大數據在農村金融機構信用風險分析中的應用

李朋朋

摘要：信用風險是農村金融機構中的風險組成部分，有效地控制信用風險能夠減少對農村金融機構現代化發展所產生的影響，提高銀行信貸資產管理的質量，在大數據背景下越來越多新技術融入農村金融機構信用風險管理工作中。因此相關金融機構管理人員需要利用大數據技術充分分析農村金融機構中存在風險問題之后，再按照信用風險的表現特點以及應對方案做好數據的總結，制定豐富的管理模式，使農村金融機構中信用風險發生概率能夠有效緩解，提高農村金融機構的發展水平。

關鍵詞：大數據；農村金融機構；信用風險

在農村金融機構信用風險管理的過程中，融入數據技術時需要機構加強對大數據應用要點的深入性解讀，并且還需要利用大數據技術解決在以往信用風險管理中存在的各項矛盾，完善現有的內部控制方案，減少對金融機構發展所產生的影響，并且配合著數據挖掘技術，深層次地把握各個風險之間的關系，設置科學的風險防范方案，促進金融風險管理效果能夠符合預期的要求。

一、大數據背景下農村金融機構信用風險發生的原因

（一）客戶信息的不對稱

在大數據背景下進行農村金融機構信用風險管理的過程中，管理人員需要認真地分析其中風險問題發生原因之后，再按照實際情況采取有效的應對策略，使風險管理效果能夠符合預期的要求，避免對農村金融機構的發展造成較為嚴重的影響。從經濟學的角度來看，信息為重要的管理資源，有著豐富的價值信息作用，能夠減少決策者失誤問題的發生概率，有效地規避在后續工作中所產生的風險。然而在經濟活動中如果出現信息不對稱的問題會影響各項決策科學進行，同時也無法充分凸顯信息在整個管理中的重要地位，影響各項活動順利實施，這是農村金融機構信用風險發生的原因。在大數據背景下金融行業的信息量逐漸朝著多元化的趨勢而不斷地發展，在各項管理活動落實過程中，需要充分發揮大數據技術本身優勢，做好信息的快速整合，并且利用大數據技術挖掘其中的價值信息，為風險管理活動提供重要的依據。但是在此過程中出現了信息不對稱的問題，加大了風險的發生概率。例如在各項信貸業務開展的過程中，農村金融機構需要了解債務人的還款能力以及還款來源等等，但是在實際工作中并沒有充分發揮大數據技術本身優勢做好信息的有效整合，無法了解客戶所隱瞞的情況，在此背景下貸款給客戶出現嚴重的信用風險。再加上銀行不良貸款額的增加導致不良率的上升，也導致信用風險發生概率逐漸地加大，影響農村金融機構穩定發展。在農村金融機構發展過程中存在的違約問題較多，其中包含了主觀違約和客觀違約，種種原因是農村金融機構并沒有加強對信息管理重視程度而引起的，比如無法了解客戶的財務狀況變化情況，也無法做好信用信息的有效整合，盲目的開展對應的業務活動。影響信用風險管理工作的科學進行，也會加大農村金融機構所產生的損失。

（二）信用環境的不完善

信用環境的不完善也是大數據背景下農村金融機構信用風險發生的主要原因，首先一部分農村農民信用程度偏低，并沒有加強對金融風險管理的重視程度，同時也并不了解我國的相關法律法規，在此期間相關銀行并沒有做好信息的整合，出現了違約率較高的問題。另外在現有的規章制度中，并沒有一定的懲罰機制，加大了農戶違規行為的發生概率。在農民日常發展過程中，經濟收入來源為農副產品，然而農業會受到自然因素的影響，使農民經濟收入存在一些不確定性的因素。相關農村金融機構并沒有按照大數據技術的使用要點深入分析實際情況，在數據挖掘方面的利用時存在諸多的欠缺。導致金融機構的信用問題逐漸地發生，影響農村金融機構在新時期下的穩定進步。

（三）內控機制的不健全

在農村金融機構信用風險管理的過程中，需要按照大數據時代的發展方向完善現有的內部控制機制，加快信息流通的速度，在發生風險之前能夠做到信息的快速響應，使風險管理專業性能夠符合預期的要求。但是在當前農村金融機構信用風險管理過程中，存在內部控制機制不健全的問題，例如一部分機構并沒有充分發揮大數據技術的優勢，分析原有內部控制中存在的各項矛盾，并且也沒有采取科學的風險管理技術及方法做好風險的識別和計量，很難快速發現經營活動中存在的各項風險因素，也沒有落實實施監督的控制原則，導致內部控制效果很難符合預期的標準。與此同時在金融機構發展過程中，也并沒有具備較強的風險防范意識整理以往工作環節中存在的各項風險以及應對經驗，會加大金融機構存在的潛在風險，并且也無法正確解決當前農村金融機構發展中存在的各項難題，很難達到預期的工作要求。

