大數(shù)據(jù)在銀行金融業(yè)務風控管理中的應用

大數(shù)據(jù)用于政策性銀行業(yè)務風險管控的價值

提高銀行業(yè)務風險的識別能力 政策性銀行經(jīng)營規(guī)模龐大，涉及多個領域和行業(yè)，風險事件的發(fā)生可能性較高。通過大數(shù)據(jù)技術，可以對政策性銀行的各類風險進行全面分析和識別，包括信用風險、市場風險、操作風險等。大數(shù)據(jù)可以實時監(jiān)控和分析大量的相關數(shù)據(jù)，幫助銀行更準確地評估風險的潛在影響，并及時采取相應的風險控制措施。

增強銀行風險評估和預測能力 政策性銀行需要根據(jù)風險評估結果來制定相應的政策和規(guī)劃，以減少風險對經(jīng)濟和金融系統(tǒng)的沖擊。大數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的數(shù)據(jù)樣本和更精確的模型分析，從而改善風險評估和預測的準確性和可靠性。政策性銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術對歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，有效預測風險事件的可能發(fā)生和演化趨勢，提前采取相應的風險管理措施。

銀行利用大數(shù)據(jù)進行金融業(yè)務風險管理的常見問題

垂直化數(shù)據(jù)資源管理模式落后 在利用大數(shù)據(jù)進行金融業(yè)務風險管理時，許多銀行仍然采用傳統(tǒng)的垂直化數(shù)據(jù)資源管理模式，即將數(shù)據(jù)分散存儲在各個業(yè)務部門的系統(tǒng)中，并且各個系統(tǒng)之間缺乏有效的數(shù)據(jù)共享和集成。這種模式使得銀行難以全面、準確地獲取和分析數(shù)據(jù)，限制了風險的綜合識別和管理能力。

業(yè)務風險識別與分析不夠深入 利用大數(shù)據(jù)進行風險識別和分析是一種重要手段，但許多銀行在實踐中只局限于簡單的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析，未能深入挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和關聯(lián)關系。例如，對于不同業(yè)務領域的交叉風險和鏈式風險的識別和分析還比較薄弱，這可能導致對復雜風險的忽視或誤判。

金融業(yè)務數(shù)據(jù)的安全問題突出 隨著大數(shù)據(jù)技術的廣泛應用，銀行積累的數(shù)據(jù)量不斷增加，其中包含大量敏感和機密信息。然而，許多銀行在數(shù)據(jù)安全方面仍存在一定的漏洞和不完善之處。例如，數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中的加密措施不到位，訪問控制機制不嚴密，容易遭受黑客攻擊面臨數(shù)據(jù)泄露的風險，這將給銀行的業(yè)務運營和客戶信任帶來潛在的問題。

大數(shù)據(jù)在防控政策性銀行金融業(yè)務風險中的應用

建立風險模型體系 政策性銀行可以借助大數(shù)據(jù)建立風險模型體系來強化金融業(yè)務風險識別和管理。這個模型體系可以基于以往審計中揭示的有效風險問題和線索的信貸類模型進行構建。可以采取甄選、優(yōu)化和新建等方法，全面分析信貸客戶內(nèi)外部的風險信息。通過利用大數(shù)據(jù)技術，收集和整合各種與風險相關的數(shù)據(jù)，包括客戶的經(jīng)營狀況、信用記錄、關聯(lián)方情況以及資金流向等信息，并進一步將其細分為各個分類小項，進而可以建立一個完整且高度精確的風險評估模型體系框架，能夠幫助政策性銀行更好地了解自身以及客戶的風險狀況，便于風險規(guī)避。

確立風險指標系數(shù) 通過對金融大數(shù)據(jù)的全面、深入分析和挖掘，政策性銀行可以獲取金融業(yè)務的風險信息，確立相關指標系數(shù)，以更準確地評估客戶的風險情況。具體而言，政策性銀行可以通過運行風險模型體系，選取已具有不良特征的客戶，并對其進行風險特征的細致分析。例如，政策性銀行可以根據(jù)數(shù)據(jù)信息顯示企業(yè)存在停工或停產(chǎn)等風險狀況，經(jīng)營現(xiàn)金流連續(xù)兩年出現(xiàn)負值，半年內(nèi)資產(chǎn)負債率提示過快，信貸業(yè)務發(fā)生額超過當期主營業(yè)務成本等不同風險強度的情況。通過測算和擬定相應的風險指標及相應系數(shù)，政策性銀行可以更好地量化和評估這些風險，從而及時采取相應的風險控制措施。

明確風險管理對象 對于政策性銀行來說，明確風險預警對象非常關鍵。基于大數(shù)據(jù)分析的風險控制需要針對不同的客戶群體，進行精準的風險預警和管理。在此過程中，政策性銀行可以采用趨勢分析方法，通過對風險指標系數(shù)的分析，確定風險預警對象。政策性銀行可以將風險指標的絕對值進行歸一化處理，將其轉(zhuǎn)換為相對值，并形成量化觀測系數(shù)，以便更好地計量風險。同時，在篩選有效非不良信貸客戶時，政策性銀行還需要考慮客戶的信用評級、歷史交易記錄、行業(yè)背景等因素。這些信息可以通過大數(shù)據(jù)分析技術來獲取和分析，幫助政策性銀行更準確地判斷客戶的信用風險水平。此外，政策性銀行還需要根據(jù)實際情況，結合國家金融監(jiān)管政策和經(jīng)濟形勢變化，及時調(diào)整風險預警和監(jiān)測的對象和指標體系，保證風險控制的效果和及時性。

預警各維度風險 在進行風險預警時，政策性銀行需要按照風險客戶的行業(yè)、規(guī)模、區(qū)域及所有制等特征進行聚類分析，以進一步明確各維度下的整體信貸風險暴露壓力，并進行整體上的風險預判和預警。對于區(qū)域維度，政策性銀行可以根據(jù)客戶所在地的經(jīng)濟發(fā)展情況、市場需求和供應等情況，以及客戶之間可能存在的聯(lián)動效應等因素，進行細致的風險評估和預警。對于行業(yè)維度，政策性銀行可以通過對客戶所處行業(yè)的政策環(huán)境、市場競爭情況、生產(chǎn)經(jīng)營狀況等因素的分析，評估客戶的信用風險和整體信貸風險。對于規(guī)模、所有制等維度，政策性銀行也可以借助大數(shù)據(jù)分析技術，對客戶的規(guī)模、組織形式、管理水平、財務狀況等指標進行綜合評估，以協(xié)助風險預警和管理。基于這些維度的聚類分析，政策性銀行可以更好地把握風險變化趨勢，及時預警信貸風險，并根據(jù)具體情況采取相應的風險控制和管理措施，避免產(chǎn)生不良資產(chǎn)，保證資金安全和金融穩(wěn)定。

總之，政策性銀行在我國經(jīng)濟建設與發(fā)展中肩負著重要使命，加強金融業(yè)務風險控制，保證金融服務質(zhì)量和效益，不僅有助于銀行的穩(wěn)定發(fā)展，也有助于整個國民經(jīng)濟的健康運行。大數(shù)據(jù)技術在信息采集、風險識別和數(shù)字化管理方面具有巨大優(yōu)勢，政策性銀行應大力引進和科學應用，以達到管控金融業(yè)務風險、提升綜合效益的目標。

作者單位：國家開發(fā)銀行陜西省分行