大數據時代銀行信用風險管理策略探究

李一楊

摘 要：本文簡要說明了大數據時代銀行信用風險管理的必要性，闡述了大數據技術在銀行信用風險管理中的應用策略，同時提出應用大數據技術時需要注意的問題，為銀行信用風險管理提供一定的參考價值。

關鍵詞：大數據技術；銀行信用風險管理；應用策略

隨著網絡技術、信息技術的廣泛應用，人類已經進入大數據時代。在大量的數據信息下隱藏著一定的人性規律，如何挖掘出這些規律，為銀行的信用風險管理提供參考，從而降低銀行的運作風險是十分必要的。因此，銀行對人類行為的數據進行采集、整理和分析，從中抽取信用評價信息，從而確定個人或企業的信用等級，對于進行信用風險管理意義重大。

1 大數據時代銀行信用風險管理的必要性

首先，銀行信貸風險逐漸增大有必要利用大數據技術進行信用風險管理。隨著人們創業、企業經濟衰退以及人們信用觀念的淡薄，銀行信用風險逐漸成為銀行投資風險的主要構建因素。特別是商業銀行，主要面向中小企業或個人提供信貸業務，在經濟下滑期，這些企業或個人的業績很難保證，使得銀行的風險管理越來越難。而大數據以龐大的數據為支撐，從中挖掘信息規律，能夠為銀行信用風險管理提供有價值數據信息，從而建立動態的監控體系是降低銀行風險的必要舉措。

其次，銀行交叉風險逐漸突顯使得大數據技術的應用十分必要。受全球金融波動影響，銀行必須正視供應鏈整體風險的疊加和轉移對本身管理的影響，需要加強信息平臺聯動風險控制，才能更好的將復雜的風險進行規避和防范。而這種信息平臺的建設，需要大數據技術的支撐，使得各銀行能夠共享數據庫，才能在新形勢下實現提高風險管理的效果。

最后，銀行進行風險防控是新技術必須以大數據技術為核心，才能提高風險防控的效率和質量。一方面，類型各異的客戶通過銀行信貸產生大量的數據信息，運用數據挖掘技術對海量的數據信息進行風險識別十分關鍵；另一方面，從數據結構的正常和非正常化入手，將數據進行界線抹除，能夠保證銀行更好的對行為各異的客戶進行立體跟評，構建更為直觀的防控圖形。

2 大數據技術在銀行信用風險管理中的應用策略

2.1 大數據技術在信用卡風險管理中的應用

信用卡辦理需要提出用卡申請，通過線下或線上填寫資料，銀行進行審核，最終將信用卡核發給用戶。此時線下信息收集與整理費時費力，難以運用大數據技術，用戶體驗受限較多。為了更多的用戶實現信用卡體驗欲望，銀行采用線上辦卡流程。此時，由于身份真實性、信息真實性等容易出現漏洞，導致銀行信用風險增大。因此，銀行必須依靠大數據技術進行風險防控。大數據技術是對人網上行為產生的數據信息進行收集和整理，從中篩選出對銀行風險防控有利的信息。如哪類用戶熱衷理財產品，哪類用戶喜歡消費名牌，哪類用戶喜歡旅游觀光，哪些用戶油耗較大等等。對這些數據進行整理與分析，能夠提高風險管理的針對性和準確性。并從這些信息中獲取風險產生的關聯因素，評價用戶信貸信用等級，從而有利于風險管理，更有利于銀行核發信用卡，保證用卡用戶信貸風險處于極低水平。

2.2 大數據技術在信貸中的應用

目前金融業刺激消費的模式是采用個人消費信貸手段，然后對消費行為進行風險預警，采取決策樹形式對眾多數據進行分析，從而抽取個人消費信貸的相關信息，從而對有信用風險的用戶進行定位，跟蹤和管理。這些都需要在數據模型之前就必須挖掘完成，從而為風險防控變量的確定打好基礎，有利于對用戶的不良信用進行跟蹤與評價。模型確定后，對用戶進行業務指標選取，指定相應的波動因素，從而形成用戶不良信用預測。可見，銀行利用用戶的大量行為信息，能夠獲取相應的信用風險特征，再根據這些特征進行風險防控，才能將風險管理落到實處。

3 銀行應用大數據技術進行信用風險管理時需要注意的問題

3.1 風險意識要思維開放

雖然商業銀行有風險防范意識，想運用大數據技術進行有針對性而準確的防控措施，但由于現行市場環境，國家法制保護隱私、數據挖掘技術水平等因素限制，使得大數據技術在銀行風險防控上難以深入。因此，銀行要將風險意識放開，將網絡開放思維模式運用其中，培養數據整理和分析的習慣。更要以大數據為開發背景，高度關注與風險相關的數據信息，逐漸提高風險預測的水平。

3.2 數據整合要注重質量

雖然龐大的數據來源多元化，形式、結構各不相同，但是，這些數據代表著人的行為軌跡，具有一定的關聯性。銀行需要特別注重自身處理數據的能力培養，建立數據地圖，整合銀行內部和外部獲得的所有數據為風險數據作參考。因此，數據質量特別重要。銀行要保證數據來源真實，數據關聯可靠，以便對數據進行標準化分析。

3.3 系統建設要高屋建瓴

為了更好的實施大數據風險防范措施，商業銀行首先要完善數據庫系統，為大數據提供集中有效、完整可靠、綜合專業的數據信息。系統建設中要高屋建瓴，將結構型、非結構型數據，銀行內部數據和外部獲取的數據等進行整合，消除邊界限制，從而形成高度完善的數據系統。同時，對系統進行工具、挖掘算法、文本處理及相關拓展工具安裝，以便于數據挖掘。此外，還要將實際情況和預測水平相結合，達到最佳應用效果。

3.4 內部控制要與時俱進

大數據技術應用過程中，商業銀行要加強內部控制，以國家政策為出發點，以相關法制為后盾，建立內部風險防控體系。如若銀行管理出現漏洞，內部控制可以將漏洞的風險隔離，從而降低銀行的損失。加強內控，涉及到銀行內部各組織機構、業務推廣、部門運作模式等，這些都需要從制度落實上，營銷環節上、文化沉淀上進行強化，才能保證銀行健康可持續化發展。因此，商業銀行需要強化內控，強化監督機制，強化風險防范制度，將大數據技術運用其中，建立數據模型和評估體系，加強風險預測預警，為銀行業務保駕護航。

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