昨天写了一篇文章《反洗钱的未来一定是大数据分析》收到了很多回复。有朋友跟我商榷道：如果说反洗钱的未来是大数据分析，那么信贷风控的未来更是大数据分析！我深以为然，因此就用这句话作为今天文章的标题。

为什么说信贷风控的未来更是大数据呢？因为洗钱风险属于合规风险，而信贷风险更加接近欺诈风险。对于欺诈风险的防控公司（含银行）往往具有原动力、也就是有主观能动性；而对于合规风险的防控，公司往往不具有原动力、也就是不具有主观能动性。

再往下继续聊之前我们有必要对合规风险和欺诈风险做一个介绍。合规风险往往是政府要求一个公司（或者个人）必须遵守某个法律规定，如果没有遵守，那么政府会对这个公司进行处罚。但政府要处罚的某个事项往往是会给公司带来经济收益的，比如说洗钱。洗钱固然是不对的，但是洗钱本身是会给接受洗钱赃款的银行带来业务的。所以银行对于洗钱的合规风险防控没有原动力——如果哪一天政府说洗钱我们不管了，每一个银行都会去接受赃款。

欺诈风险则不一样。欺诈风险是指一个公司（或者个人）被骗了，从而遭受经济损失的风险比如信贷风险。每一个银行都希望把放出去的贷款连本带利给收回来——如果哪一天政府说信贷风险我们不管了，每一个银行仍然会去做信贷风控。为什么？信贷风险会给公司带来实实在在真金白银的损失。所以公司对于欺诈风险的防范是有原动力的，也就是具有主观能动性的。

我们可以再从贿赂的角度来看合规风险与欺诈风险，其结果是一样的。贿赂分为行贿与受贿。行贿风险属于合规风险，而受贿风险属于欺诈风险。当一个公司或者其员工行贿的时候，行贿会给行贿人所在的公司带来业务或者其他收益，所以说公司对行贿这个合规风险的防控是没有原动力的。如果哪一天政府说行贿这事我们不管了，则每一个公司都会行贿，国际大公司也不例外，而且有实例为证。

话说清朝末年，慈禧非常喜爱“西洋物件儿”，以至于其在颐和园内引领了一股西洋风。而这股西洋时尚风最终刮出了颐和园，吹向了北京城乃至全中国。但是对于一个封建传统的统治者来说，接受西洋事务也不是那么容易的，就拿电灯来说，慈禧太后一开始是坚决反对在皇宫内安装电灯的，认为有伤风化。

而中国作为当时世界上最大的商品市场，西方列强都是虎视眈眈，某国商人意图将西方电气商品打进中国市场，但遭到慈禧反对。外国商人懂得，要想打开中国市场，首先要让慈禧等统治者带头用电灯。于是重金贿赂慈禧的贴身太监李莲英大总管。他们趁慈禧外出之际安装了电灯，并首次安装了一台容量不足20马力(约15千瓦)的发电机。傍晚慈禧一进乐寿堂发现不对劲就质问：“你们为何在殿内张挂那么多的各种颜色的“茄子”?”李莲英急忙叩头请安后恭问：“老佛爷，该上灯了吗?”慈禧说：“上。”李莲英将门关上并打开电灯开关，即刻大殿内灯火通明，大放异彩甚是好看。慈禧惊喜地问：“这些‘茄子’一下子全亮起来了，到底是些什么玩意儿?”李莲英毕恭毕敬奏道：“这就是西洋人的电灯，用电灯方便、干净、明亮、安全，老佛爷用上它可以“添福添寿”。”慈禧心中大喜默认在颐和园安装电灯了。颐和园乐寿堂正中，悬挂着一盏五彩缤纷的玻璃吊灯，而慈禧太后可以说是北京使用电灯的第一人。后来越来越多的电灯安装在皇宫各个大殿内。这事儿要放在现在绝对是贿赂政府官员。如果该外国商人来自美国，那绝对触犯了《反海外腐败法》——为什么川普在竞选总统期间老是抱怨说《反海外腐败法》让美国公司在海外市场竞争处于劣势就是这个道理。

但如果一个公司的经理人员受贿，那么结果就不一样了，因为经理人员的受贿行为会给其所在的公司带来经济损失，因为这些受贿的人拿了别人的手短、吃了别人的嘴短，罔顾自己所在的公司的利益（比如不管供应商的价格高低、质量好坏盲目进货）。从这个角度来讲，公司对于作为欺诈风险的受贿行为天生具有管控的原动力。有一个私营公司的老板曾经在聊天的时候跟我们说，能不能在做贿赂风险防控的时候只查受贿风险，防止我们的人去接受别人的贿赂，而对于行贿风险——我们公司的人员去行贿这个事我们就不用管了。

说到这里我们言归正传，再回过头来讨论为什么信贷风控的未来更加是大数据——在这里我们来讲一个例子，说的是某银行贷款给一个私营企业。一般来说，银行在贷款的时候，录入的信息无非是该私营企业的有关情况，以及该企业法人代表的有关情况。但是，因为该银行用大数据来管控信贷风险，那么它在做贷款的时候就会有意识的来收集该企业以及该私营企业主更多的信息，这个信息甚至扩展到该法定代表人家属的有关信息，比如说他儿子的信息。

该银行大数据平分析平台有一个功能，那就是每天用网络爬虫去网上就大数据分析平台里面的一些关键词做舆情搜索。有一天，该网络爬虫发现并预警了一条有关赌博的消息，说是某某因为在境外赌场赌博输了很多钱——这则新闻里面关于这个某某的名字和这个私营企业主的儿子的名字是一样的。银行在接到信息平台的报警之后，就派工作人员去进行调查，发现这个新闻里面的主人公恰恰是这个私营企业主的儿子。银行于是就想办法让这个企业主提前还贷，而且不再贷款给私营企业主。结果是，这个私营企业从其他银行的贷款就出现了坏账，而采用大数据平台的银行则先人一步避免了坏账。

同理，大数据分析对于贿赂下面的欺诈风险的防控既有企业的原动力，也是非常有效的。比如每个公司自身每天都会生成很多数据，比如说人力资源有员工考勤数据，而财务部门有员工报销的数据。这些数据一般情况下都是彼此分割开来、互不通气的闲置数据。有一个公司采用了大数据分析平台把这两类不同来源的数据（以及其他数据）放在一起通过大数据平台分析，有一天平台报告某经理有一堆用来报销的业务发票开具的时间是他休年假的时间——这就极有可能是欺诈风险。接着公司对这个经理扩大调查，从而发现这个经理用家属的名义在外面成立了一个企业，并且这个企业成了这个公司的供应商，而很多供应合同恰恰是由这个经理来批准的。

有研究显示贪污、职务侵占、利益冲突等欺诈行为平均每年能够给一个公司带来高达营业额5%的经济损失。换言之，如果一个公司的一年销售额是100个亿，那么做好欺诈风控能够带来5个亿的业务收入，所以说信贷风控的未来更是大数据分析的确是有道理的！

注：陈立彤律师是中国律师、美国纽约州律师、国际标准化组织《ISO19600合规管理体系——指南》中国代表团成员、财新国际智库风险合规官、香港国际仲裁中心仲裁员，著有《商业贿赂风险管理》一书。