大數據背景下商業銀行個人信貸風險管理的完善思考

石菲

[摘 要]20世紀80年代以來，改革開放的政策使得國民生活發生了翻天覆地的變化，生活品質迅猛提高。在此背景環境下，我國各大商業銀行的個人信貸業務也處于一個快速發展期，信貸需求每年成倍遞增，同時也使不良信貸資金管理壓力巨增。本文分析了如何通過已經掌握到的信息技術對個人信貸風險進行有效的管理，制定風險防范措施，從而降低風險率，提高銀行信貸業務管理水平。

[關鍵詞]個人信貸;大數據;風險管控

[中圖分類號]F832.4 [文獻標識碼]A

近年來，隨著科學技術的不斷發展進步，人們的生活水平不斷提高，國民的消費水平也大幅提升到新高度，這就導致了我國信貸市場規模的不斷擴大。同時對于全國各大商業銀行來說，如何加強信貸風險管理，降低用戶個人信貸違約率，從而最大限度地減輕銀行的損失，成為其必須研究并解決的問題之一，而解決該問題的關鍵步驟為挖掘風險發生的原因。目前相關研究結果表明，“數據”和“風險”兩大因素在個人信貸業務發展中占據主導地位，兩者相輔相成，互相之間存在著聯系。在當今大數據時代，各大銀行可以在全面整合內外部數據后，利用已經掌握到的信息技術對個人信貸風險進行有效的管理，制定風險防范措施，從而進一步完善風險防范和風險控制技術，并建立健全個人信貸風險管理體系。

1 大數據分析技術對商業銀行的重要性

認識并學會運用大數據信息是當今企業在數據大爆炸時代賴以生存的法寶之一。據相關公開資料顯示，目前國內外許多知名公司和跨國企業在公司廠房、倉庫等設施選址方面均通過運用大數據分析技術來確定最合理的位置，該舉措對企業后期的長遠發展至關重要。伴隨著互聯網金融的飛速發展，各式各樣的例如信貸等形式的“隱形銀行”如雨后春筍般不斷涌現?；ヂ摼W行業更是推崇將金融與科技相結合，打造立體服務。但是金融環境具有復雜多變等不確定性，這直接導致了信貸風險的增加。對于這些增加的風險，商業銀行依靠原有管理模式很難降低或解決，必須采取新的手段對信貸風險加以管控。而每個商業銀行均擁有龐大的線上和線下數據資源優勢，可以通過與外部研究機構合作對已有的大數據進行資源整合、匯總、歸類，形成一整套信貸客戶的完整資料，從而為商業銀行做出最有利于自身的決策。

2 個人信貸業務的發展及風險管控現狀

近幾年在市場經濟高速發展的同時，商業銀行個人信貸業務市場也呈現井噴式增長，信貸規模呈幾何式遞增，而商業銀行在個人信貸業務中主要支持個人消費貸款和個人經營貸款兩種業務。對于不斷擴大的個人信貸規模，商業銀行喜憂參半。喜的是個人信貸業務資產質量相比于銀行其他業務高，能快速并持續地促進銀行的發展，憂的是在個人信貸業務風險管理方面，有的銀行較為薄弱，個人信貸規模的加大必然加重信貸審核工作的壓力，可能會遺漏某項關鍵的審核步驟，給銀行造成損失。此外，當今個人信貸風險違約率也逐年加大，其速度大有趕超信貸市場規模發展速度之勢。針對上述幾種個人信貸業務中存在的問題，大多數商業銀行加大了個人信貸風險管控的投入，有的銀行組建了用戶信貸資信管理專業團隊，負責對信貸用戶個人基本信息的收取來綜合判斷是否給該用戶辦理個人信貸業務，以及具體授信額度。有的銀行跟外部調查機構合作，利用大數據網絡平臺技術來分析、建模、預測，實現對用戶信用等級的判斷。

