大數據技術在商業銀行業務風險控制中的應用

［摘 要］隨著大數據技術的不斷成熟，各行各業對其的應用也日益廣泛。商業銀行作為金融體系的重要組成部分，面臨著信貸風險、市場風險、操作風險等多方面挑戰。本文將探討大數據技術在商業銀行業務風險控制中的應用，通過深入分析大數據技術在銀行業務風險控制中的風險識別與評估、風險預警與監控、風險管理與效率以及風險干預與成本等方面的應用價值，揭示大數據技術在提高商業銀行風險管理水平方面的重要作用，旨在提升商業銀行的風險管理水平和市場競爭力。

［關鍵詞］大數據技術；商業銀行業務；風險控制

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.15.044

［中圖分類號］F832 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）15-0142-04

0" " "引 言

在數字化浪潮席卷全球的背景下，大數據技術的應用為各行各業帶來了前所未有的變革。將大數據技術能力應用于商業銀行業務風險控制，是提升商業銀行風險管理水平、增強市場競爭力的重要途徑。通過本文的研究探索，我們期望充分發揮大數據技術在商業銀行業務風險控制中的價值，提升其應對風險的綜合能力，并為商業銀行積極融入信息化的發展方向提供一定參考。

1" " "大數據技術用于商業銀行業務風險控制的價值

1.1" "提升銀行業務風險識別與評估的精準性

隨著大數據技術的發展與應用，商業銀行可以探索引入新的評估方法，如基于大數據和機器學習的評估模型，更準確地衡量客戶的信用風險[1]。首先，大數據技術可以讓商業銀行收集和處理更為豐富的數據資源。如客戶交易記錄、征信信息、市場走勢、政策變化等，通過對這些數據整合處理，能夠幫助商業銀行建立豐富的業務風險畫像，幫助銀行更為精準地評估業務風險。其次，大數據技術能幫助商業銀行深入挖掘被隱藏數據信息。大數據技術的運算能力為商業銀行分析海量數據隱藏下的業務風險規律和發展趨勢，規避人工經驗判斷的主觀性，提高風險預測準確率。最后，大數據技術還可以幫助商業銀行實現業務風險識別的實時化和動態化。傳統狀態下的商業銀行業務風險評估往往是事后復盤總結經驗，而大數據技術能做到對業務風險的實時監測，一旦發現異常情況，可以立即觸發預警機制，給銀行預留應對風險的時間，減少風險損失。

1.2" "實現銀行業務風險預警與監控的及時性

商業銀行業務風險評估在傳統流程中具有主觀性和滯后性，缺乏構建風險預警系統的能力。通過大數據技術則可以實現商業銀行業務風險信息的實時收集、處理、共享與監控，在異常交易、信用評分下降或市場風險指標超出預設閾值情況下，系統將自動觸發預警機制，提供風險應對時間，避免風險擴大。一方面，大數據技術具備處理海量數據的能力，能夠根據商業銀行自身業務情況進行數據的實時收集、整合和分析，完成業務過程中的風險因素，保障風險信息實時共享與傳遞，確保風險預警能夠迅速傳達并得到妥善處理。另一方面，大數據技術還能幫助商業銀行對業務風險進行動態跟蹤和監控，通過對業務數據的持續監測和分析，實時了解業務風險的變化，并根據數據分析風險走向與發展隱患，為銀行業務管理提供科學的應對策略。

1.3" "優化銀行業務風險管理與決策的科學性

大數據技術的應用能夠為商業銀行的決策提供充足的數據支撐，幫助其有效預測未來風險趨勢，有效平衡銀行在風險控制與業務發展之間的矛盾，實現最優決策。第一，大數據技術能幫助商業銀行更全面深入地掌握業務運行中的風險狀況。通過對海量數據的收集、整合和分析，可以幫助銀行描繪出更加精準的業務風險畫像，進而更為準確地識別各類業務風險，并及時作出風險預警。第二，大數據技術可以幫助商業銀行構建更科學合理的風險管理模型。根據不同商業銀行的業務方向和數據積累，大數據技術可以通過對歷史數據的挖掘和分析，制定出針對性的風險管理模型，使其更加符合商業銀行的實際業務需要。第三，大數據技術可以促進商業銀行業務風險管理的數智化轉型。銀行利用大數據能力可以構建適合自身發展的智能風險管理系統，完善銀行對業務風險的實時監控、自動預警和智能決策，提高銀行的數智化管理能力。

