本文是一篇項(xiàng)目管理論文，本文主要以A信托為例，用實(shí)證的方法研究了信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸的風(fēng)險(xiǎn)管理。首先，文章通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的研究，結(jié)合信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的現(xiàn)狀，利用數(shù)據(jù)分析的方法對(duì)A信托公司287994條客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)樣本中借款人以來(lái)自全國(guó)各地年輕男性為主，有著短期、小額的臨時(shí)資金需求。
1 緒論
1.1研究背景
全世界已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)代。聯(lián)合國(guó)2021年召開(kāi)的全球貿(mào)發(fā)會(huì)議報(bào)告中提到，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)已經(jīng)成為了一類新的戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)資源，在全球貿(mào)易和發(fā)展中扮演著愈發(fā)關(guān)鍵的角色，而且在2019年末新型冠狀病毒的大流行以來(lái)，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的重要性得到了更進(jìn)一步的加強(qiáng)1。世界各國(guó)都非常重視數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，在利用數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的國(guó)家中，中美兩國(guó)從規(guī)模和經(jīng)濟(jì)效益方面均處于國(guó)際領(lǐng)先地位，在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心方面，美國(guó)和中國(guó)合計(jì)占全球1/2，中美兩國(guó)還占全球頂尖人工智能研究人才的七成比例，占人工智能創(chuàng)業(yè)公司資金超九成，兩國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)公司和運(yùn)營(yíng)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的企業(yè)市值也占全球約九成。

項(xiàng)目管理論文怎么寫

中國(guó)近年來(lái)正在大力建設(shè)數(shù)字中國(guó)，大數(shù)據(jù)建設(shè)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到國(guó)家層面。信通院發(fā)布的白皮書中提到，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值在2020年占GDP比例約38.6%，增加值規(guī)模達(dá)到了39.2萬(wàn)億元2，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人文、自然各領(lǐng)域縱深交融，并有望長(zhǎng)足發(fā)展。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》中指出，2020年末我國(guó)手機(jī)網(wǎng)民人數(shù)已達(dá)9.86億人3，伴隨著智能手機(jī)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，數(shù)字經(jīng)濟(jì)開(kāi)始向人民群眾普及和滲透，并以多樣化的方式推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和更高質(zhì)量的發(fā)展。
金融發(fā)展是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生需求，以互聯(lián)網(wǎng)、信息、數(shù)據(jù)為特征的互聯(lián)網(wǎng)金融快速興起和發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融在云計(jì)算、搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)之上，實(shí)現(xiàn)了資金在實(shí)體經(jīng)濟(jì)以及人與人之間的高效整合和利用，成為了一種新型且便捷的金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的模式。在此背景下，出現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)借貸、互聯(lián)網(wǎng)支付等多種互聯(lián)網(wǎng)金融模式，這些模式也極大的拓展了金融服務(wù)的邊界、提高了金融運(yùn)行的效率，降低了金融交易的成本。
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1.2研究意義與創(chuàng)新
1.2.1理論意義和現(xiàn)實(shí)意義
