在国家经济体制下，小微企业在整个经济发展机构当中，占着举足轻重的地位。虽然大多数的小微企业在高效高质量发展的同时整体信用情况是良好的，但是不可预测的信用缺失问题依旧存在。小微企业的信用缺失问题已经渐渐阻碍了社会经济发展的脚步，带来了很多不良影响。为了健全良好的信用体系，资深信用分析师文成瑾提出有效建议，为信用体系的创新和发展做出自己的贡献。

文成瑾毕业于西南政法大学。毕业后，她一直致力于从事银行授信方面的工作与研究，负责分析个人或公司的信用数据和财务报表，以确定提供信贷或放贷所涉及的风险程度，准备用于决策的信用信息报告等。文成瑾在信用分析领域积累了多年的工作经验，在工作过程中，她自主研发了多个软件著作，包含“基于大数据的信用评分模型及案例分析研究系统”、“基于XGBoost的信用风险分析研究系统”、“基于CAMEL模型下的商业银行的信用分析平台”以及“基于统计分析的主流信用风险模型评价系统”。由于文成瑾在信用分析领域的杰出贡献，她获得了“十四五”信用分析创新先锋人物和“2021信用分析创新优秀发明成果奖”。

在大数据时代利用数据挖掘处理数据从而对信用风险进行预测分析成为了非常重要的问题。银行信用风险的大小和质量决定着银行盈利水平的高低，对银行长远的发展有着至关重要的影响。早期的信用风险寻求数学解决方法，Z分数模型等都是比较具有代表性的方法。但是随着信贷的大规模增长及客户信用信息的迅速变化，形成了复杂的数据资源，信用风险的形式与日俱增。

为了应对与日俱增的信用风险，文成瑾研发了“基于XGBoost 的信用风险分析研究系统”。该系统运用XGBoost算法建立信用风险分析模型，运用棚格搜索等方法调优XGBoost参数，基于AUG、准确率、ROC曲线等评价指标，与决策树、GBDT、支持向量等模型进行对比分析，基于德国信用数据集验证了该模型的有效性以及高效性。把XGBoost算法引入到信用风险中，进行多线程并行计算，加入正则项到目标函数寻求最优解，平衡目标函数的下降和模型的复杂度，避免出现拟合现象，具有运行速度快、分类效果好、支持自定义损失函数等优点。该算法对信用风险分析的评估性更优更准确。

目前，投资者回避信用风险前提下的票息追逐择卷策略使得银行资本债备受青睐，此外，非金融类企业信用资质的辨别也离不开对当地银行提供的支持能力。而且商业银行整体存在资产质量和盈利边际弱化、资本补充压力和内部分化加大的趋势。这些因素均导致辨别商业银行信用资质的重要性提升。为此，文成瑾研发了“基于CAMEL模型下的商业银行的信用分析平台”，利用CAMEL模型，分析商业银行的信用资质。

CAMEL评级体系是“联邦监理机构内部统一银说评级体系”。基于CAMEL模型下的商业银行的信用分析平台，对商业银行的业务经营、信用状况等进行一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。平台考核五项指标：资本充足性、资产质量、管理水平、盈利水平和流动性。CAMEL评级体系是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向，充分考虑银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效分析模型。该平台基于CAMEL模型，能较为全面地衡量银行的相对稳定性，有助于识别银行效率即财务状况。此外，该平台对银行财务分析采用一致的方法，易于理解，既运用客观的评价，如对资本、盈利和流动性指标可以用不同数据、比率分析，又运用主观的评价，如对银行经营管理情况、管理层的素质和成效等进行主观评价，包括量与质的评价，可以作不同时期的比较。

互联网和大数据已经对国民经济的很多领域以及商业模式产生了深远影响。如何全面和准确地评估个人信用风险状况，并且在此基础上开展个性化的授信金融服务，是商业银行、小额贷款公司等传统金融机构风险控制的核心环节。大数据为个人信用风险评估提供了一种新的方法，由此，文成瑾自主研发了“基于大数据的信用评分模型及案例分析研究系统”。通过将用户在互联网上网购、交易、社交等平台的商誉和行为数据进行整合和分析，将分散在不同网络平台和信贷机构的局部信息加工融合成为具有完整视图效果的全局信息。深度挖掘互联网大数据信息，将用户信誉和行为信息转化为信贷评级依据，开发大数据风控模型，解决交易过程中的信息不对成的问题，为互联网金融平台、小额贷款公司等金融机构提供一个有力的风险抓手。

良好的金融环境能够促进整体经济的快速发展，好的信用分析体系能够促进经济发展的速度和质量。在建立完善的信用分析体系过程中，文成瑾将持续加码信用分析的研发投入，不断推出自主研发的成果，推动信用分析体系的完善。文成瑾将会凭借她自身远大的眼光和创新的思维为信用分析行业的发展创造出更多价值。

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