3 大數據時代下商業銀行應對個人信貸風險管理的辦法

3.1 強化風險防范意識，綜合運用大數據分析技術

事物的發展是內外因共同起作用的結果，雖然人們在事物發生之前不能預判其最終結果，但事物與事物之間相互關聯，即“牽一發而動全身”，為了提高事物預判的準確性，人們總結出一套運用大數據分析手段來反映事物發展規律的技術，并將其用到各行各業中。當今時代是科學的時代，也是大數據信息的時代，大數據分析技術在風險預警和風險控制方面具有得天獨厚的優勢。誰會運用大數據分析技術，誰就會在這個時代脫穎而出，搶得先機。面對層出不窮的個人信貸業務風險，我國商業銀行應積極借鑒國外知名商業銀行在個人信貸業務管理方面的成功經驗，將大數據分析技術融入到個人信貸業務發展的工作中，加強管理人員的風險識別和風險防范意識，做到“防患于未然”，對客戶個人信息進行搜集整合后，再對其信貸信用進行精準分析和判斷，最大程度地降低由于管理人員認知的局限性而造成的風險損失，提高科學技術在信貸風險管控手段中所占的實際比例。

3.2 建立風險管控平臺，挖掘并整合內部外資源

目前許多行業已經在產品銷售、市場推廣、風險管控等方面運用大數據分析技術，紛紛取得了良好的經濟效益和社會效益，這對我國商業銀行個人信貸風險管理機構具有重要的借鑒作用。換句話說，商業銀行應當根據自身特色和發展需要，建立專門的風險監控平臺，在搜集客戶信用資料的同時，對這些資料進行有效分析，從而為可能發生的個人信貸違約行為進行有效預警，盡可能地降低銀行的損失。在建立風險管控平臺后，下一步首先挖掘商業銀行系統內部資源。為了提高工作效率，對于結構化數據可以采用傳統數據處理方式，而對于非結構化數據那么商業銀行就需要與專業數據處理機構合作，采用大數據技術對信貸風險管理進行全方位的立體分析。高度智能化的大數據技術能夠將非結構化數據進行轉型，變成數量型信息來供決策者使用，提高了信貸風險判斷的準確性和科學性。挖掘完內部資源后，下一步就是整合外部資源。在這里可以將外部資源形容成一個容量巨大的倉庫，面對數量龐大的信息數據，傳統數據處理技術已經跟不上時代步伐。這就要求我國商業銀行的工作人員了解并學會運用大數據技術對不同系統的外部諸如客戶存款等信息進行資源整合，擴大信息認知面，打破“信息孤島”，建立立體的信息系統范疇，對客戶的信用進行綜合判斷，盡可能早地發現客戶會存在信用違約等問題。

3.3 推廣信貸組合管理，優化個人信貸風險評估模型

我國商業銀行傳統意義上的個人信貸風險評價模型只有基本的風險判斷功能，并不具備事中風險控制和事后風險補救等對銀行來說非常重要的功能，這有時對銀行造成比較大的損失。而大數據分析技術恰恰彌補了傳統風險評價模型的不足，不僅具備了上述多項與信貸風險有關的功能，而且能夠有效校對風險參數，提高了評價模型的準確性和科學性，對個人信貸風險管理機制的建立起到了重要的推動作用。近幾年，大數據技術在各行各業都逐漸普及應用并“開花結果”，我國商業銀行信貸風險管理機構應以此為契機，順應時代發展潮流，在信貸組合管理中應用大數據技術，采取動靜結合的監督方式，提升挖掘現有銀行內部系統數據信息的能力，并做好分析處理，提取與信貸風險相關的關鍵數據指標，從而對已知的信貸風險提前預警并進行有效的控制，將風險損失的波動范圍降至最小，同時使得商業銀行個人信貸管理機構的領導層能準確把握銀行能承擔的信貸風險，并對銀行現有的信貸資產配置進行重新布署調整，降低信貸過程中的系統性風險，力求銀行風險最小化，收益最大化。

4 結論

在社會經濟飛速發展的今天，企業發展的動力就是不斷變革與創新。我國商業銀行必須學會利用大數據技術進行風險識別、風險控制和風險防范，才能在市場洪流中立于不敗之地。因此，在個人信貸風險管理方面商業銀行需要不斷地進行革新，既擁有傳統的個人風險評價模型，又能夠利用大數據技術提升自己的風險管理能力，促進自身不斷地發展前進。

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