商業銀行個人住房貸款信用風險問題研究

彭壽斌

【摘要】現如今互聯網金融的高速發展給商業銀行的一些傳統業務帶來了極其巨大的沖擊，但同時信息技術的革新也為商業銀行的創新性發展提供了新的可能性。大數據時代的來臨，意味著商業銀行將要面臨的是海量的存貸款數據。近年來，房市的火熱對商業銀行個人住房貸款業務的爆炸式增長產生了巨大的刺激，這些給商業銀行帶來的不僅僅是巨大利潤，還有巨大的風險。那么如何從海量的客戶數據中提取出有用的信息，并根據這些信息評估出借款人的信用風險水平就顯得十分必要。由此可見，對商業銀行個人住房貸款信用風險的評估逐漸成為了商業銀行各項工作的核心。

【關鍵詞】信用風險評估?數據挖掘技術?評價指標體系

一、研究背景與研究意義

在我國，房地產行業是國家的支柱產業，在經濟高速發展的過程中起著至關重要的支撐作用，影響著我國經濟的發展與繁榮。在一個各行各業聯系緊密的經濟環境中，房地產行業的迅猛發展必然會對其他相關行業，尤其是銀行業產生影響。對于商業銀行來說，個人住房貸款業務是主要的利潤來源，但同時也是最有可能發生損失的部分。所以商業銀行想要實現個人住房貸款業務的利潤最大化，就要把信用風險控制在最低的水平。信用風險管理能力也是商業銀行能夠在激烈的市場競爭中存活的基本要求。隨著大數據時代的到來，在海量的數據面前，傳統的風險評估手段已經無法做出正確的判斷，如果不對風險評估方法加以改進，就會在激烈的市場競爭中處于不利地位。在個人住房貸款業務增加，規模擴大的時期，如何挖掘海量數據中的有效信息，并從而得到貸款人的信用風險水平，已經越來越受到銀行業的廣泛關注。構建一個高效、便捷、準確的個人住房貸款信用風險評估模型，對商業銀行來說很有必要。

不良貸款對于商業銀行來說像一枚定時炸彈，摧毀的不僅僅是某一家銀行，更可能對整個金融體系造成空前的影響。2008美國的金融危機正是由于住房貸款的不良率提高，最終導致整個經濟的崩盤。面對日益激增的住房貸款需求，商業銀行必須提高警惕，嚴格審核貸款人的信用風險水平，防止不良貸款和壞賬損失的巨大風險。如今，如何通過商業銀行擁有的貸款人相關數據來進行風險評估，以降低不良貸款率和壞賬損失已經成為了一個熱點問題。信用風險評估水平的高低所影響的不僅是商業銀行自身，更是整個金融系統的安全性、穩定性。信用風險評估通常是指通過對貸款人基本信息的研究，來對貸款人的風險水平進行打分，并以此作為是否發放貸款的依據。

數據挖掘技術日趨成熟，這一點在許多實際應用中都得到了有效的驗證。對于銀行業的風險評估，數據量的巨大給評估過程帶來了很大的不便，造成了大量人力物力資本的浪費。傳統的信用風險評估模型，由于缺乏數據挖掘技術的支持，受到很大程度上的限制，當條件不滿足時，模型就會失效或者不能達到預期的效果;引入了數據挖掘技術之后，就可以輕松應對這些問題。

基于對信用風險評估的重要性，住房貸款的特殊性以及數據挖掘技術的時效性分析，我們可以看出在當今這個信息化，數據化的時代，商業銀行應該緊跟時代的潮流，將數據挖掘技術應用到傳統的個人住房貸款信用風險評估模型中去，并對模型進行改進和調試，讓數據挖掘技術成為商業銀行個人住房貸款信用風險評估的有力武器。

