大數(shù)據(jù)分析在我國商業(yè)銀行信貸審批中的應(yīng)用

摘 要：大數(shù)據(jù)時代的到來解決了商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一的難題，通過搜集借款人在社交APP、電商平臺、搜索引擎的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建各借款人的全面數(shù)據(jù)庫及智能風(fēng)險識別系統(tǒng)，能有效識別、區(qū)分標(biāo)記正常客戶、潛在的風(fēng)險客戶、風(fēng)險客戶，真正做到在貸前審批階段將信用違約風(fēng)險降至最低，極大地提高管理效率。雖然在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行處于有利的地位和取得了一定的成績，但是，仍然面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);信貸審批;風(fēng)險管理

一 引言

隨著科技發(fā)展的日新月異及人民生活追求的普遍提高，小到個人、大到國家間都或多或少存在著不同種類的信貸合作，而對于借款人或機構(gòu)而言，審批流在防范違約風(fēng)險上起著不可或缺的作用。但不得不指出的是，我國商業(yè)銀行的信貸審批流程中有不少問題亟待解決，倘若忽視這些問題的存在，商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展步伐必然會停滯不前，同時也會伴隨有不可估量的風(fēng)險。尤其是在互聯(lián)網(wǎng)金融突飛猛進的發(fā)展浪潮下，商業(yè)銀行需要結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)金融理論與方法創(chuàng)新信貸審批機制，分享互聯(lián)網(wǎng)金融的紅利。

二 大數(shù)據(jù)分析在商銀行信貸業(yè)務(wù)的應(yīng)用價值

大數(shù)據(jù)分析在商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的應(yīng)用不僅可以有效解決傳統(tǒng)業(yè)務(wù)辦理低效、風(fēng)險控制差的問題，還能產(chǎn)生一系列有利于銀行革新與發(fā)展的實用價值。

（1）創(chuàng)建“海量數(shù)據(jù)庫”

銀行日常信貸業(yè)務(wù)會產(chǎn)生客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)前的銀行數(shù)據(jù)主要是借款人的賬戶信息、歷史借貸記錄等，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一，缺乏對客戶行為信息的搜集，必然會低估信用風(fēng)險。令人欣慰的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于銀行搜集借款人在社交APP、電商平臺、搜索引擎的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建各借款人的全面數(shù)據(jù)庫，不僅可以多維度、深層次評估借款風(fēng)險，而且對于信貸記錄空白的群體也有一定認知，在此基礎(chǔ)上將借款人的基本信息與行為數(shù)據(jù)間的聯(lián)系起來進行綜合評判，從其他方面進行評估，獲取更加真實、清晰的用戶畫像，為準(zhǔn)確的風(fēng)險評估提供強有力保障。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于銀行信貸客戶相關(guān)信用數(shù)據(jù)的挖掘與分析，有助于商業(yè)銀行結(jié)合自身的業(yè)務(wù)特點與實際需求進行個性化處理，量身定做行之有效的信貸風(fēng)險評估模型，從而得出更精準(zhǔn)的預(yù)測結(jié)果，從而使得商業(yè)銀行方可以跳出傳統(tǒng)評分卡模型的桎梏，使得風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性得以顯著提升，將損失降到最低。

（2）助推風(fēng)險管理

隨著人們生活水平的豐富，超前消費已成常態(tài)，導(dǎo)致信貸業(yè)務(wù)的指數(shù)型增長，極大加劇了商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理的難度，如此龐大的信貸業(yè)務(wù)導(dǎo)致銀行對于資金的把控必須嚴(yán)格謹慎，壓力巨大。傳統(tǒng)的信貸風(fēng)險管理主要涉及從貸款申請到還款整個流程的前、中、后三個階段，包含 “貸前審批”、“貸中檢查”、“貸后監(jiān)管”三步，然而在業(yè)務(wù)實際操作過程中，三個步驟并不是同等重要，商業(yè)銀行為了確保借款人有足夠充足的還款能力會嚴(yán)謹、仔細的審查借款人的信息，往往會忽視貸后審查工作，從而導(dǎo)致信用違約的情況。令人欣慰的是，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以將信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管理實現(xiàn)智能化，構(gòu)建智能風(fēng)險識別系統(tǒng)，能有效識別、區(qū)分標(biāo)記正常客戶、潛在的風(fēng)險客戶、風(fēng)險客戶，真正做到在貸前審批階段將信用違約風(fēng)險降至最低，極大地提高管理效率。

（3）信貸評級

大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘方面的獨特優(yōu)勢，試之快速成為金融領(lǐng)域的香餑餑，其創(chuàng)造的海量數(shù)據(jù)庫毋容置疑將極大提高商業(yè)銀行信貸風(fēng)險評級的準(zhǔn)確性和實用性。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)不僅可以實現(xiàn)對貸款決策數(shù)據(jù)化、個性化、精準(zhǔn)化，而且可以有效實時地進行貸后監(jiān)管，控制信用風(fēng)險。此外，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在預(yù)測與統(tǒng)計方面的先天優(yōu)勢，使其能快速應(yīng)用于各大領(lǐng)域而備受推崇，主要原因是能更加快速地調(diào)節(jié)相關(guān)風(fēng)險參數(shù)，不斷完善與優(yōu)化評級模型，提高評級工具的風(fēng)險識別與區(qū)分能力。

