大數據背景下商業銀行信貸風險管理

葉佩穎

大數據時代，信息技術的快速發展，直接影響著人們的工作和生活。對于商業銀行來說，要正確認識新的形勢，掌握市場的真實需求。運用大數據技術進行信貸管理，可以大大減輕工作壓力，提高工作效率。有關人員就大數據的應用進行了深度探討，指出大數據技術在實際運用中會帶來新的風險，并會對信貸業務造成一定的沖擊，如果不能有效進行風險防范，就會對銀行的信貸業務產生一定的影響。所以，在開展信貸業務的過程中，必須進行風險管理，并找到切實可行的方法，以確保風險管理的有效性。

在我國的社會和經濟活動中，商業銀行為實體經濟提供融資、結算等業務，助推實體經濟發展。我國的商業銀行主要是通過發放貸款做為經營的主要手段，而銀行貸款在整個社會的融資中占有很大的比重，這就決定了我國的信貸風險管理的重要性。改革開放以來，隨著經濟的快速發展，銀行的不良貸款率與經濟增長速度的矛盾凸顯，在新的經濟環境下，由于經濟增速過快而被暫時隱藏起來的各種風險，很有可能在新的經濟常態下集體爆發，因此，信貸風險管理的重要性得以凸顯。如何將大數據與現有的商業銀行信貸風險管理系統相結合，進一步完善信貸制度已成為銀行業普遍關心的問題。

一、大數據背景下商業銀行信貸風險管理背景及意義

（一）背景

新世紀以來，隨著金融業的發展，我國銀行業的信貸業務同步發展。銀行信貸業務的良好運行不僅可以提高銀行的內部運營效率，而且可以促進我國的經濟發展。銀行在我國的經濟發展中起著舉足輕重的作用，同時也是我國宏觀經濟發展的一個重要因素。運用大數據分析目前我國商業銀行信貸業務的風險，是控制金融機構風險的一項重要措施，同時也是保障金融市場穩定的關鍵。只有根據目前商業銀行的發展規模，正確識別風險，建立相應的風險模型，對其進行精確的分類，才能更好地為客戶服務，緩解信息不對稱。

（二）意義

運用大數據技術對商業銀行的信貸業務和信貸風險進行管理，可以提高銀行信貸評估的有效性，促進銀行經營發展，更好地對銀行信貸風險要素開展統計和分析，從而使其更符合指標體系的要求。在此過程中，必須對目前的金融市場環境開展更多的信息收集，使其更加客觀，并建立起一套量化的、定性的評估方法，以滿足我國商業銀行的風險預控理論。在實踐中，要以一種客觀、公正的方法，分析評估銀行業務風險，并結合我國目前的經濟發展趨勢和現實需求，針對大數據時代的現實需求，提出相應的控制對策，以進一步完善我國的信貸風險預控系統，將大數據運用到信貸服務中，增強信貸業務的競爭能力，推動銀行業的健康發展。

二、商業銀行信貸業務概述

商業銀行信貸業務的風險管理是一個復雜又嚴格的體系，其包含了發放貸款之前的控制、檢查貸款過程中客戶的信息、監控放款的時間等。當前，我國的商業銀行信貸業務和風險管理模式已由傳統的單一利率管理模式轉向了質與量的經營模式。

三、商業銀行發展大數據資源的基本需求

（一）信用評估

隨著我國資本市場的快速發展，金融產品的創新越來越受到重視，而商業銀行隨著利率市場化的推行，從信貸業務中獲得的利潤也在不斷下降。通過充分利用大數據的優勢，可以更好地掌握客戶的信貸需求、消費特征、還款能力、不良記錄等信息，從而減少商業銀行的信貸風險。而商業銀行要充分認識到大數據資源的價值，并借助大數據資源，使其與最終用戶建立更加密切的聯系。