二、數據挖掘技術在商業銀行中的應用分析

大數據時代的到來改變了各行各業的傳統經營管理模式，科學技術的發展使各行業的電子信息化程度越來越高。在這樣一個挑戰與機遇并存的階段，銀行業也不可避免的被卷入其中，在這個風險高發的行業中，對數據的有效挖掘與利用就顯得更加重要。如何通過積累的海量數據來發現和提取其中隱藏的規律，已經成為商業銀行的首要任務。傳統分析方法的弊端在如此龐大的數據量面前越來越凸顯出來，所以要突破這個窘境，就要引入先進的信息技術，也就是數據挖掘技術。因此商業銀行對數據挖掘技術的重視程度越來越高，并且不斷改進這項技術使其在各個領域都能得到很好地發揮。我們從以下幾個方面來研究數據挖掘技術在商業銀行中的可能應用：風險管理與控制，客戶關系管理，競爭情報系統建設以及金融監管。

1、風險管理與控制

風險管理與控制對于商業銀行來說是首先需要考慮的，加強對各種風險的監控是銀行能夠長久發展的必然要求。目前我國商業銀行所面臨的風險類別主要包括操作過程中的風險、市場機制運行過程中的風險以及涉及違約的信用風險。操作過程中的風險是指在商業銀行的內部操作過程中，由于操作過程、人員、操作系統出現失誤或者突發的外部事件而引發損失的風險。市場機制運行過程中的風險主要指各種由于市場機制變動所引發的風險。涉及違約的信用風險通常是由于借款人未能履行還本付息的義務而造成的風險。隨著信息技術的發展，商業銀行對風險的監控也由定性分析向定量分析過渡，由主觀判斷向客觀判斷過渡。

2、客戶關系管理

客戶關系管理是數據挖掘技術在商業銀行中的另一個應用，通過對海量的客戶數據進行分析，可以快速的識別質優客戶與質劣客戶以及客戶是否對特定產品有特殊的偏好等等。掌握了以上信息，銀行可以在最佳時機對最佳的客戶提供最優質的服務，這些對于商業銀行來說，都是保持競爭力的有力手段。時下所說的高水平的客戶管理就是指由大眾營銷向一對一服務的過度，所以需要利用數據挖掘對客戶信息進行深層次的梳理整合。

3、競爭情報系統建設

正所謂“知己知彼，百戰不殆”，情報在銀行業競爭中有著十分重要的作用。競爭情報系統（Goonie

CIS）是基于數據挖掘等技術對企業自身，所面的競爭對手和所處的外部環境的各種情報信息進行全方位的收集、存儲、分析、挖掘的管理系統，這能夠提高企業的核心競爭力，為企業提供堅定的戰略支持。競爭情報系統是以人的意愿為主導，以先進的信息技術為手段，以增強整個企業的核心競爭力為終極目標。中國目前正處于資本市場高速發展的階段，國內銀行業的競爭極其激烈，再加上經濟環境的動蕩，商業銀行想要生存，必須穩中求變。銀行業的競爭情報系統是商業銀行在市場競爭中的重要武器，進行數據挖掘的主要對象通常是一些非結構化的數據，例如經濟政策，市場需求等，這些都屬于不能用數字表示的非機構化數據。然而企業的宏觀戰略制定等行為又離不開這些非機構化數據。對文本數據庫的挖掘主要是基于對關鍵字的分析，在此基礎上，我們通過一系列的簡化，最后進行我們的非結構化數據的關聯挖掘。

4、金融監管

在經濟高速發展的階段，金融環境逐漸變得開放包容，市場競爭的形式也日趨多元化，金融業產品和服務不斷創新，所以更加需要一個強而有力的金融監管來保證金融秩序的穩定，保證市場正常運行，有效防止市場風險的出現。數據挖掘在金融監管方面的應用主要體現在對洗錢行為的監控。運用孤立點分析、序列模式挖掘等技術可以將多個數據庫的數據進行歸納，總結出洗錢行為的規律和特點，然后與可疑行為進行對照，判斷是否屬于洗錢行為。由此可見數據挖掘技術對金融監管起到了至關重要的作用。

