大數據時代商業銀行網貸風險管理研究

苑承祥

摘 要：近幾年隨著互聯網技術在金融行業的滲透，大數據在商業銀行貸款業務中突顯出的作用越來越強，同時則伴隨著風險問題的不斷擴大，本文針對在大數據時代商業銀行對于網絡貸款的風險管理進行研究，并分析和總結商業銀行網絡貸款產品的風險和未來發展前景。

關鍵詞：互聯網金融;網絡貸款;風險管理

1 商業銀行網貸的發展現狀

1.1 商業銀行網貸的優勢

對于中小企業來講，貸款成本和風險是其身上的兩道枷鎖，網絡貸款能有效地降低金融單位對客戶的貸款成本，與傳統的貸款渠道比較，網絡貸款的優勢如表1所示。

1.2 商業銀行網貸發展模式

不同的商業銀行接入網絡貸款所采取的方式不同，一種主要模式為商業銀行自行搭建網絡貸款平臺、構建生態金融圈。對于大型國有商業銀行而言，其現有資源極為豐富，具有資本實力較強、服務范圍較廣、客戶基礎廣泛等優勢，因此，多家大型商業銀行曾采用自建電商平臺的方式來打入網絡貸款沒利用銀行信譽保證和品牌優勢，積累自身的客戶資源和交易數據，發展網絡貸款業務。例如建行的“善融商務”工行的“融e購”和交行的“交博會”等，具有一定的互聯網金融平臺創建經驗，對于網絡貸款平臺的創建有著很大的幫助。另一種模式是商業銀行與互聯網銀行合作發行“聯合貸”這其實是響應市場需求的一種貸款模式創新。商業銀行有資金，但要下沉渠道服務小微，光靠線下網點是沒有成本優勢的，而互聯網銀行通過金融科技手段主要服務小微，但缺乏資金，兩者通過“聯合貸”合作模式，很好的解決了各自的問題，在雙方自主風控的基礎上，商業銀行的資金能借助互聯網渠道有效地服務小微群體，互聯網銀行也擁有了比較穩定的資金來源，可以說是共贏。

1.3 商業銀行網貸風險大于傳統金融服務

與傳統金融服務相比較，新型的借貸平臺突顯出大量競爭優勢，提高了借款人申請與審核效率，降低了人工出錯率，更加透明的處理了借款人的風險評估，但同時也暴露了一系列風險問題，銀行對于小微企業的信息不對稱情況下容易導致風控方面的不及時、不全面、不準確、效率低等問題。

1.4 商業銀行網貸風險管理的相關法律法規不斷完善

自2018年11月，銀保監會下發《商業銀行互聯網貸款管理辦法（征求意見稿）》之后，對商業銀行的互聯網業務的定義和范疇、參與資質、發放余額、授信和風控、數據與模型、聯合貸款及其額度、催收合作等多方面做出了詳細規定。2020年1月《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》的下發，為銀行參與互聯網貸款及相關合作的持牌消費金融公司、金融科技公司等明確了業務規范。強調了銀行的主體作用;民營銀行異地分支可“跨區域經營”;更加強調消費者的隱私權、知情權;對銀行在風險數據使用管理方面提出了技術要求;打擊聯合放貸中的“兜底承諾”行為;規范“暴力催收”行為，關注合作機構信譽等方面進行了補充和完善。

2 大數據時代商業銀行網貸風險管理的優勢

2.1 有利于完善征信體系

隨著我國商業銀行業務范圍的不斷拓展，以及業務的廣泛開展，促使商業銀行應該快速成長，加強對所開展的業務中潛在的風險，進行有效的預判，從而給出即使有效的解決措施，來達到控制風險的目的。這要求我們在大數據時代，應該廣泛收集各種渠道，各種類型的信息。從數據的廣度和深度兩個方面，來進行各種數據的分析和采集，提升客戶信息透明度，還原客戶的真實面貌。商業銀行運用大數據技術能夠對于所搜集的數據進行深度分析，增強商業銀行對于風險決策的準確性。

2.2 提高風險管理水平

商業銀行利用互聯網大數據，可以將風險程度進行量化，同時可以借助大數據平臺輔助銀行建立準確的風險管理決策模型，進而對其中所存在的信用風險高低進行評測。能有效達到控制風險能力。

2.3 增強信貸風險管理預防機制

商業銀行信貸風險在接入大數據后有利于對日常管理信貸業務進行全程監督和控制，可以進行量化數據分析，在風控工作中可以做到對問題的及時反饋與處理，有利于防止更大或者系統性信貸風險的發生，做到各環節同步管理，在各個環節實現預防。

