大數據背景下商業銀行風險管理戰略研究

摘 要：伴隨著我國社會主義市場經濟的不斷繁榮，商業銀行在促進區域經濟發展與市場資金合理配置上發揮著重要的作用。但是在日益復雜的市場環境中，由于風險評估失誤而造成的呆賬與壞賬也是屢見不鮮。大數據技術的出現則給商業銀行風險管理提供了新的思路，以更加豐富的數據庫配合先進的數據分析手段有效的控制了銀行風險。在文章中，筆者首先分析了大數據背景下商業銀行存在的機遇；其次，也闡述了大數據背景下商業銀行風險管理面臨的技術挑戰；最后，對商業銀行增強風險管理水平提出若干建議，以供參考。

關鍵詞：大數據背景；商業銀行；風險管理；實施策略

大數據是近年來的熱詞，也是當代信息技術“互聯網+”的具體實踐，給各行各業的生產方式都帶來了巨大的變革。21世紀人類社會已經進入到信息時代，信息數據不僅作為一種消費品，同時也能成為商業生產材料。在傳統小規模的數據中，難以發現普遍存在的經濟規律；而在大數據時代信息量呈現出幾何倍增的趨勢，給商業銀行風險管理提供了可能。因此，銀行單位應該積極的擁抱時代，將新技術與實際工作相結合，切實的轉化為經濟效益。

一、大數據給商業銀行的機遇

（一）提升數據分析能力

在以往的銀行風險管理工作中，銀行對客戶的信息了解有限而且也存在著部分權限缺失的問題。在對客戶進行風險評估時，就有可能受到片面信息的影響，導致結果失實。同時，傳統的風險管理在業務前端也難以發揮太多的作用，更多的是“馬后炮”式的總結與反思，這都給銀行信貸業務發展造成了一定的阻礙。而在大數據背景下，銀行能夠獲取的客戶個人信息更多，甚至包括了其它金融機構的征信情況、個人消費記錄與信用行為等。在諸多數據信息的幫助下，就能夠全面客觀的反映出客戶的信用等級，為銀行業務的開展提供數據支持。初次之外，大數據技術在數據分析方面也有著明顯的優勢，通過對大量數據與案例的分析，并結合嚴謹的算法能夠準確的反映出該業務的可行性。相比于傳統風險管理而言，弱化了感性因素而強化了數據分析能力。

（二）創新風險評估機制

此前的銀行信貸呆壞賬，通常就是由于風險管理機制落后的問題造成的。在工作開展過程中，過分依賴于權限審批制度，審批人員的主觀意見在其中的影響力會比較大。在信貸業務中，客戶對于銀行的信息了如指掌，而銀行對于客戶的信息則了解不充分。在這種嚴重不對等的形勢下，審批人員就容易被表象迷惑從而得出了錯誤的結論。同時，在銀行信貸行業內，目前仍然沒有形成一個量化標準。在業務開展時，就存在著許多的爭議，也使風險管理工作陷入了僵局。在大數據背景下，就能夠通過行業合作的方式，形成一個普遍共識的標準。在工作的開展過程中，利用具體的數據說話，提升銀行風險管理的科學系。而標準的提出也能夠消除業務中的差異化結果，使信貸業務流程更加簡潔。

（三）優化銀行管理水平

在傳統的銀行風險管理中，更注重結果以最后的評估決策來指導業務開展。這種做法實際上阻礙了風險評估技術的革新，同時也使風險管理工作逐漸形式化，沒回發揮出真正的作用。其具體體現為對客戶信息的分析太過粗放，審批人員經過簡單的了解就直截了當的給出最終決策。而在大數據背景下，銀行則能使這種現象大為改觀。利用專業的統計學知識與信息技術相結合，使風險管理工作的重心逐漸由結果導向轉移到過程計量上。這種做法能夠提升信息數據的附加值，同時不斷的優化銀行的風險管理水平，促進信貸行業的不斷發展。

（四）倒逼銀行體制改革

在傳統的信貸業務中，風險管理工作的話語權始終在銀行業務人員手中，沒能體現出對客戶的尊重。隨著時代的發展與銀行管理理念的轉變，銀行在開展業務時也需要充分的體現出服務職能。商業銀行通過對大數據技術的運用，建立起以客戶信息為中心的業務體系。一切信息的獲取與處理，都需要經過客戶的直接授權，更加符合市場發展中“買賣雙方”的地位。同時，銀行在這個過程中還不斷的完善分級授權體系，給滯后的商業銀行體制注入新鮮的血液。

二、商業銀行在大數據背景下的挑戰

（一）數據庫平臺的建設

正所謂巧婦難為無米之炊，銀行要發展大數據風險管理就必須依托于大量的客戶數據。通常而言，大數據分析模式都以數據庫為依托，通過長期的積淀不斷的提升數據庫的完整性。對于銀行信貸業務而言，客戶信息存在著內容多元、形式多樣的問題。在建設書庫庫平臺的過程中，就需要對有用的信息進行甄別，并分門別類的搜集到虛擬數據庫中。與此同時還要配套局域網與以太網的建設，在內部的信息共享與外界的信息溝通上打通渠道。而這部分工作則十分依賴于信息技術的應用，傳統的商業銀行并不具備相應的技術基礎。因此，在數據庫的建設過程中難免會造成前期沉沒成本和外包開銷的支出，給銀行帶來技術與資金兩方面的困難。

