商業貸款風險數據分析與應用研究

劉勉

摘 要：改革開放以來，商業銀行貸款業務可謂是取得了迅猛發展，逐漸演變成為當前社會重要探討話題之一。然而根據相關調查顯示，我國多數企業均存在著信用觀念較差問題，并且信用體系建設不夠健全，導致這種現象產生的主要原因無非是貸款客戶長期拖欠貸款，且惡意逃脫銀行債務，或是尚不具備較正規社會信用評估體系，致使銀行貸款營銷明顯缺乏信用依據。本文主要對商業貸款風險數據應用展開全面分析。

關鍵詞：商業貸款 風險數據 應用分析

對于銀行來說，數據和風險是其發展以來的兩大重要要素，其中數據可以說是銀行最具價值的資產，因銀行自身從事職業具備一定風險性，所以如何通過數據將風險降低，充分凸顯數據本身價值就尤為重要。特別是在宏觀調控市場競爭日益激烈背景下，怎樣依靠數據簡化風險，提高銀行綜合競爭實力就顯得迫在眉睫。

一、商業貸款風險數據存在目的及意義

某種程度上說，貸款業務是商業銀行經濟收益的主要來源，同時貸款業務也是商業銀行面臨的主要風險威脅。直至目前為止，商業銀行在貸款風險領域可謂是展開了反復實踐探索，盡管取得了一定成就，但與外資銀行相比較而言卻仍存在較大差距，無論是經營水平還是管理水平都不足與國際相接軌，雖然全球經濟危機已經過去，但隨著宏觀調控政策的提出致使商業銀行又將面臨著新的風險挑戰。在此情況下商業銀行必須要不斷強化貸款風險管控力度，要求所有參與人員都能樹立良好貸款風險意識，針對銀行貸款各個流程展開深入研究，結合銀行發展實際情況提出合理化建議，借此有效提高商業銀行經營管理水平，便于更好迎接市場挑戰[1]。新時期到來背景下，大數據逐漸成為銀行信貸轉型的推動性力量，可有效降低銀行貸款面臨的風險程度，并且通過地方債務發行和投資平臺機構構建，可幫助地方銀行構建形成大數據平臺，在當地政府信用保證下信貸風險將大大降低。甚至一些小微企業也可利用大數據中涉及到的數據挖掘技術順利獲取交易結算、信用記錄及企業納稅等相關數據信息，在展開更深層次分析后提出適合企業的信貸產品。

二、商業貸款風險數據分析存在問題

據當前情況來看，商業銀行在實施貸款業務時普遍存在著以下幾點問題：第一，從銀行信貸領域來看，因受信息數據不對稱影響，道德風險隱患將頻頻發生，容易造成商業銀行經濟效益的巨大損失。并且因商業銀行客戶信息資料大多來源于客戶填寫申請表格和面對面交流，所以信息數據往往存在著單一性和不真實性，借助相對龐大數據應用可幫助銀行獲取到更多數據資料，進而對客戶有一個更深層次了解認識，極大降低商業銀行信用風險[2]。

第二，缺乏低息資金來源。當前多數貸款資金均來自于專業銀行或是其他金融機構發行的金融債券，利率相比較正常商業銀行要較高，通常期限在3到5年之間。當前提出的扶持性貸款政策主要表現在還款期限和利率上，多數貸款利率均低于同期基準利率，并且期限都會超出5年，甚至長達20年之久。如果短期資金遭到長期使用，那么商業銀行經營風險也將大大提高，容易致使銀行出現嚴重虧損情況。

第三，不良貸款居高。又可將其分為以下幾方面內容：（1）貸款資金死滯沉淀過多；（2）逾期貸款出現頻率較高；（3）潛在貸款損失威脅逐漸暴露。都將會對商業銀行發展帶來阻礙作用。在此情況下，針對商業銀行貸款提出合理性防范措施就顯得尤為重要，嚴加約束貸款人員自身行為，綜合考證貸款人員實際情況，確保其能在規定時間范圍內正常還款，避免對商業銀行經營造成任何不利影響。

三、商業銀行貸款風險數據分析的應用前景

現階段，商業銀行貸款業務逐漸呈現出貸款和非貸款協同前進趨勢。據調查顯示，以往銀行信用風險管理關注重點主要放在內部貸款業務上，對融資管理和非貸款資產風險防范等環節較不重視，尤其是商業銀行外部業務處理上難免存在信息傳遞受到阻礙現象，并且融資后還很有可能出現管理失控局面，致使銀行信用風險增大[3]。

新時期下，大數據逐漸被廣泛應用到銀行貸款業務中，主要是指在不可承受范圍內利用一些常規軟件或是工具實施抓捕或處理。商業銀行在長期經營工作中必然會逐漸積累大量客戶資料信息，這無疑是為銀行信用風險管理創造了有利條件。不僅能對借款企業的賬戶信息、網絡信息、政府部門公開信息及資金流向進行深度挖掘，還能對企業實際經營情況有一個準確掌握，從而為借款企業的動態監測提供有效路徑。同時在進行大數據分析前還應做好借款企業的信息數據處理工作，將原本分割的銀行前、中、后臺信息有效整合貫通，充分吸收銀行貸款業務外的剩余信息，借助先進技術手段將其過濾整合，找出其中有價值數據資料，進而準確判斷借款企業信用風險。最終處理得到的結果還可作為商業銀行營銷的主要參考依據，有效篩選借款企業，避免出現款項拖欠等情況[4]。

總體來說，商業銀行貸款業務的大數據分析，不但能極大提高借款前的綜合調查效率，還能對借款企業實際情況做出準確評估，確保借款企業網絡信息、賬戶信息數據真實性，有效縮短借款前的調查時間，并且還能使銀行經理針對現場展開針對性調查工作。在此期間先進機械設備可徹底取代以往人工經驗判斷形式，不斷精簡銀行貸款審核工作人員，貸款結束后還可接觸模型軟件展開數據分析工作，進一步提高貸款風險監測工作效率，便于為商業銀行經營發展提供有力指導

方向。

結束語：

綜上所述，若想最大限度降低商業銀行貸款風險，首先需將大數據分析有效應用其中，得到較為完善借款企業信息資料，一旦發現任何不合理地方便要立即拒絕貸款申請，避免后期出現貸款長期拖欠現象。同時還要盡可能選擇一些先進設備工具，提高貸款風險數據準確性，確保商業貸款業務得以順利實施，充分保障商業銀行經濟效益。

參考文獻：

[1] 楊升.商業銀行風險管理數據化發展趨勢分析[J].華北金融，2017（5）：55-58.

[2] 龐淑娟.大數據在銀行信用風險管理中的應用[J].征信，2015（3）：12-15.

[3] 呂君臨.網絡借貸與商業銀行的大數據業務——美國網絡借貸公司與商業銀行合作案例分析[J].經濟研究參考，2016（52）：54-62，68.

[4] 彭鵬.從信用風險測評到客戶行為跟蹤--試論商業銀行風險管理模式變革[J].中國商論，2016（10）：87-88.