大數據技術在銀行信貸管理中的應用

摘要：當前是一個大數據技術發展時代，人們無時無刻不再與數據信息打交道，大數據技術被廣泛應用在各個行業領域中，創造出了眾多現實價值。大數據技術在銀行信貸管理工作中的合理應用，能夠最大程度提升數據信息的處理分析質量和效率，幫助信貸管理人員挖掘出更多具有價值的信息，為高級管理層作出最佳決策提供科學依據。因此，現代銀行機構要結合自身發展情況和市場發展趨勢要求，科學引進應用大數據技術，搭建起專業完善的信貸風險管理體系，優化整合利用好海量數據信息資源，有效消除數據孤島，促進銀行信貸業務安全順利的開展，幫助銀行創造出更多穩定可靠的社會經濟效益。

關鍵詞：大數據技術;銀行信貸;管理;應用

引言

近年來，銀行在傳統業務不斷增長的同時，也在以客戶為中心不斷開拓新的應用市場，創新業務品種，推出了各具特色的信貸產品。對公信貸業務是我國商業銀行重要的資產業務，也是銀行最主要的盈利來源之一。信貸業務不僅受到銀行經營戰略、組織機構調整、業務模式變化、授權調整等內部因素的影響，也會受到宏觀經濟、市場狀況、國家政策、監管政策等外部因素的影響。特別是對公信貸業務的快速發展以及業務創新需求的日趨增長，對產品還款方式、賬務核算方式和業務服務渠道提出了更為靈活的處理要求。而傳統信貸系統的數據建模、數據分析自適應能力不強，原有的信貸管理系統數據模型體系已難以滿足對公信貸業務發展的需要。

1大數據技術

大數據技術實質是指大數據的應用技術，其主要包括了各類大數據平臺、大數據指數體系等，大數據技術的應用能夠幫助人們實現在海量數據中獲取到自身需求數據，完成對大量數據信息的高效處理分析，并共享存在價值的數據信息，大大提升企業、個體的工作質量和效率。在傳統商業銀行信貸業務管理工作，管理人員更加重視與信貸業務本身相關的金融信息，一定程度忽視了去全面收集整理關于客戶的信貸業務消費特點與資金用途去向等信息內容，這樣一來就會導致商業銀行的信貸業務不良貸款率居高不下，影響到銀行機構建設的和諧健康發展。而基于大數據技術應用輔助下，能夠讓商業銀行機構更好的進行信貸業務風險管理，加強對客戶數據信息的收集整理、分析處理工作，全面提升銀行信貸管理水平。

2大數據管控

大數據管控的含義是需要建立統一的數據標準，標準的統一可以提升數據本身的質量。另外，對于大量的數據源，應該加強管理，為金融大數據平臺的建設提供有力的保障。大數據平臺的建設不是隨意而為，應該遵循一定的指導原則：第一要遵循經濟性，大數據平臺的建設一定要基于現有場景進行分析，對數據的規模合理評估，要充分考慮到后續數據的擴容問題;第二要考慮可擴展性，大數據平臺的架構設計要充分考慮接口之間的開放性，功能模塊設計要充分考慮可拓展性，還要充分考慮到后續擴容的可能性;第三要考慮可靠性，對于一個大數據平臺來說，最重要的是可靠性，技術措施和系統架構要成熟，保證數據的準確性和完整性，還要滿足客戶的使用需求和數據的安全，保證系統安全可靠。

3銀行信貸轉型

在傳統商業銀行經營管理工作中，銀行機構通常會借用信貸業務開展的利差結果賺取更多利潤，通過持續擴大市場信貸業務規模，有效提升本銀行機構的經營收入，然而在互聯網金融沖擊發展沖擊下該種經營模式收到了極為嚴峻的挑戰，銀行機構要想在如今競爭激烈的金融市場上脫穎而出，就必須加強自身信貸業務發展的轉型升級工作。傳統商業銀行需要合理引進應用大數據技術，安排專業人員負責對海量數據信息資源的優化整合利用，完成對市場已擁有和潛在信貸消費客戶的個性化、精準化以及差異化的管理服務。商業銀行要結合自身的服務優勢特點，并利用大數據技術深入挖掘大量存在價值的客戶數據信息，為客戶制定出能夠滿足他們需求的信貸服務，并有效降低信貸業務開展的風險。

4大數據技術在銀行信貸管理中的應用策略

4.1推動大數據基礎架構建設

大數據技術逐漸成為商業銀行信用卡業務的核心管理工具，為了充分發揮大數據為信用卡風險控制提供支持的作用，基礎架構的建設首當其沖、不可或缺。只有具備了完善的基礎架構和基礎設施，在數據體系、傳輸流程、系統搭建等方面為大數據技術的實施與應用提供堅實的基礎功能，才能進一步提升大數據技術帶來的技術優勢。但是技術架構的建設往往需要前期投入大量的人力、財力、物力，使許多銀行望而卻步“，工欲善其事必先利其器”，大數據基礎架構建設是“功在當代，利在千秋”的戰略工作，不能產生立竿見影的成效，但通過搭建完善的基礎架構，一定能夠使后續的工作事半功倍，保障信用卡業務的健康、有序、可持續發展。基礎架構建設一般包括數據標準化治理、系統群搭建、應用體系搭建等方面，能夠進一步提升大數據技術業務發展的有力支撐，為信用卡業務發展提供助力。