（二）風險預測

眾所周知，商業銀行的信貸不僅限于個人客戶，而且還包括企業，因此，其對于當地產業的發展具有很大的推動作用。對商業銀行而言，信貸風險是一個不容忽視的問題，許多中小企業的償債能力顯著下降，即便對其持有的資產了如指掌，也難以完全消除一些風險。市場發展是一個動態的趨勢，所以必須充分利用大數據，對各個產業的數據有一個清晰認識，這樣才能對行業的分析更加深入，從而判斷出在經營中存在的潛在風險。商業銀行在進行信貸風險預測時，僅從償還能力的角度來評價并不能達到預期的效果，而要全面分析整個產業的發展趨勢，才能確保市場的動態風險能夠清楚地反映，從而提高商業銀行的戰略規劃。

四、大數據環境下銀行信貸風險管理的問題

（一）金融信息安全問題的嚴重挑戰

21世紀隨著信息技術迅猛發展，人們也越來越多地使用大數據。商業銀行基于大數據，在客戶管理、市場營銷、風險管理等方面進行了持續的創新與發展。但是，在大數據快速發展的同時，其信息安全管理也面臨著一些問題。目前，商業銀行高度依賴計算機，信息系統一旦發生故障，就會造成無法開展業務、客戶信息丟失、信息泄露等嚴重問題。財務信息的泄漏，極易造成各類金融欺詐行為，從而對消費者的權益造成危害，并造成社會動蕩。因此，在信息化、大數據的背景下，如何保證金融信息安全成為當前的一個重要問題。

（二）信息不對稱性極易導致貸款不良

隨著互聯網金融的蓬勃發展，網上借貸也開始出現，但由于目前的行業發展不規范，很多社會融資并沒有介入到征信體系，因此，消費者更容易得到貸款。由于信息不對稱，如非銀行系統的借貸、貸款者的特定債務或逾期等信息，對商業銀行而言是不清楚且不透明的，因此，銀行常常要求借款人主動提供此類資料。銀行在發放貸款時，只能被動地了解借款人的債務狀況和不良行為。在此情況下，銀行把錢貸出去，則很難收回，從而導致銀行壞賬率上升。近幾年，中國的不良貸款比率從2012年的0.9%增長到了2022年末的1.71%。當前，我國經濟發展模式與結構發生了變化，對商業銀行的信貸風險管理提出了更高的要求。

（三）信息不及時增加了貸后風控難度

在大數據時代，信息的最大特征是及時、精確，而對銀行而言，對貸款者的信貸數據進行實時監測是其風險管理的一個關鍵環節。現實中，許多銀行沒有及時對公司的財務數據進行監測，也沒有及時對公司的銷售和非財務信息進行有效監測。另外，銀行主要是從企業或個人那里獲得信貸審批的有關資料，而這種資料真實性和全面性難以保障，還有一些信貸管理人員由于缺乏專業知識，對不確定信息的忽視，會增大信貸風險。授信審批時，銀行和借方的立場不同，借款人提供的信息和銀行想要了解的信息存在差異，銀行難以真正掌握借款人真實的經營情況。同時，銀行也不能隨時隨地追蹤借款人的有關負債情況。另外，由于一些銀行的內部管理體系比較復雜，使得有關的信息不能及時傳遞，從而影響到貸款后的風險管理。

（四）管理認知提升，但總體水平不高

現階段，隨著社會時代的不斷發展和進步，我國商業銀行的風險管理認知得到了一定的提升，國家有關部門也加大了相關的政策扶持力度，根據整體發展的需求，我國商業銀行的管理者根據自身情況，逐漸意識到信貸風險在銀行發展中的重要意義以及作用。由此可見，信貸風險管理在當前我國商業銀行風險管理中雖然具備了一定的認知度，其在總體操作水平上卻仍顯不足。從而導致我國商業銀行在信貸風險管理上遇到了眾多現實問題，其缺乏高素質從業人員、理論知識與實踐應用相脫離等情況加深了信貸風險管理弊端，在很大程度上限制了我國商業銀行的整體發展。

