大數據背景下商業銀行風險管理

陳合倉／文

隨著信息技術的不斷發展和普及，金融行業也在發生重要變革。特別是近年來云計算、物聯網等新技術的出現與應用，使海量數據處理更加高效，為銀行業務創新提供了更多機會。然而，與此同時，這些新興技術帶來的新風險也不容忽視。隨著當今世界經濟的飛速發展和我國金融業的不斷擴張，如何有效抵御多樣化的風險已成為當今世界上所有銀行面臨的一大挑戰。隨著科技的飛速發展，數字經濟成為一種新興的商業模式，被廣泛應用于各行各業。在此背景下，商業銀行在內部管理和業務方面取得了長足進步，成為我國最具影響力的金融機構之一。利用大數據技術，商業銀行能夠更好地識別并分析潛在風險，消除信息不對稱造成的負面影響，完善數據治理體系，進而提高風險管理的效率、精準度和敏捷度，為商業銀行的數據驅動發展和風險管理打下堅實基礎。基于此，文章緊抓大數據時代特征，探討商業銀行面臨的機遇和挑戰，進而提出相應的風險管理策略。

大數據 商業銀行 風險管理

我國的金融體系正在發生深刻變革，經濟結構得到優化，監管機制不斷完善。這些變化導致商業銀行在市場中面臨的競爭日益激烈，并且對其風險管理能力提出了更高要求。新時期，大數據技術在金融領域的應用越來越廣泛，不僅為金融機構的日常經營管理和決策提供了重要參考，還為商業銀行的風險控制提供了有力支持，使其能夠有效防范和控制可能出現的風險，從而為促進社會經濟持續發展作出貢獻。隨著大數據技術的不斷發展，商業銀行面臨前所未有的風險控制機會，同時也面臨巨大的挑戰。本文從理論與實踐兩個層面深入探討大數據時代商業銀行面臨的風險管理方面的挑戰，并提出解決方案。風險管理失控不僅會嚴重影響商業銀行發展，還將危害社會穩定和可持續發展。

大數據背景下商業銀行風險管理概述

隨著大數據技術不斷發展，商業銀行風險管理已經成為一項重要的任務。要求銀行充分利用最新的數據分析技術，從客戶、市場、產品、渠道等多維度深入挖掘可能存在的風險，并采取有效的預警、監測、控制等措施。具體而言，包括以下幾個方面的內容：一是建立健全科學合理的風險管理架構；二是構建高效智能的風險管理系統；三是培養專業可靠的風險管理人才隊伍；四是實施全方位多角度的風險監測評估；五是開展多樣化的風險培訓宣傳活動。受經濟增長放緩和新冠肺炎疫情影響，實體經濟正面臨嚴峻挑戰。作為金融體系的重要組成部分，商業銀行承擔的風險越來越大，信貸、流動性和資本結構等方面面臨較大挑戰。風險管理是商業銀行業務順利開展的關鍵，因此，商業銀行必須堅持科學的風險管理方法，積極采取措施，確保業務順利進行。同時，商業銀行需要運用先進的技術，實現風險的有效識別、度量、決策、處置，從而增強自身的市場競爭力。

大數據技術對商業銀行風險管理的效能

有助于提升數據挖掘與利用效率

傳統的數據處理方式主要依靠人工完成，這種模式存在諸多弊端，如耗時費力、易產生誤差等。而大數據技術則采用分布式存儲、并行計算等新型技術手段，能夠快速高效地處理大規模復雜數據，增強數據采集、整合、分析和運用的能力。充分發揮大數據技術優勢，可以幫助商業銀行發現隱藏在大量數據背后的規律和趨勢，預測未來走勢，減少人為干擾因素，降低操作風險，提高工作效率。

商業銀行可以借助大數據技術強大的信息處理功能充分發掘客戶需求、行為習慣、交易記錄等非財務信息資源，進一步拓展風險管理的深度和廣度，提升風險預測和事件預警的精準度，增強風險管理的前瞻性和主動性。此外，大數據技術還具備強大的預測功能，能夠幫助商業銀行更快速地捕捉市場變化和客戶需求，進一步拓展商業銀行的服務范圍和深度。

有助于提高風險定價準確性與管理效率

利用大數據技術，商業銀行能夠更精確地刻畫不同客戶群體的特征和偏好，針對性地制定差異化的信貸政策和利率標準，避免“一刀切”造成的資源浪費和收益下降。另外，商業銀行還可以運用大數據技術對風險進行動態跟蹤和預測，及時調整風險管理策略，降低風險損失。同時，商業銀行可以通過大數據技術對風險進行量化分析，確定最優的資產配置比例和投資組合，最大限度地分散風險，提高整體盈利水平。還可以通過大數據分析，全面掌握自身風險狀況，及時發現問題和不足之處，加強內控合規建設，提高風險管理水平和效率，保障銀行業務健康、穩健運行。風險定價準確性與管理效率是衡量銀行風險管理能力的兩個重要指標，二者相輔相成，共同決定了銀行的盈利能力和發展潛力。

