中小銀行大數據應用及風險管理

張桂文 易瀟 樊黎

[摘要]? 大數據分析應用是中國現代金融業發展的重要基石，是中國金融轉型升級的重要引擎。近年來，中小銀行在大數據應用過程中取得不少成效，同時存在諸多堵點，本文從中小銀行角度出發，指出在自身資金、技術、人才等均弱于大型銀行的情況下，在大數據應用中取得的成效以及存在的不足，探究如何在數字經濟的大背景下，通過應用自身數據在日常經營管理過程中不斷進行數據價值挖掘，合理控制風險，提升金融效能。

[關鍵詞]? 大數據；中小銀行；風險管理

[作者單位]? 資中農商銀行

隨著金融科技的快速發展，數據已經成為金融行業最具價值的資產之一。然而，相比大型銀行，中小銀行在數據價值挖掘和利用方面仍存在較大差距。中小銀行在傳統業務和服務的基礎上，面臨著客戶需求多樣化、市場競爭激烈化以及監管要求日益嚴格等挑戰，如何更好地利用自身積累的數據資源提升金融服務效率和質量，成為擺在他們面前亟待解決的問題。因此，本文旨在探討中小銀行如何借助自身數據提升經營發展水平，深入剖析中小銀行在數據管理、分析和應用方面的現狀和問題，通過案例研究和理論分析，尋求提升中小銀行金融效能的有效途徑和策略，以期為中小銀行的可持續發展和轉型升級提供理論支撐和實踐指導。

中小銀行大數據應用現狀

主要特點。1.借助金融科技公司進行風險控制。中小銀行在數字化技術方面缺乏自主研發和創新的能力，導致數字化產品和服務的創新能力不足。為了解決這一問題，長春農商銀行與壹通金融展開深度合作選擇與一家專業的金融科技公司合作，利用后者的大數據分析技術和風險模型來加強信貸風險管理。在合作中，金融科技公司首先通過數據接口獲取該銀行的客戶信息、貸款申請記錄、還款情況等數據，形成全面的客戶畫像和歷史信貸數據。然后，金融科技公司利用其自身的大數據分析平臺和風險模型，對這些數據進行深度挖掘和分析，從而建立起更為精準和可靠的信用評分模型和風險預測模型。中小銀行能夠借助金融科技公司的專業能力，實現對客戶信用風險的更精準評估和預測，提高了信貸決策的準確性和效率。同時，由于金融科技公司通常具有更強的技術實力和經驗積累，能夠及時應對市場變化和風險挑戰，幫助中小銀行降低信貸風險，提升資產質量。

2.側重于零售信貸業務。中小銀行基于地域特征和客戶特征，充分利用零售信貸業務的核心地位，構建獨特的金融服務，以實現與大型商業銀行的差異化競爭。例如，廣州農商銀行自主開發了支付產品“珠江收銀”，針對各行各業特定商戶，支持多碼聚合催收、差異化管理服務、交易語音直播等功能，以發揮支付結算優勢，拓展客戶群并實現風控目的。另外，亳州藥都農商銀行依托當地中藥行業，開發了名為“金農信E貸”的供應鏈貸款產品，通過向中藥供應鏈核心企業提供綜合信貸支持上下游企業提供應收賬款、倉單等手段進行融資。這些舉措充分展示了中小銀行基于地域和客戶特征，創新零售信貸產品和服務的努力，為差異化競爭贏得了有利位置。

取得成效。1.經營質效得到有效提升。中小銀行在大數據應用方面取得了顯著成效。一方面，大數據應用使得這些銀行的經營質效得到了有效提升。通過大數據分析，銀行可以更好地了解客戶需求和行為模式，精準推出個性化產品和定制化服務，從而提高客戶滿意度和忠誠度。另一方面，大數據分析也有助于銀行優化風險管理，提升貸款評估的準確性，降低不良貸款率，從而改善資產質量和業務風險控制。

2.風控智能安全進一步增強。中小銀行在大數據應用方面取得了顯著成效。一方面，大數據應用使得風控智能安全進一步增強。通過大數據分析，銀行能夠更準確地識別潛在風險，及時發現異常交易和可疑活動，從而加強對信貸、支付和資金清算等方面的風險管理能力。另一方面，大數據技術的應用使得銀行能夠實時監測和分析海量數據，識別風險信號，提高對各類風險事件的預警和應對能力，這有助于降低風險事件發生的概率，保障銀行的資產安全，提升整體經營穩健性。

