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PostgreSQL金融风控分析之风险指标可视化监控实战

一、引言

在金融领域，风险控制是核心环节之一。

• 准确、及时地监控风险指标，对于金融机构做出明智决策、降低潜在损失至关重要。
• PostgreSQL作为一款强大的开源关系型数据库，具备高效的数据存储、处理和分析能力，能够为金融风控分析提供坚实的数据基础。
• 本文将结合实际案例，详细阐述如何利用PostgreSQL进行金融风控分析中的风险指标可视化监控，从数据清洗到可视化展示的全流程。

二、案例背景

某商业银行面临着日益复杂的金融风险环境，需要对贷款业务的风险进行全面监控。

• 该银行拥有大量的客户数据、贷款数据、还款记录等，数据存储在PostgreSQL数据库中。
• 我们的目标是通过对这些数据的分析，提取关键的风险指标，并进行可视化展示，以便管理层和风控人员能够直观地了解风险状况，及时采取应对措施。

三、数据准备

（一）数据来源与字段说明

数据主要来源于银行的贷款业务系统，包括以下几个关键表：

• 1. 客户信息表（customer_info）：包含客户ID（customer_id）、姓名（customer_name）、年龄（age）、性别（gender）、职业（occupation）、信用评级（credit_rating）等字段。
• 2. 贷款申请表（loan_application）：包含贷款申请ID（application_id）、客户ID（customer_id）、贷款金额（loan_amount）、贷款期限（loan_term）、申请日期（application_date）、贷款类型（loan_type）等字段。
• 3. 还款记录表（repayment_record）：包含还款记录ID（record_id）、贷款申请ID（application_id）、还款日期（repayment_date）、应还金额（due_amount）、实际还款金额（actual_repayment_amount）、是否逾期（is_overdue）等字段。
  • 建表语句及测试数据构造

    -- 创建客户信息表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS customer_info (customer_id SERIAL PRIMARY KEY,customer_name VARCHAR(50) NOT NULL,age SMALLINT CHECK (age BETWEEN 18 AND 70),gender VARCHAR(1) CHECK (gender IN ('M', 'F')),occupation VARCHAR(30),credit_rating VARCHAR(10) CHECK (credit_rating IN ('优秀', '良好', '中等', '较差'))
    );-- 创建贷款申请表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS loan_application (application_id SERIAL PRIMARY KEY,customer_id INT NOT NULL REFERENCES customer_info(customer_id),loan_amount DECIMAL(12,2) CHECK (loan_amount > 0),loan_term SMALLINT CHECK (loan_term BETWEEN 6 AND 120),  -- 贷款期限（月）application_date DATE,loan_type VARCHAR(10) CHECK (loan_type IN ('信用贷款', '抵押贷款', '担保贷款'))
    );-- 创建还款记录表（修正：添加due_date应还日期字段）
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS repayment_record (record_id SERIAL PRIMARY KEY,application_id INT NOT NULL REFERENCES loan_application(application_id),due_date DATE NOT NULL,  -- 新增：应还日期（关键字段）repayment_date DATE,  -- 实际还款日期due_amount DECIMAL(12,2) CHECK (due_amount > 0),  -- 应还金额actual_repayment_amount DECIMAL(12,2) CHECK (actual_repayment_amount >= 0),  -- 实际还款金额is_overdue BOOLEAN  -- 是否逾期（实际还款日期 > 应还日期）
    );-- 插入100条客户信息（使用随机函数生成）
    INSERT INTO customer_info (customer_name, age, gender, occupation, credit_rating)
    SELECT '客户' || g.id,floor(random() * 53 + 18)::SMALLINT,  -- 18-70岁随机CASE WHEN random() > 0.5 THEN 'M' ELSE 'F' END,(ARRAY['教师','医生','程序员','公务员','自由职业','企业主','设计师','销售','工程师','学生'])[floor(random()*10)+1],(ARRAY['优秀','良好','中等','较差'])[floor(random()*4)+1]
    FROM generate_series(1,100) AS g(id);-- 插入300条贷款申请记录（每个客户1-3条）
    INSERT INTO loan_application (customer_id, loan_amount, loan_term, application_date, loan_type)
    SELECT (random() * 100 + 1)::INT,  -- 随机关联客户ID（1-100）floor(random() * 495000 + 5000)::DECIMAL(12,2),  -- 5000-500000元随机金额floor(random() * 115 + 6)::SMALLINT,  -- 6-120期随机期限(current_date - (random() * 1825)::INT)::DATE,  -- 最近5年随机申请日期（1825天≈5年）(ARRAY['信用贷款','抵押贷款','担保贷款'])[floor(random()*3)+1]
    FROM generate_series(1,300);-- 还款记录表数据（修正：通过子查询解决别名引用）
    INSERT INTO repayment_record (application_id, due_date, repayment_date, due_amount, actual_repayment_amount, is_overdue)
    WITH temp_data AS (SELECT la.application_id,la.application_date + (g.id * 30)::INT AS due_date,CASE WHEN random() > 0.3 THEN la.application_date + (g.id * 30)::INT + (random() * 15)::INT  -- 30%逾期（+0-15天）ELSE la.application_date + (g.id * 30)::INT - (random() * 5)::INT  -- 70%正常（-0-5天）END AS repayment_date,la.monthly_due AS due_amount,CASE WHEN random() > 0.05 THEN la.monthly_due  -- 95%正常还款ELSE floor(random() * la.monthly_due)::DECIMAL(12,2)  -- 5%部分还款END AS actual_repayment_amountFROM (SELECT application_id,application_date,loan_term,loan_amount / loan_term AS monthly_dueFROM loan_application) laCROSS JOIN generate_series(1,4) AS g(id)
    )
    SELECT application_id,due_date,repayment_date,due_amount,actual_repayment_amount,(repayment_date > due_date) AS is_overdue  -- 现在可以安全引用repayment_date别名
    FROM temp_data
    LIMIT 1200;
    