大數據時代商業銀行風險管理面臨的困難及挑戰

傳統制度滯后，風險管理推進受阻

目前，商業銀行正處于轉型升級階段，各項規章制度有待完善，導致一些新型風險無法納入現有的風險管理框架，給風險管理工作增加一定難度。例如，現行法律法規未明確規定個人隱私保護相關條款，容易引發客戶不滿情緒，提升投訴概率；再如，由于缺乏統一的數據格式和接口規范，所以各家銀行難以實現互聯互通，形成“信息孤島”，制約了風險管理效能的提升。當前，許多商業銀行的風險管理面臨著挑戰，由于制度更新和完善不及時，所以風險控制工作無法取得實質性進展。由于各部門對大數據思維和風險管理的認識不夠深入，加之缺乏有效的合作，所以各部門在風險管控流程中結合不緊密。此外，一些風險管控人員存在主觀性思維，在處理風險時容易出錯，無法充分發揮專業技能，有效處理風險。缺乏有效的監控和管控措施，導致風險控制工作的執行變得異常困難。

風險處置協同的能力與水平有待提升

商業銀行在面對復雜多變的風險形勢時需要充分調動各方力量，整合內外部資源，形成合力，才能最大限度地保障銀行業務穩健運行。然而現實情況卻不容樂觀：一方面，商業銀行內部各部門職責分工不明確，溝通協作不夠緊密，往往各自為政，缺少整體規劃和戰略布局；另一方面，外部合作伙伴的選擇和合作效果不佳，沒有充分利用外部專家學者、行業協會、媒體輿論等多方資源，導致風險應對能力有限。這些都限制了商業銀行風險處置協同的能力和水平。同時，商業銀行普遍缺乏一套完整成熟的風險事件應急響應機制，一旦發生重大突發事件，很難迅速啟動相應的應急預案，以至于錯失最佳應對時機，產生不良后果。商業銀行的風險處置協同能力存在明顯不足，反應速度緩慢、應對能力不足，已經成為阻礙其風險管理能力提升的一大障礙。

大數據風控基本環境缺乏，風控有效性欠佳

商業銀行的風險管理必須依托良好的基礎設施和平臺支撐，但就現狀來看，商業銀行在軟硬件建設上投入不足，尤其是在大數據平臺搭建、數據治理、模型開發等方面存在明顯短板。首先，商業銀行未充分樹立大數據意識，對于如何從海量數據中提取有用信息、如何通過數據分析輔助風險管理等方面，思考較少。其次，商業銀行的數據來源單一且分散，缺乏全面性和完整性，導致風險管理模型的精準度不高、泛化能力差。再次，商業銀行缺乏具有豐富經驗和先進技術的復合型人才，無法獨立自主地研發出適用于本行的風險管理工具和方法。最后，商業銀行的信息安全防護措施亟待完善，防止敏感信息泄露或被惡意攻擊。前述種種因素均會影響商業銀行大數據風控的基本環境，使得風險管理的有效性不盡如人意。

員工能力與業務模式更新需求不匹配

隨著金融科技迅猛發展，商業銀行的經營模式也發生改變，原有的風險管理模式逐漸不適應實際發展情況。與此同時，商業銀行的員工隊伍結構也發生了較大變化，老一輩員工逐漸退休或者轉崗離開，新一代員工雖然具備更高學歷和技能，但是普遍缺乏實踐經驗和創新精神，對新知識、新事物的接受能力和應用能力較為欠缺。因此，商業銀行應盡快培養一批既懂業務又熟悉技術的高素質風險管理人才，以滿足不斷變化的業務需求和管理要求。商業銀行應該積極開展員工培訓和學習活動，鼓勵員工自我提升，掌握最新的風險管理理論和技術，不斷優化風險管理流程和方法。只有建立一支能力與業務模式更新需求相匹配的優秀隊伍，才能推動商業銀行持續、健康、穩定發展。

