基于大數據的商業(yè)銀行信貸風險管理分析

姚安琦

一、大數據簡介

隨著互聯網技術的高速發(fā)展，人類在日常工作生活中積累了巨量的數據，并以指數形式增長。數據采集是數據處理流程中的第一步，現在常用的數據采集手段有傳感器收集、檢索分類工具以及條形碼技術。數據處理是將結構復雜的數據轉換成單一、有價值的結構，將錯誤、無用的離群數據進行過濾，最后將整理好的數據進行集成和存儲。數據分析是大數據處理流程中核心的部分，它以處理和集成后的數據為原始數據，通過云計算，利用分布式數據庫和批處理技術對數據進行精準的處理和分析。最后，使用形象的數據解釋讓用戶更便捷的理解和應用數據分析的結果。

大數據技術的日趨完善，給商業(yè)銀行帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，基于大數據的信貸風險管理將助力商業(yè)銀行實現精準營銷。利用大數據技術，商業(yè)銀行可以全面收集客戶的結構性與非結構性數據，建立精準的風險評估模型，動態(tài)監(jiān)控客戶的資金數據。基于大數據的商業(yè)銀行信貸風險管理研究十分必要。

二、商業(yè)銀行信貸管理存在的問題

1.長尾客戶市場被信貸體系排除

銀行的最大風險來源于信用風險。為了應對該風險，商業(yè)銀行通常會遵循二八定律，選取具有較高盈利能力和競爭優(yōu)勢的企業(yè)。商業(yè)銀行的貸款集中于20%的優(yōu)質企業(yè)與個人，而80%的長尾客戶卻遭到了商業(yè)銀行的金融排斥。因為在傳統(tǒng)的風險控制及信貸評價標準下，僅大型企業(yè)和國有企業(yè)具有良好的信用狀況和較強的盈利能力，而80%的小微企業(yè)及創(chuàng)業(yè)企業(yè)則不具備這一優(yōu)勢，所以常年被商業(yè)銀行排除在信貸體系之外。小微企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)由于不具有抵押物和擔保品，則在貸款時遭到銀行的放棄。但是我們國家有大量的小微企業(yè)急需貸款，順應國家供給側的改革制度，商業(yè)銀行應該將部分資金投入到大量的小微企業(yè)中來，以解決這些企業(yè)的資金需求。

2.數據信息較為陳舊

商業(yè)銀行在審批貸款時，信用情況的調查幾乎只憑借客戶的征信記錄，信用渠道十分狹窄，數據更新速度緩慢，信息十分陳舊。客戶經理主要依據客戶的穩(wěn)定收入來判斷客戶的還款能力，但此舉不夠客觀。商業(yè)銀行沒有充分利用互聯網平臺全面獲取客戶的大數據，并進行交叉驗證，比如客戶是否有其他的額外收入和消費情況。因此商業(yè)銀行需要和第三方平臺及國家工商、稅務等部門協同工作，掌握客戶的全方位動態(tài)，才能掌握準確、動態(tài)的數據，從而減少信息不對稱現象，降低商業(yè)信貸風險。

3.信貸風險評級模型落后

大部分商業(yè)銀行至今仍沿用傳統(tǒng)的風險評估手段。隨著大數據時代的到來，銀行將能夠獲得來自互聯網的大量數據信息，若要對這些數據信息進行有效的處理，銀行必須要提高信用評級的精準度，即在原有的計算機技術的基礎上，利用數據挖掘技術和區(qū)塊鏈技術建立先進而合理的評級模型，從而對信貸風險做出正確的評估，以減少銀行的不良貸款率。

三、大數據在互聯網金融時代的優(yōu)勢

1.降低信息不對稱

通過區(qū)塊鏈技術可以獲得企業(yè)的廣泛信息，通過大數據分析可以從目標企業(yè)的交易行為中剝離出企業(yè)特征。這些重要數據主要包括財務信息、征信信息、行業(yè)信息賬戶、結算信息、稅務、海關、公檢法水電煤氣、股權結構、擔保關系以及投資關系等。當銀行獲得真實信息后，可以建立相關授信模型，評級模型，風險監(jiān)測系統(tǒng)和預警系統(tǒng)。這樣就可以實行貸前準入制度、貸中決策支持系統(tǒng)和貸后預警管理系統(tǒng)。

