大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行風(fēng)險管控中的應(yīng)用探討

劉強

摘 要 大數(shù)據(jù)時代的到來轉(zhuǎn)變了商業(yè)銀行的經(jīng)營管理模式，面對當(dāng)前信息化的快速發(fā)展，商業(yè)銀行所承擔(dān)的風(fēng)險也逐漸增加，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推動了商業(yè)銀行智能風(fēng)險管理的實現(xiàn)。下面文章就對大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行風(fēng)險管控中的應(yīng)用進行分析。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù);商業(yè)銀行;銀行風(fēng)險;風(fēng)險管控

引言

隨著大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)金融的技術(shù)融合，商業(yè)銀行服務(wù)“長尾客戶”的能力將會不斷增強。零售業(yè)務(wù)和傳統(tǒng)意義上的“小”客戶將成為商業(yè)銀行競爭的目標(biāo)客戶群體。然而，互聯(lián)網(wǎng)時代客戶金融習(xí)慣的轉(zhuǎn)變，造成傳統(tǒng)柜面金融業(yè)務(wù)的交易量占比呈現(xiàn)較為明顯的數(shù)量下滑，這種趨勢對于商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)所造成的影響是顯而易見的。商業(yè)銀行拓展業(yè)務(wù)的范圍，很大程度上取決于其風(fēng)險管控能力。在此情形下，應(yīng)從大數(shù)據(jù)應(yīng)用對于商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的具體影響著手研究轉(zhuǎn)型發(fā)展和風(fēng)險管控。

1 大數(shù)據(jù)推動智能風(fēng)險管理的發(fā)展

各商業(yè)銀行對于大中型客戶已經(jīng)積累了一套有效的風(fēng)險管理方法和風(fēng)險管控模型，但與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的風(fēng)險管控模式相比，其靈活度和對客戶的針對性則差強人意。一是銀行及時發(fā)現(xiàn)和處置風(fēng)險的技術(shù)與方法相對滯后，對于金融交易過程中風(fēng)險的實時識別、攔截和處置能力有待提高，特別是對欺詐風(fēng)險難以實時進行攔截、化解和控制。二是由于主觀規(guī)則和主觀評估占有較大比重，銀行對客戶的風(fēng)險評價難以做到精準(zhǔn)和符合實際。三是一些風(fēng)險評估方法不加變動，直接使用國外的成熟模型，存在水土不服的情況，符合銀行發(fā)展情況建立的模型相對較少，與實際情況具有一定的差距[1]。四是風(fēng)險的事前處置、事中控制雖然有規(guī)范和流程，但是缺乏有效的手段進行快速實時地識別監(jiān)測，導(dǎo)致事前事中控制措施有時形同虛設(shè)。大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展，可為銀行的風(fēng)險管理帶來新的契機，智能風(fēng)控將提升銀行的競爭力，對于銀行而言，其本質(zhì)上要從線上獲得、服務(wù)客戶，但其關(guān)鍵點還在于對其風(fēng)險進行識別和控制，充分了解、掌握客戶，有效地獲取客戶行為、交易、經(jīng)營的過程信息，在相關(guān)的各類交易、行為信息等基礎(chǔ)上，對客戶進行深入分析。這樣才能對客戶信用進行真實的評價，充分識別金融交易過程中的各類風(fēng)險，科學(xué)地進行風(fēng)險管控，降低風(fēng)險管理成本，更好地支持全面風(fēng)險管理。

2 大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行風(fēng)險管理中的應(yīng)用

2.1 分析市場走勢，挖掘市場潛力

大數(shù)據(jù)的核心就在于預(yù)測，依托大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，商業(yè)銀行在面對政策、環(huán)境等因素的變化時，可以做到及早發(fā)現(xiàn)、及早布局，進而發(fā)現(xiàn)市場上的新機會、業(yè)務(wù)發(fā)展的新藍(lán)海，有效開展精準(zhǔn)營銷，創(chuàng)新發(fā)展模式，快速響應(yīng)市場，構(gòu)建核心競爭力。一是通過分析市場走勢，在充分掌握市場數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)分析方法，預(yù)測后續(xù)市場走勢、環(huán)境變化，提前做好準(zhǔn)備[2]。二是有效利用數(shù)據(jù)價值，創(chuàng)造新型商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)應(yīng)用更容易把握市場機遇，促使銀行創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務(wù)，以及發(fā)明全新的業(yè)務(wù)模式，如近年來興起的“快貸”產(chǎn)品，基于海量的客戶信用數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，通過建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型和一套信用體系，打破了傳統(tǒng)的金融模式。三是發(fā)現(xiàn)市場上的新機會，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展的新藍(lán)海。目前商業(yè)銀行的產(chǎn)品和服務(wù)同質(zhì)化現(xiàn)象較為突出，借助大數(shù)據(jù)可以對市場和客戶進行細(xì)分，從而挖掘客戶的潛在需求，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)商業(yè)銀行未知也無法獲知的信息，提供精準(zhǔn)營銷，創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，拓寬業(yè)務(wù)發(fā)展空間，助力企業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)銀企雙贏。

