數字化時代下的商業銀行信貸風險管理研究

楊穎航 時欣

在數字經濟時代下，隨著人工智能與區塊鏈技術的不斷發展與進步，國家的重視程度也在不斷提高。2020年，我國關于“三農”工作的中央一號文件明確提出“依托現有資源建設農業農村大數據中心，加快物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能、第五代移動通信網絡、智慧氣象等現代信息技術在農業領域的應用，開展國家數字鄉村試點”。自2016年“普惠金融”概念的提出以來，國家對小微企業、農民、城鎮低收入人群等社會各階層和群體的金融服務需求愈加重視，對我國的金融行業提出了新的要求。商業銀行是金融市場上重要的中介機構，其作用和地位不容忽視，而信貸業務作為商業銀行運營中的核心業務，業務規模和風險防控管理對商業銀行自身的發展產生著巨大的影響，不容小覷。因此，要想占據有利的市場份額，需要商業銀行的信貸業務能夠利用大數據、人工智能等數字工具來加強信貸風險管理，提高自身在信貸業務領域的競爭力，實現可持續發展。

數字工具對商業銀行信貸風險管理研究的重要性

信貸信息獲取更加真實準確

現在全球已經進入了數字化時代，巨量的數據規模與豐富的數據類型使傳統的“抽樣”分析思維逐漸轉變到“全樣”分析思維。商業銀行信貸風險信息逐漸復雜化和多樣化，大數據和人工智能等技術能夠為這些海量數據的處理提高效率以及進行有效信息的深度挖掘。數字工具的出現能夠拓寬商業銀行信息獲取的渠道，通過線上數據共享降低銀行與客戶之間因信息不對稱而產生的信用風險。商業銀行也可以借助第三方信息平臺，對客戶進行真實性、合規性調查，了解與其資金流動和周轉狀況相關的財務指標。通過這些渠道商業銀行能夠及時和便捷的了解客戶信貸風險進而有針對性的進行貸前風險評估和預測。

信貸業務辦理更加便捷高效

傳統的信貸辦理業務通常耗時耗力，一次業務“跑斷腿”，客戶體驗感差。通過大數據、人工智能和區塊鏈等數字工具的應用，能夠完全實現商業銀行信貸業務的線上化。在線吸納客戶已經成為商業銀行營銷模式的一種趨勢，這是一種高效的獲客方式。商業銀行可以利用數字工具創新線上銀行信貸業務、優化手機銀行 APP，通過簡化信貸辦理流程、制訂個性化的功能、維護客戶信息安全等方式來增強客戶信貸業務辦理的體驗感和輕松感，滿足不同客戶的信貸需求。另外，在商業銀行的貸款定價中，貸款利率定價通常采用的是浮動利率制，因此商業銀行可以運用機器學習、人工神經網絡等前沿算法對各項數據進行分析，歸納客戶特征和信用狀況，為每一位客戶制訂合適的借貸利率。

信貸風險管理更加嚴謹科學

商業銀行貸后追蹤管理對信貸風險的防控具有重要的意義。商業銀行傳統的風險防控模式對信貸數據挖掘不足、利用率較低等的缺陷，對此商業銀行可以借助大數據等數字工具挖掘客戶生產經營狀況和信用狀況，及時分析并評估客戶的還款能力和違約概率，從而可以達到快速識別各類違約風險的目的。另外，商業銀行也可以通過整合數據資源，利用人工智能和區塊鏈等數字科技對銀行信貸的全過程進行監督和風險預警，進而提高信貸風險管理效率。

商業銀行傳統信貸風險管理方法存在的問題

工作效率低

商業銀行傳統的信貸風險管理方法，通常利用貸款客戶的個人信息、財務情況和抵押品等進行盡職調查，建立貸前信貸風險評估模型，分析客戶的貸前信用風險。在大數據時代的背景下，各類信貸風險評估相關的數據信息量呈現爆炸式增長，商業銀行傳統信貸業務需要信貸人員花費大量時間處理數據，從而導致傳統信貸業務的人力、物力成本急劇增長。相比之下，人工智能的工作效率將遠超普通工作人員，不僅可以解放生產力，還可以提高客戶的體驗滿意度。