科技賦能可以降低銀行與企業(yè)之間的信息不對稱，從而使得盈利能力較好的中小微企業(yè)能獲得信用貸款。金融科技也是國家正在著力建設的新興技術，金融科技可以有效提高商業(yè)銀行搜尋全方位數據的效率，可以有效降低不良貸款率，商業(yè)銀行可以通過大數據技術監(jiān)控企業(yè)和個人的動態(tài)信息，為信用評級建立良好的數據基礎。

2.增強信貸的智能化管理

智能化管理將會貫穿在信用貸款的貸前、貸中、貸后各個環(huán)節(jié)，從而做到及時識別風險并控制風險。貸前，通過大數據平臺整理貸款客戶大量信息，通過數據挖掘技術迅速處理信息，從而減少了人工收集信息的成本。貸中，商業(yè)銀行賦予不同的企業(yè)和個人以不同的信用等級，精準識別客戶的財務狀況及還款能力。貸后，通過大數據平臺的數據及時更新，深入了解貸款企業(yè)或個人的最新財務狀況，當發(fā)生金融詐騙或者貸款企業(yè)及個人出現嚴重的財務危機時，商業(yè)銀行要及時啟動預警機制，商業(yè)銀行可以及時終止貸款，或及時拍賣客戶的抵押物。智能化管理實現了全方位的動態(tài)管理，能及時識別虛假信息，使商業(yè)銀行實現精準的信用風險控制。

3.信貸風險評估模式更加精準

得益于對大數據的充分利用，互聯網金融企業(yè)在近年來得到了極大的發(fā)展。當客戶產生經濟行為，必然在互聯網留下層層印記。利用數據挖掘技術，可以對客戶在網絡上產生的數據進行匯總分析，從而對其信用等級進行科學的評估，從而準確的預測客戶的行為，并建立精確的風險評估模型。利用大數據進行風險評估，與傳統(tǒng)的風險評估相對比，具有更高的效率和精準性。大數據可以實現實時分析和動態(tài)監(jiān)控，在短時間內對客戶的信用風險做出評判，并建立監(jiān)控機制和預警機制。互聯網金融公司對商業(yè)銀行造成了巨大的競爭壓力，商業(yè)銀行必須改變傳統(tǒng)的信貸風險評估模式，才能應對互聯網金融公司帶來的嚴峻挑戰(zhàn)并把握機遇。

4.優(yōu)化信貸審批的流程

互聯網金融公司在進行信貸業(yè)務處理時，主要通過電子軟件在互聯網平臺進行數據的計算、分析和處理，客戶只需要在手機移動端或電腦端申請網上信貸服務即可，不需要費時費力地去銀行排隊等候，業(yè)務處理及時高效。商業(yè)銀行在與互聯網金融公司競爭的過程中，若要贏得市場，就必須要優(yōu)化信貸審批流程，提高信貸業(yè)務審批的效率，只有這樣，才能進一步增加信貸業(yè)務數量，提高商業(yè)銀行的盈利水平。

四、基于大數據的商業(yè)銀行信貸風險管理策略

1.利用大數據技術，深入挖掘商業(yè)銀行內外部數據資源

內部資源主要包括銀行打造的有經營管理權的B2B、B2C、O2O 等網絡金融平臺。不斷細分金融市場，開發(fā)豐富的網絡金融產品，使客戶有充分的自主選擇權利。通過電腦客戶端和手機客戶端收集貸款人的個人資金信息，開發(fā)商業(yè)銀行的自主掃碼支付功能，可以效仿支付寶的支付手段，以獲得更多的客戶金融數據。為客戶的信用評級和評估模型，奠定良好的數據基礎。