中小銀行大數據應用中面臨的困境

數據需求量大，外部數據獲取成本高。隨著銀行業數字化轉型的不斷深化，中小銀行為滿足業務經營的不斷發展，迫切需要通過各大外部渠道去補充更多數據源，如通過第三方數據公司合作。但在實際業務中，單家中小銀行通過大數據公司直接獲取數據將面臨數據獲取成本過高的問題，大多數中小銀行由于自身財力有限等原因，根本無法承擔這項費用支出，從而導致數據獲取難，獲客成本高。

數據治理能力較弱，數據價值釋放難。中小銀行在大數據應用中面臨著數據治理能力較弱，數據價值釋放難的困境。由于中小銀行的規模和資源相對有限，其數據治理能力較弱，包括數據采集、清洗、存儲、分析和運用等環節存在著較大的不足。這導致銀行內部數據的質量和完整性難以保障，影響了數據分析的準確性和可靠性，進而影響了數據的有效利用。由于數據價值釋放難，中小銀行大數據應用的效果受到了限制。部分中小銀行尚未能夠充分發掘數據中蘊藏的商業價值，未能將數據與業務深度融合，無法實現數據資產的最大化利用，從而限制了大數據應用所能帶來的效益。但受限于前期數字化基礎架構不夠完善，管理體系滯后，無上級統一法人進行統籌規范等問題，在數字化應用中各自為政，導致相關指標標準不統一，無統一的開發規范，數字技術口徑與業務經營口徑不匹配，管理難度大，形成了數據量雖大但數據分布分散、凌亂、整合難度大，數據挖掘和應用難的現狀。

專業人才缺乏，人員建設機制落后。客觀來說，中小銀行科技人才缺失、人才競爭力不強這一現狀是由于中小銀行受限于資金、技術、人才等方面投入不足；主觀層面，由于大數據領域的復雜性和快速發展，中小銀行在大數據技術、數據分析、人工智能等方面的專業人才相對匱乏。這使得銀行在開展大數據項目和應用時面臨人才短缺的挑戰，難以滿足日益增長的技術需求和創新要求。其次，中小銀行的人員建設機制相對滯后，缺乏引進、培養和留住大數據領域高端人才的有效機制和制度。這導致銀行難以建立起一支能夠熟練應用大數據技術、深度理解業務需求、具備創新能力的專業團隊，限制了銀行在大數據應用中的深度和廣度發展。

資金人員不足，科技投入差距大。大型銀行在資金和人員上的投入遠遠超過許多中小銀行總收入和總人數。從資金投入看，2022年國有六大行金融科技累計投入1165.49億元，在營收中的占比基本保持在3%—5%。從已披露的中小銀行可以看出，整體上中小銀行的金融科技投入在逐漸提高，但與大行差距過大。再從科技從業人員來看，國有大行從事金融科技的人員均已超過萬人，其中工商銀行最多，科技員工已超3萬人，中小銀行中發展較好的比如上海銀行，是2022年披露的中小銀行科技人員數量唯一超過1000人的銀行，大部分中小銀行科技人員僅幾百人，部分地方性金融機構甚至只有個位數。面對資金、人員在科技投入中的巨大差距，中小銀行在金融科技發展上呈現出資源不夠、投不起的困難局面。

數據資源匱乏，自主風控能力較差。受制于數據資源匱乏，中小銀行在自主風控能力方面存在較大挑戰。在這個以數據為核心的大環境下，中小銀行猶如面臨無源之水。通過前文對中小銀行大數據風控技術應用現狀的分析，目前中小銀行無論是依托平臺公司篩選客戶，對其進行貸款發放，還是與大數據應用較為成熟的銀行聯合發放貸款，都從側面體現出中小銀行數據資源匱乏的事實，在這種基本拿不到什么關鍵數據的局面下，與其說是大數據應用及風控，其實不過是披著大數據的馬甲，做“數字化”風控而已。而監管部門一直在強調中小銀行的自主風控能力。由此可見，中小銀行應該充分發揮自身的區域優勢、體制靈活優勢、決策速度優勢，構建具有自身特色的大數據風控模型，提升差異化、特色化的自主風控能力。