2.2 強化信息共享，提高客戶與市場感知度

大數(shù)據(jù)時代背景下，銀行應(yīng)主動利用大數(shù)據(jù)分析整合技術(shù)，挖掘自身內(nèi)部數(shù)據(jù)資源，銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)具有標(biāo)準(zhǔn)化、價值高的特點，通過對其深度挖掘，并結(jié)合外部數(shù)據(jù)進行綜合分析，將發(fā)揮更大的潛在價值;引入客戶信息搜索引擎，搜集、挖掘客戶各類資訊，有選擇地購買專業(yè)公司的客戶評級、行業(yè)分析、大宗商品市場交易信息，以此豐富風(fēng)險數(shù)據(jù)集市內(nèi)涵，提高客戶與市場感知度。通過銀行內(nèi)外部數(shù)據(jù)的分享與整合，將有利于實現(xiàn)對客戶及關(guān)聯(lián)關(guān)系風(fēng)險的動態(tài)分析，以此進一步優(yōu)化風(fēng)險控制技術(shù)與流程，提高風(fēng)險評估模型的精準(zhǔn)度，保證銀行風(fēng)險管理的可靠性。

2.3 完善風(fēng)險決策機制

一是加強對人工智能技術(shù)的運用，促使風(fēng)險決策更智能。商業(yè)銀行可在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，將制定的審核標(biāo)準(zhǔn)輸入機器，然后將需要審批的貸款申請?zhí)峤粰C器，讓機器對若干強特征和少量弱特征數(shù)據(jù)進行分析，檢索出大量的弱特征數(shù)據(jù)，建立自主評判模型，最后利用多維數(shù)據(jù)對用戶的真實性和可靠性進行檢驗，促進模型快速迭代優(yōu)化，不斷提高其決策的精確度，使風(fēng)險決策更加智能。二是借助數(shù)據(jù)挖掘和云計算技術(shù)，促進風(fēng)險決策更高效。商業(yè)銀行應(yīng)構(gòu)建支撐內(nèi)部評級體系的信息技術(shù)平臺，通過對Web頁挖掘、關(guān)聯(lián)分析和決策樹分析等先進技術(shù)的應(yīng)用，實時、動態(tài)地獲取所關(guān)注的信息，再通過云計算技術(shù)對數(shù)據(jù)進行加工、整合和分析，增強數(shù)據(jù)信息的時效性，最大化地利用信息資源，并從中取得洞察風(fēng)險的能力，從而更快、更好地做出風(fēng)險管理決策，進而提高風(fēng)控能力。

2.4 創(chuàng)新現(xiàn)有營銷模式

在全面引進互聯(lián)網(wǎng)模式的前提下，商業(yè)銀行將會擁有全新的營銷模式。商業(yè)銀行應(yīng)在原有的數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，實施一系列可使其更具規(guī)模化和完整結(jié)構(gòu)形式的優(yōu)化[3]。同時，應(yīng)對所獲取到的各項信息進行差異性和真實性的辨別，在對數(shù)據(jù)進行邏輯模型的建設(shè)后，通過適宜的管理制度使得商業(yè)銀行的零售業(yè)務(wù)獲得足夠的數(shù)據(jù)信息支持，并據(jù)此創(chuàng)建新的營銷模式。大數(shù)據(jù)背景下的商業(yè)銀行零售金融服務(wù)，將不僅是簡單的服務(wù)者，而是開放嫁接生態(tài)，為客戶提供綜合化的服務(wù)解決方案，打造場景化、平臺化、智能化服務(wù)營銷模式，全面優(yōu)化客戶體驗。

3 結(jié)束語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時代的到來，對于銀行業(yè)而言既是挑戰(zhàn)也是機遇，雖然互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展給銀行經(jīng)營帶來了巨大的沖擊，但是也為其轉(zhuǎn)型升級提供了思路。新時代背景下銀行應(yīng)樹立大數(shù)據(jù)理念，積極引入大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)、完善風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警體系，切實提高商業(yè)銀行風(fēng)險控制水平，降低經(jīng)營風(fēng)險。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳君.大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行信貸風(fēng)險研究[J].財會通訊，2016，（23）：91-93.

[2] 李連夢.基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行智慧型管理研究[D].天津：天津商業(yè)大學(xué)，2016.

[3] 徐霄.基于大數(shù)據(jù)的國有商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理體系研究[J].財會學(xué)習(xí)，2017，（16）：216-216.