基于大數據分析的商業銀行運營風險管理研究

蔣希光

摘 要：在這個大數據技術快速發展的時代，很多商業銀行 通過大數據技術的應用為自己企業的發展帶來了機遇，但同時又面臨著許多挑戰。商業銀行在數據挖掘，風險決策，風險量化，以及風險管理體質等方面享受著但是數據時代帶來的機遇，與此同時也面臨著數據的集合，存儲開發，以及安全應用等多方面的挑戰，因此，商業銀行必須制定一系列的決策來應對這些問題。本文對大數據分析的商業銀行運營風險管理進行深入的分析和研究，就是希望通過大數據技術還進一步降低商業銀行的運行風險，從而促進商業銀行的進一步發展。

關鍵詞：大數據時代；商業銀行；風險管理；問題研究

引言：

大數據技術依賴互聯網技術的發展，將人們的工作學習以數據的方式呈現，因此產生了大量的數據，從而形成了大數據時代。商業銀行作為金融行業的重要組成部分，其在金融業占有的大數據就達到了40%以上，與此同時，對于商業銀行永遠離不開的話題就是風險管理，如何在大數據時代下，依據互聯網技術等讓銀行的風險管理得以優化，是目前每個商業銀行都需要進一步關注的事情。本文對大數據時代下我國商業銀行運行風險管理的深入研究，主要從我國商業銀行在大數據時代所面臨的機遇、大數據時代商業銀行風險管理面臨的挑戰、以及大數據時代加強商業風險管理的對策等方面進行全面的分析，希望能夠對商業銀行在風險管理優化方面起到一定的積極作用。

一、我國銀行在大數據時代所面臨的機遇。

（一）促進銀行數據挖掘能力的提升。大數據時代下，更加追求與全體以及在線的特點，因此客戶的數據不斷擴大。傳統的數據時代，商業銀行了解客戶的渠道十分有限，不僅信息量低、時效性差，對于信息的整合又十分缺乏，因此具有極強的潛在的風險。對于大數據技術的充分應用，可以充分減少信息不對稱的情況，甚至是簡化信息，從而能夠有效地抵御風險。

（二）推動銀行風險決策模式的創新。目前很多銀行對于風險的判斷主要依賴于工作人員的職業判斷，往往具有很強的主觀性，從而使風險的決策判斷容易出現失誤。通過大數據技術對于所要分析的數據進行更加深入的分析，對于各個變量之間的關聯度尋找新的內在聯系，從而建立起更加準確的決策分析。

（三）促進銀行風險量化管理技術的發展。大數據時代下，對于風險管理決策的核心技術主要依賴于風險計量技術，從而擺脫傳統的風險管理角色技術的束縛。他能夠借助大數據這個平臺為銀行的風險管理決策安全穩定的模型，甚至是對每個客戶制定相應的方案，對于強化或者降低銀行的運行風險有著重要的作用。

（四）推進銀行風險管理體制的改革。有了大數據技術的支持，對于銀行的風險管理體系的建立以及健全提供了支持，尤其是以客戶為中心的風險管理體系，在數據信息應用授權以及安全管理制度的基礎上，可以充分的按照部門的分類來實現共享數據的運行。

二、大數據時代商業銀行風險管理面臨的挑戰。

（一）大數據進行集成與整合方面的挑戰。雖然利用大數據技術對銀行風險管理有著巨大的突破，但是同樣面臨著極具的挑戰，首先就是大數據的核心問題的集成以及整合。因為生活、工作、學習中各式各樣的數據大量的產生，而且形態、類型以及來源也是多種多樣的，所以傳統的數據化對非結構化的數據處理是完全行不通，建立更加完整，全面的企業數據的信息。因此銀行要想獲得更加長久的發展，就必須對大數據的集成以及整合技術進行進一步的完善。

（二）大數據存儲以及開發方面的挑戰。大數據技術在存儲以及開發方面的問題還是有一些技術障礙需要克服，傳統的數據倉庫只能解決許多結構化的數據，根本不適應現代這一個數據增長的時代，而且還面臨著數據來源的多樣性、類型的多變性，因此，對于數據的處理有著更高的要求。目前，很多商業銀行的傳統數據庫對于現有的數據量都難以儲存，因此建立自己的數據基礎設施是迫在眉睫的，但是對于大數據的開發，無論是在軟件，硬件方面，還是在或許信息、存儲信息以及分析等階段都面臨著更多的障礙，因此我國現有的商業銀行對于大數據的存儲以及開發我進一步的發展。

