大數據助推信貸風險管理創新探討

徐源

摘 ?要：金融與科技的結合是未來金融行業發展的必然趨勢，利用大數據助推信貸風險管理創新工作是“金融+科技”的顯著體現。大數據技術在信貸風險管理中的應用，能夠通過真實刻畫客戶畫像，為商業銀行的信貸風險管理提供具體的應對策略，有效提升其信貸風險管理水平。基于此，從當前大數據技術在信貸風險管理中的應用，挖掘其應用問題，從而提出針對性的解決措施，充分發揮大數據助推信貸風險管理。

關鍵詞：大數據;信貸;風險管理

近年來，大數據技術在金融行業得到了廣泛的應用，國內越來越多的商業銀行紛紛借助大數據技術，嘗試搭建信貸風險管理的新格局，全面增強信貸風險的全過程管控。然而受多方面因素的影響，大數據技術在信貸風險管理的應用進程并不順利，暴露了一系列的問題，在此基礎上，探究未來大數據助推信貸風險管理創新路徑。

一、大數據在信貸風險管理應用中的問題

（一）數據挖掘難度大

從宏觀角度分析，大數據技術在信貸風險管理的應用時間尚短，國內大部分的金融機構還沒有建立成熟的管理機制，尤其是行業之間的信息共享機制建設嚴重不足。這一局面導致在信貸風險管理過程中，數據挖掘的難度極大，也就難以對客戶形象進行真實而全面的刻畫，從而嚴重影響后續的信貸風險管理精準度。數據挖掘是大數據助推信貸風險管理的基本前提，結合當前國內金融機構的大數據應用狀況分析，其大數據挖掘能力基本上是依賴于其各自原有的數據儲備，且各個金融機構的數據庫還是孤立的，很大程度上影響了數據挖掘的客戶細分管理價值。通過數據挖掘技術，通過客戶畫像能夠為信貸風險識別開辟全新的思路，然而由于金融數據信息更新頻率高、處理難度大，導致數據挖掘精確度無法保證，從而使得依賴于數據挖掘技術的信貸風險管理過程復雜且無法控制，影響了其信貸風險管理效果。

（二）行業標準和規范不完善

國內關于大數據信貸風險管理應用起步較晚，其應用過程仍處于極為不成熟的階段，對于金融行業大數據應用的行業標準和規范建設不足。一方面，國內的大數據應用缺乏統一的數據共享開放標準，導致行業之間的大數據的互動和交流存在極大的阻礙，尤其是各個金融機構之間的數據無法真正實現共享開放。另一方面，金融科技下隨著大數據技術在信貸風險管理中的應用，對于行業間的行業標準和規范建設需求也就越高，僅靠當前的自我管理，不僅不能達到信貸風險管理目標，甚至還可能產生其他不可預料的風險。

（三）大數據應用程度低

從整體上分析，當前金融機構的大數據應用程度，并沒有實現預期的目標。當前大數據在信貸風險管理應用中，由于大數據規模和質量不高、數據平臺建設不足等多方面的因素，導致當前大數據應用難以滿足信貸風險管理的轉型需求，且大數據的應用反饋機制并不靈活。另外，金融科技下，大數據信貸風險管理應用機制并不成熟，無法充分發揮大數據挖掘和風險預警價值，也就無法為金融機構的信貸風險管理提供數據挖掘和分析決策支持。

二、大數據助推信貸風險管理創新路徑

（一）深挖數據挖掘分析價值

金融科技下，大數據應用價值的實現關鍵在于數據挖掘能力，大數據挖掘技術應用的越深，其價值也就越大。只有當大數據達到一定規模時，才能真正滿足金融機構信貸風險管理的需求，如信貸風險管理制度、監測分析、預警分析等，從而實現精準管控信貸風險。因此，針對當前大數據在信貸風險管理應用過程中的數據挖掘問題，可以從以下方面著手：一方面，逐步推進金融行業間大數據共享開放平臺的建設，解決國內各個金融機構之間的數據孤立問題，以最低數據共享開放標準為切入點，創新行業間的數據共享合作模式，實現行業間的基本數據流通目標，以促進行業間的大數據挖掘價值的實現。另一方面，在大數據共享開放平臺建設的基礎上，加強行業間大數據應用成果的互動交流，建立完善的數據行業的長效溝通機制，無障礙交流行業間的大數據技術成果，以充分滿足數據挖掘價值在信貸風險管理應用需求。

（二）建立大數據標準規范

從行業整體分析，可知當前國內金融機構的信貸風險管理，對于大數據的應用缺乏整體的科學規劃，難以全面發揮大數據對于信貸風險管理中的應用價值。因此，針對當前行業間大數據標準和規范缺失的問題，具體可以從以下方面著手：一方面，針對當前金融行業間對于大數據應用的引導缺失問題，應結合國內金融發展實際狀況，科學提出大數據在信貸風險管理的應用指導規范，進一步明確大數據助推信貸風險管理目標、方向、具體措施等，建立行業間的大數據應用標準規范，從而實現金融機構信貸風險管理合力，有效提升金融行業信貸風險管理整體能力。另一方面，完善金融行業的大數據標準和規范，協同國內金融行業歷練，制定統一的大數據標準和規范，對信貸風險管理中的大數據技術應用范圍、方式、權限提出明確的規范，實現嚴格的標準化、規范化管理，從而有效保障大數據在信貸風險管理中的應用能夠有序、健康、和諧的展開。

（三）拓展大數據應用深度

結合當前行業間大數據在信貸風險管理應用狀況，可知大數據應用程度仍較低，多是停留在客戶形象刻畫，客戶信用評估等方面，其大數據信貸風險管理應用價值有待進一步推展。因此，在金融科技背景下，大數據信貸風險管理的應用深度拓展，可以從以下幾個方面著手：一方面，對于現有的客戶形象刻畫，客戶信用評估應用，應進一步拓展信息收集的范圍，包括客戶互聯網行為、金融交易行為，以進一步提升客戶形象刻畫的精準程度，并提升信用評估預測信貸風險的能力，彌補當前國內客戶征信系統的不足。另一方面，進一步拓展大數據信貸風險預警監控體系，建立信貸風險管理的事前預警、事中監控、事后監督的全過程監控流程，充分發揮大數據信貸風險預警價值，有效提高信貸風險管理能力。

參考文獻：

[1]李小西.商業銀行大數據信貸業務風險管理[J].科技經濟導刊，2019，27（10）：192+191.

[2]黃薷丹.大數據時代下商業銀行信貸風險管理策略研究[J].產業創新研究，2018（11）：75-76+89.

[3]張莉.大數據背景下商業銀行信貸風險管理的完善思考[J].全國流通經濟，2018（26）：96-97.

作者簡介：

徐 ?源（1980.8-），性別：男，民族，江蘇省連云港市人，學歷：研究生在讀，研究方向：汽車供應鏈金融。