商業銀行信貸管理的大數據應用分析

張雪凈

摘 要 目前，中國商業銀行不良貸款率已連續上升10個季度，由于關注類貸款和逾期類貸款增長較快，不良貸款后續仍面臨較大壓力，信用風險管控壓力加大。隨著大數據時代的到來，以及商業銀行自身所具備的擁有海量精準、高密度金融業務數據的優勢，通過大數據進行一系列的商業銀行信貸管理具有廣闊的發展前景。本文將從以下幾大方面進行論述：分析利用大數據進行信貸管理的原因及意義，說明商業銀行大數據利用方面的現狀及特點，闡述大數據信貸管理的具體措施建議。

關鍵詞 大數據 不良貸款 傳統銀行轉型 信貸風險管理

一、引言

隨著現代科技的不斷進步，信息技術呈現出跨越式大發展的特點，以移動互聯網、物聯網、大數據和云計算等為代表的新技術應用大幅提高了社會的生產生活效率。而近年來，傳統商業銀行和互聯網金融之間的博弈也已被各界炒至白熱化?；ヂ摼W金融生態的蓬勃發展、信息技術的快速變革與商業模式的不斷創新，給傳統銀行業帶來機遇的同時，也對銀行自身的經營理念和模式、信息處理能力提出了前所未有的挑戰。對于傳統商業銀行而言，如何有效利用既存的大數據，在互聯網金融時代突破重圍，以促進自身的轉型與發展成為其需首要思考的問題。

另一方面，隨著利率市場化的不斷推進，利差縮小，市場競爭激烈，業績增長乏力將成為商業銀行發展所面臨的主要問題。除此之外，產能過剩行業貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業遭遇經濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經營環境更趨艱難，整體行業信用風險持續攀升，導致不良貸款率逐步攀升。嚴峻的經營態勢促使銀行通過開展大數據分析等方式內部挖潛，以實現“盤活存量、用好增量”，有效提升業績、管控風險，以實現自身的可持續性發展。

二、大數據應用于信貸管理的原因及意義

（一）銀行大數據特點

從大數據特點角度來看，銀行業是一個數據驅動的產業，在互聯網金融時代或者大數據金融時代，銀行信息化進入了一個新的發展階段，即大數據應用階段。大數據應用作為創新的催化劑，正改變著金融業態，并將引起銀行業務模式深刻的變革。由于銀行業大數據應用同時具備體量大、種類多、訪問速度快和準確性要求高等特點，大數據應用將拓寬商業銀行業務發展空間，加速產品創新，通過數據的不斷積累與整合，具體分析客戶需求以推出銀行差異化產品，改變當下銀行產品同質化趨勢。其次，大數據應用將提升銀行的核心競爭力，通過大數據能夠更加有效地評價銀行的經營業績，評估其存在的經營風險，尤其是信貸風險。再者，大數據應用將開拓銀行的經營渠道，使得網絡銀行，電子銀行得以不斷推廣和完善。最后，大數據應用將提高商業銀行的經營管理水平。隨著商業銀行數據分析能力提升，通過對數據進行統計、分析、評估，為銀行業務發展、市場營銷、資產負債管理、客戶關系管理等方面提供有效的決策支持。

（二）銀行不良貸款率現狀

中國銀監會2月15日發布的2015年第四季度主要監管指標數據顯示，商業銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元；商業銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個百分點。我國商業銀行不良貸款率已連續10個季度上升，由于關注類貸款和逾期類貸款增長較快，不良貸款后續仍面臨較大壓力，信用風險管控壓力加大。此外，受不良貸款侵蝕、凈息差收窄等多因素影響，我國商業銀行利潤增長持續放緩，商業銀行2015年當年累計實現凈利潤15926億元，同比增長2.43%。①

近日，中國銀行業協會、普華永道會計師事務所聯合發布的《中國銀行家調查報告（2015）》顯示，82.1%的銀行負責人認為產能過剩行業貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業遭遇經濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經營環境更趨艱難，整體行業信用風險持續攀升。[1]短期內，利率市場化仍將擠壓銀行的存貸利差空間，這對于長期以存貸利差為主要利潤來源的盈利模式，以及依賴基于此種盈利模式而形成的風險管理模式將產生一定沖擊。在此形勢下，銀行需要不斷尋求安全高效的信貸資產，優化調整信貸結構，利用大數據進行商業銀行信貸資產的管理應運而生。

（三）大數據信貸管理作用

首先，大數據將會改變信貸管理的分析方法，由于個人誠信數據庫的建立，避免了以往到第三方處開具證明，利用抵押，質押等擔保手段的繁瑣與復雜。銀行可以通過大量搜取客戶的誠信信息，并運用特定的運算程序進行信用評級，綜合分析判斷最后決定是否放款。

