大數據助推商業銀行信貸業務與風險管理創新分析

張浩

摘要：近幾年來，金融行業發展速度不斷加快。在商業銀行經營過程中，信貸業務已經成為了較為核心的組成部分，想要在工作中取得更加卓越的成就，必須基于大數據技術來加強風險的有效管理，減少各類風險觸發問題。文章就此展開討論，并提出合理化建議。

關鍵詞：大數據? 商業銀行? 信貸? 風險管理? 創新

與以往情況有所不同，商業銀行信貸業務與風險管理得到了業界的高度關注，國家相關部門在調控的力度上也持續提升，如果不在風險綜合掌控和管理效果上大幅度提升，必定會遭遇到強制性措施的干預，這對于各地商業銀行發展，或者是自身的綜合進步，都會產生較為惡劣的后果，甚至是造成難以彌補的損失。與此同時，開展商業銀行信貸業務與風險管理的過程中，還需在各類特殊情況上有效把控，努力取得更好的發展成績。

一、大數據的應用意義

現階段，商業銀行信貸業務與風險管理，與以往表現出較大不同，在具體工作的執行過程中，會受到多方面的因素影響，想要在具體工作的開展上取得更好的成就，必須從多個角度不斷優化和調整，如繼續按照傳統的思路、方法來執行，不僅無法得到預期效果，還會造成較多隱患。大數據的運用，能夠推動商業銀行信貸業務與風險管理的體系健全。首先，大數據技術并非單一的理念和方法，相反的，該項技術實施過程中，能夠對短期管控和長期掌握提出不同的方案與策略，在具體的措施和方法上能夠按照匹配性的模式來操作。對于商業銀行的信貸業務保障力度，可以做出大幅度的提升，而且在綜合解決各類特殊情況方面，基本上不會造成新的隱患和漏洞;其次，在大數據的具體應用過程中，整體上的難度并不低，同時具有較高的靈活性。

二、大數據在商業銀行信貸業務與風險管理中的應用

（一）深挖數據，挖掘分析價值

從客觀的角度來分析，大數據與商業銀行信貸業務與風險管理進行融合，已經成為不可阻擋的潮流和趨勢。老舊的思路和工作模式，并不能在自身的創新力度上大幅度的提升，還會造成綜合工作的嚴重隱患問題。本文認為，在大數據的應用過程中，必須有效提升數據的挖掘力度，尤其要深入掌握數據分析價值，這樣可以對未來工作奠定堅實的基礎。首先，對于大數據的搜集和分析，要從長期角度出發，針對近5年的商業銀行信貸業務與風險管理情況進行探討，尤其是觀察信貸業務的正常辦理，以及壞賬、爛賬的比例，包括信貸的風險變化和信貸群體的變化等，盡量通過數字化的模式來展現。其次，對于各類信貸數據和風險管理的成果，以及商業銀行的自身損失和后續彌補手段等，同樣要通過數據分析，才能在商業銀行信貸業務與風險管理的后續進步中，尋找到正確的發展路徑。

（二）建立大數據標準規范

與以往情況有所不同，商業銀行信貸業務與風險管理的創新和優化，其涉及到較多影響因素，想要在具體業務發展上得到提升，就必須建立良好的大數據標準規范，這是其不可或缺的組成部分，同時能夠產生較高的影響力。首先，大數據的搜集和分析，并不是對冗雜數據直接應用，而是要根據商業銀行信貸業務與風險管理提供的信息和數據，結合市場的反饋和變化，以及國家的政策影響、行業的綜合調控等，對不同的數據進行有效過濾，最終確保商業銀行信貸業務與風險管理的安全，能夠得到科學、可靠的結果。其次，針對大數據的標準規范，除了要遵守行業規范、國家標準外，還需要觀察商業銀行本身的特質和規模，尤其是對部分中小型商業銀行，一定要嚴格地把控，堅持在大數據的分析過程中，能夠對背后的主導勢力進行有力的監督，這樣才能對金融發展產生更好的推動作用。

