大數據在銀行金融業務風控管理中的應用與研究

曹陽

摘 要：對于銀行金融業務而言，應用大數據技術能很好的控制風險。基于此，本文首先探討當前大數據技術在銀行業金融業務風控管理中具體的應用方式，然后結合當前該應用領域存在的挑戰，研究銀行應該從哪些方面著手建設，以在金融業務風控中更有效的應用大數據技術。

關鍵詞：銀行金融業務;風險管理;大數據

大數據時代，銀行越來越關注金融業務中，對相關數據的搜集、整理和信息挖掘的工作，并在信用風險管理等方面積極應用，以改變以往成本高、效率低的風險管理。相比傳統風控管理方式，以大數據技術建設的業務網絡和風控模型，能很好地識別許多金融業務中的風險，并有利于提升業務處理效率和風險管理的準確性。本文在分析大數據在銀行業風控中的具體應用的同時，結合向量機模型建設，淺談銀行風險控制利用大數據建設風險模型的具體優勢，淺談大量數據如何使稽核管理等工作更為精準、有效。但就目前銀行大數據應用的狀況而言，存在建設不完全、技術人員不足等問題，限制了風控模型、管理等方面的有效建設。因此，銀行應從相應的方面來優化自身的發展、建設，使大數據更好的在投資、風險防范中被應用，幫助銀行業在競爭激烈的金融環境下較穩定、健康的發展。

1.大數據技術在銀行金融風險管理中的應用分析

1.1建立信貸風險模型

許多銀行的信貸業務金額、業務數量十分大，為避免貸款主體因惡意拖欠、自身資金不足或虧損等問題，造成不能按業務約定及時還款，許多銀行積極利用大數據建設了信貸風控模型，來準確的收集個人、企業等信貸主體的相關信息，以更準確、全面的判斷信貸主體的信用情況和違約的幾率，對風險大的客戶采取相應的信貸限制，從而提升信貸風險控制的準確度、質量。

銀行一般應用大數據建立信息識別模型，以管理信貸業務風險，如通過支持向量機建設識別算法模型，通過建設超平面將不同類數據盡可能多地準確分開，以不同的特征屬性進行分類，對不能硬性分類的數據進行松弛變量的軟分類，最后轉化成相應的算法，如SMO等高效算法等。以支持向量機算法建設的信貸模型，主要應用于對個人客戶的信息分析，一般包括20個特征變量，如個人賬戶狀態、儲蓄賬戶、信用歷史、信貸目的、信貸額度、分期付款率、分期計劃、資產類別、婚姻狀況、年齡、是否有房車貸、工作類別，信貸模型利用這些特征數據將客戶分為信用良好、信用差等不同類別，從而較好的預測個人用戶信貸風險。

1.2在信用卡審核、稽核管理等方面的應用

信用卡業務在銀行金融業務中占據重要地位，其風險控制尤為重要，應用成熟的大數據算法、模型，能客觀、廣泛的適用相關的業務操作和管理中。如在用戶申請信用卡的過程中，銀行將要求用戶通過網絡或相關職能機器填寫相關的個人資料，業務員或智能機器通過內部大數據模型建立的算法，即可快速對客戶的申請資料進行處理，如今銀行信用卡辦理業務一般在1-2天，就可以給予用戶審批結果，從而提升客戶的辦理體驗。此外，稽核管理是許多金融業務操作過程中不可缺乏的重要一環，是對重點金融業務的審核、監控，應用大數據技術，能適當簡化人工審批過程，有利于及時發現、揭示業務操作中存在的問題，從而精準、全面、高質量的識別和處理金融業務中存在的風險。

2.當前銀行金融風險管理應用大數據技術存在的挑戰

2.1數據存儲、技術開發方面存在的挑戰

銀行風險控制中應用大數據建設相關的工作模型，在模型應用前期需要進行大量的實踐、數據輸入和分析調整，才能保證模型的可靠性，而在模型真正應用在工作中，龐大、類型復雜的業務量則會給大數據存儲、二次開發等方面造成巨大的挑戰，這也是銀行應用大數據過程中應著力、重點克服的技術難點。以往銀行的智能數據庫建設一般著力解決結構化的數據存儲、分析問題，但當前銀行金融業務量暴增，相關的用戶數據更是爆炸式增長，數據來源、種類、性質的多樣性更為突出，使得銀行金融業務數據的存儲量劇增，使得相關的數據分析、整理等工作面臨更大的挑戰，不能有效的為相關業務決策提供有效支撐。

