分析應用大數據技術降低銀行信貸風險的策略

李鑫 呂斌

[摘要]為充分發揮大數據技術降低銀行信貸風險的有效作用，筆者從大數據分析常用的技術手段入手，對其進行了全面而深入地分析，并在此基礎上全方位、深層次地探析了銀行信貸常見風險與銀行信貸風險分析手段，最后探究了應用大數據技術分析手段防范銀行信貸風險的建議。

[關鍵詞]大數據技術;銀行信貸風險;常見風險;分析手段;建議

1大數據分析常用的技術手段

隨著大數據技術的不斷發展，其不僅被廣泛應用于互聯網行業，在銀行信貸風險過程中同樣發揮著非常重要的作用。信息技術的發展有效帶動了大數據技術的產生和發展，在很大程度上我們都可以將大數據技術當成是信息技術發展到一定階段的必然產物。對于身處信息技術時代的我們完全應該把大數據當成是信息時代的寶貴財富，其不僅能夠為我們提供很多潛在的應用價值，同時還可以實實在在地推動很多行業的發展，為我們創造難以估量的經濟價值。可以說，大數據技術的影響力已經輻射到了我們生活、學習和工作的各個角落。即使是我們習以為常的網購活動，其都會涉及到大數據技術的應用。但不可否認的是，大數據技術的發展讓我們的隱私受到了威脅，也給一些不法分子提供了可乘之機。如何才能正確應用大數據技術趨利避害，最大程度上地擴大其應用優勢而消除或者降低其不利影響，則是每個當代人都應該認真思考的問題。

說起大數據技術，與之共生的或者說是其發展之前的技術之一就是云技術。大數據分析常用的技術手段之一就是云技術。當前，由于行業發展的需要和時代的背景的不斷變化都促使越來越多的領域需要借助于大數據分析系統來推動自身發展并在此基礎上提高自身未來發展競爭力，擴大商品競爭市場。比如，金融領域往往需要借助于大數據系統并結合 VaR（value at risk） 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大數據系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大數據系統持續聚合和分析時序數據，各大科技公司需要建立大數據分析中臺等等。用更抽象的語言來表達，也就是說支撐這些場景需求的分析系統，不可避免地會面臨大致相同的技術挑戰。業務分析是金融領域最為常見的工作類型之一，在大數據技術發展之前，這個過程中往往需要花費大量的人力、物力和時間成本來完成。但是利用大數據技術就可以對快速而智能化地對數據范圍橫跨實時數據和歷史數據進行分析。當然，我們不但需要低延遲的實時數據分析，也需要對 PB 級的歷史數據進行探索性的數據分析。如果沒有云技術的幫助，大數據分析過程往往會存在可靠性和可擴展性問題。這是因為用戶可能會存儲海量的歷史數據，這就使得其最終積累的數據規模有持續增長的趨勢，這就需要引入分布式存儲系統來滿足可靠性和可擴展性需求，同時保證成本可控。技術棧深，需要組合流式組件、存儲系統、計算組件和。可運維性要求高，復雜的大數據架構難以維護和管控，而這些問題都可以借助于云技術技術來解決。

2銀行信貸常見風險

銀行貸款不僅能夠為客戶解燃眉之急，幫助他們度過難關，同時還可以為銀行創造收益，所以從雙方的角度來講，良好的貸款關系能夠創造一個雙贏的結果。然而，很多時候客戶都沒有及時歸還貸款，使銀行信貸存在各種各樣的風險，不但給銀行造成很大的經濟損失，也時客戶的信譽受到損害。一般來講，客戶未能按時歸還貸款主要分為兩種情況：一種是主觀原因，也就是說客戶自己并不想歸還貸款，即使自己完全有能力歸還貸款，這種情況比較惡劣，屬于“老賴”行為;另一種則是樂觀原因，因為自身經濟情況不能及時歸還。在信用系統與相關法律法規不斷完善的情況下，目前的不良貸款主要是因為客戶投資不成功，所以不能使資金及時回控，不但使客戶自己的那部分投資資金變成“泡沫”，同時還造成銀行貸款資金的損失。總的來說，目前銀行信貸常見風險主要體現在以下幾個方面：

2.1經營策略風險

如果一個人根本就不懂經營，那么即使他（她）有再多的經營資本，最終也會面臨破產的邊緣。所以，我們完全可以把經營策略的質量看成是決定企業生死存亡的關鍵因素之一。當然，經營策略在很大程度上要取決于企業的經營思想和經營習慣。如果沒有大量而有效的前期市場調研工作作為基礎，那么在經營過程中必然會遇到各種各樣的問題，也會使經營風險極大提升。而企業的這種經營策略風險也會自然而然地轉嫁到銀行身上，使銀行面臨較大的信貸風險。所以從這里就可以看出，冒險式經營習慣不但會使企業經營面臨很大的投資風險，也會使銀行貸款面臨著很大的風險。如果一個企業好高騖遠，對自身經濟實力和市場發展前景缺乏全面而系統的認識，一味地追求企業生產規模的擴大，就可能使企業把賴以生存的流動資金變成固定資產，使企業發展停滯不前，甚至會倒退，最終被自己現有的經營模式壓垮。

