大數據時代的銀行金融風險產生原因及控制措施研究

文/吳桂敏（中國農業銀行股份有限公司潮州分行）

銀行屬于金融機構的一種，主要是指依法成立具有經營貨幣信貸業務的機構，其是商品貨幣經濟發展到一定時期的必然產物。依據運營性質，銀行具體可分為多個類型，如中央銀行、商業銀行以及投資銀行等，其運營對于諸多行業企業的發展具有重要影響，能夠為各行業企業的運營提供資金貸款服務。

大數據時代的發展，使得銀行運營過程中的金融風險系數增加，如若銀行管理人員未能做好相應的預防以及處理，則可能會增加銀行經濟損失的風險，影響銀行的正常運轉。

為此，加大對銀行金融風險控制的研究力度十分重要，各銀行管理人員應該依據銀行實際運轉情況科學制定風險防控預案，合理創建金融風險控制模式。

一、大數據概述

大數據主要是指在一定的時間范圍內，數據信息的采集、儲存、分析以及管理等無法繼續使用傳統數據軟件完成的情況下，需要借助新的數據處理模式代替數據庫軟件完成數據集或者是數據群相關信息的收集、存儲以及分析管理等，此種收集方式具有高價值、高效率以及高質量的優勢，可收集海量數據信息。

隨后工作人員可以通過數據挖掘分析技術將結構化、半結構化以及非結構化的海量數據信息進行分類管理以及價值判斷。而大數據技術的應用，需要銀行加強對金融風險的管控，詳細了解金融風險相關知識，并找出銀行應用金融風險控制的核心數據，以此作為大數據技術應用的基礎性條件。隨后，銀行需要完成大數據庫的建設工作，并通過相關外圍信息的收集逐步完善數據庫信息。

此外，銀行可以借助大數據技術實時監控金融風險，注重相關數據信息的挖掘。相關數據信息發掘的過程中，銀行工作人員需要遵循由淺至深的原則，并注重零碎及繁雜數據信息的收集與整理。事實上，銀行金融風險產生的原因與銀行建立網絡化智能體系有關，大數據技術的應用可助力銀行構建與逐步完善數據庫，便于銀行工作人員精準解讀各類客戶及企業的信貸相關信息，有助于各類數據信息的總結與歸類，有助于促進銀行參與市場調控工作，實現對金融風險的實時監控，有助于銀行制定有效規避金融風險的方案[1]。

二、金融風險成因

（一）金融風險的定義

金融風險主要是指與金融相關的風險，如金融機構風險、市場風險以及產品風險等，銀行屬于金融機構，金融風險的產生會影響銀行的正常運轉。

金融風險產生的原因有多種，銀行在進行金融交易的過程中可能會出現金融風險，如若風險處理不及時或者是應對不當，則會增加銀行的經濟損失，致使銀行遭受經濟危機。金融風險具體包括市場風險、信用風險、流動性風險、作業風險、行業風險、人事風險、股票投資風險、法律法規及政策風險、政治風險以及自然災害或其他突發事件風險等[2]，且具有以下基本特點：其一，不確定性。其不確定性主要是受經濟環境的影響，銀行金融活動開展的經濟環境缺乏穩定性，金融儲蓄與金融投資使得銀行的金融價值及實際資產之間存在不確定的經濟關系，容易引發金融泡沫問題；其二，相關性。銀行所經營的業務決定了其產品——貨幣同社會經濟發展的直接聯系；其三，傳染性。銀行與其他金融機構之間存在復雜化的債權債務關系，如若某一金融機構的金融資產出現價格貶損問題，則與其相關聯的金融機構或者是銀行會受其影響出現金融動蕩；其四，高杠桿性。銀行的負債率普遍偏高，在財務杠桿較大的情況下，銀行的金融風險系數較高。

（二）金融風險的成因

1.客戶風險較高

銀行業面臨最大的風險就是信用風險，當前大部分銀行都是從事簡單的存貸業務，簡單而利潤高，把客戶存的錢貸出去，吃利差。但這里就存在了風險，當借出去的錢收不回來，這邊客戶突然又需要大筆的資金，把銀行的定期存款取出來，這時候銀行的資金的流動性出現問題，銀行無錢支付給客戶，就出現危機了。這一過程當中也存在銀行資金的流動性風險，客戶的單方面違約造成信用風險，銀行無力還錢給客戶造成了流動性風險。所以歸根到底信用風險是銀行所面臨的最大風險，信用風險的出現導致一連串的流動性風險，銀行的聲譽風險，最終進入惡性循環。其一，依據銀行相關規定，客戶的信用卡以及貸款欠款額度不能超過其收入的50%，超過者會被銀行劃分為高風險客戶，但實際上銀行現有的部分客戶個人負債率遠超50%；其二，超年齡或未到年齡者，一般未滿18歲或者是年齡超過50歲的退休人員屬于高風險客戶群體，銀行現有大量超50歲的貸款客戶。二是部分小微企業風險較高。在我國經濟發展的關鍵時期，特別是當今經濟的大洗牌，小微企業的運營基礎尚不穩定，且日常的運營情況以及經濟效益缺乏穩定性，直接會影響到企業的還款能力，銀行向此類企業提供貸款服務，則勢必會增加銀行金融風險出現的概率[3]。尤其是在大數據時代背景下，還款能力不足的企業或個人用戶數量較多，其信用度有待進一步考察，如若銀行向其提供金融服務，則可能會增加銀行的誠信風險，久而久之會演變成為金融風險。