準確度差，且不能充分利用數據

信貸人員因為自身工作經驗不足以及理論知識掌握不熟練等等原因很可能會出現操作失誤等風險。再加上個別信貸人員因為道德品質等原因，導致徇私舞弊及損公肥私現象的出現。這些方面大數據和人工智能將會極大地提高數據處理分析的準確性。另外，商業銀行每天都記錄了大量的用戶資金流動信息，但是傳統的方法無法對這些海量數據進行實時收集、分類以及分析。大數據和人工智能可以對這些數據信息進行充分地利用，從中挖掘出潛在的優質營銷對象以及實時監測貸款人員的潛在信貸風險。

無法實時監控信貸風險

目前商業銀行的信貸風險管理基本都是基于客戶的歷史信息，對客戶之前的信貸風險進行評估。貸后風險管理基本上靠信貸人員的電話回訪以及走訪調查等方式進行。這樣的方法人工成本高，工作效率低下，且無法及時識別潛在的信貸風險。大數據和人工智能可以實時獲取客戶的資金流動信息，建立動態的信貸風險評估模型，實時監測客戶信貸風險的變化情況，以及實時制定對應的管理措施。

大數據環境下商業銀行信貸風險管理的研究路徑

建立人工智能財務分析系統

銀行在發放貸款之前，需要對借款企業的資產負債表、現金流量表以及利潤表進行分析，評估貸款人的償債能力，并據此制定不同的貸款分類決策。商業銀行對于企業的信用評價最主要是分析企業的償債能力以及盈利能力。企業不同的償債能力即盈利能力評價指標的側重點不同，充分利用不同的財務指標可以更精準地對企業的信貸風險進行評估。

搭建動態信貸風險管理系統

銀行的信貸風險管理主要包括風險識別、風險評估、風險控制、結果反饋及調整。其中風險識別是為了風險評估作前期準備，風險評估是依據客戶的信息評估風險等級，風險控制是以風險評估結果作為依據制定相應的處理措施，結果反饋調整是根據風險控制的結果進行反饋并重新進行風險評估及風險控制的過程。因此要想實現動態信貸風險管理，最重要的是建立動態風險評估系統。利用人工神經網絡建立動態信貸風險管理系統。

推廣智能數據挖掘系統設計

人工神經網絡信貸風險評估系統建立之后，還需要建立智能數據挖掘系統，自動更新管理客戶的資金流動等相關信息，實時監測客戶的信貸風險情況。人工神經網絡建立智能數據挖掘系統的設計流程與神經網絡信貸風險評估系統的流程大部分一致。

創立信貸風險控制及結果反饋調整系統

利用人工智能技術建立信貸風險動態評估系統之后，需要對不同信貸風險等級的客戶采取對應的處置措施，并根據結果反饋不斷優化人工智能信貸風險評估系統，以及制定新的風險控制措施。

結 論

隨著互聯網技術的持續推進，我國的社會和生活已經全面進入了數字化的時代。商業銀行作為市場上重要的金融機構，信貸業務是其核心業務，因此加強信貸風險管理，不斷提高信貸風險防控能力對商業銀行具有重要的意義。商業銀行傳統信貸風險管理方法存在工作效率低、準確性差、數據利用率低等固有缺陷，亟需大力開展大數據、人工智能和區塊鏈等數字技術為基礎的信貸風險管理創新性應用研究，將傳統的人工信貸風險管理模式轉變為智能信貸風險管理模式，自動收集歸整信貸風險相關的信息，通過人工智能信貸風險評估系統，實現信貸風險動態智能監測，快速識別客戶的潛在信貸風險并及時采取有效應對措施，極大提高信貸風險管理人員的工作效率及準確度。

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