4.2運營支撐科技化

基于金融科技創新，實現科技化的運營支撐。利用人臉識別、智能語音等技術手段，以大數據、云計算作為支持，形成金融科技應用場景，并對相關技術進行持續的優化和升級。例如，南通農村商業銀行在金融科技創新中，應用機器人流程自動化（RPA）數字員工代替人工服務，可以實現長時間、持續性地運行工作，并保障提取信息、錄入等各項工作處理的精準度，減少差錯問題的發生，大幅提升工作效率。同時，在中國金融認證中心（CFCA）流程引擎的支持下，完成線上簽章、線上認證（征信查詢、貸款審批）、驗證保存等工作，為客戶提供便捷的金融服務。應用無線射頻識別（RFID）技術進行檔案管理，可以快速、準確地讀取檔案信息，實時監控檔案的出入庫，進而保障檔案的安全性。

4.3 建立以數據驅動的客戶成長評價體系

數字信用卡在初建立階段需要借助外部數據庫進行數據驗證和客戶評級，使客戶交易流程順暢化，提升客戶體驗。但這僅僅是開始，最終目標是利用大數據的能力，推進銀行在給客戶提供金融業務的全生命周期中不斷提高效率和服務能力。數字信用卡的創新理念，還在于產品售后服務。首先將所有數字信用卡的客戶數據進行統一標準化管理，利用大數據技術，迅速采集、處理、分析所有活躍和非活躍客戶的海量行為數據，進而整合分析客戶的行為，繪制不同客戶的需求畫像，對客戶實行有效的分級管理。例如，旅游達人分配旅游咨詢和優惠產品，美食達人分配美食咨詢和產品，儲蓄達人分配理財業務信息，等等。

4.4提升用戶安全防范意識

銀行、支付機構應經常組織開展支付安全防范宣傳教育活動，盡可能覆蓋到每一個用戶。首先，告知用戶嚴格遵守網絡規范，不輕易打開陌生短信鏈接或不明網頁，不輕易安裝和運行下載的軟件和來歷不明的軟件，定期升級系統防火墻，及時修復系統漏洞。其次，提示用戶注重個人隱私保護，在支付環節應當再三確認支付環境是否安全，在進行大額交易之前要充分驗證對方身份信息。最后，不能隨意連接公共免費Wi-Fi，在打開支付軟件或者進行移動支付時要盡可能使用自身終端設備的流量數據。

4.5風險預測和貸后管理

對公企業的風險控制基于各類基礎數據，匯總分類的廣義輿情風險事件目前已定義的有1800余種，涵蓋了公司治理、股權管理、財務變動、業務經營及監管處罰等風險類別。對公企業風險事件一般通過產業鏈關系或者業務關聯關系傳導至主體企業，特殊輿情或資金風險可通過股權關聯關系傳導至主體企業。作為風險傳導及監控的數據模型需要特別關注風險事件的分級分類，按照高中低不同級別劃分對主體企業的影響。同時建立風險事件傳導模型，對風險事件的傳導和升級進行規律預測，按照事件的主體、類型、影響范圍及關聯程度等，進行風險傳導監控和預測。具體模型設計原則包括：根據投行業務經驗專家評估對不同性質風險事件按重要度賦予分值;按定量數據折合分值;區分系統性風險事件、潛在群體性風險事件和個體性風險事件，并疊加根據重要度判斷該風險事件是否向外傳導;評估主體企業信用的風險事件強弱分值和關聯程度影響權重，運用眾因子加權聚合貝葉斯算法，計算眾因子對評估主體的信用影響程度等。

4.6全面提升數據應用能力

商業銀行在開展風險信貸管理工作時，要學會如何運用大數據或相關數據技術，提高自身的數據運用與收集能力，并通過內外部兩大渠道收集更多的客戶信息。其中，外部渠道主要是指與其他商業銀行共享信息，再和專業水平較高的互聯網金融機構或大數據分析機構、政府、企業等構建合作關系，基于各個方面了解客戶的信用等級、收支狀況及消費水平等，通過該方式擴大數據覆蓋面;而內部渠道則為運用互聯網金融平臺對信貸產品進行持續優化，并從中收集各種顧客消費行為相關數據。在搜索客戶信息時，采取各種方式保障信息的真實度，再將相關信息作用至網絡信貸業務的風險管理工作中，為相關管理工作提供信息技術保障。

結束語

金融大數據服務平臺促進銀行內部管理流程化，降低管理運營成本。運用大數據能夠增加銀行內部的透明度，使企業上下級之間的信息流通更順暢;同時，基于大數據優化企業內部的各種流程，以及通過自己和社會信息歸集渠道，了解客戶真實反映，積極改進和提高，大大縮短信息收集、反饋時間，提高企業運作效率。而通過大數據應用和分析，能夠準確定位內部管理缺陷，制定有針對性改進措施，實行符合自身特點管理模式，進而降低管理運營成本。

作者簡介：張祎，女，漢族，江蘇無錫人，就讀于東南大學經濟管理學院，研究方向：金融管理。

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