淺談大數據與銀行風險管理

朱文娟　汪于平

【摘要】在二十一世紀的今天，大數據時代已經徹底到來。人們可以通過網絡了解世界上的任何事情。在這個機遇與挑戰并存的時代，唯有適應大數據的發展，走在發展的前沿，才能不斷取得突破。銀行的風險管理問題，向來是管理者最為頭疼的一個問題，但隨著大數據的到來，風險管理問題取得了很大的突破。本文簡單的介紹了銀行風險管理在大數據時代下的新形勢。

【關鍵詞】大數據 風險管理

隨著網聯網技術的不斷發展，世界逐漸連接成為一個密不可分的整體。網絡技術不斷進步，我們可以通過網絡技術實時了解世界上發生的即時信息，將這些信息儲存在云端，形成龐大的數據信息庫[1]。因此，現如今我們提出了一個專業的名詞，叫做大數據。大數據是將那些信息數據進行整合，篩選對自己有利的信息，從而規避風險，獲取利益。龐大的數據庫的作用不僅如此，它對于銀行風險管理有更進一步的作用。當前國家談論的最多的問題也是大數據下的經濟發展，可想而知，大數據對于經濟發展具有重要作用。

一、銀行當前的風險管理概況

隨著社會經濟的發展，我國的商業銀行數量越來越多，銀行的風險管理對于每一個商業銀行來說，都是必不可少的。根據有關資料顯示，銀行每年用于風險管理的費用超過銀行一年所獲資金的50%，這么龐大的管理資金仍然不能較好的解決銀行面臨的風險問題。大數據是一個新概念，依托龐大的電子信息數據庫，很多事情都可以找到一個較好的解決辦法，大數據的特點就是數量大，達到一個難以想象數字，在大數據情況下，一些商業銀行開始轉變傳統的風險管理思路。依托大數據的形勢，將更好的解決銀行的風險管理問題[2]。

二、銀行風險種類

根據對銀行的風險管理種類進行分析，發現銀行風險主要包括三個方面：操作風險、信用風險以及市場風險。下面對這三種風險形式進行簡單介紹。

（一）操作風險

操作風險主要針對一些剛剛開始起步的中小型銀行，主要是指銀行從業人員的不當操作，引起的不必要的損失。操作風險一般來說存在的可能性較小，因為銀行從業人員一般都經過專業的教育，這些問題都會被避免。在操作風險中，較為需要注意的是盜竊、搶劫以及各種人為或自然災害，這些有很大一部分是難以避免的，只能盡可能的將損失降到最低。因此操作風險地防范較為困難，最主要的就是保護系統以及財產轉移的問題。在遭受風險時，能夠較為迅速地對災害類型和受損程度進行判別，再根據相關情況迅速做出處理方案，這就是風險管理。當然在風險存在之前，銀行就應該制定相關方案，但在大數據的情況下，銀行是否能找到更好的風險管理辦法是進一步提高銀行安全指數的重要因素。

（二）信用風險

所謂信用風險就是指銀行在實際交易中所面臨的那些缺乏信用的客戶時可能會導致的風險。信用風險當前銀行所面臨的最主要的風險，而在信用風險之中最主要的就是貸款風險。當銀行將一些資金貸給客戶的時候，通常會注意改客戶的信用是否良好，有無欠賬的記錄。并在在進行貸款時，還要求要有可抵押物和擔保人，其實這就是規避信用風險地一種方式。但是這仍然不能完全避免信用風險。有一些客戶會將房子或車當做抵押物，來申請銀行貸款，但是這些固定資產的價值是有波動的，所以銀行一般會對貸款的用途進行跟蹤調查，以確保客戶在規定的時間內是否能將欠款還清。比如有一些客戶通過貸款進行投資，一旦投資失敗就還不上銀行貸款，這個時候就算有抵押物給銀行，銀行依然是虧損的，因為抵押物的價值是變化的。對于銀行來說，信用風險是最主要的風險問題，并且也是最難進行管理的風險問題。

（三）市場風險

所謂市場風險就是指由于國家政策、匯率、市場價格變動等因素的變化可能引起損失的風險。市場風險對于商業銀行來說更加難以把控，因為這主要是與世界各國的政策有關。市場風險相比較其他兩種類型的風險而言，在管理辦法上更加困難。但一個新興的商業銀行想要發展，就必須要能夠克服市場風險所帶來的影響。相比較普通民眾而言，商業銀行把握資金，對于市場價格或者匯率的變動感知力要更強，應對能力也更加突出。隨著全球化的發展不斷深入，世界各國間的聯系越來越密切，商業銀行的市場風險也就越來越大，所以商業銀行應當研究新的風險管理辦法，積極應對來自市場的挑戰。

三、大數據下銀行面臨的困境

大數據是把雙刃劍，在給商業銀行帶來發展機遇的同時，也使商業銀行面臨巨大的挑戰。首先是在信息安全方面，隨著數據的擴大，能夠使商業銀行在信息方面取得突破，為其提供更加有效的風險管理手段，但是，一旦對這些數據管理不善，所造成的后果同樣會更大，所以數據信息的安全問題需要得到重視。商業銀行需要將整個數據庫納入銀行的安全防護體系之中，進行統一的監督和管理，以防被黑客竊取或篡改信息，引起重大損失。其次，在于對龐大的數據庫進行整合。根據現有資料公布的數據來看，大數據庫中的數據信息的數量已經變成了一個天文數字，而在這么多的信息中挑選和整合有用的信息所要耗費的精力和財力恐怕也要達到一個相當高的數值。并且，銀行還不能簡單的對這些數據進行整合，還要依據相關的類型和來源等進行分類，將數據庫中的信息挑選出來構建自己的信息數據庫，方便以后使用。另外關于大數據的存儲問題，這對銀行來說是一種技術障礙。在傳統的數據管理當中，銀行可以通過紙質賬簿或者計算機對數據進行儲存。然而在大數據情況下，由于數據的來源和種類數量過于龐大，傳統的數據儲存方法并不適用。所以想要使用大數據，還需要克服技術上的障礙。

四、大數據下銀行風險管理辦法

（一）與網絡數據平臺相融合，構建銀行數據分析平臺

在大數據下，商業銀行應當打破傳統的觀念，積極需求與網絡數據平臺相融合，利用網絡平臺的信息優勢，構建屬于自己的數據分析平臺。這就要求商業銀行加強同網絡媒體間的交流，通過優勢互補，合理利用資源。另一方面，積極構建數據分析平臺，提高對風險地分析和應對能力。

（二）加強對數據的監管力度

在網絡發達的當今社會，數據信息的安全至關重要。為確保數據安全，商業銀行需要制定安全管理標準，加強內部管理，避免信息泄露。其次應當積極交流合作，將大數據整合到一起，集中管理。最后應當加強工作人員以及客戶的安全意識，保證數據信息安全。

五、結語

大數據時代的到來是不可避免的，我們只要適應社會發展的潮流，才能將挑戰變為機遇，將風險變為受益。盡管我國的大數據行業才剛剛起步，但在不就的將來，一定會取得非凡的成就。銀行的風險管理問題在大數據下可以得到很好的解決，同時也可能進一步增加風險。所以，商業銀行需要積極應對，努力創新，不斷克服困難。

參考文獻

[1]鄭承滿.大數據對商業銀行的機遇與挑戰[J].中國金融電腦，2014（07）.11-23.

[2]武劍.金融大數據的戰略與實施[J].新金融評論，2014（06）.14-23.

[3]柳立.商業銀行大數據應用的戰略與實施[N].金融時報，2014 -05-12.25-36.endprint