大數據時代下商業銀行網絡信貸風險防控研究

陳偉業

【摘要】網絡技術發展迅速使得數據量也急劇增長，隨著數據科技的迅猛發展，人們能夠貯存、處理的數據已達到了巨大的數量。變化迅速的大數據時代，給商業銀行發展空間的同時也潛藏著威脅。為了應對這些風險，本文認為商業銀行應充分利用其信息技術、渠道等積累的大量數據資源，更好地挖掘數據財富，為商業銀行的發展提供有力的支持。

【關鍵詞】商業銀行 大數據 風險控制

銀行的競爭除了同行業內部，還有外部的挑戰。很多新興的互聯網企業利用大數據不斷創新并有了可觀成就?；ヂ摼W公司阿里巴巴通過其在電商平臺淘寶網和支付寶等得到的各種信息數據，利用大數據分析技術在全程不用人工干預的情況下自動判定是否給予企業貸款，這種情況給商業銀行帶來了很深的危機感。

一、大數據時代的特征

未來學家阿爾文？托夫勒（1908）在《第三次浪潮》中首次說出“大數據”（Big Data）一詞。這個詞從2009年開始在互聯網領域開始被人熟知。2012年瑞士達沃斯世界經濟論壇發布的《大數據，大影響》（Big Data，Big Impact）報告中指出，現在數據就像現實和虛擬貨幣，已經深入人們的日常生活。

大數據時代的基本特征有：多樣性、密度低、價值高、量大、整體性。大數據使得信息通信技術越來越通用發展，同時讓我們用新的思維方式去認識世界，我們決定事情由基于數據分析取代了傳統的經驗和直覺。因此，商業銀行作為服務型企業需要應對數據帶來的沖擊，包括信息安全保障、信息存儲技術、數據深度分析技術等等。

二、商業銀行網絡信貸主要風險

（一）信用風險

信用風險主要取決于交易對手的財務狀況和風險狀況，網絡信貸發展并不完善，在信貸過程中的不確定性比傳統信貸更高，判斷難度也更大。道德風險和信息不對稱是信用風險形成的重要因素，上文提到信用交易活動中交易雙方對交易信息的獲取不是對等的，受信人掌握更多的信息而授信人較少，所以會有存在道德風險，因為網絡交易存在虛擬空間里，人們之間并不熟知，因此也很可能有違約行為產生。此外，授信人迫于指標壓力或是人際關系放松了信貸條件導致授信人獲取的信用信息嚴重失真。

關于網絡信貸，首先互聯網金融本身就存在監管不嚴、信息不完善等問題，其次現在的征信判斷主要依賴于征信系統，但是征信系統還不能涉及到每一個人，最后現在社會越來越缺乏誠信，信用風險也就越來越得到重視。不過值得期待的是，互聯網金融天然有著大數據的優勢，利用互聯網金融中的大數據對網絡貸款平臺中的信用風險的度量就顯得十分重要。

（二）操作風險

根據我國銀監會頒布的《商業銀行操作指引》，操作風險可以定義為“由不完善或有問題的內部程序、員工和信息科技系統，以及外部事件所造成損失的風險”。商業銀行的操作風險關鍵體現在內部控制機制的考核，有信貸員還要信貸審核兩個內容。由操作風險引發的網絡信貸風險是指銀行在經營過程中，由于內部控制的原因對貸款者利益或損失造成不確定性影響。網絡信貸發展時間不長，整個行業的信貸審核機制都還不夠完善。同時，網絡信貸對從業人員的素質要求比一般個人信貸更高，但我國商業銀行信貸團隊成員水平不夠，一是網絡信貸在我國屬于新興產業，從業人員數量不足，同時培訓和實踐機會不多，二是關于網貸平臺建設的法律規定與監管并未完善，不能對經營者的經營資質和信用狀況進行嚴格審查。同時從個人因素來說，信貸員可能迫于業績壓力或為了維護客戶而沒對客戶進行嚴格的審查，造成風險評估和控制上的主觀失誤。

（三）市場風險

網絡信貸行業是市場經濟的一部分，信貸雙方進行貨幣交易一定會存在金融風險。這里說的市場風險是指未來利率、匯率、商品價格等變動對網絡信貸服務造成的不確定性影響。

根據造成金融市場風險的風險因素劃分，市場風險能夠分為利率分析、匯率風險和商品價格風險。由于市場利率波動或者金融機構的資產和負債期限不匹配，將會產生利率風險，具體而言因為市場利率波動造成金融機構凈利息收入損失或資本損失的風險。商業銀行所持有的某種特定的外幣債權，在未來某個時間與本幣或其他外幣兌換時，因為匯率波動而發生損失的這樣的一種可能性就是匯率風險?？山灰咨唐酚嘘P契約價值的波動給商業銀行帶來損失的可能性就是商品價格風險。