二、大數據在農村金融機構信用風險中的具體應用

（一）選擇正確的技術方案

1. 數據挖掘技術的利用

在農村金融機構信用風險管理的過程中，相關機構需要迎合時代發展趨勢，充分發揮大數據技術本身的利用價值，為信用風險管理工作提供多樣化的支持。在此過程中需要配合完善的數據挖掘技術，獲取真實性較強的信息，之后再按照現有的發展現狀提出有效的風險管理方案，從而使風險管理專業性能夠符合預期的要求，在實際工作中可以利用數據挖掘技術建立對應的大數據平臺，并且搭建不同的核心系統模式，與信用風險管理要求相互的協調，構建多元化的系統功能，使風險管理效果能夠進一步增強。在此過程中要將不同數據建立為數據視圖之后，再從賬戶設置和機構設置等不同角度做好信息整合模式的有效匯總，實現數據的高效率運用。其中要涵蓋于數據采集和數據清洗等不同的功能，深入性了解數據的特點，以此來保證各項數據管理工作有序進行。

在獲取完數據之后需要利用數據挖掘技術進行決策樹的構建，數據挖掘形式多種多樣，在各項工作環節落實的過程中需要以數據模型為主要的基礎構建多種數據模型形式，其中可以包含關聯規則模型以及聚類分析模型等等。金融機構要做好信息的有效整合獲取豐富的商業價值信息，使自身競爭力能夠得到有效的提高。值得注意的是在各項工作落實過程中，可以以分類預測為主要的標準了解市場消費數據和消費者的特點等等，之后再整合這一季度中的銷售收入，以此來為后續分析工作提供重要的基礎。在各項管理環節落實的過程中需要做好分析預測，并且在各個節點中提取屬性測試數據，之后再做好數據的精細劃分，使整體數據管理效果能夠符合預期的要求，在技術使用過程中也可以配合著歸納推理法，優化現有的數據管理模式，這樣一來可以為信用風險管理提供重要的數據支持，減少各種矛盾問題的發生概率。使農村金融機構信用風險管理工作能夠朝著專業化的趨勢而不斷地發展，提高機構的發展水平。

2. 數據分析方法的利用

在數據分析方法應用的過程中，主要是以個人信用貸款為主要的基礎獲取對應的客戶數據，在此過程中需要做好信息的記錄，了解不同客戶類型和不良率之間的關系，關注貸款的人數降低不良率的發生，從而使整體技術利用效果能夠符合預期的要求。在此過程中需要把握市場經濟的發展動態，明確信用風險管理的主要工作要點，并且還需要按照不同的數據類型把握其中各個數據之間的關系，使整體工作效果能夠得到進一步的保障。所選取的數據中要涵蓋于客戶的基本情況和貸款情況等等，并且還需要從影響客戶個人信用風險的因素入手采取決策數的算法建立對應的模型之后，再做好客戶信息的有效選取，將此作為主要時政依據，把握數據的具體含義，從而使信用風險管理效果能夠得到進一步的強化。在各項管理環節落實的過程中，要在數據庫中提取對應的字段之后再獲取相關的信息，完善數據處理模式，再建立不同的信用等企業，其中要包含年凈收入和家庭凈資產等等。在大數據平臺建設的過程中，要和客戶開展良好的互動以及交流，將科學性和客觀性因素相互結合，共同融入大數據平臺中，做好統一的篩選。這樣一來可以挖掘一些潛在信息，保證最終結果能夠具備較強的客觀性以及準確性，避免對后續信用風險管理造成較為嚴重的影響。

3. 數據模型技術的應用

在數據模型技術利用的過程中需要劃分為對應的回歸數，并且控制好整體的輸出變量，以類型變量和多分類變量為主要基礎保證數據模型能夠具備較強的完整性，為后續分析預測工作的順利實施提供重要的基礎，減少對數據管理所產生的各項影響。在技術使用的過程中，需要按照不同的分類進行數據的預測，并且構建對應的決策樹和回歸樹，對各項數值的發展趨勢進行有效的分析，為風險管理提供重要的基礎，在此過程中需要劃分為不同的數據整合對象，以決策樹的最高深度為主要基礎優化現有的數據運用模式，避免出現較為嚴重的偏差。在決策樹中需要根據各個節點的樣本量最低要求進行分組處理，并且要考慮生成該項指標和指定值之間的偏差，采取分組式的管理思路，使各項工作能夠具備較強的科學性，之后要利用大數據技術做好數據的修繕，使整個數據模型能夠變得更加科學。例如在實際工作中需要按照信用風險數據的規則特點歸納出對應的數據模塊，并且以大數據技術為主要基礎，認真分析各個數據之間的關系以及所存在的誤差，將此作為判斷標準剔除不規范的數據，使整體模型構建效果能夠符合預期的要求之后，也要在數據流中添加對應的數據文字構建對應的模型節點，按照區分變量的方式來完成模型的構建。同時也要制定決策樹的建立方式以分類回歸樹的建立為主要基礎，采取交叉式的方法編寫對應的回歸數程序，這樣一來可以滿足自動建模的要求，以此來提高整體的管理效果。

