大数据分析在供应链金融信用评级中的应用
钟芯研 刘佳伦
作者简介：钟芯研（1994.2-），女，汉，吉林松原人，博士在读，助教，研究方向：工商管理，财务管理, 长春财经学院 吉林省长春市130122
刘佳伦 （1995.3-）， 男， 汉，吉林松原人，本科，研究实习员，研究方向：数学与应用数学, 吉林省科技馆 吉林省长春市 130000
    【摘要】在供应链金融快速发展的背景下，信用风险控制成为核心问题。传统评级方法受限于数据来源单一、时效性差，难以准确反映企业真实信用状况。本文引入大数据分析技术，构建涵盖多源数据采集、特征工程及智能算法的信用评级体系。通过构建系统架构并在实际案例中应用，验证其在评级准确性与风险预警能力方面的优势，以期为推动数字化金融服务体系建设提供参考。
    【关键词】大数据分析；供应链金融；信用评级；特征工程；风控模型
    引言
    近年来，供应链金融越来越受到重视。随着数字技术的发展，供应链金融日益成为中小企业融资难的重要解决方案。但传统供应链的上下游企业往往存在严重的信用不对称问题，信用风险凸显，传统信用评价方式在信息数据的搜集和匹配、反应的实时性以及模型的普适性方面的缺陷与不足，大数据凭借其强大的“大数据整合+大数据分析”能力，成为供应链金融信用评价的重要手段。本文拟基于多源异构数据，构建融合机器学习算法的信用评级模型，以期提升信用评估的智能化和精准化水平。
    一、供应链金融信用评级体系概述
    （一） 供应链金融的结构与风险特征
    供应链金融通过核心企业信用传导机制，将供应链金融服务延伸到上下游中小企业，实质为1+N结构化的信用融资，主要有应收账款融资、应付账款融资、预付款融资、存货融资等业务类型，其在提升整体链条融资效能的同时，亦伴生了链条信用风险传染、信息不对称、“黑天鹅”和“灰犀牛”隐含、操作风险等新兴风险属性，特别是多级次供应商介入，贸易背景真实性难以核实的情况下，风险隐藏性及穿透性更强，更依赖于金融机构的数据发现力、风控力，通过多维数据交叉验证核心企业信用质量、交易链条真实性，从而构建动态精准的信用评估模型。
    （二）传统信用评级方法及局限性
    传统信用评级方法主要采用财务分析法、专家评分法和面谈访谈法，以企业公开披露的财务报告为数据基础，通过企业年报提供的信息和有限的报表指标数据来定级。传统的评级方法体系存在评级信息来源具有滞后性、有限的维度数以及模型泛化能力较差等缺陷，无法对企业在供应链大环境下体现的真实信用水平进行准确描述；由于传统评级模型对供应商与核心企业在采购、销售的交易记录、企业间的合同履约状况、物流轨迹等非结构化数据进行特征表述的能力有限，不能准确地描画企业在多变环境下的企业信用状况；核心企业起传导作用的评级结果未被考虑到信用模型的建立当中，在多主体协同格局下被扭曲，在实际供应链金融应用场景中应用性较差，准确性较低。
    二、大数据分析的关键技术体系
    （一）多源数据采集与融合技术
    多源数据采集与融合技术是构建供应链金融信用评级体系的基础，关键在于面向结构化数据与非结构化数据源实现高效接入和语义级融合。通过实现API接口、爬虫、IoT传感器、边缘计算装置，在ERP、物流、电商、税务系统、社交网络、区块链账本实时获取异构数据，然后通过数据标签同构、数据时间戳校正、实体消歧、数据同源确定等操作实现实时异源数据语义融合与主数据关联，引入知识图谱，进行关系抽取和关系推理，构建企业全景信用画像。
    （二） 数据清洗与预处理技术
    数据清洗与预处理是保障供应链金融信用评级数据质量的关键环节，一般包括数据的缺失处理、离群点检测、冗余数据过滤、数据量纲转换及特征量纲一致性检验等操作。数据的缺失一般通过均值填补、KNN填充、数据模型预测填充等几种方式进行；离群点可以通过Z-score标准化分析或基于LOF（localoutlierfactor）算法分析进行检测与剔除；在各类数据之间，为了进行相互比较，需要对各自维度的数据进行量纲变换，常用的最小－最大标准化公式为：

    其中，x为原始值，x'为归一化后的值，xmin、xmax分别为该特征在样本中的最小、最大值。除此之外，非结构化数据如文本、图像信息应通过NLP分词、词向量编码或者图像特征提取（如CNN）转化为结构化的向量数据入库。同时在数据预处理过程中要进行数据一致性检查和多源数据的匹配，对同一实体在多源数据中的唯一性和时间戳的准确性进行判定，以提供高质量、统一化的基础数据作为信用建模使用。
    （三） 信用评级模型算法
    在供应链金融信用评级中， 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）由于其非线性的建模能力高，不需要特征的数据分布满足任何限制，模型具有很好的泛化能力，广受关注。GBDT是迭代构造了一堆弱学习器（一般是一个决策树），每一步训练的目标是前一步的残差，以残差为新的目标函数逐渐逼近目标函数。假设样本数据为（xi,yi），初始模型为常数项F0(x)，第m轮模型更新为：

