大數(shù)據(jù)在銀行風險管理領(lǐng)域的應(yīng)用探索

謝術(shù)芳

摘 要

隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的規(guī)模也開始呈現(xiàn)幾何式的增長，從而出現(xiàn)了PB級的“大數(shù)據(jù)”。對銀行來說相應(yīng)的客戶的信息數(shù)據(jù)也日益繁多，從客戶基本信息、相關(guān)信息到行為信息，從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)的爆炸增長，對信息數(shù)據(jù)的收集、管理、對客戶的分析也變得越來越難。而大數(shù)據(jù)具有信息量大、數(shù)據(jù)多元化等特點，為銀行解決與客戶信息不對稱問題，提供了新的解決途徑，同時利用大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析可以進行風險預警及客戶行為預測，能夠及時發(fā)現(xiàn)甚至規(guī)避風險事件的發(fā)生，減少銀行損失。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；銀行；風險管理

1 大數(shù)據(jù)時代

大數(shù)據(jù)（big data），指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料的規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具在合理的規(guī)定的時間內(nèi)達到支持并幫助企業(yè)經(jīng)營決策的目的，其特點可用4個方面來描述，即體積（一個大數(shù)），品種（多樣性），價值（價值），速度（高速）。

對于銀行來說，大數(shù)據(jù)時代的降臨，為銀行獲得客戶訊息提供了新渠道和方式，過去銀行若是要想更進一步地解析客戶，掌握更充足的客戶數(shù)據(jù)，每每需要客戶經(jīng)理的拜訪或接觸，或通過查閱客戶的資金流水和信用活動來實現(xiàn)。而隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應(yīng)用，銀行可以通過整合自身積累的客戶數(shù)據(jù)與稅務(wù)、工商、水電、話費、定位等監(jiān)管部門發(fā)布及網(wǎng)絡(luò)媒體獲取的信息形成銀行客戶大數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)是多維的、更加全面也更加可靠的。為銀行進行全面的客戶數(shù)據(jù)分析提供了可能，同時也使通過科學的數(shù)據(jù)建模進行銀行風險控制、實時預警以及客戶行為預測變?yōu)榱丝赡堋?/p>

2 大數(shù)據(jù)時代的銀行風險管理

隨著銀行業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，銀行經(jīng)營者必須有效識別風險，防范風險和控制風險。風險管理已成為銀行穩(wěn)健發(fā)展的重要組成部分。社交媒體互動、實時傳感器數(shù)據(jù)、電子商務(wù)等新數(shù)據(jù)源，均給銀行業(yè)帶來一系列挑戰(zhàn)，這時如果只是借助傳統(tǒng)的解決方案，是沒法全面進行風險管理的。

大數(shù)據(jù)時代的來臨，為銀行的風險管理提供了新的機遇，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多元化、收集渠道廣泛等特點，且數(shù)據(jù)信息是多維的，包括但不限于銀行管理資產(chǎn)、家庭信息、職業(yè)信息、教育信息、戶口信息、房產(chǎn)信息、車輛信息、信用卡交易信息、網(wǎng)購交易信息、名下企業(yè)信息、公積金信息、工資/獎金信息、債務(wù)信息、社保信息、納稅信息、旅行信息、健康信息等等， 為解決銀行與客戶間的信息不對稱問題提供了新的途徑，在獲得客戶授權(quán)的情況下，為銀行建立更加完善、更加清晰的客戶信用視圖提供了可能性。同時使用大數(shù)據(jù)分析能夠幫助銀行解析客戶的自然屬性和活動屬性，同時聯(lián)合客戶活動分析、客戶信用度剖析、客戶危機分析以及客戶的資產(chǎn)負債狀態(tài)等，可以協(xié)助銀行建立起一套完善的風險防范體系。

大數(shù)據(jù)平臺大大擴展了銀行的數(shù)據(jù)來源，使銀行可以獲得和挖掘以前無法獲得或無法使用的客戶數(shù)據(jù)，通過全局分析的實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)給客戶，利用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，建立科學合理的數(shù)據(jù)建模，能夠?qū)崿F(xiàn)對客戶相對準確的行為預測，能夠早于風險發(fā)現(xiàn)問題，及時規(guī)避風險事件，避免損失的發(fā)生。

大數(shù)據(jù)為銀行風險管理帶來機遇的同時也為銀行帶來了新的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）目前，大量的信息建立在各個信息擁有者的手中，信息源碎片和數(shù)據(jù)標準還需要進一步規(guī)范和整合。另外數(shù)據(jù)不僅包括傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包含大量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如視頻、圖片、語音等，這種數(shù)據(jù)如何采集、存儲，以及進一步的數(shù)據(jù)集成，也為我們帶來了一定的困難；

（2）數(shù)據(jù)來源廣泛，有一大部分來自于網(wǎng)絡(luò)與社交媒體，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)準確性也很難保證，而且數(shù)據(jù)價值密度很低，如何在海量的數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)識別，找到有價值并且準確的信息也是擺在我們面前的一個難題；

（3）基于大數(shù)據(jù)的分析也必需建立科學的數(shù)據(jù)模型，關(guān)于模型選擇的方法、參數(shù)的選取、權(quán)重的動靜調(diào)整、模型準確性的延續(xù)監(jiān)控和調(diào)整，均涉及到較高的需求，數(shù)據(jù)模型的建立及應(yīng)用也為我們提出了新的挑戰(zhàn)。

（4）大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)管理需要對虛假信息、欺詐行為進行識別。這就需要進行戶行為預測，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過分析客戶行為信息，建立科學有效的數(shù)據(jù)模型，對客戶行為進行預測， 采用相關(guān)分析、回歸分析、分層決策樹等方法找出客戶的問題所在，及早發(fā)現(xiàn)風險的可能性，進而及時避免風險案件的發(fā)生。

3 結(jié)論

互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)的發(fā)展尤其是云計算、大數(shù)據(jù)時代，給社會提供便利的同時也給銀行業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，但更多的可能就是機遇，銀行作為讓數(shù)據(jù)說話的行業(yè)，也理應(yīng)成為一家大數(shù)據(jù)企業(yè)，運用大數(shù)據(jù)，適應(yīng)市場需要，為客戶提供全方位的、創(chuàng)新性的產(chǎn)品及服務(wù)，要從數(shù)據(jù)中獲得洞察，從數(shù)據(jù)中獲取價值，從數(shù)據(jù)中贏得未來，所以未來的銀行發(fā)展將是一片光明。

參考文獻

[1]魏國雄.大數(shù)據(jù)與銀行風險管理[J].中國金融，2014（15）：25-27.

[2]龐淑娟，黃旭.大數(shù)據(jù)助推信用風險管理創(chuàng)新[J].銀行家，2015（02）.

[3]龐淑娟.大數(shù)據(jù)在銀行信用風險管理中的應(yīng)用[J].征信，2015，33（03）：12-15.

[4]崔冬鈺.大數(shù)據(jù)在銀行風險管理中的應(yīng)用[J].金融電子化，2014（07）：50-51.

[5]周繼術(shù)，王雪松.大數(shù)據(jù)助推銀行全面風險管理[J].中國金融，2013（14）：69-70.

[6]蔣耀萱.大數(shù)據(jù)時代我國銀行風險管理的問題研究[J].中國商貿(mào)，2015（16）：85-87.