大數據時代銀行風險管理探討

摘要：當前由于互聯網進程的加快，使得大數據成為了各行各業都在使用的工具。在商業銀行的管理當中，引入了關于大數據的技術，且大數據管理已經為商業銀行的管理提供了可行的技術方案。本文從大數據時代背景出發，研究了商業銀行的風險管控，并為我國商業銀行的風險管理提供了一些建議措施。

關鍵詞：商業銀行;大數據;風險管理

一、引言

當前的互聯網技術處于不斷的更換之中，互聯網技術涉及到了生活的方方面面，很多與互聯網相關的新鮮事物的出現預示著互聯網技術的飛速發展。由于互聯網技術的應用，人們的生活發生著巨大的變化。其中，最為明顯的就是在互聯網技術下各個行業的發展數據都呈現飛速的增長，“大數據”時代已經快速向我們走來。在麥肯錫的研究當中顯示，在大數據時代價值潛力最大的就是金融行業。由于商業銀行在結構化數據當中的數據往來非常頻繁，很多客戶語音、營業網點監視等等都不是數據化的結構。銀行最為重視的就是對數據的管理，而風險則是商業銀行最為關注的，商業銀行的風險能夠反映其銀行的生存能力。在大數據時代中，商業銀行對于風險的管理已經成為了一個越來越重要的話題，大數據時代當中商業銀行在風險管理方面也存在很大的不確定性。若是商業銀行想要在市場之中長久的發展下去，其就必須利用各種手段分析當前的數據結構，改善自己的風險管控，在大數據時代下爭取更多的利潤。

二、商業銀行在大數據時代的風險管控面臨的挑戰

（一）集成和整合方面

在大數據時代，商業銀行首先要重視的就是對于數據的集成和整合對整個商業銀行風險管理帶來的影響。從數據的集成與整合方面來看，商業銀行存在很大的數據管理環境之中，并且這些數據都處在不斷的變化發展之中。對于各個行業的數據結構，商業銀行應當突破傳統的數據化的壁壘，并從這些數據結構當中構建相對完善的數據結構信息圖。

（二）儲存與開發方面

商業銀行應當針對數據的儲存于開發問題進行一定的風險管控，其應當重視商業銀行所存在的一些技術障礙問題并努力加以解決。對于在大數據的背景之下的相關問題，商業銀行應當適應在大數據背景之下數據的快速增長問題，解決數據的多樣化結構問題，讓儲存數據的存量更加擴大化，并且對處理數據的能力提出更高的要求。當前的背景之下，商業銀行很難利用大數據的技術來儲存相關的數據，其應當努力構建自己的數據設備，構建能夠為自己銀行儲存、分析數據的系統架構。

（三）信息安全的挑戰

當前我國商業銀行在不斷拓展其服務范圍，且其服務的種類也越來越多，因此我國很多商業銀行都面臨著信息安全的重大挑戰。盡管當前的大數據背景能夠很好的幫助我國解決一些信息不對稱問題，但是商業銀行若是不能夠很好的利用相關的技術則很有可能讓大數據管理成為自己銀行存在的一個隱患。大數據的存在對于數據風險管理來說，既是機遇，又是挑戰。我國商業銀行應當不斷的進行風險的管理，做到更好的治理相關的風險體系。

（四）人才匱乏

盡管當前大數據的技術發展相對較快，但是我國在人才管理方面還是相當的匱乏。若是不能夠找出合適的人才，則商業銀行很難在大數據背景之下進行風險的管控。在大數據樣本之下，對專業人員的要求也是非常多的，相關的從業人員需要具備非常強的知識能力才能更好的構建技術、數據模型。

三、風險管理措施

由于商業銀行發展已經有幾十年之久，其對于數據的處理、利用等手段已經達到了初步的發展，這樣的技術手段也能夠基本滿足商業銀行風險管控的需求。隨著時代的進步，大數據行業已經成為了進行風險管控的重要工具。

（一）更好的利用數據

在大數據背景下，商業銀行能夠充分利用相關的手段進行數據化結構的處理。商業銀行要對風險進行很好的把控，最重要的就是要了解數據整合的手段。商業銀行應當通過互聯網技術的處理來進行數據的收集與整合工作，提高數據識別的效率。同時，商業銀行還應當通過各個渠道來了解相關的金融信息，為金融交易提供需要的幫助。這還能夠幫助商業銀行更好的對客戶進行信用評級，降低自身的風險。這將有助于商業銀行構建相對全面的數據庫，打造全方位的風險管控體系。

（二）簡化操作流程

傳統的銀行授信審批流程是非常復雜的，并且持續時間也比較長，設計到的各個部門也需要進行長時間的工作。在大數據產生的時代，可以簡化信貸風險以及操作借款業務的流程，讓大多數的數據管理能夠成為一種簡單的流程。不僅如此，商業銀行的平臺在大數據的技術之下能夠產生一個可靠的數據管理，讓信貸人員能夠在風險既定的情況下進行簡單的分析，形成風險分析報告，從而產生一定的授信額度。這樣的操作能夠降低銀行操作的流程，提高商業銀行對風險的把控能力，降低銀行的運轉操作成本。

（三）有助于量化技術風險

商業銀行在大數據技術的幫助之下能夠更好的開展與風險計量相關的業務，提高風險計量的高效準確發展，并且引入更多的銀行進行這一技術的開發利用。在大數據時代，其能夠為風險計量提供很好的量化手段，幫助銀行更好的管理與風險管理相關的決策，從而提高為客戶服務的便利性，節省銀行的成本。當前的大數據運用已經極大的方面了商業銀行的業務，使其能夠在數據優化、邏輯回歸分析等方面得到很好的幫助與支持。

（四）帶來風險管理變革

大數據的存在為銀行的風險管理也提供了一些新的管理方案，讓商業銀行能夠加強各個部門之前的合作，構建一個相對完善的分析模型。通過大數據技術的運用能夠幫助國內的商業銀行進行更加科學、合理的決策判斷，讓商業銀行在國內發展越來越好。

參考文獻：

[1]賈進大數據時代商業銀行全面風險管理的探索與創新[J]時代金融，2019（08）

[2]謝健.大數據時代背景下的銀行風險管理分析[J]中外企業家，2019（01）

作者簡介：竇普春（1985-），漢，內蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗人，學歷：研究生，職稱：中級經濟師，工作單位：中國建設銀行鄂爾多斯分行，研究方向：經濟管理。