（四）法律和政策風險

網絡信貸面臨的法律風險是指網絡信貸相關行為要遵守法律規章制度、國家政策的要求，符合合同法、擔保法、公司法等法律。法律法規又可細分為外部法律法規和內部規章制度。

網絡信貸是大數據時代的新產物，互聯網發展速度迅速，業務模式逐漸脫離了傳統信息中介模式，發展出債權轉讓模式、擔保模式以及小貸模式三種模式，另外，在當前金融分業監管模式下，網絡信貸目前并沒有被任何金融監管機構納入監管范疇。

（五）技術風險

一方面是網絡信息技術風險。國內外好的網絡信貸都有獨立的網貸部門，擁有自己的網站和技術人員，更加專業的還配備專業的信息技術團隊。在傳統的銀行信貸模式下，由于機器信息技術導致的失誤，造成的可能是業務過程不暢或者工作成本增加，而在網絡信貸模式下，網絡信息技術引起的風險卻會造成整個業務的暫?；蚴?。另一方面是信貸技術風險。信貸工作人員要能夠準確把握風險類型和程度，這需要極高的知識素養和個人修養。不過相對于P2P等網貸公司，銀行等大中型金融機構的全面管控能力較好，能承受更大的地域風險。

三、大數據時代網絡貸款風險控制對策

（一）構建數據倉庫

數據倉庫儲存數據是為了分析數據從而做出決定，但數據庫是把組織運營性系統、查詢數據用的。目前，國內商業銀行的數據庫已基本組建完畢，正在向數據倉庫（信息庫）建設方而邁進。內部工作做好以后，商業銀行還會和有關的數據研究企業、網絡科技企業商談事務相互協作，使在外采購能夠有效利用外部信息資源，如工商銀行構建了全球資訊平臺等?，F在看來信息資源還是大多由市場部收集并且主要用于促進銷量。從風險防控來說，電力局、海關、稅務機關等政府機構、公司展開數據協作，主動運用這些外部信息，搜集有關人群生產經營的一系列數據，提升商業銀行數據倉庫涵蓋范圍。

（二）加強數據質量管理

有效數據一定是不做假、完全、實時、統一的。數據質量差或虛假數據不僅會使清洗成本大大增多、導致分析信息不準確，并且會使得數據整體公信力的下降。商業銀行應按照“定義統一、口徑統一、名稱統一、來源統一、參照統一”的原則，堅持“完整性、有效性、一致性、規范性、開放性、共享性”的管理要求，重點從一開始就重視客戶資料的真實性，然后慢慢提高數據的質量。

（三）貸前采取硬性指標控制

商業銀行要積極使用自己的信貸系統，制定貸款的硬性指標，設置不同類型的參數，達到自動識別和控制一些違反商業銀行信貸政策的業務，以此降低信貸風險產生的可能性。根據信貸業務產品和控制內容的不同，在貸前、貸中和貸后各環節對或許不符合條件的信貸業務進行系統提醒和制約。同時可多通過人民銀行個人征信系統、人民銀行企業征信系統、銀監會信息披露系統等渠道，加強貸前風險控制。

（四）貸中改變授信管理方式

阿里金融的發展令人吃驚，它從阿里巴巴等電商平臺積累了大量的準確信息，然后對這些真實的交易信息進行分析，利用自己的技術系統，進行網絡信貸的信用風險防控。很多商業銀行也開始利用大數據，改進授信審查審批形式，像工商銀行推出了根據POS收單商戶的“POS收單貸”展開的小額信貸業務。商業銀行要持續運用收集的大數據，繼續研發新的信貸產品，這樣一來既能夠發展業務又得到了良好的風險防控效果。

（五）貸后加強非現場的監控

踴躍建設非面對面的信貸風險監測程序。業務線、客戶、賬戶、產品單一化、局部化、碎片化的風控管理方式，逐漸變為業務線聯動、上下游協作、跨賬戶交易的信息流、資金流風控方式。需要積極交流，促進各個部門、上下級的溝通，及時反映情況，了解情況。比如，要了解某個企業的經營情況可以看它的銀行賬戶信息；為了防止企業挪用資金等非法情況可以加強對資金流的監控；對比賬戶和財務信息，可以看出貸款需求是否合理。

（六）培訓專業數據人才

數據分析的工作人員都要有很高的知識素質、需要熟悉前沿信息科學技術，并且能分析經濟金融市場趨勢，更要求熟知商業銀行的各項業務，可以為各類型的客戶（部門）需求構造符合的模型。至今，一般商業銀行數據中心都有著專門的開發、測試和生產運營部門，不過精通各領域的人才非常缺乏，因此商業銀行如果希望在數據領域有一席之地就必定要培養出數量充足、結構合理、素質優良、表現卓越的數據分析師，特別是跨專業的人才隊伍，要打破部門分割、業務分離的現狀。