（二）優化業務模式

在優化業務模式的過程中，需要先建立對應的監管指標，嚴格按照金融機構信用風險管理要求以及標準，約束好不同的工作行為，使風險管理能夠朝著專業化的趨勢不斷地發展，避免對數據管理造成較為嚴重的影響。在農村金融機構信用風險管理過程中，需要利用大數據技術做好風險程度和貸款類型的科學劃分，并且考慮其中實質性的數據，了解客戶的還款能力和信用問題，使各項指標建立效果能夠符合預期的要求。在信用風險指標建立的過程中要涵蓋不良貸款余額，主要是不良貸款率和所有貸款余額總數之比乘以100%為最終的結果，之后再對最終的數據進行科學劃分，使信用風險管理專業性能夠符合預期的要求。之后還需要建立估計貸款的損失率，要將估計貸款損失率中的數值進行相互的整合，之后再除以各項貸款余額的總數，獲取最終的結果。這樣一來可以清晰地了解客戶的信用問題，同時也可以認真地分析在各項業務環節實施中存在的風險問題，幫助金融機構在短時間內提出有效應對方案以及管理策略。使風險管理可以朝著專業化的趨勢不斷地發展，減少各種問題對金融機構發展所產生的影響。

（三）制定風險管理流程

1. 客戶建檔評級

在客戶建檔評級方法利用的過程中，主要是對客戶信用進行等級評定，按照風險管理要求以及標準有序地實施對應的工作模式，并且打好業務的開端，促進整體管理可以符合預期的要求，在此過程中需要特別注意信息不對稱而帶來的風險損失。相關工作人員需要先進行客戶信息的基本采集，之后再將信息錄入到后臺的大數據信貸系統中，其中要涵蓋客戶類型和基本情況等相關的內容，之后再了解客戶的需求，采取量化評級的方式做好授信的評分，每個階段評分要設置對應的權重系數之后，再設置不同層次的授信額度，制定完善的量化評分表。此外客戶信用等級評價還需要滿足其他評定條件，例如客戶的還款來源條件和還款意愿等等，工作人員需要從不同角度做好深入性的分析，從而使整體風險管理專業性能夠符合允許的要求，將不同數據錄入到大數據庫平臺中，做好統一的分析。之后，再通過模型構建的方法得出最終的結果，確定對應的業務實施方案，真正規避各種矛盾問題。

2. 授信額度

在授信額度建立的過程中，需要考慮客戶的年收入和支出情況，制定對應的授信有效期，客戶信用貸款一般有效期為1～2年，原則上不要超過2年，這屬于短期貸款。在長期貸款鑒定過程中，需要按照客戶的等級科學商討出對應的額度。這樣一來可以使各項貸款工作可以更加順利地進行，真正減少問題的發生概率。

3. 貸款的發放以及后期管理

在貸款發放的過程中需要考慮貸款的生命周期，并且具備較強的風險意識，保證各項業務活動的順利進行，從而保證風險管理效果。值得注意的是在各項活動落實的過程中，需要按照客戶調查的信息進行客戶信用的有效評級，之后再核實客戶的真實身份，確認各項信息沒有任何問題之后要進行貸款的發放。在貸款合同中需要明確貸款的額度和貸款利息等等，結合以往工作經驗利用大數據技術做好各項系統地消除和減少各種糾紛問題的發生，促進風險管理專業性能夠符合預期的要求。

在貸款發放后期管理的過程中，如果察覺到信用風險問題，要馬上進行風險的預警，之后再制定科學的風險控制方法，避免出現信貸資金虧損的問題。在此過程中需要落實全過程的管理原則，并且和客戶開展良好的互動和交流。工作人員需要做好各項信息的有效審核，在發現風險時能夠馬上提出有效的應對方案，必要時要進行貸款催收和貸款重組等，及時止損。

三、結語

在農村金融機構信用風險管理的過程中，需要迎合指導發展趨勢，發揮大數據技術本身的優勢為信用風險管理提供重要的基礎，在此過程中需要做好信息的有效整合，完善現有的數據歸類模式，將不同信息融入大數據庫中進行統一的分析以及研究，使信用風險管理工作能夠具備較強的科學性，滿足農村金融機構現代化的發展方向，提高整體的工作水平。

參考文獻：

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[2]閆勵.淺談商業銀行信貸風險的有效控制策略[J].商訊，2020（30）：34-35.

（作者單位：聊城農村商業銀行股份有限公司）