大數據技術在銀行貸后管理中的應用分析

【摘要】在網絡技術迅速發展的時代背景下，人們的日常工作生活中越來越離不開“數據”二字。基于此，本文首先對大數據技術的概念進行了簡要闡釋；其后，圍繞采集跟蹤、系統優化、分析評估三個方面，重點分析了大數據技術在銀行貸后管理中的可行應用策略，意在通過本文的討論，提升銀行貸后管理工作的前瞻性、可靠性和安全性。

【關鍵詞】大數據技術 銀行貸后管理 逾期違約風險

一、引言

大數據時代的到來，為社會各個產業領域的經營模式提供了優化發展的新機遇和新方向。所以，為了實現銀行業務工作質量的現代化提升，同時也為了實現銀行單位對客戶風險的有效規避，我們有必要對大數據技術在銀行貸后管理中的應用進行分析研究。

二、大數據技術的相關概述

在網絡技術尋思發展的時代背景下，人們的日常工作生活中越來越離不開“數據”二字。與此同時，隨著社會中所產生各類數據信息的量級逐漸增大，人們對數據的處理和利用觀念也逐漸向著動態化、實際化方向發展。在這種觀念的影響下，結合了云計算技術、數據庫技術等技術知識的“大數據技術”應運而生，為人們對各類數據的預測、統計、處理、儲存、評估等活動提供了條件，并被快速、廣泛地運用到了工業、金融、醫學等多個行業的工作管理當中[1]。

基于以上，將大數據技術應用到銀行貸后管理當中，相關人員可在銀行的業務活動當中挖掘出大量的高價值數據信息，并據此提升業務決策、客戶管理、風險控制、效益預估等環節的科學性和宏觀性。

三、大數據技術在銀行貸后管理中的可行應用策略

（一）做好大數據的采集跟蹤，強化銀行貸后管理的前瞻性

首先，對于貸款額度較大、授信等級較高的企業客戶，銀行相關人員應做好其大數據的遠程跟蹤管理工作，定期或不定期地對客戶當前的的生產經營狀態數據（如體制改革、股權變更、投資行為、社會事件、企業管理者動向等）進行調查采集，以此對企業客戶當前所表現出的償還能力進行了解。這樣以來，一方面有利于銀行貸款部門與企業客戶之間的通信交流，及時與客戶協商制定寬展還款時間、分期還款等問題解決手段；另一方面，也有助于銀行對自身的業務經營做出保障，防止客戶出現逾期不還、攜款出境等失信問題發生。

其次，為了進一步提高銀行貸后管理工作的質量，強化銀行貸款業務的運行安全性，銀行在貸后管理過程中應充分利用大數據技術，做好貸款客戶潛在風險的分析排查。對此，可積極通過網絡渠道，對國家及地方的環保部門、工信部門、銀監部門、司法部門、稅務部門等發布的貸款行業相關數據進行采集，嚴格、細致地審視“環評不達標名單”、“淘汰落后產能名單”、“銀行風險客戶名單”、“失信被執行人名單”、“非正常納稅用戶名單”、“小企業征信記錄報告”等數據信息文本。這樣以來，利用大數據技術將具有“官方認證”的問題企業、失信用戶數據與貸款客戶名單進行比對，逐個排查出存在風險隱患和失信檔案記錄的客戶信息，并進一步作出針對性的風險管理舉措。

（二）做好大數據的系統優化，強化銀行貸后管理的可靠性

將大數據技術應用到銀行貸后管理工作時，相關人員不但要學會“利用數據”，還要“創造數據”。對此，在實際的工作過程當中，銀行貸款部門可聯結專業的網絡技術人員，搭建出基于銀行客戶管理系統的“逾期貸款監管系統”，對存在預期違約情況的客戶數據進行集中化、長期化管理、記錄和保存，并按照日、月、季度、年的時間標準設置出相應的預期風險等級，以此將用戶貸后負面行為的管理落到實處。同時，對于存在連續欠息或逾期時間過長的用戶類型，還應建立起專門的“風險客戶名單”，對其進行頻繁化、重點化的還款提醒和動態跟蹤，繼而進一步提升銀行貸后管理工作的針對性[2]。

與此同時，相關人員還應在“逾期貸款檢測系統”中設置出一定的網絡接口，將其與區域網絡、公共網絡進行連接，并與區域內其他銀行單位達成真實化的數據共享合作。在此情況下，只要用戶在一家銀行中存在負面貸款行為，其違約記錄相關數據將得到全區域乃至全國范圍內銀行單位的共享互通，進而建立起大范圍、強效力的貸款行業風險預警體系。

（三）做好大數據的分析評估，強化銀行貸后管理的安全性

由于銀行貸款業務會涉及到不同行業、不同背景、不同能力的多種客戶類型，所以與其配套的大數據技術應用也勢必帶有很強綜合性和全面性。具體來講：

首先，銀行相關人員一定要加快的對客戶群體中各類行業市場數據的采集分析，對于一些現狀情況不景氣、發展潛力較缺乏的行業，應及時做出退出行為，以此避免不必要的業務風險，提升貸款產品的價值應用性和回流安全性。

其次，可根據銀行自身的客戶數據記錄，以及當前貸款市場整體的運行態勢，為不同額度的貸款產品設置出相應的“準入門檻”，對企業客戶的生產能力、資金情況、經營規模等數據指標進行評估，以此保證貸款業務客戶“寧缺毋濫”，實現經營風險的有效壓縮。

最后，相關人員還可根據各類大數據信息分析評估出當前國家、區域經濟的整體局勢，并分化好各類行業在不同區域內的發展能力和“信用口碑”。例如，對于我國東部地區的企業客戶，應加強對信息不對稱、企業互保等貸款“騙術”的分析管理；對于東北地區的企業客戶，應做好傳統產業變革轉型、地方經濟波動較大等問題的綜合考量；對于西部、南部尤其是沿海地區，應重視重大社會事件、房地產泡沫經濟、灰色產業聚集等因素對客戶償還能力、支持能力的影響。只有通過大數據做好上述區域的綜合分析，才可保障銀行貸后管理能力的高質、高效實現。

四、總結

總而言之，在信息化的時代背景下，銀行單位要實現自身貸款業務的良好發展，就必須要加快實現大數據應用體系的構建管理。分析可知，通過采集行業市場、官方部門、客戶群體等多個領域的數據信息，并結合自身業務情況做出有效的分析評估策略，能幫助銀行提高對潛在風險客戶的辨別能力，從而強化銀行貸后管理的整體質量，為銀行安全、穩定的運行發展做出保障。

參考文獻

[1]劉從正.淺談大數據分析與貸后管理[J].赤子（上中旬），2016（01）：132.

[2]江蘇銀行營業管理部課題組，王小川，李響亮.大數據在小微信貸中的應用研究[J].金融縱橫，2015（07）：69-76.

作者簡介：韋怡（1988-），女，重慶，供職于重慶三峽銀行股份有限公司，經濟師。