理論意義方面，“項(xiàng)目”是在限定的資源及限定的時(shí)間內(nèi)需完成的一次性任務(wù)1。信托項(xiàng)目完美的符合這一定義，即：一方面，每個(gè)獨(dú)立的信托項(xiàng)目均有成立日期和終止日期，具備“一次性”的屬性，另一方面，此類業(yè)務(wù)的每一個(gè)項(xiàng)目之間交易條件、風(fēng)控措施乃至后期管理上均有所不同，具備“非標(biāo)準(zhǔn)化”的屬性。風(fēng)險(xiǎn)管理是項(xiàng)目管理“九大知識(shí)領(lǐng)域”中極為重要的一環(huán)，在互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目風(fēng)控審批環(huán)節(jié)中，需要對(duì)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別并設(shè)置相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施，在互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的實(shí)施期管理中，也應(yīng)及時(shí)就項(xiàng)目運(yùn)行過(guò)程中暴露出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及時(shí)做出調(diào)整，修改項(xiàng)目準(zhǔn)入條件，以達(dá)到“受人之托、代人理財(cái)”這一項(xiàng)目開(kāi)展的終極目的。
而文章的現(xiàn)實(shí)意義總結(jié)有以下四點(diǎn)：
第一，“互聯(lián)網(wǎng)+信托”繁榮發(fā)展的同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來(lái)：一方面，高達(dá)5%+的不良率和不良貸款規(guī)模亟需有效的控制，針對(duì)這類貸款客戶的貸前準(zhǔn)入審核風(fēng)險(xiǎn)管理研究顯得日益重要，另一方面，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)倡導(dǎo)效率至上、客戶體驗(yàn)至上，金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)的人工審核發(fā)放貸款的模式難以匹配互聯(lián)網(wǎng)上巨量的貸款申請(qǐng)需求，所以，借助互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提升數(shù)據(jù)運(yùn)算效率、解決人工審核瓶頸、提高客戶識(shí)別精度、降低貸款信用風(fēng)險(xiǎn)變得至關(guān)重要。
第二，不同于信托公司以往服務(wù)的大中型企業(yè)、房地產(chǎn)企業(yè)和國(guó)有建設(shè)類企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)借貸市場(chǎng)的借款主體主要是全國(guó)各地的自然人借款人，信托公司初期面對(duì)這一市場(chǎng)時(shí)缺乏較為專業(yè)的認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致與互聯(lián)網(wǎng)巨頭旗下的各助貸機(jī)構(gòu)談判時(shí)處于相對(duì)被動(dòng)的地位。對(duì)信托公司已開(kāi)展的互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析研究，尤其是對(duì)各因素如何影響違約率的研究，有助于信托公司提升對(duì)互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的認(rèn)識(shí)，為信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的有效風(fēng)控、穩(wěn)健發(fā)展提供參考。
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2 文獻(xiàn)綜述
2.1相關(guān)概念綜述
互聯(lián)網(wǎng)借貸具有“互聯(lián)網(wǎng)+借貸”兩大屬性，是傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的產(chǎn)品之一。2020年11月2日人民銀行和銀保監(jiān)會(huì)聯(lián)合發(fā)布的《網(wǎng)絡(luò)小額貸款業(yè)務(wù)管理暫行辦法》中，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)借貸業(yè)務(wù)進(jìn)行了定義，即利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)合法積累的數(shù)據(jù)信息，分析借款人風(fēng)險(xiǎn)，線上完成借款審批和回收的小額貸款業(yè)務(wù)[5]。
在我國(guó)，信托公司是指依照《中華人民共和國(guó)公司法》和《信托公司管理辦法》規(guī)定設(shè)立、主要開(kāi)展信托項(xiàng)目的金融機(jī)構(gòu)。信托公司營(yíng)業(yè)范圍中具備發(fā)放貸款資格和經(jīng)營(yíng)資金信托資格，可以根據(jù)相關(guān)政策法規(guī)合法發(fā)放貸款。 根據(jù)上述定義，信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目，即是指信托公司按委托人的意愿或?yàn)槭芤嫒说睦?，通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)手段，運(yùn)用過(guò)往項(xiàng)目開(kāi)展過(guò)程中通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)積累的合法客戶信息以及數(shù)據(jù)信息，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)向申請(qǐng)貸款的借款人進(jìn)行貸款審批、貸款發(fā)放、貸款回收的一種項(xiàng)目模式。
推而廣之，信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸的風(fēng)險(xiǎn)管理，即：信托公司就借款申請(qǐng)人的個(gè)人資信、放款金額、還款意愿等進(jìn)行貸款前評(píng)估和貸款后追蹤，從而實(shí)現(xiàn)三重目的：第一，避免向還款意愿較低、違約可能性較高的借款申請(qǐng)人發(fā)放貸款；第二，積累已違約借款人的信息，避免對(duì)違約客戶再一次審批放款，并做好此類客戶的貸后還款跟蹤工作，盡可能回收已發(fā)放的貸款；第三，分析已違約借款人的個(gè)人信息數(shù)據(jù)，用項(xiàng)目管理中風(fēng)險(xiǎn)管理的思維方式，改進(jìn)貸款審核和審批系統(tǒng)，對(duì)具有相同特征的其他借款申請(qǐng)人進(jìn)行貸款額度限制或者拒貸，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信托項(xiàng)目“受人之托、代人理財(cái)”的最終目的。