外部數據十分豐富，包括其他銀行、稅務、工商、公安、法院等部門以及第三方平臺、電商平臺、互聯網金融支付平臺等多渠道的信息資源，通過客戶的繳稅情況、經營狀況、訴訟狀況、消費水平等綜合評估客戶的信貸風險，由于數據來源廣泛，準確度不盡相同，所以商業(yè)銀行要對大量的非結構性數據進行有效的處理，從而篩選出高品質的精準信息。

2.重建風險評估模型

在傳統(tǒng)的信用評級的基礎上，商業(yè)銀行需要充分利用大數據分析中的數據挖掘技術建立客戶信用風險評估模型。在充分收集數據之后，建立個人金融信息的數據庫，商業(yè)銀行可以依靠數據庫技術存儲、管理和分析相關信息，建立企業(yè)或個人的信用檔案資料，定量分析大數據，為信貸管理決策提供科學的依據。智能化的數據挖掘技術，具有五大數據處理功能，即數據收集、數據選擇、數據轉換、數據清理、數據推導等功能。它可以幫助銀行從客戶的大型數據庫中剝離出以往沒有發(fā)現的、可操作的信息，用于銀行的關鍵性決策。數據挖掘技術可以實現信用風險控制的精準性，從而增強商業(yè)銀行的信貸風險控制能力。

3.動態(tài)監(jiān)控信貸風險

隨著大數據技術在金融領域的迅猛發(fā)展，商業(yè)銀行在控制信貸風險方面，可以實現動態(tài)管理。貸前可設置嚴格的準入門檻，提前將潛在的違法犯罪活動進行遏制。當客戶的貸款額度與標準不符，通過數據挖掘技術將把此類客戶剔除在貸款門檻之外。貸中可改變傳統(tǒng)的授信風險控制模式，建立精準的風險控制模型。商業(yè)銀行可充分利用銀行內部數據和外部數據，對于客戶的信用進行評分，從而確定信用等級及貸款額度，新型信貸控制模型可以綜合評估客戶的真實資金水平和還款能力。貸后進行強化遠程監(jiān)控。放貸后，商業(yè)銀行可通過非現場監(jiān)控貸款的流向和貸款人的還款履約能力，通過信貸評估模型自動識別、分析客戶的動態(tài)數據。對于資金流動異常的客戶，客戶經理將進行實時的排查，對于風險較大或者具有違法行為的客戶，商業(yè)銀行將通過人工介入收回貸款或者對客戶的抵押物進行市場拍賣。

4.提升信貸管理人員綜合素質

在信息時代，大數據滲透金融行業(yè)，發(fā)揮出越來越重要的作用，懂得大數據技術的人才也成為商業(yè)銀行的重要人力資源。因此如何提高商業(yè)銀行風險管理人員的綜合素質，成為商業(yè)銀行能夠長遠發(fā)展的重要保障。有了大數據人才的儲備，才能有效建立信貸風險管理體系，并減少不良貸款率，使商業(yè)銀行信貸業(yè)務獲得持續(xù)性發(fā)展，為了培養(yǎng)高素質行業(yè)人才，需要建立嚴格的培訓機制，制定合理培訓計劃，建立嚴格的考核機制，從而提高商業(yè)銀行信貸風險管理人才的綜合素質，在與同行業(yè)及互聯網金融公司的競爭中樹立核心競爭力。

商業(yè)銀行可以從高校聘請大數據技術的專家，也可以從互聯網金融公司聘請有實戰(zhàn)經驗的人員作為培訓老師，要制定培訓的目標與內容，信貸風險管理與大數據技術即是培訓的主要內容，確定具體的培訓時間及周期。讓每一個學員都能學到大數據知識，以達到培訓的預期效果。最后建立嚴格的考核機制，答題采用網上答題的方式，如果考核成績不過關，可給予一次補考機會，將考核與員工年度績效考核掛鉤，以增加員工的學習動力和壓力，最終大幅提升商業(yè)銀行信貸員工的綜合素質。