机构手机银行的方式，进行流水文件收集与归集，避免人工参与情况，杜绝了流水文件造假的可能性。

6.2 避免“唯数据论”
大数据不等于全数据，金融机构在对银行流水进行大数据分析时需警惕大数据能够解决一切的观点，避免误入“唯数据论”陷阱，忽视对数据产生背后的因果关系进行分析，最终导致大数据分析反而成了摆设。

现阶段对于银行流水的大数据分析，应将“人防”与“智控”相结合，在大数据分析提示与分析结论的基础上，结合信贷专家的人工分析，生成最终贷款审批结论。

6.3 重视数据安全与隐私保护
银行机构在采集和存储客户数据时，关于如何保护客户数据安全及隐私的问题对现行法律提出了要求，客户数据的安全直接关系到银行的信誉和客户的信任。

银行机构应该对数据资源的采集、处理、存储、加工和应用等环节的安全保护制定数据安全等级制度及访问权限体系，对于高敏感度的数据，如客户的银行账号、身份证号和联系方式等，应实施更为严格的保护措
施，防止数据信息被泄露。

制定数据泄露应急预案，一旦发生数据泄露事件，金融机构能够迅速采取措施，减少损失，并及时通知受影响的客户和监管机构。

6.4 不断进行数据迭代
金融机构数量的不断增多，交易流水格式及标准的多样化，对流水分析系统的持续稳定运行带来了新的挑战。

金融机构需要投入资源和技术来跟踪和适应各种新的流水格式，定期更新数据库，确保流水数据能够得到正确的识别、分类和分析，从而为风险评估和决策提供可靠的基础。

同时，随着行业发展进入新阶段及数据存储信息的不断扩容更新，流水分析评分模型必须定期校验与不断升级，确保通过流水准确反映企业真实状况，只有这样才能有效防范风险的发生。

4.2 流水评估
流水评估是银行流水分析的核心功能之一，有效的流水评估有助于银行评估客户的经营规模和盈利能力。

第一，交易筛选与分类：系统根据预设的规则及机器学习模型，将流水中的交易记录按照交易对手及交易备注信息进行分类并标注。

表1以经营性流水的定量标签分类为例，展示相关标签类别。

第二，营业额汇总与计算：根据交易流水标签对相关的交易额进行加总，按照月度为时间周期计算营业额数值，并生成月度及年度营业额报表和组合图表。

第三，淡旺季分析与提示：系统基于营业额数据判断流水稳定性，并标注收入淡、旺季月份時间，进而提示贷款还款月份设定为收入旺季月份。

4.3 账户分析
通过账户分析功能有助于银行了解客户的资金流动情况，发现潜在的资金风险。

第一，账户关联识别：根据交易时间、交易对手名称、交易对手账号、交易金额等流水信息分析客户在多个账户间的交易记录，识别出相互关联的账户，揭示客户的资金流动轨迹特征。

第二，异常资金流动检测：通过设定阈值或利用机器学习模型，检测账户间异常的大额交易或频繁的资金流动，提示银行关注可能存在的理财行为以及洗钱、套利等风险行为。

4.4 交易对手分析
交易对手分析是银行识别客户业务伙伴和潜在风险的重要手段。

第一，交易对手识别与展示：根据流水交易对手的名称、交易金额，对其进行标签识别和分类，系统按照流水收入及流水支出总金额由高到低展示前十大交易对手，展示形式包括交易明细及交易金额趋势。