（二）數據的處理與分析

數據信息并不能自己表達，銀行所需要用到的客戶資料就需要借助專業的分析手段，對信息進行處理。在傳統的業務開展過程中，所涉及到的客戶信息量并不大，審批人員依靠多年的從業經驗就能夠大致的推斷出該業務的可行性。然而在當今社會，商業銀行的客戶量不斷激增，客戶信息數據也呈現出指數爆炸的上升趨勢。使用傳統的逐一分析的方式顯然不合時宜，就需要應用到專業的軟件和電子計算機技術對于數據進行大規模快速的核算。由此課件，在大數據背景下的商業銀行風險管理就需要計算機等辦公設備，同時還需要搭載專門的硬件、軟件促進大數據技術的落實。

（三）商業信息安全問題

網絡自誕生以來就是一把雙刃劍，合理的使用會給人們的生產生活帶來極大的便利，而一旦使用不恰當所造成的危害也是不可估量的。首先，大數據風險管理對于計算機和網絡有著較大的依賴。在接入互聯網之后，大數據所擁有的個人信息成為了黑客和不法分子眼中的一塊肥肉，通過一些技術手段則會使數據庫崩潰而造成信息的泄漏。其次，電腦在使用的過程中也容易感染病毒和木馬，。一些小惡意程序會造成電腦的死機，而部分竊取信息的木馬則會給銀行造成巨大的經濟損失，而且對客戶的個人隱私也形成了威脅。最后，大數據的上傳與下載均離不開電腦的使用。在作為硬件設施本身就具有一定的不可控因素，由于故障或者老化等問題就會使信息遺失，給風險管理工作造成困擾。

（四）人才隊伍打造問題

商業銀行缺乏大數據人才支持是最突出的問題，也是行業內最迫切解決的問題。對于大數據風險管理整個業務鏈來分析，首先離不開數據庫與網絡平臺的建設人才。這部分技術人才是大數據技術應用的基礎，若是商業銀行缺乏人才支持只能使用外界的授權數據庫或者將部分業務外包給專門的大數據機構，這樣一來顯然不利于銀行信貸業務的長期開展。同時，大數據風險管理還對分析人員有著大量的需求。其中包括統計學專家、數學人才、風險管理人才等，對于專業軟件的使用也對人才提出了更高的要求。

三、大數據背景下商業銀行風險管理策略

（一）整合數據資源

前文也曾提到過，商業銀行對客戶的信息了解不夠全面，在決策過程中就容易受到表象的迷惑而作出錯誤的評估結果。因此，除了銀行既有的客戶開戶個人信息，還需要擴展渠道豐富數據庫內容。筆者建議，銀行可以和民間金融機構形成合作關系，通過數據共享的方式，促進決策的合理化。同時也應該關注大數據發展的趨勢，借助大互聯網公司的數據庫來提升自身的實力。比如，在社交媒體中為了實現對用戶的精準細心推送，互聯網公司通常就會建立數據庫，并在征得同意之后獲得了大量的用戶信息。銀行就可以與社交媒體與和互聯網公司合作，整合數據資源給信貸業務風險管理提供數據基礎。

（二）建立分析平臺

商業銀行還需要建立起數據分析平臺，形成規模化系統化的大數據分析模式。在獲取大量的數據信息之后，銀行需要對用戶信息進行歸檔分類。在儲存和調用的過程中都能以關鍵字詞的檢索迅速的調出，給數據分析提供便利。然后，通過建立起網絡平臺，實時的對用戶信息進行分析傳輸。在傳統的數據分析過程中，粗放的問題比較明顯，沒能有效的將客戶信息轉化為信貸依據。因此，企業急需要在平臺上根據多方面的數據反饋，綜合的考量。比如個人的消費水平、信用記錄、收入水平等等，真正的將數據信息轉化為銀行風險管理所需的內容。

（三）完善技術體系

在大數據風險管理技術體系中，主要涉及到部門建設、數據安全標準以及監管能力上。由于部分商業銀行缺乏網絡安全意識，造成用戶信息泄漏的案例并不少見。這不僅給該銀行的形象造成了一定的破壞，同時也對我國金融市場的穩定有一定的威脅。因此，在大數據背景下銀行應該完善技術體系，確保大數據風險管理安全可靠的開展。首先，在體制結構上設立專門的技術部門，對大數據技術進行研究和實踐，同時對整體系統的日常運行維護負擔起責任。其次，還需要根據央行的財政政策和銀行發展情況制定出風險評估標準。通過這種做法能夠有效的減少標準確實形成的爭議問題，使信貸業務在一定的規范下有序開展。最后，還需要對大數據風險管理工作進行監督管理，做好安全預防工作。

（四）加強隊伍建設

人才作為生產要素之一，在當今知識經濟和信息技術不斷發展的市場中地位越來越高。商業銀行需要重視對人才的培養，提升團隊的大數據能力以適應當下行業發展的需求。筆者建議，銀行定期組織職工進行培訓，以大數據基礎知識和操作流程為教育內容，提高他們的業務能力。同時還應該聘用具有專業大數據技術的人才，為銀行數據庫的建設維護提供人才支持。同時，商業銀行還可以向優秀的大數據團隊進行借鑒與學習，通過委派見習的方式，讓職工深造學習提升他們的大數據應用能力。

結語

綜上所述，隨著商業銀行信貸業務的不斷開展，傳統的風險管理模式已經難以指導實踐。商業銀行需要借助當下的大數據技術，以更加精細化和準確的分析手段，反映出客戶的真實信息，促進信貸業務的良好發展。

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作者簡介：

崔立群（1974.10----），女，副教授，研究方向企業和銀行會計。