3 大數據時代商業銀行網貸管理中存在的問題

3.1 缺乏大數據的集成與整合

第一個挑戰就是關于大數據的集成與整合，商業銀行將面臨復雜的數據環境，數據的多樣化，全面化都將是前所未有的，只有將所搜集與整理來的信息進行有效科學的整合與分析才能構建完整全面的企業大數據信息視圖。同時商業銀行還面臨大數據存儲與開發方面的挑戰，要充分利用大數據互聯網，銀行有必要克服一些技術障礙。在大數據的背景下，數據的爆炸性增長，數據的來源更加的廣闊，數據的類型更加多種多樣，使得數據的存儲量更加龐大，對數據的展現要求更高。傳統的數據庫已經不能承受如此巨大的數據量，為了適應互聯網大數據的開發與發展，商業銀行應該搭建自己的大數據基礎設施，包括硬件與軟件，以實現獲取、存儲、分析和利用大數據的IT系統構架。

3.2 缺乏對使用大數據的監督管理體系

同時大數據的使用是一把雙刃劍，雖然在一定程度上可以有效緩解信息不對稱的問題，但如果不加強管理就會在造成大風險，必須進行新的管理方法，進行統一的監督和治理。

3.3 缺乏大批專業數據分析人員

在大數據時代，對于專業數據分析人才提出了更高的要求，需要專業的數據分析人才，要求分析人員熟悉掌握統計學、數學、運籌學、風險管理、業務知識等多領域的知識和技能。同時要求有很強的數據建模，數據挖掘的技術能力。同時要加強工作人員在管理過程中的嚴格的準入標準，對相關的工作人員的資格做到及時、有效的考察，將誠信、嚴謹與務實的品質得以建立，只有建立相關工作人員的道德意識，才能真正做到規避相關風險。

4 大數據時代加強商業銀行網貸風險管理的對策 ?由于借款方與商業銀行的信用信息不對稱，導致商業銀行在進行網絡貸款時所承受的風險也隨之加大，如何降低風險是現如今商業銀行進行網絡借貸時首先要解決的問題。

4.1 加強商業銀行網貸期間盡職調查與資金監督

針對商業銀行在網貸準入方面，應加強對行業風險敏感性，前瞻性的審慎評級，在授信管理方面，應加強對授信額度理論值的測算，有效避免存在過度授信的問題。在盡職調查方面，應有效解決信貸調查不深入、實地調查缺失、調查方式單一、第三方調查不到位等問題。在互聯網和大數據的發展背景下，完善風險管理信息數據整合系統，建立商業銀行網貸風險管理體系，達成對網貸風險的有效控制，防止和減少損失，保障其經營活動能安全進行。主要體現在貸前、貸中、與貸后的科學監管。同時網絡貸款的效率也在隨之提高，風險問題也在逐步解決。依據美國關于商業銀行網絡貸款的相關經驗，加快立法進度與法律法規的設定是降低商業銀行網絡貸款風險的有效途徑，通過對網絡貸款進行法律法規的制約，加強了網絡貸款的規范化、合理化，這都有助于加快商業銀行網絡貸款的降風險化進程。

4.2 提高商業銀行與社交網絡數據融合

促進商業銀行與社交網絡的融合，打破傳統的數據源邊界，重視社交媒體的信息來源，與各大社交媒體平臺進行商業合作達到更深層次的資源整合，獲得更加完整的客戶視圖，進行資源整合，提高客戶信息的透明度來降低商業銀行網貸風險。

4.3 構建商業銀行大數據分析平臺

構建商業銀行大數據分析平臺，可在內部專門設立大數據分析平臺，用以整合資源，來進行風險建模，提高風險量化能力，對客戶的真實信息進行科學系統的評估來確定客戶的信貸規模。加強云計算等分析工具的使用來進行客戶的數據分析。與此同時，還應該加強風險管控，來確保大數據的安全加強產業的自我監督和數據分享和監督及與客戶之間的互相交流合作，加強科學教育，提高客戶對數據安全的安全意識，形成內外使力的合力效應。還要加強對風險管理專業人才的培養，大數據時代要重視風險管理人才的培養不斷提升專業技能，商業銀行要加強專業人才教育培訓方面的資金投入。特別是風險管理人員。還要設立引進和留住高級風險管理人才的相應機制，打造專業的風險管理人才隊伍。

參考文獻

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