大數據在商業銀行風險管控中的應用

劉海潔 何錫彤

摘要：在時代不斷發展的背景下，商業銀行面臨的競爭也越來越激烈，對于商業銀行而言，風險管理是影響其健康長遠發展的一大關鍵因素，傳統的商業銀行風險管控模式存在效率低下、管理成效不佳等缺陷，而大數據技術的出現恰好為商業銀行風險管理模式的轉型與優化帶來了有利機遇。文章就對大數據在商業銀行風險管控中的應用進行了分析和研究。

關鍵詞：大數據;商業銀行;風險管控;應用

商業銀行在我國社會經濟的發展中扮演著至關重要的角色，其作用是不容忽視的。但與此同時，其在經營過程中也經常會遇到各種風險，這就要求相關人員做好對風險的管控工作，這樣才能實現商業銀行綜合效益的提升。在實際開展商業銀行風險管理工作時，應注重大數據的應用，因為大數據是以計算機信息技術、網絡技術等為基礎發展而來的，它能實現對風險的量化管理，從而提高商業銀行風險管控的效率與質量。

一、商業銀行傳統風險管控模式的弊端

（一）信息利用率偏低

在傳統的風險管控模式下，銀行對數據信息的利用率較低，具體表現在以下兩個方面：一是信息不夠對稱，數據處理表現出本地化、零散化等特征，面臨信息孤島等問題，一些數據信息在得不到授權的情況下，銀行也無法使用。二是對非結構化數據的關注度不夠。伴隨信息技術的進一步發展，銀行在對用戶信息進行采集時，應將關注點放在其職業特點、購物偏好等方面，上述數據大都屬于非結構化數據。但從實際情況來看，很多商業銀行大都偏向于采集和存儲較為單一的結構化數據，這些數據信息中真正有價值的信息非常少，由于對非結構化信息的關注和利用不夠，導致銀行在風險管理、信用評估等方面經常出現失誤和偏差。

（二）風險防控相對滯后

由于受到多方面因素的影響，商業銀行在信貸業務上存在諸多漏洞，具體表現為信貸投放問題以及貸后監測不到位。在傳統管理模式的指導下，銀行評估業務風險主要參照的是客戶的征信信息和財務信息，但上述信息本身具有明顯的滯后性，且信息的準確度很難保證，這就會對銀行風險防控工作的開展產生直接影響，嚴重時還可能使企業付出慘重的經濟代價。

二、大數據給商業銀行風險管控帶來的機遇和挑戰

（一）機遇分析

1. 大數據技術為商業銀行數據信息的采集和利用提供了有利條件

商業銀行風險管理本質上講就是對采集到的數據信息進行全面而深入的分析。有了大數據技術的支持，商業銀行能在短時間內收集到更多的數據信息，并準確篩選出其中的冗雜、無用數據，提高對海量數據信息的處理效率，構建一個完善的數據信息體系。站在數據挖掘的層面上來看，商業銀行可利用大數據技術廣泛收集內外部數據信息，并借助專業化的評價模型對這些數據進行分析和處理，從而徹底扭轉銀行對歷史沉積數據的應用局面。站在信息層面上來看，大數據技術的應用可便于商業銀行從海量數據信息中找到有關自身經營運作以及外部條件變化的評估結果，從而有效防止信息不對稱問題的出現，使商業銀行的風險管理模式得到改進和優化。

2. 大數據技術為商業銀行開拓了全新的業務領域以及營銷路徑

引入大數據技術以后，商業銀行的風險管理也逐漸從管控風險轉變為“經營”風險。參照客戶留下的相關數據信息，商業銀行可了解客戶的消費偏好、風險傾向等，進而為各類客戶提供更具針對性的產品與服務，實現精準營銷，這樣不僅能有效降低銀行的營銷成本，同時還能實現對潛在風險的防范。另外，在深入挖掘數據信息的基礎上，商業銀行還能了解客戶對新業務的需求和想法，從而突破傳統業務領域，推出更多創新型產品和服務，為銀行創造出新的經濟增長點。

3. 大數據技術提高了商業銀行風險管理的靈活性

以往的商業銀行風險管理模式有很多明顯的弊端，很難是實現對風險的全方位、高效化管控，管理人員對風險的分析也大都處于較為膚淺的階段，沒有對風險進行深層次分析和挖掘。另外，在時代不斷發展的背景下，傳統風險管理體制下的工作人員專業素質已經無法滿足當今金融行業的發展需求，在貸款的審批上也過于形式化，整個審批過程十分繁瑣，沒有對各環節進行全面把控，這些都導致傳統風險管理模式的運作效率顯著下降。在將大數據技術投入應用以后，商業銀行可及時收集到準確可靠的內外部數據信息，從而為信貸風險的分析提供依據，這一風險分析過程不僅更具專業性，同時還具有可復制性，一旦遇到新的風險，只需把相關數據和指標重新輸入進去，即可實現對新風險進行實時化、全方位評估的目標。