（三）大數據信息安全的挑戰。由于互聯網技術的迅速發展，數據技術的崛起也是令人咋舌的，因此商業銀行的業務范圍也變得更加的廣泛，但是與此同時對于數據信息的安全問題仍然是難以解決的一道難題。雖然大數據技術能夠有效地改變數據信息不對稱的問題，對于商業銀行的風險管理有著重要的作用，但是數據信息的安全性得不到保證，仍然能夠給銀行的發展帶來極高的風險，因此，要想讓大數據的信息能夠更加安全，必須要進一步的治理以及控制，找到新的管理方法，必要時還可以納入風險管理體系。

（四）大數據分析人才匱乏的挑戰。傳統的數據分析是在相對明確的需求上對樣本的數據進行分析研究，但是對于整個商業銀行整體的風險管理是很難把握的。而大數據技術就是針對所有的樣本數據進行處理以及分析，夠輕而易舉地應對數據種類以及數量的快速膨脹，能夠將市場數據以及用戶數據轉化為風險決策的數據，但是這一操作對工作的人指出了更高的要求。對于數據分析的工作人員要具備數學，統計學，風險管理以及業務知識等很多跨領域的知識以及技能，因此，對于這方面的人才是不可多得的。

三、大數據時代加強商業銀行風險管理的對策。

（一）推進商業銀行與社交網絡的融合。商業銀行要想有效地利用大數據技術對風險管理進行進一步的優化，打破傳統的數據分析，與互聯網技術以及社交媒體等許多新型的數據來源進行聯系，充分發揮網絡社交的作用，從而能夠通過多渠道獲得客戶信息。除此之外，傷害你好，也可以與互聯網站，社交媒體開展戰略合作伙伴，可以有效地實現資源共享，從而有利于客戶信息的整合，將風險降低到最小。

（二）構建商業銀行大數據分析平臺。要想更好地利用大數據技術對風險管理的作用，現在銀行可以自己建立大數據分析平臺，能夠及時的幫助銀行分析數據，判斷風險，提高風險量化能力，從而對于項目的風險或者是潛在的風險，能夠有客觀的數據作為支撐評估。大數據分析平臺，所以銀行能夠及時的捕捉客戶的數據信息，傳統的數據結構進行互相補充，從而實現大數據的非結構化特征。

（三）加強風險管控，確保大數據安全。要想讓數據信息得到安全的保障，首先要協調大數據技術環節中的所有機構，共同維護數據信息的安全，與此同時加強自我監督。其次就是要加強與監管機構的合作交流，讓監管機構的服務更上一層樓，從而有利于提高大數據安全的水準。最后在客戶數據安全以及使用方面進行溝通，提升顧客數據安全的意識是保證數據信息安全的重要途徑。

（四）加強風險管理專業人員的培養。讓大數據技術得到充分的利用以及發揮，對于風險管理的人才就必須重視起來，尤其是在培養和引進風險管理人才上要舍得投入，而且在跟進以及留住高級風險管理人員方面要有相應的配套機制，爭取問一起業打造一支既有經驗，又有能力的人才隊伍，為商業銀行的長久發展奠定基礎。

四、結論。

綜上所述，對于大數據分析的商業銀行運營風險管理雖然來了不少的機遇，但是還存在著許多問題，面臨著一些技術上的挑戰，但只要采取科學合理的措施，積極引進高級的風險管理人才，對于商業銀行的長久發展就一定能夠得到更好地保障。

參考文獻：

[1]張繼焦.“老字號”企業營銷創新影響因素的實證分析[J].廣西師范學院學報（哲學社會科學版），2016，37（01）：6-12.

[2]馬智萍.大數據時代的中小企業營銷創新方式選擇[J].商業經濟研究，2015（04）：62-63.

[3]楊偉，劉益，沈灝，王龍偉.管理創新與營銷創新對企業績效的實證研究——基于新創企業和成熟企業的分類樣本[J].科學學與科學技術管理，2011，32（03）：67-73.

[4]張倩.制約我國零售企業營銷創新的因素分析[J].特區經濟，2007（02）：254-255.