大數據時代商業銀行的信用風險防控解析

王崇

【摘要】近幾年，我國的互聯網技術得到了快速的發展，人們的生活水平也受到了很大的影響，相應的，我們也迎來了“大數據時代”。大數據時代的到來，既給商業銀行帶來了機遇，也帶來一定的挑戰。對此，筆者根據自己多年的工作經驗，對大數據時代商業銀行的信用風險防控進行了分析和探討，希望有助于我國商業銀行未來的發展。

【關鍵詞】大數據時代 商業銀行 信用風險 解析

一、前言

隨著各種網絡在社會上的廣泛使用，全球已經基本跨入了“大數據時代”。在IT產業中，除了云計算、物聯網以后，大數據是一次歷史性的技術變革，分析處理大量的信息是其核心。人類有著紛繁復雜的行為，可是通過收集大量的信息，分析并處理相關的數據，最終變得有規矩可尋。在這個“大數據時代”中，商業銀行該怎么樣防控信用風險是非常值得深思熟慮的一件事。

二、分析銀行業在大數據時代中的信用風險管理

我們所說的信貸風險其實就是在貸款的過程中，存在著一定的風險性，也就是也需借款人不能按照合約償還所借的債務。數據的多樣化、海量化，價值化及傳輸快速化等都是“大數據時代”所擁有的特征，這就意味著銀行業在管理信用風險的過程中，將要面對新的挑戰和機遇。

（一）對定性進行分析

1.分析存在的優勢。經過多年的發展，銀行業的客戶群體還是很龐大的，對客戶的有著大量的詳細數據，比如說客戶交易、客戶基本資料及客戶存貸款等。商業銀行在大數據時代的背景下，因為自身的資本很雄厚，所建立的設備都是大數據服務器，在整合好其他來源的數據和傳統的數據，通過對云計算等技術手段的利用，數據分析人員從中將一些有價值的信息挖掘出來，通過不同的角度對信貸存在著哪些風險和客戶的需要進行分析，如此一來，銀行業對經營業績的評價、業務風險的評估及資源的配置等方面都有一定的好處，有利于更加健康穩定的向前發展銀行的業務。

2.分析存在的劣勢。銀行通過交易系統已經掌握了大量的客戶信息，比如說交易流水賬、身份證件信息等，但對客戶其他方面的信息卻并不了解，比如說客戶有哪些消費習慣、客戶的家庭收入怎么樣、及客戶有哪些興趣愛好等。除此之外，銀行業還較為缺少產業鏈客戶的信息和小型企業客戶的信息，這就造成銀行在給這些客戶進行金融服務的時候，直接影響了服務的水平。還有就是，在大數據時代的背景下，只有數據分析人才和金融專業人才二者互相進行配合，才能將數據價值充分的挖掘出來，不過，以現在人才市場的形式看來，還是比較缺乏數據分析人員，這也是銀行在發展的過程中的一個缺陷。

3.分析存在的機遇。銀行業在步入大數據時代的初期，就應該盡早的將大數據戰略體系構建出來，對大數據發展戰略建立健全，實現最先搶占先機。如果可以成功的應用大數據，銀行就可以獲得先發競爭的優勢，進而銀行在決策的時候可硬從“經驗依賴”轉化為“數據依據”，增加自己在市場中的競爭力。銀行的發展道路將向著“數據-信息-商業智能”的道路發展，在風險防控的過程中，數據分析將成為有利的法寶。

4.分析存在的挑戰。銀行業在大數據時代的背景下，在遇到機遇的同時也面臨著一定的挑戰，存著著很多威脅的因素。比如大數據存在著網絡安全、風險及數據失真等情況。云技術在開發利用大數據的過程中，其應用的范圍得到了擴展。不過，云計算需要在云端儲存數據，而云端通常情況下實現存取都是通過第三方的服務器，第三方如果泄露了數據，銀行就需要面臨很大的風險。除此之外，傳統的金融模式正在被互聯網金融顛覆，作為網商其金融的需求是很大的，而且交易記錄也是很活躍的，可是這些客戶是很難被商業銀行開發出來的，這就需要銀行面臨帶來的挑戰。