三、利用數據挖掘技術構建個人住房貸款信用風險評估模型

個人住房貸款違約是商業銀行的經常性損失中很重要的一部分，所以防止個人住房貸款違約的發生，對商業銀行利潤的獲得有著十分重要的作用。由于個人住房貸款特殊性，對這類貸款的風險防范顯得更為重要。個人住房貸款具有以下特點：首先，個人住房貸款在商業銀行所有貸款類別中占據著越來越重要的位置。目前我國商業銀行個人住房貸款額所占的比重越來越大，尤其是16年房地產市場的火爆更是進一步提高了這一比例;其次，個人住房貸款的貸款數額大，還款期限長。個人住房貸款與其他個人消費貸款相比，每筆貸款的額度往往要大許多，而且還款的期限長，一般為10-30年，個別貸款的還款期限甚至超過了30年。由于還款期限長，導致商業銀行個人住房貸款的利率水平通常會隨著市場利率的波動而調整。目前在中國所實行的就是依照浮動利率計息;最后，商業銀行個人住房貸款受國家政策的影響比較大。居民的住房問題更是關系國家能否長治久安的重大問題。絕大多數政府都要通過一系列的政策制定來支持個人住房貸款業務的發展，并且通過法律等國家強制手段保證個人住房貸款市場健康穩定的發展，在此基礎上才能保證人民的安居樂業。

而以上幾個特點，也就決定了對住房貸款進行風險防范的重要性以及困難性。住房貸款數量大，時間長，受政策影響的程度大，而且由于房市的火熱，近幾年住房貸款的數據量也是巨大的。傳統的風險評估手段會造成大量人力物力資本的浪費。另外在對借款人進行風險評估時有很大可能會受到審批者主觀因素的影響，有時因為工作量巨大或者市場形勢好，甚至會跳過審批這一個階段。面對上面這些隱患，我們可以通過引入數據挖掘技術來構建個人住房貸款信用風險評估模型，用模型去評估借款人的風險水平，既節約了人力物力，也避免了一些主觀因素造成的影響。下面我們具體闡述科學的個人住房貸款信用風險評估模型具有哪些優勢：

首先，利用個人住房貸款信用風險評估模型可以有效的避免主觀因素的影響，加強銀行放款的客觀性和準確性。基于數據挖掘技術，風險評估模型可以對借款人的風險水平進行準確的預測，實現信用風險評估由定性到定量的過度。

其次，利用個人住房貸款信用風險評估模型可以縮短貸款審批的時間，提高貸款發放的時效性。當模型建立好以后，審批人員只需要將模型需要的參數輸入到模型中，模型就可以很快的對借款人的風險水平進行評分，大幅度的降低了審批過程所需要的時間，有利于銀行工作效率的提高，也有利于解決借款人的“燃眉之急”。

最后，利用個人住房貸款信用風險評估模型可以對借款人進行分類，對不同等級的借款人提供不同的授信額度和還款方式，例如信用水平較低的客戶在進行借款時，就需要提供相應的抵押物并且要接受銀行更高的利率;對于信用水平較高的客戶，則只需要較少或者不需要抵押物，同時還可以享受更低的利率水平。

綜上所述，建立個人住房貸款信用風險評估模型，無論對借款人還是貸款人都有著很好的顯示效果。一方面，為商業銀行提供了一個很好地客觀標準，對借款人的風險水平有一個明確的認識，便于銀行針對不同的借款人采取不通的措施，同時也節省了大量的人力物力成本;另一方面也大大縮減了銀行放款的時間，減少了借款人的時間成本，使資信良好的借款人享受到更多的優惠政策。

參考文獻：

[1]Jung， A.F. （1962）. Terms on Conventional Mortgage Loans onExisting Houses[J]. Journal of Finance， 17， 432-443.

[2]Altman El. Financial ratio， determinate analysis and the Prediction of corporate bankrupt[J]. Journal of Finance， 1969（9）.

[3]Jackson， J.R.&D.L.Kaserman.（1980）. Default Risk on Home Mortgage loans： A Test of Competing Hypotheses[J]. The Journal of Risk and Insurance， 47（4），678-690.

[4]Foster， C.&R.Van Order.（1985）. FHA Terminations： A Prelude to Rational Mortgage Pricing[J]. AREUEA Journal， 13（3），273-291.

[5]劉麗.我國商業銀行個人住房貸款信用風險管理研究[D].河南大學，2010.

[6]安文宗.我國商業銀行個人住房貸款信用風險問題研究[D].首都經濟貿易大學，2007.