中小銀行數字化道路的解決之道

夯實數據治理，深挖數據價值。數據質量管理是解決中小銀行數字化困境中的一項基礎性工作，是提升銀行競爭力的必然要求，是適應外部監管規定的合規要求，是中小銀行高質量發展的內在需要。中小銀行要走數字化道路，一是要提高數據采集的質量，堅持數出有源的原則，確保初始數據真實準確，補錄及時完整，以便于開展對各類數據進行識別、度量、監控、預警的一系列管理活動。二是要加強對自身數據的分析與挖掘，通過將客戶的各類信息、偏好和行為等諸多數據整合，達到更好地了解客戶需求和行為，為客戶提供個性化的金融產品和服務，增強客戶滿意度和忠誠度的目的。同時以此建立風險模型，實時進行監測和預警，及時發現并控制風險，提高風險控制能力。

發揮自身優勢，著力提升數據價值效能釋放。央行原行長周小川在中國普惠金融國際論壇上指出，科技變化雖具有顛覆性，但普惠金融也有其自身規律，這些規律并不容易因新科技的出現而發生改變。中小銀行積累了大量的客戶數據、交易數據等，具有點多面廣的天然優勢，因此更應當因地制宜，把握數字化轉型的機遇，持續深挖數據背后的價值、落實好數據使用環節的安全合規，才能更好地釋放數據價值，通過改進決策、縮減成本、降低風險，達到助推銀行業數字化轉型高質量發展的目標。

加強大數據人才建設，夯實長期發展基礎。加強大數據人才建設對中小銀行數字化道路的發展至關重要，這將夯實銀行長期發展的基礎。中小銀行應該加大對大數據領域人才的引進和培養力度。通過與高校合作、拓展行業人才網絡等途徑，引進具有大數據分析、數據科學、人工智能等專業知識和技能的人才，為銀行數字化轉型提供人才支持。同時，銀行也應該注重內部員工的培訓和提升，通過舉辦培訓課程、提供學習資源等方式，提高員工的大數據應用能力，增強銀行內部的數據智能化水平。中小銀行需要建立健全大數據人才激勵和留存機制，通過優厚的薪酬福利、晉升空間、股權激勵等方式，激勵和留住優秀的大數據人才。這有助于吸引更多高素質的人才加入銀行，同時也能夠穩定現有人才隊伍，為銀行數字化發展提供持續的人才支持。

加大資金投入及同業溝通，實現投入產出效益最大化。在金融科技投入方面，中小銀行與大型銀行相比存在較大差距，中小銀行要做好大數據應用工作，仍需繼續加大資金投入。同時，中小銀行受限于勢單力薄，難以獨自承擔數字化發展中的巨大資源投入，更需加強同業溝通與交流，積極形成行業聯動，統一對接各地方政府數據公司或平臺，降低獲取外部數據的成本。

增強風險自主掌控能力，建立科學合理的風險管理體系。中小銀行在數字化道路上需要增強風險自主掌控能力，并建立科學合理的風險管理體系，這對于他們的可持續發展至關重要。一是提升風險識別能力。中小銀行可以整合大數據和人工智能技術，建立更加精準的風險識別模型。利用數據挖掘和分析技術，及時發現風險信號，并建立風險預警系統，以便在風險出現前進行預警和應對。二是強化風險定價和評估模型。建立科學合理的風險定價和評估模型，充分考慮行業、地域、客戶等多維度因素，提高風險定價的準確性和風險評估的全面性，避免因風險誤判導致損失。三是加強內部控制和監管。中小銀行應建立健全內部控制制度，明確各崗位的職責和權限，建立嚴密的監控機制，及時發現和糾正風險行為，確保業務運作符合法律法規和公司政策。四是強化風險應對能力。建立完善的風險管理流程和機制，包括制定靈活的風險管理政策和措施，并建立緊急事件應急預案，以便在風險事件發生時能夠迅速做出反應和應對，降低損失。五是加強員工風險意識培訓。中小銀行應加強對員工的風險意識培訓，使他們深刻理解風險管理的重要性，增強防范意識，提高主動發現和應對風險的能力。