其次，大數據將影響信貸管理的效率，隨著大數據的普及與廣泛運用，銀行可以采用云計算等先進的技術手段進行分析，效率得以極大提高。

最后，大數據對于商業銀行的信貸管理有利于優化其信貸結構，大數據的計算方法將改變固有的僅依靠企業財務報表及信用報告的信用評級方法，實現評級的多元化趨勢。打破信貸結構中由大中型企業信貸壟斷的局面，解決中小企業融資難的問題。

三、大數據在銀行業務應用現狀

目前，已有多家銀行利用大數據的技術來增強自己的競爭力。中信銀行信用卡中心通過大數據完成了實時營銷；交通銀行通過大數據實現了數據營銷；建設銀行通過此項技術實現了電子商務平臺和信貸業務的結合；光大銀行則以此建立了社交網絡信息數據庫；招商銀行通過大數據來發展小微貸市場。由此，我們可以看出，從大數據概念的引入到在銀行業的廣泛實踐，大數據實際上為中國銀行業的發展帶來了很大的幫助。

在客戶營銷方面，銀行通過大數據的營銷模式可分為交叉銷售模式和個性化推薦營銷模式。中信銀行的信用卡中心實現了實時、歷史數據進行全局分析，風險管理部門現在可以每天評估客戶的行為，并決定對客戶信用額度在同一天進行調整；原有的內部系統、模型整體性能顯著提高。Greenplum數據倉庫提供了統一的客戶視圖，更有針對地進行營銷。2011年，中信銀行信用卡中心通過其數據庫營銷平臺進行了1286個宣傳活動，每個營銷活動配置平均時間從2周縮短到2～3天。再以阿里信貸為例，其主要面向阿里巴巴的普通會員全面開放，無須提交擔保和抵押，僅憑企業的信用資源就可以“微貸”。“微貸”通過網絡低成本廣泛采集客戶的各類數據信息，分析挖掘的數據，判斷客戶資質，用戶可以24小時隨用隨借，商務平臺上的每一筆交易，建行都有記錄并且能夠鑒別真偽，可作為客戶授信評級的重要依據。

在授信審批階段，隨著銀行數據采集范圍的擴大和建模技術方法的更新，銀行已經開始探索采用大數據方式，完善傳統的客戶評級評分模型，優化自動審批策略。其特點在于變量豐富，模型穩定，可將稀疏的數據逐步加工為密集信息。在信用額度及利率制定上，根據大數據產生的客戶風險參數，各項成本參數，市場敏感性參數來設定授信的額度。在交行信用卡中心，最豐富的數據是與客戶電話溝通過程中的錄音數據。錄音數據是典型的非結構化數據，也是典型的“大數據”。一方面，數據不斷累積，而且隨著業務的繁忙，還在不斷加速增長，存儲和管理都較為麻煩，除了存儲備用和少量的人工的質檢調聽外，幾乎沒有其他用途，海量數據大都成了“沉沒數據”；另一方面，語音數據里蘊含了豐富的客戶信息，如客戶身份信息、客戶偏好信息、服務質量信息、市場動態信息、競爭對手信息等，但由于技術的限制，一直沒有有效的分析處理手段，數據的價值無法體現，具有豐富價值的數據卻成了“死數據”。交通銀行信用卡中心的破局之道，是采用智能語音云（Smart Voice Cloud）產品對海量語音數據進行分析處理。智能語音云是新型數據服務平臺，它采用了大規模異構數據的高效存管和流式數據處理機制，實現了海量語音數據的歸集、處理、存儲、調用和分析。

四、大數據在信貸管理中對策建議

（一）大數據自身構建

為加強大數據在信貸管理中的作用，必須首先確保大數據自身構建的完善。大數據具有數據量巨大的特點，這一特點通常會造成與數據分析處理能力的不匹配，這需要加快技術創新，尤其是對基礎設施的創新。大數據的基礎設施通常包括硬件設施和軟件設施，硬件設施主要提高云計算的靈活、動態的IT能力，以實現簡化IT結構、降低管理成本、減少能耗的目的。而軟件設施則主要通過培養一部分能夠熟練掌握大數據應用技術的金融人才，其可以對數據進行實時深度分析，并對未來的走勢進行準確的預測，為決策提供智力支持。