2.客戶信用信息不全

在網絡信息如此發達的年代，銀行客戶信用信息不全的問題普遍存在，諸多銀行客戶的信用度并未與銀行的誠信機制相關聯，不利于銀行針對客戶相關數據信息的收集，影響銀行客戶信息的全面性，銀行客戶信息的儲存存在諸多漏洞，常見的信息不全問題包括客戶薪資水平相關信息缺失、客戶個人借貸信用度以及文化知識水平信息缺失等，在一定程度上增加了銀行的金融風險。

大數據時代，銀行在開展誠信風險審核工作時，僅能對客戶主動告知的相關數據信息進行審核，針對客戶更為具體且詳細的信息獲取以及核審的難度較大，此為銀行無法全面性掌握客戶信用信息的主要原因之一，不利于銀行增加對客戶的了解，如若客戶存在信用問題，則可能會增加銀行的經濟損失，阻礙銀行開展對客戶誠信風險核審的工作，降低客戶成功獲得融資的概率，既不利于客戶融資貸款的獲取，又會影響銀行正常發展秩序。

3.惡意欺詐和薅羊毛比例較高

大數據時代即互聯網時代，銀行等金融機構的發展面臨諸多挑戰，其中容易造成銀行運營出現金融風險的原因是存在諸多薅羊毛的行為，部分有心之人在知曉并牢牢抓住金融企業運營缺陷的前提下，運用各類移動軟件通過新用戶注冊或者是業務服務項目介紹的方式獲取誠信積分，隨后以短期投資的方式謀取經濟利益，此為薅羊毛行為。

針對該問題，部分銀行在其內部創建了風險監控機構，其目的在于防止薅羊毛行為的發生，并防止銀行對此類人員提供貸款服務。隨著科學技術的不斷發展，銀行金融風險防范體系獲得優化與升級的同時，薅羊毛以及欺詐的行為技術也在提升，需要銀行加大金融風險監控力度，建立健全風險監控機制，并在注重信息化技術應用的基礎上，嚴格控制惡意欺詐及薅羊毛行為發生的概率，盡可能降低銀行運營過程中的金融風險，做好相關客戶信息的收集整理以及存儲等工作，避免有心之人竊取客戶信息開展欺詐活動[4]。

4.客戶違約成本低,債務收回成本較高

一方面，現如今，在整體金融行業發展的大環境下之下，社會誠信體系較為薄弱，銀行在為客戶提供金融服務的過程中缺少抵押擔保環節，使得客戶的違約成本偏低，客戶違約現象屢見不鮮。此外，銀行的征信系統較為落后，系統更新升級不及時，缺少客戶信用記錄、信息歷史以及信息行為等信息的整合操作，銀行對于服務客戶缺乏全面性以及細致化的了解，加之銀行征信數據庫相關信息更新不及時，征信報告維度單一，僅包括客戶的還貸記錄，客戶違約成本具體內容缺失，違約對客戶的影響不大。與此同時，針對客戶信用記錄不良的問題，客戶可以通過其他方式進行彌補，因銀行在客戶征信方面的解讀過于機械化，所以在一定程度上降低了客戶的違約成本。另一方面，銀行的債務收回成本較高，部分銀行會引進第三方監管企業幫助銀行完成債務收回工作，引進第三方監管企業需要銀行花費引進資金，而在第三方形式代理職權的過程中如若存在經濟或者是法律糾紛，銀行需要負一定責任，進而可能會增加銀行的經濟損失[5]。另外，債務收回過程中如若客戶拒絕還款或者是延長還款時間，則會增加銀行的運營風險，導致銀行出現資金周轉不暢的問題，持續性的收債還會增加銀行的運營成本。