大數據背景下商業銀行風險管理發展對策

統籌風險管理機制建設，優化風險管理布局

商業銀行要想在大數據時代獲得長遠發展，就必須高度重視風險管理機制建設，將其作為一項長期且系統的工作來抓。具體來說，商業銀行應當強化頂層設計，構建科學合理的組織架構，進行科學的職能定位，確保風險管理工作有序高效開展。同時，商業銀行應當注重發揮各級領導干部的示范引領作用，帶動全員參與風險管理工作，營造全行上下齊心協力共抗風險的濃厚氛圍。另外，商業銀行應當加快信息共享平臺建設，打破信息壁壘，促進信息交流和融合，提高風險管理的時效性和準確性。風險管理機制建設不僅涉及機構設置、崗位安排等微觀層面，還包括風險文化建設、績效考核評價等宏觀層面，需要商業銀行綜合考慮各種因素，通盤謀劃，穩步推進。優化風險管理布局是商業銀行打好防范化解重大風險攻堅戰的前提條件，只有這樣才能夠切實提高風險管理效能，牢牢守住規避系統性金融風險的底線。

拓展數據分析基礎，做好風險識別與評估

商業銀行應當借助現代化的數據處理技術和分析工具，深入挖掘客戶行為特征、市場發展趨勢走向以及產品風險特性等重要信息，以此為依據進行風險識別和評估。具體而言，商業銀行可以采用以下幾種方式獲取數據：一是利用自有渠道收集客戶信息，如客戶網銀交易記錄、信用卡還款記錄等；二是采集第三方數據，如拆借利率、股票價格指數等；三是運用互聯網爬蟲技術從公開數據庫中爬取相關數據。商業銀行應當注意保護個人隱私和商業機密，避免決策過度依賴數據所反映的內容。在風險識別過程中，商業銀行應當結合實際情況采取多種手段，例如基于財務指標的定量分析、基于統計模型的定性分析、基于人工神經網絡的預測分析等。不同類型的風險對應的分析方法各不相同，商業銀行需要根據自身業務特點和風險狀況選用最適合的方法。此外，商業銀行應當做好不同類型風險之間的關聯分析，找出潛在的聯動關系和傳染效應，及時發現并控制風險源頭。

提升數據挖掘技術，建設高安全性數據基礎環境

商業銀行應當加強數據質量管理，嚴格遵守國家法律法規及監管規定，規范使用客戶信息、賬戶資金等重要數據，確保數據真實可信。同時，商業銀行應當加強數據存儲和備份，定期進行數據遷移和災備演練，保證數據連續可用。在硬件設備方面，商業銀行應當選擇性能強勁、穩定可靠的服務器和存儲設備，安裝防火墻和殺毒軟件，保障數據傳輸和訪問的安全性。在軟件配置方面，商業銀行應當按照最小化原則部署各項業務系統和數據倉庫，避免出現單點故障和數據丟失問題。在軟件開發方面，商業銀行應當引入先進的建模工具和算法，支持快速靈活的數據分析和處理，實現風險管理的智能化和自動化。總之，商業銀行應當全力以赴打造一個安全可靠、高速高效、可擴展的數據基礎環境，為后續的風險管理工作奠定堅實基礎。此外，商業銀行應當制定完善的數據備份恢復策略，定期檢查和清理歷史數據，降低數據維護成本，延長數據壽命。商業銀行應當充分認識到數據安全的重要性，始終把數據安全放在第一位，堅決杜絕任何可能引起數據泄露和損毀的行為。

建立風險管理骨干團隊，制訂科學合理的培訓計劃

商業銀行應當組建一支專業水平高、實戰經驗豐富的風險管理隊伍，負責指導和監督各分支機構的風險管理工作。這支隊伍應當由來自各個部門的精英人員組成，涵蓋風險管理、數據分析、信息技術等多個領域。商業銀行應當制訂科學合理的培訓計劃，通過集中授課、案例分享、模擬操作等形式，幫助成員全面理解和掌握前沿的風險管理理念和技術，熟練運用各種工具和方法解決復雜多變的風險管理難題。商業銀行應當注重激發團隊成員的創造性思維和創新意識，鼓勵他們提出前瞻性建議和意見，共同推動風險管理工作向縱深邁進。風險管理骨干團隊是商業銀行風險管理體系的核心力量，只有擁有足夠數量的優質人才儲備，才能夠有效應對日益嚴峻的風險挑戰。

隨著新技術不斷發展，如云計算、人工智能和區塊鏈等技術，銀行業正在經歷前所未有的變革，這一變革將深刻影響金融行業的發展。商業銀行必須敏銳洞察行業動態，主動適應新形勢，轉變經營思路和管理模式，加強內部管控和外部合作，不斷增強競爭實力和盈利能力，實現可持續穩健發展。隨著計算機技術不斷發展，商業銀行可以有效解決經營過程中存在的問題，并根據實際情況提出針對性較強的風險管理戰略措施，充分考慮到所有可能發生的影響因素，幫助風險管理人員培養良好的風險防范意識，從而有效降低風險，提高經營效率，實現可持續發展目標。為了確保商業銀行安全可靠運行，必須增強風險控制能力并確保其能夠更好地滿足用戶需求。這樣，就能在提升銀行運行效率的同時助力經濟社會發展。