搭建開發式數據平臺，客戶信息和數據是銀行的共有資源，在開發和分享的同時，要注意防范操作風險，保證合規政策的執行與落實。在建立企業級數據倉庫的同時，要建立營銷、風險等數據倉庫，包括分析提供有力的信息與分析支持。為此，銀行與電商平臺可形成戰略合作，銀行業共享小微企業在電商平臺上的經營數據和經營者的個人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優質企業，銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息，確定企業資信水平，給予授信額度。銀行也可自建電商平臺，獲得數據資源的獨立話語權。在為客戶提供增值服務的同時，獲得客戶的動態商業信息，為發展小微信貸奠定基礎，是銀行搭建電商平臺的驅動力。此外，銀行通過建立第三方數據分析中介專門挖掘金融數據，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負責數據的對接，為銀行及其子公司提供數據分析挖掘的增值服務。其核心是對客戶的交易數據進行分析，準確預測客戶短時間內的消費和交易需求，從而精準掌握客戶的信貸需求和其他金融服務需求。

（二）客戶準入定價應用

在此環節中，應重點開發智能人臉識別技術在商業銀行的應用。由于人臉信息有著不可復制、不可盜取、簡便直觀的特點，是大數據時代下商業銀行重要的戰略資源。在技術變革，人臉數據庫識別系統成本降低，識別精度不斷提高的情況下，此項技術在商業銀行領域的潛在價值不斷被挖掘提升，保障安全，節約時間，整合并挖掘數據資源方面具有廣泛的應用前景。在貸款過程中，為避免欺詐現象的發生，可以利用已有的人臉信息進行身份驗證，實現貸款客戶身份認證信息化、智能化、網絡化管理。由于銀行數據是核心的金融數據，應充分考慮在監管要求下的用戶數據安全，在具體應用的功能設計方面，應遵循相關監管政策與行業的規范。

此外，征信是現代金融體系的基礎設施，是傳統行業轉型的內在要求，其本質在于對金融主體的數據刻畫。現行征信體系以央行征信系統為主，具有非營利性，收費僅用于日常運營，是銀行等金融機構主要征信信息來源。通過創新征信模式，如專門針對P2P行業而建的網絡金融征信系統（NFCS）和小額信貸征信服務平臺（MSP）可以更好地發揮征信作用。完善的法律體系是征信市場良性發展的前提，龐大而優質的數據庫則是征信機構的核心競爭力?；ヂ摼W征信機構有望憑借海量的互聯網數據、強大的IT技術以及開放創新的思維，建立互聯網平臺征信模式；而非互聯網征信機構則可能依靠多年的風險評估經驗、特色征信數據，深耕區域性、專業性等細分領域市場。

（三）貸后監控環節應用

盡職的貸后管理可以發揮三個方面的作用：一是風險預警。通過有效的貸后管理及時發現風險隱患并快速化解，可以起到降低風險化解成本、減少經營損失的作用；二是存量客戶深度挖潛。應該認識到貸后管理的過程是鞏固客戶關系和業務需求挖掘的契機；三是以管理創造價值。通過抓好貸后管理中的基礎管理工作，可以有效杜絕客戶信用評級中斷、貸款臨時性逾期等增加經濟資本占用的事項發生，直接創造價值。

在“互聯網+”、大數據不斷深化發展的背景下，銀行業需要在激發內生資源的同時，積極借助外力，提升貸后精細化管理水平，補足這塊風險管理的短板。大數據在銀行客戶貸后風險預警體系中可包括單客戶風險預警、客戶群風險預警、風險傳染預警等領域。依托運營商、互聯網等外部數據資源，利用大數據位置定位、情緒分析、實時分析等技術，從償付能力異動和償付意愿異動兩大維度出發，對個人客戶、企業客戶進行多維信息的深度洞察、行為精確跟蹤，實現信用風險多維監控與實時評估。嚴格監控資金流向，把握資金流動規律，對于償付出現的異常情況進行預警。建立適當的大數據貸后風險評估模型，將外部信息與銀行內部信息如資金往來異常信息相結合，建立完整的企業預警信息系統。結合各個風險因素影響等級的不同對風險劃分等級，實行分級管理。

五、總結

信息時代下，數據深刻影響著銀行的未來發展。在中國龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成了銀行提高自身競爭力的重要手段。在大數據時代下，傳統銀行需不斷適應其自身的新角色，促進自身的轉型。銀行需要不斷擴大觸角，全面收集、分析、辨別復雜的信息，改變運營思路，審視市場和自身。

在經歷過刺激政策下的信貸大投放、增速換擋中的信貸需求起落、結構調整陣痛期的信貸質量下降之后，細化對銀行的信貸管理成為當下銀行工作中的重中之重。而加快銀行的信息化建設，完善銀行數據結構，順應數據化時代的浪潮，是推動銀行經營轉型的必由之路。

注釋：①以上數據來自于中國銀監會網站。

（作者單位為吉林大學經濟學院）

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