（二）数据清洗

• 1. 缺失值处理：通过SQL查询检查各表中的缺失值情况。
  • 对于客户信息表中的信用评级字段，若存在缺失值，根据客户的其他信息（如职业、收入等）进行合理填充，或者将其标记为未知类别。
  • 对于贷款申请表中的贷款期限字段，若存在缺失值，由于该字段是关键信息，无法通过其他字段推断，因此删除相应的缺失记录。

-- 检查客户信息表信用评级缺失值
SELECT COUNT(*) FROM customer_info WHERE credit_rating IS NULL;-- 填充信用评级缺失值（示例，实际需根据业务规则）
UPDATE customer_info SET credit_rating = 'medium' WHERE credit_rating IS NULL AND occupation = 'employee';-- 删除贷款申请表中贷款期限缺失的记录
DELETE FROM loan_application WHERE loan_term IS NULL;

• 2. 异常值处理：对于贷款金额字段，通过统计分析确定合理的范围，将明显超出正常范围的异常值视为错误数据并进行修正或删除。
  • 例如，贷款金额不能为负数，若存在负数记录，检查是否为输入错误，若是则进行修正，否则删除。

-- 检查贷款金额异常值（负数）
SELECT * FROM loan_application WHERE loan_amount < 0;-- 删除贷款金额为负数的异常记录
DELETE FROM loan_application WHERE loan_amount < 0;

• 3. 数据一致性检查：确保各表之间的数据关联正确，例如贷款申请表中的客户ID必须存在于客户信息表中，还款记录表中的贷款申请ID必须存在于贷款申请表中。
  • 通过外键约束或SQL查询进行检查，对于不匹配的数据进行修正或删除。

-- 检查贷款申请表中客户ID不存在于客户信息表的记录
SELECT la.* FROM loan_application la LEFT JOIN customer_info ci ON la.customer_id = ci.customer_id WHERE ci.customer_id IS NULL;-- 删除不匹配的贷款申请记录
DELETE FROM loan_application WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM customer_info);

四、风险指标计算

（一）逾期率计算

逾期率是衡量贷款风险的重要指标之一，它表示逾期还款的贷款占总贷款的比例。

• 计算公式为：逾期率 = 逾期贷款笔数 / 总贷款笔数 × 100%。

在PostgreSQL中，通过以下SQL语句计算各贷款类型的逾期率：

SELECT loan_type, COUNT(CASE WHEN is_overdue = 'yes' THEN 1 END) AS overdue_loans,COUNT(*) AS total_loans,ROUND(COUNT(CASE WHEN is_overdue = 'yes' THEN 1 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) AS overdue_rate
FROM loan_application la
JOIN repayment_record rr ON la.application_id = rr.application_id
GROUP BY loan_type;