三、基于大數據的金融風險控制模式

（一）加強黨對金融風險控制的領導

自中國共產黨成立以來，黨中央十分重視銀行的金融風險控制工作，從建黨初期，黨中央便開始了對金融政策的研究，隨著時代的不斷發展，金融政策的研究日漸深入。無論是在何種年代，黨中央始終關注金融事業的發展，我國金融事業的發展在黨的領導下取得了重大進步，銀行金融風險的控制水平明顯提升。在各大銀行內部，身為黨員的工作人員應該主動學習我國金融行業的發展史，力求從發展史中獲得有用經驗，并在堅持從嚴治黨的原則下科學開展金融風險控制工作。另外，加強黨對金融風險控制的領導，還需要銀行工作人員依據銀行實際運營情況制定切實可行的金融風險控制方案，注重黨中央對銀行金融業務的政策引導，尤其是在大數據時代，銀行的內外運營環境較為復雜，金融風險產生的原因諸多，銀行要堅持黨建引領，做好金融風險的防控工作，提高金融風險的控制水平，減少大數據時代發展對銀行金融業務運營的不良干擾[6]。

（二）金融風險識別

金融風險識別主要是指在銀行金融風險尚未發生之前，工作人員通過一系列客觀且有效的識別方式對將要發生的金融風險進行識別，以便于金融風險的科學防控以及相關應對方案的提前制定，此為銀行金融風險控制的基礎步驟，能夠助力銀行工作人員完成對金融風險的初步鑒別。而金融風險識別的具體原則包括全面性原則，即工作人員需要全方位了解銀行運營存在的各類風險事件，金融風險發生的概率以及造成的損失等；綜合考察性原則，即銀行工作人員對各種金融風險考察方法的綜合運用；科學量化性原則，即工作人員的金融風險識別應量力而行；成本最小性原則，即工作人員需要利用科學方法度量金融風險損失。金融風險識別的目的在于引導銀行工作人員認識并學會辨識金融風險，懂得衡量金融風險大小方法，并依據相關學識及經驗科學判斷金融風險發生的概率，以此選擇最佳金融風險防控措施。而金融風險識別的具體內容包括兩方面，一方面是金融風險的認知，銀行工作人員需要具備金融風險預判及辨識能力。另一方面，銀行工作人員應該具備分析金融風險的能力，優先明確金融風險出現的原因，隨后依據金融風險出現的可能性編制風險清單，詳細列出可能導致金融風險出現的諸多原因以及相對應的解決方案等，在具體方案落實的過程中，工作人員需要依據銀行實際運營情況科學調整解決方案。另外，銀行工作人員需要明確金融風險帶來的經濟損失，以便于有針對性地制定防風險預案。

（三）金融風險控制管理

針對金融風險的控制管理，其具體包括多個內容：一是集約化管理。應用大數據技術使得銀行與客戶相對接的模式發生轉變，針對客戶信用風險的管理，銀行無須利用現場直接接觸的模式向客戶提供相關金融服務，工作人員可以通過電話或者是網絡在線溝通的方式與客戶進行對接，此種對接方式可降低銀行運營成本，提升銀行業務流程的標準化，既能確保銀行金融服務質量，又可提高銀行金融服務水平。二是全過程金融風險控制。大數據技術在銀行中的應用能夠實現對海量數據信息的集中管理以及創建多維度交叉驗證體系，以此解決客戶信用信息收集不全面的問題，可在一定程度上緩解銀行的信貸危機，增加銀行對客戶信用信息的了解，有助于提高銀行金融風險的識別及預控能力。比如定期給銀監、人行、上級行報送一些日常報告、報表，每個月、每個季度都要向人行、銀保監會報送銀行的資產質量情況，包括五級分類表、逾期欠息情況表、貸款分行業統計表、人民幣貸款利率表、房地產行業監測表等，及時進行風險監控。此外，大數據技術的應用提高了銀行的貸后管理能力，銀行金融風險的控制可以非現場的監管方式為主，有助于對不同客戶及企業潛在金融風險的正確識別，有助于對客戶及企業實現動態監管。三是輸入信息多樣化。大數據時代下銀行外部信息現以逐步被銀行納入金融風險評價體系當中，當工作人員完成外部數據信息的整理工作時，各類數據信息之間的交叉驗證環節可對客戶或企業群體的基礎特征進行優化。隨著外部信息數量的逐漸增多，信息種類日漸豐富，相對應的數據變化頻率逐漸加快，銀行需要注重自身金融風險管理體系的優化與升級。

四、結束語

受大數據時代發展的影響，銀行經營過程中必然會存在一定的金融風險，做好金融風險防控對銀行穩定發展意義重大，如何科學控制金融風險是降低銀行經濟損失的關鍵。在銀行的日常運營過程中，金融風險的產生可能會與客戶風險較高、客戶信用信息不全、惡意欺詐和薅羊毛比例較高以及客戶違約成本低,債務收回成本較高等問題有關，應當加強黨對金融風險控制的領導，注重金融風險控制模式的構建，并借助該模式、提升銀行金融風險識別水平以及控制管理水平等，助力銀行有效規避金融風險，減少銀行經濟損失。