光大银行 “滤镜”就是基于大数据挖掘下的，银行风控创新产品。根据本报记者了解，“滤镜”产品已经在光大银行全行进行推广，可以根据模型对所有银行对公客户贷后风险进行评估与预警，在2016年下半年的运行中，准确率已经达到了36%，也就是说“滤镜”给出的100家预警企业中，有36家企业在日后的经营过程中出现了违约风险。
银监会1月25日发布的数据显示，截至2016年年末，商业银行不良贷款余额15123亿元，较2016年三季度末增加183亿元；商业银行不良贷款率1.74%，较上季末下降0.02个百分点，全年不良贷款率基本保持稳定。
虽然不良贷款率有所好转，但对于商业银行而言，对公客户不良贷款如何化解，尤其是大企业出现的不良如何应对，仍然是风控重中之重。光大银行信息科技部总经理李璠对本报记者表示，“滤镜”产品的诞生也并非一蹴而就，而是经过了几年的数据积累才得以呈现的结果。
“简单的说，‘滤镜’产品就是通过大数据录入，经过银行模型的计算，将银行对公客户进行画像式的描述与打分，对于有风险的客户进行标签处理，我们为帮助分行行长完成经营管理研发了手机APP客户端，最新的对公客户信息每月定时进行更新，以方便分行领导了解到辖内客户的风险状况”，李璠说。
在模式上，此项数据产品运用社交网络、路径算法、文本分析等大数据分析挖掘技术，在线运行特殊交易对手、风险共同体、复杂循环担保圈三类大数据模型信号。其中，“复杂循环担保圈”模型用于发现担保网络中的隐蔽性风险模式，有效防范群体性违约风险，在三类信号中表现最佳。
对于数据的获取，光大银行数据分析与服务处处长刘锦淼表示，从银行自身来说，客户的信息来自于银行的信贷信息，外部信息则来源于银监会的共享数据、央行企业征信、工商注册信息、法院诉讼类信息。
“社会比较关注的 信息安全 上，客户所有信息都是脱敏化处理，确保不会泄露，而在银行内部，辖内的客户信息只有当地的分行行长级别才可以看到，其他外部省份是没有权限的”，刘锦淼强调。
李璠表示，目前“滤镜”是针对贷后管理的预警产品，未来条件成熟，还会运用到小微企业以及个人贷款的贷前贷后流程环节上。
(原标题：光大银行科技创新孵化“滤镜” 贷后风险预警成功率达36%)
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