2.2大數據安全性問題

當今國內銀行的金融業務在持續的拓展、創新，業務類型十分豐富，而一些重要的業務數據關系到銀行的發展和競爭，因此需要較好的保密，但基于當前大數據的管理、存儲等方面面臨較大挑戰，大數據的安全性問題成為當前銀行風控需要面臨的一個新挑戰。大數據的利用可以大幅度優化金融業務數據不對稱的問題，但銀行需要在數據管理、加密等工作上采取有效的方法，否則可能導致數據管理不當，存在重要數據被攻破、盜取等重大問題，給銀行帶來信譽、管理危機。

2.3大數據分析人才不足

大數據技術將給銀行的業務操作、管理帶來多方面的改變，在風控管理中應用大數據，使得數據分析的模式發生根本改變，通過總體樣本即可從業務類型中拓展出相關的數據，利用這些數據可以幫助銀行更準確的開發新業務，將原本零散市場中的信息快速轉化為支撐金融決策的有效信息。而隨著這些技術的實踐和升級，需要有持續的、高素質能力強的大數據分析、管理人才，才能有效的在風控管理和數據存儲、安全、分析等方面，取得較好的工作結果。

3.提升大數據在銀行金融業務風控管理中應用有效性的措施

3.1強化數據庫的建設和基礎數據挖掘工作

實現高效智慧風控的關鍵，是建立有效的數據基礎，利用銀行某區域類的ATM機、服務網點等線下渠道，和微信銀行支付、網上銀行等線上渠道的真實、可靠信息，全面挖掘基礎數據，為建設風控模型、創新業務產品等工作提供信息。

同時，為使銀行更好的進行大數據存儲管理，并以數據優勢與電商平臺、金融平臺、政府機關、二手交易平臺等渠道更好的合作，進一步擴寬數據渠道，銀行應著力建設可靠、有前瞻性的數據庫。在建設數據庫的同時，建設相關的管理平臺，以實現多樣化的數據分析、查閱功能，提升信息帶來的效益。兩外，銀行應根據深度的數據分析，在相應的金融業務中做出準確、合理的管理。

3.2利用大數據優化網絡平臺，創新業務咨詢服務

大數據不僅可以用于金融業務的具體操作中，還可以通過優質的咨詢業務以擴大業務量，吸引更優質的客戶。因此需要銀行利用大數據分析結果，優化已有的服務，通過更智能、人性化的線上、線下多渠道服務，優化與金融業務相關的風險要素，盡快掙脫來自傳統數據、傳統服務等方面的束縛。

銀行強化服務網站、社交平臺的信息建設，還能通過這些途徑收集更多的客戶數據，從而不斷的整合、調整與客戶的接觸渠道，從而更有效的將自身業務信息與外界社交信息融合，更全面、準確的獲取客戶畫像。利用這些渠道的數據，可不斷完善自身的風控模型，還有利于銀行與社交媒體、金融平臺進行戰略合作。

3.3強化各環節風險防范、數據管理的力度

風險防范、大數據管理涉及到許多的工作，因此需要全面的做好相關環節。首先，需要構建大數據金融業務下協調、統一的工作模式，從而推動各環節以高安全標準進行業務數據的收集、處理工作，強化風險防范的有效性;其次，通過各部門協作溝通、監督，及加大技術人員培訓、優化招聘等工作，提升自身業務風險防范水平和數據管理、分析能力。

結束語：

綜上，通過建立風控模型等方式，銀行能很好的發揮大數據技術的作用，從而更精準、全面的進行金融業務風險的預測和管理，提升業務風險管理的科學性和普遍性。銀行還應該結合大數據技術建設數據庫、信息服務平臺，以更好的發揮大數據的風險預警效果和信息效益，為銀行的日常經營和業務創新等工作帶來積極影響，從而推動銀行在當前的金融環境下更穩定、健康的快速發展。

參考文獻：

[1]曹培.基于BP神經網絡的商業銀行客戶信用風險評估[J].金融管理研究，2018（2）：46-62.

[2]胡敏，韓路，許勤.探索大數據技術在商業銀行信用風險監控領域的應用[J].中國金融電腦，2017（7）：32-36.

[3]宋歡歡.大數據在銀行信用風險管理中的實踐探索[J].企業改革與管理，2017（12）：65.