1.4" "降低銀行業務風險干預與效率的投入成本

傳統的業務風險管理方法基本依賴人們的經驗和定性分析，耗時耗力且效果不具備科學性，大數據技術則具備自動化處理和分析數據的能力，可以降低人工干預的不確定因素，實現商業銀行業務風險的數字化管理。從優化銀行業務流程層面而言，可以幫助商業銀行進行歷史數據分析，發現業務運行中的瓶頸和不足之處，并給出有針對性的改進方案。從提升管理效率層面而言，大數據技術可以為商業銀行提供更為精準的營銷和客戶服務策略。通過對客戶數據的分析，銀行可以分析用戶的消費習慣、需求以及潛在風險，從而制訂出符合銀行受眾的個性化產品和服務方案，降低業務服務的邊際成本，提高運營效率。

2" " "大數據技術用于商業銀行業務風險控制的常見問題

2.1" "數據質量參差不齊

商業銀行的數據量龐大且來源多樣，數據結構復雜，導致數據統計過程中的數據質量參差不齊。一方面，銀行業務的數據來源廣泛且多樣，如內部數據庫、外部數據庫、社交媒體等渠道，不同渠道的數據質量往往存在差異，從而導致大數據在處理這些數據時出現偏差，從而影響到商業銀行業務風險控制中的準確性；另一方面，數據的缺失和不健全也會導致數據質量降低，在銀行業務的日常數據記錄中，部分數據可能因為系統錯誤、人為疏忽或技術限制而出現偏差，導致大數據技術在商業銀行業務風險的識別和分析時缺乏必要的信息支持，影響制定應對風險策略的精準性。

2.2" "數據資源管理模式落后

在利用大數據進行金融業務風險管理時，許多銀行仍然采用傳統的垂直化數據資源管理模式，即將數據分散存儲在各個業務部門的系統中，并且各個系統之間缺乏有效的數據共享和集成[2]。落后的數據資源管理模式將制約銀行全面、準確地獲取和分析數據，限制業務風險的綜合評估能力，降低風險管理的精準度和效率。在大數據時代，商業銀行在業務過程中會積累海量數據信息，而傳統的數據資源管理模式往往注重數據的存儲和簡單的查詢，缺乏對海量信息的篩選和深度挖掘能力，這兩者之間的矛盾是當前銀行數據管理模式中的主要問題。另外，不適用的數據資源管理模式還會導致數據孤島現象的出現，造成商業銀行各部門之間的信息不對稱，難以形成完整、精準、全面的風險畫像，導致業務風險控制喪失及時性和有效性。

2.3" "數據安全隱患突出

依托于大數據技術所建設的互聯網信息平臺，能夠保證銀行在運行過程中各類信息的高效傳輸，但在大數據應用期間，也會產生一定的安全問題，由于網絡安全漏洞的存在，銀行的數據可能被非法分子盜取、篡改，從而嚴重影響銀行的正常運營，給客戶帶來巨大的經濟損失[3]。第一，商業銀行存儲有龐大的客戶信息，涉及客戶身份隱私、交易記錄等敏感內容，一旦泄露，將會對客戶隱私造成嚴重影響，還可能引發銀行的交易風險和聲譽損失。第二，內部人員操作違規也是構成商業銀行數據安全隱患的重要因素。在銀行數據管理系統存在漏洞的情況下，內部工作人員的不當操作也可能導致信息泄露，給銀行造成重大損失。第三，黑客攻擊成為商業銀行市場競爭中不容忽視的因素。隨著技術的發展，新型攻擊手段不斷涌現，如APT攻擊、數據流攻擊等，黑客利用技術手段有目的竊取或篡改銀行數據，這些都給商業銀行業務風險控制中的數據安全帶來新的挑戰。

2.4" "缺乏專業技術人才

大數據技術應用于商業銀行業務風險控制時，面臨著缺乏專業技術人才的挑戰，主要表現為對大數據技術的理解、應用以及持續創新能力的不足。一方面，市場上缺乏具備專業技能的稀缺人才，導致銀行在招聘和配置人才時面臨困難。大數據技術涉及數據相關的所有環節，基本包括獲取、存儲、管理、分析四個環節，其復雜性要求從業人員具備深厚的專業知識和精準的數據思維，這成為商業銀行配置人才的重大挑戰。另一方面，大數據技術在不斷發展，由于銀行對大數據技術應用于業務風險管理的意識不足，未建立從業人員的專業培訓機制，導致現有的人才隊伍難以跟上大數據技術的發展步伐，從而影響到整個環節的變革。

3" " "大數據技術用于商業銀行業務風險控制的優化方案

3.1" "強化數據質量管理

大數據技術在商業銀行業務風險控制中的應用無疑為銀行的風險管理節省了人力物力，但數據質量參差不齊的問題也亟須改善。首先，銀行需建立完善的數據采集質量標準，明確數據的完整性、準確性、一致性等要求，以滿足符合銀行業務風險控制中的數據要素。其次，商業銀行需盡快完善數據收集和處理機制。在數據收集階段，商業銀行要保障數據來源的真實性和有效性，避免無效數據及錯誤數據對數據分析結果造成干擾。在數據處理階段，銀行應健全數據清洗和數據整合能力，對收集的數據信息進行篩選和預處理，進而提高數據采集的質量。最后，商業銀行還應積極加強數據采集人員的專業素養培訓，提高員工對數據質量的重視度和專業處理能力，確保大數據技術在商業銀行業務風險控制中發揮最大效用。

