大數據時代下的商業銀行風險管理策略

張潔宇

中圖分類號：F832.33 文獻標識：A 文章編號：1674-1145（2019）9-162-01

摘 要 在大數據時代下的各行各業，皆迎來了一系列積極影響與變革。將大數據技術引入商業銀行中，依托大數據思維實施風險管理是迎合當前趨勢的必然路徑。本文在分析商業銀行風險管理中大數據促進作用的基礎上，提出了大數據時代下商業銀行如何應對風險并實施管理的策略，以期幫助商業銀行最大限度消除風險，確保自身健康、穩定發展。

關鍵詞 大數據時代 商業銀行 風險管理

大數據在整合海量信息數據的基礎上，對數據庫中有價值的信息進行篩選之后方可有效規避風險，并將最終利益目標達成。大數據時代下，商業銀行風險管理工作也實現了有效轉變，擁有了遠超傳統管理模式的效率與質量。與此同時，商業銀行還需進一步重視風險管理模式的健全與完善，通過風險的有效規避，從而為自身健康長久發展提供堅實的保障。

一、商業銀行風險管理中大數據的促進作用

首先，有利于風險決策形式的深入變革。在大數據技術的運用下對研究對象信息變量間的內在聯系展開剖析，能夠更全面的掌握各個變量間存在的關聯性，從而為決策變革的發展提供充足的動力；其次，有助于商業銀行信息發掘能力的顯著提升。商業銀行在應用了大數據之后，可在數據不對稱現象有效避免的基礎上，不斷降低和簡化工作難度，這樣一來也就能夠獲取更顯著的風險防控水平；最后，可促進風險管理體系的優化。商業銀行在大數據優勢的充分利用下，以大數據應用為基礎積極推進商業銀行客戶核心風險控制體系的構建，同時在不斷完善信息授權、積極構建安全控制體系的基礎上，推進分級授權、共享信息運作體制的落實。

二、大數據時代下商業銀行風險管理策略

（一）促進與社交網絡的深度融合

商業銀行經營管理工作的組成中風險管理工作十分重要。運用大數據不斷優化風險管理工作的前提是需要徹底打破傳統數據邊緣，在互聯網網站、社交媒體的運用下取得更多的數據來源，從而獲取大規模的客戶信息。同時，也需要對接觸和溝通客戶的渠道深度整合，在網絡優勢的充分發揮下妥善落實商業銀行內部數據及外部社會交往數據間的關聯性，推進客戶視圖的完整構建。而在與個別知名媒體機構、社交媒體網站實現數據和信息共享之后，有助于信息有效性的顯著提升，這樣一來風險管理也就能夠得到強化。

（二）建設“數據倉庫”，培養數據挖掘技術

數據可謂是構建“數據倉庫”的前提與關鍵，在“數據倉庫”的積極建設下有助于客戶信息存儲能力的提升。通過銀行網點、ATM機和移動POS機等線下渠道與網上、電話、微信、手機銀行等線上渠道的運用，確保數據信息搜集的真實性、可靠性。同時，以政府機關、電商平臺、物流平臺、互聯網金融平臺等為對象積極開拓外部渠道合作關系，實現數據來源的進一步拓展。

（三）構建大數據風險分析平臺

商業銀行應當建立在數據分析的基礎上重視風險分析平臺的構建，強化風險建模，并在大數據優勢的充分發揮下促進風險抵御能力的提升，對客戶及項目中的風險、潛在風險予以綜合評估。在構建了大數據平臺并實現應用之后，能夠獲取互聯網及移動網絡等渠道中客戶的數據，同時在關聯、整合及補充等工作的實施下，關聯傳統數據，并在大數據“云計算”工具的運用下發現、分析客戶行為，最終實現銀行管理風險的降低。

（四）完善管理機制，優化業務流程

商業銀行應當以大數據思維為導向推進風險管理機制的建設，密切圍繞客戶，若實現集中管理客戶大數據信息平臺信息，統一數據接口與數據加工及授信，促進數據信息共享機制的完善。在大數據真實性、時效性及完備性特征的運用下，并結合數據分析模型化特點促進風險決策機制的完善，實現決策判斷的智能化。同時，在大數據靈活分析的優勢下，健全風險預警機制，實時監控與智能分析客戶貸前、貸中、貸后等環節，實時預警風險事項。此外，在快速反應機制的構建下，并配合簡潔、快捷的信貸政策與業務流程，促進風險管理程序高質量低成本的實現。通過大數據挖掘功能的運用，對隱含于各環節的風險主動挖掘，促進檢查與評價機制的完善。

（五）加強風險管理人才培養

商業銀行對于大數據風險管理人才培養必須予以足夠的重視，提供豐厚的資源，推進人才培養體系的建立健全，加強人才引進力度。此外，需要落實考核與培訓機制的完善構建，例如上崗考試、專業技能驗證考試及級別認定考試等資格考核體系。通過案例、知識競賽及實戰模擬等培訓形式的組織召開，促進大數據風險管理人員專業能力和綜合素養的全面提升。

三、結語

現下，大數據的到來將一系列積極影響與變革帶給了各行各業，金融行業中通過大數據的運用可實現交易風險的降低、交易效率的提升，這也表明了商業銀行在應用了大數據之后，所開展的風險管理工作成效更佳。所以，商業銀行需要為大數據開發與應用提供環境，在大數據的運用下綜合評價并管理風險，方可為自身健康、長久的發展奠定牢固的基礎。

參考文獻：

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