（二）挑戰分析

1. 信息安全風險增大

當前，大數據技術正在我國各大行業得到進一步推廣與應用，其為人們帶來的便利有目共睹，但隨之而來的卻是信息安全問題，對于商業銀行而言，能否對客戶信息以及資金的安全進行有效保護已經成為公眾評判一個銀行經營管理水平的重要指標之一。從國內金融機構的發展現狀來看，網絡信息安全漏洞正逐漸增多，客戶的賬號密碼、交易記錄等信息都面臨著被竊取的風險。

2. 業內競爭越發激烈

在大數據技術與網絡金融不斷發展的背景下，商業銀行面臨的競爭形勢也越來越嚴峻，很多企業和機構都逐漸朝著金融領域進行業務的拓展，一些企業憑借大數據信息平臺推出了諸多新型產品與服務，當前廣受大眾歡迎的余額寶就屬于此類創新型產品，這些新產品的出現給商業銀行的相關業務造成了一定的沖擊，若商業銀行不能及時抓住大數據技術發展所帶來的機遇，必將一直處在非常被動的狀態，甚至可能被市場所淘汰。

三、大數據在商業銀行風險管控中的應用

（一）樹立大數據思維和理念

所謂大數據思維，指的就是個體借助信息技術從大量數據信息中獲取決策依據的思維模式。大數據思維強調的是“大數據”、“人”和“信息技術”的一體化，其主要可分為數據價值思維、關注效率思維、大數據預測思維等，運用大數據思維來解決問題是當今時代的發展潮流，大數據理念促進了社會的轉型發展。傳統的思維主要是通過抽樣調查來收集相關樣本，然后對樣本展開分析，并根據主觀經驗得出相關邏輯關系，這一思維模式存在的顯著弊端就是很難對數據信息進行深入分析，無法獲得信息背后所隱藏的內容，而大數據思維則完全顛覆了傳統思維模式，使數據的分析變的更為直觀、全面和深入，得到的結果也更具針對性，可便于相關人員對研究對象形成立體而全面的了解。將大數據思維引入到商業銀行風險管控過程中，可在海量數據信息中篩選出真正有價值的數據信息，然后通過對數據的分析制定相關對策。大數據技術不僅能提高風險管控的效率，同時還能對風險進行自動檢測和預警，從而幫助工作人員及時做出正確決策并落實到實際行動上。

（二）構建數據分析模型

商業銀行要對所有數據信息進行全面整合、科學處理和準確運算，就必須構建專業化的數據模型。通過完善的金融數據模型，銀行可得到擁有自主知識產權的數據運算結果以及風險評估分析報告，從而指導其自身的經營管理與發展。傳統商業銀行風險管理也會對數據信息進行匯總整理與分析，但整個分析過程較為簡單，且僅能處理一些小型結構化數據，很難適應當今時代商業銀行的發展要求。構建一個完整的、專業性的金融數據模型，既能幫助銀行對風險進行深層次分析，滿足新時代背景下商業銀行在風險管理上提出的新要求，同時還有助于商業銀行對各個部門的系統化、綜合化分析，從而進一步完善銀行的管理工作體系。

（三）依托大數據技術建立完善的風險管控體系

傳統的人工管理模式不但需要花費較長的時間，而且很難實現對風險的準確識別，在開展風險管控工作的時也非常被動，無法第一時間對風險作出反應。將大數據作為依托，建立現場檢查與非現場數據信息統計分析相結合、主觀判斷與數據篩查相結合的風險管控體系，利用大數據進行風險識別，可實現對風險的實時化、全面化管控，進而提升商業銀行的風險管控水平。由于商業銀行的業務范圍較廣，業務類型多種多樣，所以，建立完善的風險管控體系可確保業務的順利高效開展，使客戶的相關權益得到有效維護，并提升銀行的整體效益。與此同時，以大數據為支撐的風險管控體系還可實現更大范圍的風險管控，擴大管理覆蓋面，提高風險管控的實際成效。商業銀行應積極運用先進技術手段對檢查方法加以改進和優化，注重對大額轉賬、存款、取款以及授權等重點流程的信息挖掘。此外，還要強化日間監控，尤其要加強對交易信息的持續化、常態化監控，以便能在第一時間找出風險苗頭，對各種風險問題做到早發現、早處理。

四、結語

綜上所述，商業銀行在我國金融行業的發展中占據著十分重要的地位，和其他銀行相比，商業銀行在經營管理過程中面臨的風險相對較大。要避免或降低這些風險帶來的不良影響，確保商業銀行的正常有序運營，就必須做好風險管控工作。大數據技術的誕生給商業銀行風險管控帶來了前所未有的機遇，如提高了信息采集的便捷性、開拓了全新的業務領域、使風險管控更加靈活等，但同時也加劇了同業之間的競爭，增加了信息安全隱患。商業銀行應抓住大數據帶來的發展機遇、勇敢應對各種新挑戰，在實際開展風險管理工作時應樹立大數據思維和理念，構建科學化、專業化的數據分析模型，并以大數據技術為依托，對商業銀行的風險管控體系進行調整和完善。

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（作者單位：蒙商銀行股份有限公司通遼分行）