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2.2信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸的風(fēng)險(xiǎn)成因的綜述
對(duì)互聯(lián)網(wǎng)借貸風(fēng)險(xiǎn)成因的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已有諸多論述，其中主要的風(fēng)險(xiǎn)成因研究方向有：一是信息不對(duì)稱問(wèn)題的研究；二是借款人特征的研究，還根據(jù)借款人特征研究衍生出了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)這一細(xì)分領(lǐng)域，下面主要就這兩大方面和第三個(gè)衍生角度進(jìn)行國(guó)內(nèi)外研究成果的綜述。
2.2.1信息不對(duì)稱問(wèn)題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
上世紀(jì)70年代，三位美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Joseph E.Stiglitz、Gcorge A.Akcrlof和Andrew Michacl Spence提出了信息不對(duì)稱理論，信息不對(duì)稱理論在信貸領(lǐng)域的研究認(rèn)為，信貸風(fēng)險(xiǎn)主要產(chǎn)生于信息不對(duì)稱，負(fù)責(zé)審批和發(fā)放貸款的金融機(jī)構(gòu)機(jī)構(gòu)難以充分獲取貸款申請(qǐng)人的全部信用信息，進(jìn)而導(dǎo)致逾期或違約；而Pascal L. Ghazalian提出，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在發(fā)放貸款的過(guò)程中實(shí)時(shí)監(jiān)控道德風(fēng)險(xiǎn)，非常重視違約風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)互保來(lái)降低道德風(fēng)險(xiǎn)，因而在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下也可以部分參照傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的風(fēng)控模式[11]。Sidney Tsang等人在研究基礎(chǔ)上，針對(duì)存在欺詐行為的專家系統(tǒng)上，提出了決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方法[12]。
國(guó)內(nèi)方面，人行與金融研究所組成的聯(lián)合課題組指出，互聯(lián)網(wǎng)信貸風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)的原因在于缺乏征信信息來(lái)衡量借款人的違約概率，認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)信貸本質(zhì)上是利用互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)信貸交易和消除信息不對(duì)稱[13]；龔丹丹指出，信用風(fēng)險(xiǎn)具有傳染性，如果管理不善，該行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)可能很高，關(guān)鍵是需要建立和完善個(gè)人征信系統(tǒng)，依靠互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)提供具體的指導(dǎo)，可以幫助改善信用報(bào)告系統(tǒng)和信用評(píng)估[14]；王文革認(rèn)為在互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺(tái)倒閉潮中逆勢(shì)壯大的螞蟻金服、京東數(shù)科等互聯(lián)網(wǎng)金融龍頭企業(yè)，其之所以能夠控制較低的不良率，核心在于其金融業(yè)務(wù)服務(wù)的對(duì)象與第三方支付業(yè)務(wù)、綜合零售基本重疊，平臺(tái)用已經(jīng)成熟的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)識(shí)別篩選客戶、累積用戶特征，服務(wù)于客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和貸款發(fā)放，因此螞蟻金服、京東數(shù)科等平臺(tái)們才能在解決項(xiàng)目起步時(shí)征信信息匱乏問(wèn)題的同時(shí)，牢牢把控用戶風(fēng)險(xiǎn)[15]。
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3信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目現(xiàn)狀與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)原理 .............. 16
3.1信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目現(xiàn)狀 ............................ 16
3.1.1互聯(lián)網(wǎng)借貸市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀 ................................ 16
3.1.2信托行業(yè)開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的發(fā)展歷程 .................. 18