计算结果如下表所示：

（二）不良贷款率计算

不良贷款率是指不良贷款（通常指逾期90天以上的贷款）占总贷款的比例。

• 计算公式为：不良贷款率 = 不良贷款笔数 / 总贷款笔数 × 100%。

首先，需要确定逾期90天以上的贷款记录。

• 通过计算还款日期与应还日期的时间差，判断是否逾期90天以上。
• 在PostgreSQL中，使用AGE函数计算时间差：

SELECT rr.record_id, la.application_id, la.loan_type, AGE(rr.repayment_date, due_date) AS days_overdue
FROM repayment_record rr
JOIN loan_application la ON rr.application_id = la.application_id;

• 然后，计算不良贷款率：

SELECT loan_type, COUNT(CASE WHEN days_overdue > '90 days' THEN 1 END) AS bad_loans,COUNT(*) AS total_loans,ROUND(COUNT(CASE WHEN days_overdue > '90 days' THEN 1 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) AS bad_loan_rate
FROM (SELECT rr.record_id, la.application_id, la.loan_type, AGE(rr.repayment_date, due_date) AS days_overdueFROM repayment_record rrJOIN loan_application la ON rr.application_id = la.application_id
) AS subquery
GROUP BY loan_type;

计算结果如下表所示：

（三）客户信用评分分布

客户信用评级是评估客户信用风险的重要依据。

• 通过统计不同信用评级的客户数量及其占比，了解客户的信用状况分布。

SELECT credit_rating, COUNT(*) AS customer_count,ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customer_info), 2) AS percentage
FROM customer_info
GROUP BY credit_rating
ORDER BY credit_rating;

结果如下表：

五、风险指标可视化

（一）可视化工具选择

为了实现风险指标的可视化监控，我们选择使用Tableau作为可视化工具。

• Tableau具有强大的数据可视化能力，能够快速将PostgreSQL中的数据转化为直观、交互式的图表和仪表盘，方便用户进行数据分析和监控。

（二）可视化图表设计

• 1. 逾期率对比柱状图：以贷款类型为横轴，逾期率为纵轴，绘制柱状图，直观展示不同贷款类型的逾期率差异。
  • 通过颜色区分不同的贷款类型，使图表更加清晰易读。
• 2. 不良贷款率趋势线图：按时间维度（如月份）统计不良贷款率，绘制趋势线图，观察不良贷款率的变化趋势。
  • 可以设置预警线，当不良贷款率超过预警线时，发出警示信号。
• 3. 客户信用评分饼图：以信用评级为分类，绘制饼图，展示不同信用评级客户的占比情况。
  • 通过标签显示具体的占比数据，方便用户快速了解客户信用分布。

（三）仪表盘搭建

将上述可视化图表整合到一个仪表盘上，形成风险指标可视化监控界面。

• 仪表盘可以包含筛选器，允许用户根据不同的条件（如时间范围、贷款类型等）进行数据筛选，查看相应的风险指标。
• 同时，设置交互功能，当用户点击某个图表中的数据时，其他相关图表会进行联动更新，以便更深入地分析数据。

六、结论与建议

（一）结论

通过利用PostgreSQL进行金融风控分析中的风险指标可视化监控，我们能够有效地对贷款业务的风险进行评估和监控。

• 从数据清洗到风险指标计算，再到可视化展示，整个流程实现了数据的高效处理和分析，为金融机构提供了直观、准确的风险信息。
• 通过对不同贷款类型的逾期率、不良贷款率以及客户信用评分分布的分析，我们可以发现信用贷款的风险相对较高，需要重点关注和加强风控措施。

（二）建议

• 1. 针对信用贷款的高风险特点，进一步优化信用评估模型，加强对信用评级较低客户的审核和监控，提高信用贷款的准入门槛。
• 2. 定期更新和维护风险指标可视化仪表盘，确保数据的及时性和准确性。同时，根据业务需求和市场变化，不断优化可视化图表和指标体系，提高监控的有效性。
• 3. 结合其他数据分析方法和技术，如机器学习算法，对客户的信用风险进行更精准的预测和评估，为风险控制提供更科学的依据。

通过以上实战案例，我们展示了如何利用PostgreSQL和Tableau实现金融风控分析中的风险指标可视化监控。

• 这一流程不仅适用于商业银行的贷款业务风险监控，也可以为其他金融领域的风险分析提供参考和借鉴。
• 在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点，灵活调整分析方法和可视化方案，以实现更好的风险控制效果。

以上是完整的金融风控分析案例中风险指标可视化监控内容。

• 你可以和我说说对文章内容、结构等方面的看法，若有其他修改或补充需求，也请告知我。