建构数据模型  驱动风险管理

为进一步推进“放管服”改革，加强住房公积金管理工作，云南省省级职工住房资金管理中心（以下简称“省级中心”）突破传统楼盘准入模式，引用楼盘准入风险指标评价体系，通过建立风险量化指标形成风险评价模型，防范项目楼盘准入风险，提高项目楼盘准入效率。

以往省级中心准入项目楼盘，主要以各部门的楼盘调查报告为主，侧重于定性分析主观性较强，搭建项目楼盘准入风险指标评价模型弥补了这一缺点，也是对“大数据+公积金服务”的有效实践。

图1：搭建项目楼盘准入风险数据模型

项目楼盘准入风险指标评价模型把准入楼盘前期的调研信息，包括开发企业基本情况、投资项目立项备案情况、项目“五证”取得情况、企业及企业法人征信、企业财务状况、 项目开发进度等数据进行分析，整合为26个可量化风险评价指标，形成信用资质风险、项目合规风险、市场定位风险、财务指标风险四个维度的风险指标评价模型，风险指标总分设定为5分，通过模型评价后达到3分的项目才可提请省级中心审贷会进行审批。

为了更好地展现模型中各个维度风险指标评价细节，省级中心运用PowerBI数据可视化系统，对项目楼盘风险指标评价模型进行可视化展现，并将每一个准入的项目楼盘形成唯一的二维码，只需扫描二维码即可查看项目楼盘评分情况。 

图2：风险数据模型可视化

项目楼盘准入风险指标评价模型实现了风险管理从静态到动态、被动到主动、定性到定量评价的转变，通过将项目建设风险指标与项目评级分数的衔接，更客观、全面地展现开发企业项目楼盘的风险情况，为楼盘准入提供了更为科学的决策支持。截至2020年8月31日，通过楼盘准入风险指标评价模型准入项目35个，新增发放贷款5.34亿元，同比分别增长42%和74%。

“服务社会、服务发展、服务民生”是住房公积金管理工作的宗旨，省级中心通过改进工作思路、创新工作方式、优化流程，进一步提升了服务效能，把省级中心这一靓丽的“服务名片”更好地推送到缴存职工手中，助力更多人完成“住有所居”的住房梦。