（三）拓展大數據應用深度

建議在大數據的應用深度上，結合商業銀行信貸業務與風險管理的需求，做出有效的拓展。第一，商業銀行信貸業務與風險管理的階段性成果，以及各類信貸模式和信貸的額度，包括信貸的回收情況等，都要通過大數據開展季度分析，堅持在營收和虧損方面，以及國家政策方面，有正確的認知。堅持從多個角度上，對自身的各項不足，開展良好的彌補，避免由此造成嚴重的風險和漏洞。第二，在大數據的深度應用過程中，在信息和數據的搜集渠道上，進行有效分析。嚴格篩選渠道信息，才能提升信貸的風險防控體系能力。

（四）利用大數據實現信息對稱

利用大數據技術，可以整合銀行外部和內部數據。結合大量的數據內容有效評價客戶信用。結合評分對客戶提供金融服務，能夠顯著降低風險。其中，外部數據的收集范圍比較廣，包括司法信息、工商信息，以及社保、公積金管理部門、金融機構、社交媒體、運營商和電商方面的信息等。通過分析這些信息，可以給出全面信用評分。隨著數據量的增多，可以提升評分的真實性，讓評分更加接近真實情況，為當前的金融服務提供依據，解決當前信貸業務中信息不對稱的問題。相關業務采用線上的模式開展，利用數據化技術收集非結構信息和結構化信息內容，可以結合信息流、物流、資金流信息，進而構建基于大數據的信息交互平臺，通過利用內部和外部的數據，促進信息數字化的管理和傳輸，避免客戶繁瑣的資料提交流程，減少工作人員的大量信息錄入，簡化檢索、核對和檢查流程，可以顯著提升內部作業效率，并且提升客戶的申辦體驗，在一定程度上降低營運成本。

（五）利用大數據推進審批自動化

基于當前的大量用戶數據、自建數據和外部接入數據，應用機器學習方法訓練模式、大數據技術，可以實現精準、快速、大批量的風險事件預測和過濾，自動識別個別客戶的欺詐行為并且明確授信額度;對于不同的審批階段、產品階段和數據源，可以保證較低的逾期率以及較高的通過率。一般來說，使用決策樹、多元回歸、邏輯回歸和線性回歸等算法。在模型監測中，使用壞賬率、排序能力、好壞比、分離度等多種監測方法，結合模型的表現情況，優化相關流程。在這個過程中，利用人工智能技術和用戶數據構建智能化風控體系，提升核心業務能力。

結合大數據構建個人信貸業務風險管理模型有著良好的效果。客戶的交易行為和消費習慣都可以以數據化形勢體現，利用客戶的網絡痕跡收集大量數據信息，得出客戶的融資需求和購物場景。商業銀行可以利用這些客戶消費特征，整合相關數據，分析客戶的異常行為以及明顯表現，對比相關業務的風險特征以及業務場景，進而得出適合量化的考察指標內容。

（六）結合大數據進行全流程管理

在貸前環節中，結合整合后的數據資產以及外部數據，利用關聯風險、行為風險、風險設備、失信名單、黑白名單、聯網核查和政策性風險識別等方式，提前識別欺詐性風險較強的客戶。針對借貸申請的環節，利用大數據技術整合多平臺借貸記錄、不良信用記錄和申請材料，進而識別機構代辦和欺詐等高風險行為。在業務初始階段使用打分卡、節柱信貸專家的經驗，構建有效分析結構，通過交叉驗證方式，把好風險控制這一關。在貸中，使用大數據技術解決風險均衡和價格的問題，在客戶的能力范圍內授信。利用外部數據來進行決策，通過得出綜合征信報告，在確保風險可控的前提下，實現利潤和客戶滿意度的均衡。在貸后過程中，可以利用大數據技術來檢測借款人的風險行為，利用工作地址變動、手機號停用、助學貸款逾期、法院執行記錄等信息，及時發現可能產生的風險。

三、總結

在大數據的支持下，當前商業銀行信貸業務與風險管理，能夠對各方面的隱患、不足等開展及時、正確的處理。未來，應繼續在商業銀行信貸業務與風險管理方面，做出深度的監督和指導。針對大數據方面的操作和落實，從不同的層面上來優化，加強對信貸熱點的分析，對內部靜態因素和外部動態因素提出綜合性的解決方案。

參考文獻：

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作者單位：中國建設銀行青海省分行