大數據背景下商業銀行不良資產管控創新研究

章凌

【摘要】隨著我國國民收入的不斷提升，我國的經濟得到了高速的發展。在現階段，由于受到了社會各方面的影響，商業銀行出現了很多的不良資產管理現象，比如銀行方面的不良貸款，因此需要在大數據背景下進行不斷的提升不良資產的管理控制，最終營造出良好的商業銀行資產管理氛圍。在本文當中，首先對金融銀行現狀做出了概述；其次對商業銀行處置不良資產的傳統手段及制約因素進行了分析；最后提出了商業銀行不良資產管控的創新研究措施。

【關鍵詞】大數據 商業銀行 不良資產 管控創新

在我國的經濟發展情況下，在銀行當中的傳統信貸和中間業務方式也變得越來越多，因此不良資產的上升速度也會相對較快。在此種情況下，對于資產質量的管控壓力下也相對巨大。對于金融行業來說，受到了外部監督的要求和行業競爭的壓力，需要對其進行不良資產管理的有效管理和控制。

一、新常態下商業銀行不良資產的主要特征

在互金融行業中，出現了很多多種多樣的服務，對于人們的生活產生了很大的改變，比如互聯網服務，給人們的生活帶來了很大的創新和改變。在我國的互聯網金融行業當中，可以分為三種情況，一方面是由金融機構所進行的互聯網交易，也就是傳統的金融交易方式進行網絡化和電子化的進程，比如手機銀行等，第二個方面，主要是互聯網企業所提出的金融業務；第三個方面為電子商務和金融機構所進行的各種新型業態的合作。

關于互聯網金融的風險，可以分為信用風險、信息科技風險、操作風險、聲譽風險以及法律風險這五個部分，其中信用風險，主要指的是在交易的過程當中在利用虛擬的網絡進行交易，因此在技術漏洞和法律漏洞方面是存在著相當嚴重的風險。在信息科技風險方面，對于信息安全風險、技術選擇風險以及技術風險等采取相對應的防控方式。在操作風險方面，主要指的是在交易主體杜互聯網金融操作不熟練的情況下，所造成的操作失誤現象，可以被稱之為操作風險。在聲譽風險方面，主要指的是對于和客戶之間所建立的關系不能進行良好的維護，因此導致其操作方面的風險。在法律風險方面，即為在傳統的法律方面對于現階段的互聯網金融都沒有做出明確的規定，因此在進行互聯網金融的交易過程當中很容易出現由于交易主體本身的權利模糊現象而造成的法律風險現象。

二、商業銀行處置不良資產的傳統手段及制約因素

在近些年，監管部門對于金融行業都進行了法律方面的規定，比如《金融企業不良資產批量轉讓管理辦法》、《金融企業貸款減免辦法》等，但是在現階段的不良資產處理過程當中，還存在著一定的缺陷行為。

在傳統的商業銀行對于不良資產的處理方面，一方面可以采取批量轉讓的方式，利用批量轉讓的方式來對大批的不良資產進行處理，在處理的速度方面是相對較快的，并且其處理的效率也相對較高。但是在現階段當中，對于批量轉讓的對象只是限定于四大資產管理公司及經批準的省級資產管理公司之中。在眾多的商業銀行當中，對于眾多的不良資產的管理受到資金本身以及處置能力的制約，對于資產收購的積極性會產生相當大的影響，其中所消耗的財務資源也是相對較高的。

另外一個方面，在訴訟清收方面，可以說是銀行化解不良貸款不對稱的傳統方式。一般來說，對于不良資產的處理，風險本身就相對較大，因此如果出現了不對稱的現象，就需要盡可能的利用司法途徑來對債務人的資產進行有效的掌握，以此來減少其中的損失。在現階段當中，司法的流程是相對較長的，整體的訴訟進程也相對較慢，因此在清收的時間方面形成了拖延的現象。并且在訴訟過程當中所產生的一系列費用對于債務人來說也增加了負擔。

最后一方面，在損失核銷方面，監管政策的改變對于呆賬損失的核銷條件也得到了不斷的放款，其中損失核銷的條件現階段已經不是商業銀行的主要因素。在損失核銷的方式化解方面，效率是相對較多的，但是其中所需要的財務資源是相對較多的。在商業銀行近些年的盈利情況來看，現階段利用損失核銷的手段在進行不良化解的時候，對銀行本身的資金周轉方面帶來了嚴重的制約。

三、大數據背景下商業銀行不良資產管控創新措施

在上文當中對于商業銀行的不良資產管控的現狀做出了分析，在此基礎上，還需要針對其做出對應的改善措施，在本文當中主要分為以下幾個方面來做出了分析：

（一）加強歷史處置業務數據治理，確保數據源的質量

在進行大數據分析的過程當中，需要保證其數據的準確、優質、全方位以及系統性。在數據的收集方面，需要對不良資產的所有數據進行嚴格的回收和分析，其中回收的周期是相對較長的，其相關的數據形成方面更是存在很多的困難。因此在此種情況下，需要對數據進行源源不斷的獲取，將大量的精力放在已經積累的海量信息資料的更新上，實現對數據的篩選方面，充分的對商業銀行的數據資產價值做出最大化的挖掘。在一個銀行當中，如果對不良資產的業務進行了長時間的運作，在資金的信貸、財務以及風險處理方面都積累了大量的數據。在客戶量方面也是相對較大的，其中的時間跨度也相對較大的，數據源處于分散的狀態當中，因此對于歷史數據的分析和處理是其中一項重要的內容。

（二）搭建數據整合和分析處理平臺，提高數據資源的可獲取性

在銀行當中，對不良資產的處理需要實現數據基礎的廣泛，因此在包含銀行內部相關業務系統的同時還需要進行協議后買、數據互換以及公開查詢等多種方式，從而在實際情況的基礎上構建出一套全面、完整以及統一的數據模板。對于其中的信息可以實現有效的整合，監理處完整可用以及集成的數據庫資源，最終實現數據價值的最大化。在對數據進行集合的過程當中，需要構建出適應大數據分析的框架基礎，開展數據挖掘、智能分析以及模型分析等。

（三）增強數據研究與分析能力，增強分析結果的決策應用價值

大數據可以對新的知識進行發現和挖掘，因此在數據挖掘、統計分析和搜索等方面都有著相當多的科技處理手段。因此在對不良資產進行管控的過程當中，需要在掌握業務制度和業務流程的基礎上，了解其資產的管理運作經驗，掌握其數據統計和模型構建等相關的知識，其中包括分布式計算、圖計算以及機器學習等。

四、結語

綜上所述，對于商業銀行的不良資產管理控制，需要在現階段大數據的基礎上進行措施的優化和改革，不斷的加強不良資產管理領域的精耕細作，不斷的提升商業銀行的質量和效益。在新常態的情況下，對于不良資產的處置，需要對其進行風險的科學處置。在實際的處理過程當中，需要根據實際情況來對影響不良資產管控的因素進行科學的定制，采取合理的措施進行控制，最終實現大數據背景下對商業銀行的不良資產科學管控。

參考文獻

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