基于大數據視角下商業銀行風險管理問題探究

張匯智

【關鍵詞】大數據時代 商業銀行 風險控制

1 大數據朝代商業銀行的風險管理契機

1.1提高風險預判能力

大數據時代商業銀行業務流程日漸簡化，業務辦理速度加快，業務辦理的智能化水平不斷提高。運用大數據技術不僅可以收集客戶的信息，對客戶風險行進行預判。還可以運用大數據技術剖析數據信息量變與質變之間的內在聯系。隨著銀行運用大數據技術對相關客戶情況有效掌握，有助于提高商業銀行的運轉效率，降低商業銀行的潛在風險，達到提高商業銀行收益目標。

1.2強化風險日常管理

大數據技術是風險決策的重要支撐，通過大數據技術不僅可以判斷銀行業務對象與銀行之間的內在聯系，而且可以有效的推動決策轉變，及時的消除因決策理念低效造成的銀行損失。運用大數據還可防止信息不對稱的情況發生，及時的將各種風險因素通報給用戶，達到提高業務風險控制水平的目標。商業銀行運用大數據技術構建了以客戶為核心的風險控制體系，在信息授權機制下實現分級授權，信息共享，實現數據的合理運作，提高風險管理的科學性和實時性。

2 大數據視角下商業銀行風險管理問題

2.1數據安全問題

大數據時代商業銀行面臨著更加開放的競爭環境，數據信息的流通率增加，數據信息的來源廣泛，商業銀行的競爭不僅是業務創新，更重要的還是數據信息的存儲、挖掘與應用能力的競爭。目前商業銀行的業務范疇均已經擴展到互聯網領域，而且互聯網領域的商業銀行業務占有比重日漸增加。在這種情形性，我國商業銀行明顯的缺乏管網互聯網環境的業務風險的能力。例如，數據信息不對稱情況時有發生，數據信息的精準性差，上下游相關業務數據的傳遞具有嚴重的滯后性。雖然商業銀行管理者創造了針對傳統業務的非常有效的風險控制方法，但是大數據環境下的商業銀行風險控制難度較大，涉及的投資成本較高，需要持續性的改進和完善，現有的數據管理機制的漏洞較大，還缺乏相關的法規條件支持，銀行數據信息安全性較低。

2.2數據存儲問題

數據獲取與存儲是應用大數據技術的前提。目前商業銀行獲取數據信息能力弱，數據存儲的效率較低。商業銀行的數據管理系統不足以應對快速增長的數據量，更多加樣的數據類型給商業銀行數據管理系統帶來新的壓力。隨著商業銀行規模的擴大，商業銀行日益與網絡企業的深入合作，商業銀行必需應對各種類型的數據，要求商業銀行快速的處置并整合各種數據信息資源。商業銀行為了更新的應對新型業務的需要，還不得不面臨數據失真、數據失竊與數據冗余等風險，數據存儲與管控能力不足，極大的限度了商業銀行運轉效率，不利于提升商業銀行發展創新性。

2.3人員技術問題

商業銀行還缺乏專業的數據信息處理人員，商業銀行加強風險管控的關鍵在于解決數據信息技術人才不足的問題。商業銀行有豐富的金融人才，但是具有金融背景的信息技術人才數據有限，有商業銀行數據庫管理、開發與數據應用技術經驗的人才更少。為了不斷開發豐富的業務類型，拓展網絡業務規模，商務銀行必須引進大量信息技術人才，逐漸的提高零散市場、個人與企業客戶的數據信息利用能力。當前還要解決商業銀行數據分析人才工作壓力較大的問題，防止數據信息技術人才的流失，切實給予必要的發展空間，從而滿足商業銀行的現實需要。

3 大數據視角下商業銀行風險管理辦法

3.1明確風險管控重點

傳統的商業銀行風險管控主要中在票據和、現金業務方面，商業銀行還未能在大數據環境下轉變風險控制理念。新時期應當加大社交網絡中商業銀行風險控制，依靠大數據打破傳統營銷門店與移動客戶端數據交換的限制，進一步提高互聯網端各種數據信息控制水平，在實現客戶數據信息大規模獲取的同時，依法保證客戶電子數據信息的安全。優化數據信息的來源渠道，通過大數據技術全方位、立體化、實時化的獲得用戶數據信息，對關聯性的銀行數據信息進行分析，運用數據信息構建可描述的直觀客戶視圖。進一步與知名網站、社交媒體進行數據共享互通，顯著提升數據信息的有效性。不斷提高互聯網環境下的數據風險管控的能力，建立大數據鏈條機構之間的關聯性，在日常銀行業務交往中提高數據信息的共享性與開放性。還要加強商業銀行與客戶的網絡端溝通能力，圍繞著關鍵數據信息的變化做好客戶風控回訪工作，實時在線解答客戶的銀行業務數據需求，形成大數據環境下的風險共同控制與管理機制。

3.2建立數據交換平臺

商業銀行的大數據基礎技術不足，目前的數據分析能力較弱，自主開展數據分析的效率較低。商業銀行必須開發自建自管的數據信息分析平臺，提高數據信息研究的獨立性，建立商業銀行的風險控制模型，做到顯著提高大數據的風險控制能力。基于現有的商業銀行網站建立大數據為背景的銀行信息交換平臺。重點加強移動互聯網端的數據交換平臺建設，提高各種渠道的數據獲取能力。保證現有數據傳輸平臺的安全性，尤其加強與商業銀行關聯平臺的數據管理工作，充分的利用云計算、云存儲平臺為客戶信息進行保管與分析，進而降低商業銀行所有業務的風險因素。建立數據信息平臺的智能預警系統，設置數據攔截與數據預判處置機制，以及依靠大數據建立風險熔斷機制，這樣才能全面提高商業銀行數據信息保護與使用的質量。

3.3實現金融數據整合

大數據時代應當把金融業務數據信息與互聯網數據信息進行整合，依靠大數據提高商業銀行的風險管制能力。重點提高商業銀行的數據信息收集能力，加大業務相關數據信息的收集與存儲效能。例如，擴展上下游業務數據信息，建立針對多類型、多來源、多結構數據信息的處置機制，實現大數據與銀行業務的有效整合。建立商業銀行的大數據管理系統的開發團隊，加強數據信息處置方法的頂層設計，完善數據管理與業務工作團隊，以專業化與高效化的方式規范商業銀行數據信息的處置方法，進一步出臺商業銀行的數據處置標準，實現全面高效利用數據信息的目標，做到對動態數據的全面監控，通過強有力的數據運算系統預判潛在風險因素。

4 結論

我國商業銀行在信息數據時代面臨著新的風險，由于商業銀行應對信息風險的能力有待提高，還要進一步完善商業銀行的風險管理機制，實現銀行數據信息的高度整合，提高銀行工作人員的信息技術素養，在完善的智能化管理體系下創新商業銀行風險控制體系，達到提高風險管理能力的目標。