2.2政策風險

國家政策的變化會對企業產生很大的影響。很多時候，一個欣欣向榮的企業都可能因為國家政策的變化而遭受當頭棒喝，最終瀕臨破產。企業的資金投入如果不能與國家產業政策調整的預期相一致，那么企業就不能得到政策上的支持，甚至還會成為打壓的對象。我國正處于經濟轉型升級的關鍵時期，而過去那些重工業就成為轉型升級的主要對象。然而，這些重工業當中有很大一部分企業“尾大不掉”，根本就不能在短時期內完成轉型升級的目標，那么相應的，其就可能在這個過程中成為歷史。企業銀行貸款的金額都比較大，有時候稅率僅僅是發生了很小的上調，也會使企業感到非常的“吃力”，甚至還會打破企業償還貸款的平衡點，導致其不能按時歸還貸款。保護環境是每個企業都應該承擔的社會責任。以犧牲環境為代價追求經濟效益的經濟發展模式已經成為過去式，而愈發嚴格、安全的經濟發展模式要求企業既要追求經濟效益，同時還要保護好環境，這在無形之中也會使企業的生產經營成本上升。2006年上半年，為抑制投資增長過快，國家出臺一系列措施進行宏觀調控.這些措施，都將成為制約企業經營效益和發展前景的主要因素之一。相應的，企業能夠活動的經濟效益降低，其償還銀行貸款的能力也隨之降低，甚至還存在不能及時歸還貸款的問題，使銀行信貸風險大大提升。

3銀行信貸風險分析手段

除了經營策略風險、國家政策風險以外，像市場風險、技術風險、產品或者服務退化風險、管理風險、財務風險等企業各種風險都或多或少的會增加銀行信貸風險，使銀行貸款不能按時歸攏。科學技術的發展豐富了銀行信貸風險分析手段和方法，也使得人們可以從新的角度看待銀行信貸風險問題。信息技術、云計算技術、大數據技術、人工智能技術、物聯網技術、計算機信息系統集成技術等現代化前端技術為降低銀行信貸風險，提高銀行投資經營穩定性奠定了基礎。其中，應用大數據技術就可以有效地降低企業市場經營風險，通過前期的采集產品市場信息、篩選信息、應用信息等步驟，能夠為企業制定一個更合理、更科學的發展檔案，降低其投資風險。人工智能技術的應用能夠降低企業管理風險，利用人工智能可以幫助企業分析財務信息、管理信息，從而使企業能夠根據自身的實際情況規劃人力資源，降低人工成本，提高其經濟效益，保證其有足夠的資金償還銀行貸款。云計算技術能夠有效地降低企業產品或者服務退化風險。這是因為云計算技術能夠及時捕捉市場的變化，通過分析消費者的消費習慣變化而判斷產品未來一段時間內的消費情況，從而為企業調整生產結構提供有效信息，降低產品或者服務退化風險。

4應用大數據技術分析手段防范銀行信貸風險的建議

像云計算技術、人工智能技術、物聯網技術等都與大數據技術有著千絲萬縷的關系，甚至可以把大數據技術當成是連接這些高科技技術的橋梁。所以從這里就可以看出，我們完全可以應用大數據技術分析手段來防范銀行信貸風險，保障銀行貸款投資的安全性，維護國家經濟發展的穩定性。

4.1做好貸款前期的調研工作

很多時候，銀行之所以會面臨各種各樣的信貸風險，就是因為銀行未能做好貸款前期的調研工作，對貸款企業的情況了解的并不全面，甚至存在“騙貸”的可能性。因此，這就要求銀行要充分利用好大數據技術這個分析工具，全面而系統地分析企業經營情況、固定資產情況、管理工作情況等，避免貸款資金“打水漂”。國內銀行也應該加強交流與合作，將存在“老賴”行為的企業或者個人錄入銀行信貸失信名單中，為其他銀行敲響警鐘，也讓那些“老賴”成為過街老鼠、人喊人打。

4.2加強對銀行工作人員的培養培訓

在應用大數據技術分析手段防范銀行信貸風險時要具有靈活性，做到具體問題具體分析。為此，銀行負責人要定期給銀行工作人員進行培養培訓，提高對他們工作行為的監督管理，同時還要求他們在給企業放貸之前要嚴格按照銀行相關規定對企業進行考核，做到認真負責。除此以外，還要培養銀行工作人員應用大數據技術分析手段防范銀行信貸風險的能力，提高其工作效率。降低銀行信貸風險需要銀行每一個工作人員的努力，而政府也要起到監管的作用，制定明確的貸款制度，同時還要監督管理銀行實際貸款行為。當然，大數據技術只是一種輔助分析手段，所以要正確地看待其應用價值，在實際工作中還要既要尊重“人”的地位，同時還要盡可能地發揮出大數據技術的應用優勢，降低銀行信貸風險，促進銀行健康發展。

5結束語

綜上所述，隨著大數據技術的不斷發展，其不僅被廣泛應用于互聯網行業，在銀行信貸風險過程中同樣發揮著非常重要的作用。將大數據技術應用在銀行信貸風險過程中不僅可以防范銀行信貸風險，保障銀行貸款投資的安全性，還可以維護國家經濟發展的穩定性。由此可知，《分析應用大數據技術降低銀行信貸風險的策略》這一課題具有重要的研究意義。

參考文獻：

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作者簡介：李鑫（1983-），男，侗族，貴州都勻人，碩士，高級講師，研究方向：計算機信息系統集成、大數據技術、物聯網技術。