大數據在銀行風險管理中的應用分析

摘要：在大數據等技術的迅速發展及應用中，以往的銀行經營模式被逐步改變，傳統銀行和互聯網金融的結合成為了未來趨勢。在外部環境的逐步復雜下，在大數據的推廣應用下，現有銀行也面臨著更大難度的風險管理。以下分析大數據背景下，銀行面臨的機遇和挑戰，探究大數據在銀行風險管理中的應用方法。

關鍵詞：銀行風險管理;大數據;應用

引言：在大數據時代的來臨影響下，國內銀行對數據收集及處理加強了重視，在各銀行業務中，大數據的應用越發起著更重要的作用，為銀行的風險管理等工作，帶來了全新機遇，有利于銀行競爭實力的提升。但同時，因大數據的特征影響，它也為銀行管理帶來了一定挑戰，要探究銀行風險管理中大數據的應用，銀行工作者便應首先了解大數據帶來的機遇及挑戰。

一、大數據背景下銀行面臨的機遇和挑戰

（一）機遇

在大數據時代中，互聯網是銀行開展業務及服務的重要載體，互聯網在國民生活生產內的深度融合，讓人們在業務查詢及辦理時，總會期望利用互聯網手段[1]。在掌握國民該類思維模式后，大數據時代中，銀行對金融服務進行的創新將有方向可行，且勢在必行。在金融服務的創新中，銀行可利用互聯網對以往的柜臺服務進行轉變，在新金融產品的開發及推廣中應用線上服務模式，以互聯網為用戶帶來更便利的服務支持，提升銀行的服務水準。此外，在用戶喜好的分析中，大數據也是一項重要技術，利用對用戶投資偏好、行為習慣等信息的合理分析，綜合得出會受用戶喜愛的投資領域、金融產品等，并為用戶進行針對性產品及業務的推薦，提升銀行的客戶成交率。

（二）挑戰

在互聯網的發展下，國民消費理念、消費習慣被改變，但同時互聯網也為銀行發展帶來了挑戰。首先，和互聯網金融有關的產品會不被所有用戶所接受，尤其年齡偏大、思想觀念相對陳舊等的用戶，他們對互聯網金融的認識有限，因此更多新產品無法實現在市場內的快速推廣，當傳統銀行要實現轉型發展時，大數據也為其帶來了經營風險。其次，在大數據時代中，互聯網存在的安全隱患相對較大，若銀行在監管上不夠到位，便會帶來網絡安全隱患，導致用戶信息被盜取泄露，造成網絡詐騙，為銀行客戶帶來較大損失。最后，在不規范的借貸平臺中，其借貸行為的不規范，也讓國民對互聯網金融有著一定負面認識，這也是影響互聯網金融、現代銀行發展的阻力。

二、大數據在銀行風險管理中的應用方法

（一）集中式風險監測預警

在大數據時代中，銀行風險預警及監測均可更為便捷，銀行擁有用戶的交易記錄等不同信息，以往的技術無法對該類信息充分利用，而大數據的出現，便可對現有技術障礙良好克服，讓銀行交易信息數據發揮最大化的價值[2]。在銀行客戶數量的逐步增長下，客戶信息也逐步復雜，而集中式風險監測預警中心的構建，能匯總銀行信息，達成全面管控銀行風險的效果。而風險全面控制一般分為三點，即事前預警、事中監控和事后監測。銀行信息存在多變及動態性，在大數據分析中，分析人員應對銀行信息及時分析挖掘，以此掌握其中的潛在風險，實現風險防范意識的提升。例如在客戶貸款風險的管理中，大數據技術的應用，能監測客戶存款、結算及交易內的大幅變動，異常交易信息會被監測中心所發現，當交易狀況不在正常范圍時，監測中心便可自動進行風險預警提示，當業務人員得到通知后，便可對貸款者信息、審批決策及意見進行核實，以此再完成后續管理。該監測中心的構建，能提升風險預警、風險監測的時效性，及時對異常狀況發現并報警，達成風險管理，降低銀行的損失。

（二）互聯網反欺詐平臺

在互聯網金融的發展趨勢下，銀行應對外部欺詐特征深入分析，并在銀行網上平臺內進行反欺詐平臺的構建[3]。該平臺應具備智能化、實時性及自動化等特征，并和銀行業務條線相滲透，對銀行內外資源作整合，對銀行優勢充分利用，以此為平臺帶來有效數據及模型基礎。其次，平臺可利用歷史交易數據、設備指紋，為客戶構建行為習慣數據庫，對各客戶行為畫像。當客戶發起交易時，系統可將其行為畫像對比于反欺詐特征，當匹配度偏低時，即可進行可疑交易的判定，精準打擊不道德的交易行為。