（二）對定量進行分析

在定性的分析了銀行業在大數據時代的背景下在管理信用風險的時候需要面對的內外部環境以后，下來我們就在進行下一步的分析。具體如下：

一是對內外部的環境因素進行明確，其中包含了機會、劣勢、威脅及優勢等很多個。

二是對各因素的權重進行明確，所利用的方法主要是層次分析法、客觀賦權法及主觀賦權法等其中任何的一個。

三是對不同的因素進行打分，將分值的范圍設定在1～10分，因素月中，所得到的分數也就會越高。

四是使用分數乘以每一個因素的權重，算出的得數就是每一個因素的加權分數。

五是將每一個因素加權分數進行相加，所得出的數值就是公司總加權分數，再以分數為依據進行判斷。

三、銀行業在大數據時代背景下信用風險管理中需要注意哪些問題

銀行業在大數據時代的背景下，需要面對信用風險防控的新形勢，這就要求商業銀行在應對工作的時候要積極地進行，具體措施如下：

（一）面對風險意識的時候要有開放式的思維

銀行業在預測風險的時候，需要考量好很多的因素，比如說人為的操作風險、政策及市場的環境等，不過現階段在對大數據挖掘商業價值的時候，現有的技術水平是很難支撐的。所以，銀行業應該具備的思維方式是像互聯網那樣的開放式的思維，要有對數據進行分析的習慣，對開發和利用大數據給予高度的重視，和風險預測高度有關的一些大數據信息要格外的關注，比如說客戶的交易信息、基礎信息及一些外部的信息等等，以數據為依據，可以有效地促進預測不確定風險水平的提高。

（二）注重整合數據的質量

在挖掘、分析及利用大數據的數據價值的時候，都并不是從傳統的角度出發的。數據有著復雜廣泛的來源，在對大數據的價值進行挖掘和利用的時候，需要不斷的對技術進行創新，而且不同數據之間有著很強的關聯性，銀行業應該進行自己數據地圖的建立，銀行應該對自己內部和外部的相關數據進行整合，堅持在采集數據的時候按照標準化，保證有真實可靠的數據來源，堅決抵制以假亂真的現象發生；與此同時，還應該要進行專門的使用體系和數據分析法進行構建，規范化處理相關的數據，在使用的過程中要嚴格的遵守法律法規，使數據的質量得到保證，進而促進數據應用性的提高。

（三）進行高屋建瓴的系統建設

和通常的數據相比較，大數據有自己的獨特性，在分析和處理大數據的時候，如果使用傳統的解決方案和處理工具是很難滿足其需要的，所以，如果想要將大數據的效能在最大程度上發揮出來，就必須要使用新的處理模式。銀行業在對數據倉庫系統進行完善的過程中，需要有大量的資源投入，對數據倉庫項目建立健全，進而滿足大數據技術的需求。在建設系統的過程中高屋建瓴，將不同的分析數據相結合，預裝一些不同的算法，將數據挖掘工具的擴展性不斷地進行完善，有助于分析人員在分析數據的時候可以加快速度。

（四）要與時俱進的進行內部控制

銀行業務的普遍化、格式化及電子化特點在大數據時代的背景下需要不斷的進行強化，如果有無效或者是失控的問題發生在了銀行管理中的某一個環節，就有可能有相似的問題和風險大面積的發生。公司的內部模式、治理結構及外部的相關制度等內容都和銀行業內部控制有一定的牽連，有助于健康穩定的經營商業銀行。所以，商業銀行要建立健全內部的控制制度等一系列的相關制度，并不斷地分析和挖掘數據，進而有效的提高對新業務風險評估的水平。

（五）要加快的儲備人才資源

傳統的數據的來源主要是企業的信息系統，而大數據卻是不同的，所以在人才的選擇上也是不同的。在我國，數據分析是一項新穎的工作，相關的工作人員不僅要對數據分析的技術有一定的了解，其數據建模能力也要很強，與此同時，對銀行的業務也要有所了解，可以對風險的來源及時的進行分析。在現階段，像這樣的人才在我國的銀行業中并不多見，所以，對這樣人才的儲備要高度的重視起來，有意識的培養這方面的人才，有利于銀行業信用風險防控工作的順利進行。

四、結束語

綜上所述，隨著信息技術網絡的快速發展，大數據時代已經成為了時代的主流，在這樣的長河之中，我國的商業銀行只有不斷的對自身進行完善，增強自身信用風險防控的能力，才能夠保證自己健康平穩的向前發展，免受時代變遷的影響。

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