第二，交易对手潜在营销：根据前十大交易对手，对个人及企业客户分别进行展示，展示信息包括通过流水明细提取的姓名、账户，以此针对性开展营销活动。

4.5 异常交易分析
异常交易分析用于识别银行交易流水中潜在的欺诈或风险行为。

第一，交易模式识别：通过机器学习算法，识别出流水中的异常交易模式，如突然增加的大额交易、同一天内整数大额交易及同一天内非整数大额交易等。

第二，异常交易提示：通过分析流水交易金额、交易对手及交易备注等对异常交易进行风险提示。

根据交易金额，提取1 314元、520元的收入支出金额，提示家庭稳定性风险；根据交易对手及交易备注，提示医疗、博彩、理财、房产等相关交易行为。

4.6 风险评分与预警
结合上述可信度分析、流水评估、账户分析、交易对手分析及异常交易分析为客户计算风险评分，采用层次分析法及专家经验法确定模型评分规则并设置预警机制，当风险评分超过阈值时，及时提醒银行关注并采取相应的风险控制措施。

5 银行流水分析的关键技术
5.1 数据标准化收集与预处理
第一，需要收集客户经理从客户处获取的银行流水数据，流水格式支持xls、xlsx、pdfj及csv格式。

第二，对不同的银行、不同的账户类型的流水格式模板进行收集与预设，客户经理收集并上传格式合规的银行流水文件后，系统进行统一的数据清洗和格式化处理。

对于流水中的敏感数据，系统需要进行脱敏处理，确保在前端展示页面保护客户的隐私安全。

5.2 数据标签生产与存储
第一，通过机器学习算法，基于交易金额、时间戳、频率分布、对手方特征等多元信息，对交易流水数据进行深入挖掘，构建出精细化的数据模型，自动为每笔交易分配最匹配的数据标签。

第二，建立高性能的数据管理系统，确保标签信息存储的完整性和实时性。

同时，采用
数据加密和访问控制等安全措施，保障标签信息的安全性和隐私性。

第三，通过采用分布式存储和冗余备份技术，标签数据与对应的交易流水数据实现高效关联，形成结构化、可快速检索的数据集。

6 银行流水分析的注意要点
6.1 确保流水文件的真实性
流水文件由银行信贷客户经理人工进行收集，存在信贷客户经理或信贷客户伪造或篡改的可能性，金融机构应注意核实流水文件的真实性，尽可能采取银行官方渠道或正规途径进行流水文件收集。

目前，部分银行采用企业邮箱API接入各家金融机构手机银行的方式，进行流水文件收集与归集，避免人工参与情况，杜绝了流水文件造假的可能性。

6.2 避免“唯数据论”
大数据不等于全数据，金融机构在对银行流水进行大数据分析时需警惕大数据能够解决一切的观点，避免误入“唯数据论”陷阱，忽视对数据产生背后的因果关系进行分析，最终导致大数据分析反而成了摆设。

现阶段对于银行流水的大数据分析，应将“人防”与“智控”相结合，在大数据分析提示与分析结论的基础上，结合信贷专家的人工分析，生成最终贷款审批结论。

6.3 重视数据安全与隐私保护
银行机构在采集和存储客户数据时，关于如何保护客户数据安全及隐私的问题对现行法律提出了要求，客户数据的安全直接关系到银行的信誉和客户的信任。

银行机构应该对数据资源的采集、处理、存储、加工和应用等环节的安全保护制定数据安全等级制度及访问权限体系，对于高敏感度的数据，如客户的银行账号、身份证号和联系方式等，应实施更为严格的保护措施，防止数据信息被泄露。

制定数据泄露应急预案，一旦发生数据泄露事件，金融机构能够迅速采取措施，减少损失，并及时通知受影响的客户和监管机构。

6.4 不断进行数据迭代
金融机构数量的不断增多，交易流水格式及标准的多样化，对流水分析系统的持续稳定运行带来了新的挑战。

金融机构需要投入资源和技术来跟踪和适应各种新的流水格式，定期更新数据库，确保流水数据能够得到正确的识别、分类和分析，从而为风险评估和决策提供可靠的基础。

同时，随着行业发展进入新阶段及数据存储信息的不断扩容更新，流水分析评分模型必须定期校验与不断升级，确保通过流水准确反映企业真实状况，只有这样才能有效防范风险的发生。