（三）事后檢查評價機制

在大數據時代中，銀行要做好風險管理，事后檢查評價機制的構建便不可或缺，它有利于銀行提升風險管理的實效性，以事后檢查，逐步進行事后評價機制、責任管理等機制的完善。首先，在事后評價機制中，通過對業務規則、數據技術模型的利用，掃描銀行數據，以此進行隱藏風險隱患的挖掘，找到技術偏差，將銀行的控制水準有效提升。其次，在責任管理機制中，該機制可配合于其他機制，當風險問題發生時，能及時明確責任人，及時解決問題，并實現各責任人風險意識的提升，達成風險源頭控制的效果，避免局面無法控制。最后，在糾偏機制中，它能嚴格檢查風險管理內的異常項目，并了解異常產生的原因，安排項目重新啟動的過程，對有關策略及時調整，實現風險控制水平的提升。

（四）智能化的風險控制

在銀行風險管理中，各銀行均積極進行風險監控技術的開發，利用云計算、大數據等優化風險監管。例如各銀行大數據平臺的打造，利用智能化的信息服務平臺，全面利用了銀行的業務數據，在實現營銷能力提升的同時，也提升了風險管理的智能化水準。而在銀行風險管理中，也誕生了不同的數據化風控產品，例如部分產品可對網站數據進行機器抓取，抓取如消費網站、購物網站數據等，而上述數據均可為征信報告制定提供來源，以大數據對個人征信綜合分析，保障征信報告的全面性。其次，部分產品可利用圖關聯，以可視化形式，對客戶資金往來、交易信息進行展示，各客戶均有對應的信息網絡，通過定期的全面掃描，便可找到異常客戶信息。最后，部分產品可整合互聯網內不同風險信息，為銀行在貸款前調查、貸款后監控等工作帶來信息支持，協助銀行對貸款風險及時發現，便于及時補救。

（五）以大數據信息共享

在大數據時代中，銀行要對大數據分析充分利用，整合海量信息，在其中進行有效信息的挖掘。對銀行而言，該機構有著豐富的數據資源，且數據具備價值高、標準化等特征，深度挖掘該類數據，能實現數據深度價值的發揮。銀行可對信息搜索引擎技術進行引入，為用戶提供深度感知市場的機會，使其在銀行產品或服務選擇中，擁有更多有效的參考信息，保障產品服務選擇的適宜性。在銀行中，整合分享其內外部的不同信息，有利于分析客戶、客戶有關關系等風險，實現風險管理水準的提高，提升風險評估質量，提高風險管理可靠性。

（六）開發機器投顧業務

該業務在于結合大數據及人工智能，以此構建在線式財務管理工具，以智能算法、投資組合優化等為理論模型，為用戶帶來不同的投資建議。而該業務具備的優勢有以下幾點，即從客戶風險偏好出發完成個性化定制，以科學理論為支撐合理配置，避免情緒化、非理性的投資，以及自動對大批量的服務客戶進行運算的優勢。而在現階段中，我國的機器投顧尚處于初級階段，國內企業對機器投顧產品的推出也有限，主要有以下幾類，首先是傳統的金融機構產品，其次是互聯網公司所開發的財富管理應用，最后是第三方的獨立智能投顧產品。在以往的投資活動中，因多數國民不具備一定理財經歷，普通客戶因此無法獲得合理投資顧問等服務，而機器投顧可在同一時間內，以一對多模式為不同客戶帶來服務，以此對普通客戶面臨的服務短板進行彌補，為其帶來更為合理的資產配置參考，避免因對客戶風險習慣未充分挖掘所帶來的客戶風險。

（七）大數據信用評分

大數據信用評分機制的構建，能實現風險決策機制的完善，降低大數據時代中銀行面臨的風險。在大數據的應用下，銀行在信用評級上能更為便捷，以大數據技術，構建新型信用評分機制，全面調查用戶征信。例如在傳統的征信體系中，部分個人及企業均未擁有記錄，該機制的構建，便能評價該類無記錄個人或企業，為銀行帶來業務支持。而該機制和銀行不同業務的聯系，和貸款后監控、放款核驗等銀行各業務系統的對接，能為風險決策部、業務部帶來充足完整的信息資料，為業務風險評估帶來幫助，降低風險，提升風險管理質量。

結束語：結合以上，大數據的出現，為銀行的風險管理帶來了挑戰及機遇，銀行應對大數據牢牢把握，以此對銀行的數據整理體系作完善，實現信息數據潛在價值的挖掘利用，提升銀行的風險管控能力，為銀行的健康發展帶來助力。本文分析了大數據時代下銀行面臨的機遇和挑戰，探究了大數據在銀行風險管理內的應用，但上述應用方法的實踐，仍需結合不同銀行的真實情況，在實踐應用中改進優化。

參考文獻：

[1]趙強.大數據在商業銀行風險管理中的應用[J].商情，2019，000（018）：176.

[2]劉強.大數據在商業銀行風險管控中的應用探討[J].科學與信息化，2019，000（016）：165-165.

[3]李雪.大數據在銀行信用風險管理中的應用[J].中國科技投資，2018，000（032）：164.

杭州銀行王丹怡