（4）反欺詐

在科技發(fā)展日新月異的今天，騙取貸款、貸款詐騙等信貸欺詐行為也是層出不窮，各種新套路也是屢見不鮮，呈現(xiàn)出專業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化、隱蔽化和場景化四大特點，這必然對信用風(fēng)險、市場風(fēng)險起到了推波助瀾的作用。我們不得不承認的是，傳統(tǒng)反欺詐手段受制于數(shù)據(jù)及技術(shù)的落后，對風(fēng)險的控制逐漸顯得力不從心。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進行貸后監(jiān)管，通過各種機器學(xué)習(xí)算法深入挖掘借款人的貸后行為，通過與歷史案件中欺詐者的行為進行對比，構(gòu)建“有思想”的智能反欺詐模型。

三 大數(shù)據(jù)時代的到來給商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)帶來的挑戰(zhàn)及相應(yīng)措施

（1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一

眾所周知，數(shù)據(jù)是一切計量模型的源泉，而商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)主要是借款人的基本信息以及賬戶的流水信息，借款人的基本信息等大多是結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對信貸的評估結(jié)果影響甚微，商業(yè)銀行要善于發(fā)揮金融媒介的特點，通過自己的日常繳費業(yè)務(wù)和電力、自來水、煤氣、通訊等公用事業(yè)單位進行資源共享，通過分析相關(guān)數(shù)據(jù)多方面收集和多維度分析所有和借款人有關(guān)的信息及其相關(guān)聯(lián)系人的信息;通過代理互聯(lián)網(wǎng)商家付款的業(yè)務(wù)，和電商交換客戶的消費信息等數(shù)據(jù)，還有其他醫(yī)療、交通等相關(guān)數(shù)據(jù)也可以通過各種渠道獲取。只有數(shù)據(jù)集盡可能全面、豐富，才能最大化大數(shù)據(jù)分析的價值，在大數(shù)據(jù)時代下的信息戰(zhàn)中立于不敗之地。

（2）缺乏專業(yè)人才

大數(shù)據(jù)時代的到來，也是前一個時代的革新的必然產(chǎn)物，擁有傳統(tǒng)技術(shù)與經(jīng)驗的研發(fā)人員、客戶經(jīng)理等如果在大數(shù)據(jù)背景下不及時更新自己的知識結(jié)構(gòu)，也將會被大數(shù)據(jù)浪潮所淹沒，而對商業(yè)銀行來說，資金投入并不是他們需要考慮的問題，亟待解決的問題是如何配置大數(shù)據(jù)方向的專業(yè)人才，因為大數(shù)據(jù)技術(shù)對人才的要求是非常苛刻的，不僅要懂統(tǒng)計學(xué)等比較枯燥復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論，還要會各種編程技術(shù)，實操熟練，更為重要的是，還必須懂金融、財務(wù)等專業(yè)知識。

（3）解決辦法

首先，銀行要向各部門尤其是數(shù)據(jù)分析部門傳達大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的實用性以及應(yīng)用的緊迫性，讓各個崗位工作者均有大數(shù)據(jù)觀念，為全面展開大數(shù)據(jù)技術(shù)奠定思想基礎(chǔ)。更為實在的是，通過加大研發(fā)投入開講座、培訓(xùn)、派人進修等方式，使一部分人能在短時間內(nèi)掌握一些前沿理論及技術(shù)，再讓這一部分開小班分享所學(xué)知識，在全行上下形成濃厚的大數(shù)據(jù)知識學(xué)習(xí)氛圍。然后改變?nèi)粘I(yè)務(wù)的工作方式，通過自身代理業(yè)務(wù)全方位收集客戶數(shù)據(jù)，建立一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，為進一步的數(shù)據(jù)挖掘奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。最后，要大力培養(yǎng)已有員工成為大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才，同時也要向社會招聘有經(jīng)驗的技術(shù)人員，為數(shù)據(jù)挖掘奠定智力基礎(chǔ)。

四 結(jié)束語

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的全面普及，大數(shù)據(jù)技術(shù)也得到了空前發(fā)展，在給商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)帶來發(fā)展機遇的同時也伴隨著前所未有的挑戰(zhàn)。當(dāng)前商業(yè)銀行在管理信貸風(fēng)險的過程中要明確當(dāng)前存在的問題，不斷開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)及投入，引進大數(shù)據(jù)專業(yè)人才，在依靠經(jīng)驗操作的同時，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行分析驗證，待技術(shù)驗證通過后便解決實際問題，提高效率的同時規(guī)避風(fēng)險，推動大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)穩(wěn)健發(fā)展。

參考文獻：

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[3]陳婕.大數(shù)據(jù)助推商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)與風(fēng)險管理創(chuàng)新[J].財經(jīng)界（學(xué)術(shù)版），2019（35）：62-64.

作者簡介：

藍丹丹（1989.04-），女，畬族，碩士研究生主要研究方向：商業(yè)銀行風(fēng)險管理.

2019年浙江金融職業(yè)學(xué)院青年科研《大數(shù)據(jù)分析在商業(yè)銀行信貸管理和風(fēng)險防控中的應(yīng)用》課題（編號：10212272404）研究成果。

（浙江金融職業(yè)學(xué)院 ?310018）