4 數(shù)據(jù)處理與變量描述統(tǒng)計(jì) ........................... 25
4.1 A信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的情況介紹 .................... 25
4.2數(shù)據(jù)來(lái)源 ................................. 27
4.3數(shù)據(jù)處理 ............................ 28
5 模型檢驗(yàn) .............................. 40
5.1模型穩(wěn)定性判別 ............................ 40
5.1.1混淆矩陣 ........................... 40
5.1.2 ROC ..................... 41
5 模型檢驗(yàn)
5.1模型穩(wěn)定性判別
要驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，首先要對(duì)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行判別，本文主要采取混淆矩陣和ROC曲線的判別方法來(lái)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。
5.1.1混淆矩陣
混淆矩陣能夠比較全面的反映模型的性能。對(duì)樣本進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的樣本個(gè)數(shù)與樣本總數(shù)相除，得出的值就是樣本分類中的模型準(zhǔn)確率，我們把混淆矩陣引入到模型評(píng)價(jià)之中以便對(duì)模型具有的實(shí)際效果進(jìn)行更為精確的度量。
我們對(duì)樣本中違約的客戶稱之為“違約客戶”，對(duì)沒(méi)有違約的客戶稱之為“普通客戶”，那么：
本身為“違約客戶”，模型得出為“違約客戶”，記為TN；
本身為“普通客戶”，模型得出為“普通客戶”，記為TP；
本身為“違約客戶”，模型得出為“普通客戶”，記為FP；
本身為“普通客戶”，模型得出為“違約客戶”，記為FN；
將以上四個(gè)指標(biāo)帶入二維矩陣之中，則可得到“混淆矩陣”，如下表5-1：

項(xiàng)目管理論文參考

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6 總結(jié)與展望
6.1研究結(jié)論
本文主要以A信托為例，用實(shí)證的方法研究了信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸的風(fēng)險(xiǎn)管理。首先，文章通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的研究，結(jié)合信托公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的現(xiàn)狀，利用數(shù)據(jù)分析的方法對(duì)A信托公司287994條客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)樣本中借款人以來(lái)自全國(guó)各地年輕男性為主，有著短期、小額的臨時(shí)資金需求。選取“借款人是否違約”作為因變量，選取客戶的基本信息（性別、年齡、出生地）和貸款信息（貸款金額、綜合利率、分期數(shù)、下單時(shí)間）共7個(gè)維度作為自變量進(jìn)行描述分析，并采用互聯(lián)網(wǎng)金融最常用的3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型（隨機(jī)森林、邏輯回歸、貝葉斯）對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)及逾期識(shí)別率進(jìn)行比較，總結(jié)出了如下結(jié)論：
（一）差異化準(zhǔn)貸政策
研究顯示，A信托開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)借貸項(xiàng)目的優(yōu)質(zhì)客戶符合“年齡18-25歲之間、利率15-18%、借款期限1-3個(gè)月，在18-24點(diǎn)申請(qǐng)借款”的這部分客戶，而違約風(fēng)險(xiǎn)最高的客戶是“年齡30-40歲，利率19%以上，借款期限選擇最短1周或最長(zhǎng)6個(gè)月，在凌晨到早上6點(diǎn)申請(qǐng)借款”這部分人群。性別、出生地、借款金額、都不是客戶違約的主要影響因素。因此，在定制風(fēng)險(xiǎn)控制措施和受理借款人的借款申請(qǐng)時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)較高的這部分客戶群體，如果同時(shí)滿足年齡30-40歲，利率19%以上，借款期限選擇最短1周或最長(zhǎng)6個(gè)月，在凌晨到早上6點(diǎn)申請(qǐng)借款這幾個(gè)要素，則應(yīng)減少審批額度或拒貸，從而降低客戶違約風(fēng)險(xiǎn)。
（二）合理避免人工審核資料
互聯(lián)網(wǎng)借貸與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)借貸相比最大的差別在于審批效率，A信托同樣如此。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)借貸審批而言，由于其申請(qǐng)總量大、單筆金額低，期限通常較短等特點(diǎn)，如采用傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的人工審核模式將難以在成本效益上完全覆蓋申請(qǐng)人群。所以信托公司應(yīng)更快構(gòu)建以機(jī)器學(xué)習(xí)為理論支持的全自動(dòng)在線審批流程，避免對(duì)申請(qǐng)信息中的資料進(jìn)行人工復(fù)核，如避免讓客戶提供工作證明、收入證明、房產(chǎn)證明、學(xué)歷證明等第三方證明文件，一方面可以提高審批效率，另一方面也可以提升客戶體驗(yàn)。
參考文獻(xiàn)（略）