3.2" "優化數據管理與模型選擇

落后的數據管理模型不僅不能幫助商業銀行應對業務風險管理，還可能導致關鍵數據失真，誤導銀行業務管理和決策。因此，優化銀行數據管理和模型選擇將有效規避各類管理風險。第一，更新商業銀行數據資源管理理念，樹立大數據思維。商業銀行需主動將傳統以數據為中心的管理方式轉變為以用戶需求為導向的數據服務模式，精準定位數據資源，從而高效獲取真實、準確、全面的數據要素。第二，完善商業銀行數據資源管理流程。通過優化數據收集、整合、存儲、分析、應用等環節，建立跨部門數據共享機制，規避數據孤島隱患，實現數據資源的最大化利用。第三，加大商業銀行數據管理投入。通過引入先進的數據分析工具、建立高效的數據處理平臺等，提升銀行的數據資源管理技術水平，為業務風險控制提供強有力的技術支持，從而推動數據資源管理模式的創新和發展。

3.3" "加強數據安全保障

大數據技術在應用于商業銀行業務風險控制的過程中，不僅要加強對數據管理人員的管理，還要健全數據安全防護體系，以確保銀行數據的安全性。從數據人員的管理與培訓方向來講，商業銀行應重視對數據管理人員的專業素養培養，定期舉行數據安全知識講座和緊急情況的規范處理，提高管理人員對數據安全的重視程度和應對能力。同時，建立嚴格的數據安全責任制，明確各級人員的職責和處罰措施，防范內部泄露風險，確保數據安全工作的有效執行。從健全數據安全防護體系方向來講，需要加強大數據平臺的防火墻建設，采用先進的技術手段，全面強化信息安全防護措施，防止黑客攻擊導致的信息泄露或丟失，從而確保數據的安全性和完整性[4]。

3.4" "引入大數據技術相關人才

想要解決大數據技術在商業銀行業務風險控制中缺乏專業人才的問題，需要銀行從人才引進與培養機制，人才激勵與留任機制，積極推動大數據技術與業務風險的深度融合等三個方面入手。第一，積極推動大數據人才引進與培養機制。銀行可以與高校共建產學研機構，以定向培育的方式為其預備大數據分析和風險管理能力的相關專業人才。同時，積極引入社會上具有豐富實戰經驗的大數據人才，為銀行業務的風險控制團隊培養“領頭羊”人才。第二，建立完善的人才激勵與留任機制。商業銀行可以定期組織大數據技術培訓，如大數據基礎知識、數據分析方法、風險管理理論等，提升現有員工的專業能力和大數據素養。另外，商業銀行需要健全數字化人才薪酬體系，同時做好晉升機制以及激勵機制等配套體系的搭建工作，提升自身吸引力，為后續人才引進工作提供支撐[5]。第三，積極推動大數據技術與業務風險的深度融合。商業銀行應鼓勵大數據人才在實踐過程中與業務部門建立實時溝通渠道，在充分了解業務需求的情況下研發適用于本銀行業務風險控制機制的大數據模型和算法體系，有效提升風險控制效率與效果。最后，商業銀行應主動關注大數據相關的前沿技術變革，積極跟進技術調整，以適應數字浪潮下的變革與沖擊。

4" " "結束語

商業銀行在推進大數據技術應用的同時，還需在加強數據質量管理、優化數據模型、提高數據安全、積極培養專業人才等方面做出努力，以充分發揮大數據技術的優勢。未來，隨著大數據技術的發展及應用方式的不斷完善，其在商業銀行業務風險控制中的應用將深入升級，以推動商業銀行業務風險控制的探索和創新，為銀行業務的穩健發展提供有力保障。

主要參考文獻

［1］王宇航.互聯網金融時代商業銀行金融創新發展策略研究［J］.商場現代化，2024（6）：119-121.

［2］鐘明岐.大數據在銀行金融業務風控管理中的應用［J］.中國商界，2024（3）：170-171.

［3］黎侃侃.大數據在銀行金融業務風控管理中的應用探討［J］.互聯網周刊，2023（22）：75-77.

［4］李書翔，王禹，宋楊，等.大數據時代下商業銀行風險管理的優化路徑［J］.全國流通經濟，2024（4）：173-176.

［5］呂丹妮爾.數字金融對商業銀行經營業務創新的影響研究［J］.全國流通經濟，2024（4）：181-184.