    其中，hm(x）表示第m棵回归树，γm为学习率。每轮目标是最小化残差损失，公式为

    模型训练时要进行特征筛选与正则化（即设置树的深度、最小叶结点包含样本数等），防止模型过拟合。GBDT可适于处理高维稀疏数据，在信用评级中能有效地筛选出影响信用风险的风险因子的非线性特征如企业财务特征、交易特征、供应链地位等实现对信用风险的动态建模与细分从而提升信用评级的精度和实际应用性。
    三、基于大数据的供应链金融信用评级系统构建
    在构建基于大数据的供应链金融信用评级系统中，应当依据分层解耦、模块协作、高可扩展性的设计理念，设计为数据接入层、数据分析层、数据层、建模分析层、应用呈现层构成5层框架，如图1所示。

    数据采集层主要是实时或准实时地从多源异构渠道采集数据，包括ERP系统、银行流水、交易、物流、发票、微博等结构化和非结构化的数据。流式采集工具利用Kafka、Flume等流式采集工具保证高吞吐和低延迟。
    数据处理层对上游数据进行预处理，比如数据清洗、空数据填充、数据异常检查、统一编码和标准化等，保障数据质量，有时会结合Spark或Flink等分布式处理引擎来进行数据分析，提高时效性，文本数据可以采用NLP模型，进行关键词抽取、情感分析；图像数据或票据数据可以采用OCR技术。
    数据存储层根据数据类型采用分布式混合存储结构：结构化数据入库Hadoop HDFS或Hive仓库，半结构化或非结构化数据存入HBase、MongoDB等NoSQL数据库，确保系统高可用与水平可扩展性。
    建模分析层是系统核心，以构建相关机器学习（例如TensorFlow、XGBoost、Sklearn等）的信用评级模型为主，包含模型训练部署（机器学习模型的自动构建）、特征工程（特征自动规约、特征自动筛选、自动交叉生成）、模型训练（有监督学习，例如GBDT，随机森林、逻辑回归）以及无监督模型（例如K-means聚类，进行行为画像）、模型评估迭代（通过AUC、KS、F1-score等，动态完善模型），并接入模型评估与迭代体系。
    应用展示层为展示平台的用户提供操作和可视化。为满足前后端分离，后端利用SpringBoot或者Django实现API接口，前端利用Vue或者React实现动态仪表盘（信用评分、评级报告输出、预警等），由用户可以选择某一企业查询某一段时间的信用信息（历史）或者评级变化的趋势（上升或下降）、变化原因等。
    四、案例分析
    （一）案例概况
    某大型B2B工业品电商平台供应链金融业务为应用研究对象，该平台依托撮合线上交易形成闭环式的订单回款周期，为上游供应商和中小制造业生产厂商提供订单贷、应收账款质押等金融服务。但是，因平台快速发展，存在中小生产企业信用数据不开放、会计财报信息存在滞后性、风控模型不及时更新等现象，使得信用识别不精准，信用贷款违约的不确定性风险增大。
    （二）基于大数据的供应链金融信用评级系统应用
    在实际应用中，该平台借助ERP、物流、税务发票等各类第三方平台接口实时获取供应商交易行为、订单发货履约、合同执行、发票开具等信息，同时利用爬虫技术获取企业舆情、司法风险，进行Spark平台的数据清洗、特征提炼、标签构建，XGBoost模型构建信用得分，自动对模型权重根据企业经营进行调整。最终平台把信用得分与风控结合，实时对接自动授信、自动额度控制与自动风险预警。同时进行定期的模型评估与迭代更新，实现更精准的信用评级，确保信用评级始终反映企业最新经营状况。
    （三）系统应用效果分析
    引入大数据信用评级系统后，平台在信贷审批效率与风险控制方面显著提升，具体如表1所示。

    信贷审批通过率从68.2%提升到81.5%，审批时间从0.9天减少到0.6天，放款效率极大提升；此外，平均违约率下降2.8%，信用评分准确率提升到92.6%，高风险客户识别率提升了24.6%。授信笔数提升63.7%，回款时间减少11天，模型迭代更加频繁，整个系统对风控的响应能力及对业务的支撑能力也具备更高水平的智能化、时效性。
    五、结语
    大数据技术的引入为供应链金融信用评级提供了更精准、高效的解决方案。通过多源数据融合、智能建模与实时分析，系统显著提升了风险识别能力与授信效率，缓解了中小企业融资难题。未来，应进一步优化算法模型，完善数据治理机制，强化系统的可扩展性与适应性，推动供应链金融信用评级向智能化、动态化方向持续发展，为金融风控与实体经济提供更坚实的技术支撑。
参考文献
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