五、商業銀行在大數據背景下的信貸風險管理對策

（一）調整和優化管理模式，充分利用大數據的優點與價值

為了提高我國信貸風險管理的質量和水平，必須從優化和創新現有的經營模式入手，使其在信貸風險管理中的作用和價值最大化。首先，要轉變銀行的信貸管理方式；二是要轉變顧客資料搜集的傳統方法，要搜集和評價客戶的收入、債務狀況，從而更加精確地確定客戶的優勢、特點、劣勢等，并根據客戶的具體分類，構建一個較為完整的數據庫體系。根據實際情況下的信息分享需求，中國人民銀行和工信部將共同建立一個公共信貸數據庫。公共資料庫的主要職能是為不同部門、不同行業提供信息，同時，要擴大數據來源，加速數據庫數據的更新，促進民間信貸機構之間的協作。如果商業銀行能突破傳統的信貸管理方式，利用大數據進行無紙化的辦公，通過公共賬戶、官方小程序、在線申請平臺等渠道進行公示，讓客戶在線上就可以直接完成小額貸款，線上的流程清楚、操作簡便，還可以進一步提升信貸的效力。

另外，需要支持金融科技底層技術研發。支持金融科技底層關鍵核心技術、前沿技術、應用型新技術的研發，鼓勵人工智能、大數據、區塊鏈、云計算等技術在身份認證、征信、支付、風險防控、反欺詐、反洗錢等領域的應用。此外，近期人工智能技術產品ChatGPT（前瞻性聊天機器人）因具有強大的智能對話、信息搜索和文本生成功能而火爆，商業銀行在進行信貸管理時，也可進一步積極探索利用ChatGPT技術加強銀行信貸業務的服務，銀行科技人員通過人機交互，詢問ChatGPT對軟件的了解及對接情況，ChatGPT給出回應與簡單演示模型，以此確定代碼的基本編寫方案。將ChatGPT技術融入日常辦公、風險評估可以更加有效地進行風險管理。

（二）完善我國銀行業的信貸評價制度

由于大數據技術的迅速發展，商業銀行在進行信貸業務時，必須進行數據信息的預測，比如，由于客戶眾多，單一家庭信貸規模較小，且風險問題凸顯，因此，盡管各家庭之間的風險程度不一，但對所有客戶來說，風險比例是比較穩定的。另外，將大數據技術應用到商業銀行的業務中，可以提高數據的采集和處理能力，從而在數據抽取的過程中，通過對數據的分析，可以得到更多有效的信息，進而更好地了解客戶的行為。在建立商業銀行的信貸評價系統時，不需要對機器進行抽樣，而是要通過大數據挖掘技術來分析數據，在這個過程中，如果數據本身的特性比較復雜，那么就會造成數據的不一致性。為保證數據的準確性，有關部門可以從多個角度對數據進行分析，并通過專家建立一個高效的業務模型，對這些數據進行精確分析，從而為商業銀行開展信貸業務提供依據。以往的商業銀行信貸評估，多以傳統的資料庫為參照，例如以客戶的資產、銀行存款等為依據，但在個人消費傾向日益明顯的今天，信貸風險評估模式相對滯后。因此，必須更新商業銀行對顧客還款能力的評價，不僅要考慮到個人的儲蓄、定性化等因素，還要加強對顧客個人消費資料的分析，從而有效提升信貸業務和風險管理的效能。

（三）更好地監測企業動態

首先，利用大數據技術對企業的資金流向、賬戶流水等進行實時監測，并對企業的數據進行預警，從而對企業的財務數據進行風險分級。其次，銀行將公司的財務報表信息及時輸入到系統中，利用大數據技術對公司的財務狀況進行分析，分析異常情況下的原因，以便對貸款后的風險進行早期識別，為以后的決策提供參考。最后，運用大數據技術建立一套模型，以檢驗公司財務數據與業務發展之間的邏輯和連貫性。銀行利用大數據技術對企業的財務狀況進行實時監測，可以對其進行早期的風險預警，為其后期的信貸風險管理提供保障。而銀行在獲取非財務信息時，常常會受到時空等因素的制約，而利用大數據技術，可以更好地監測企業的非財務信息。利用大數據技術，可以從因特網上獲得企業的非金融信息，在相關信息的檢索中，通過對相關信息的敏感詞的檢索，并通過關鍵字的風險預警，對公司的涉訴、融資等狀況進行評估。

（四）注重提高員工的整體素質

第一是建立人才培養體系。首先，銀行應正確認識到提高企業信貸風險管理的能力，并在此基礎上，積極建立健全的人力資源培訓機構；其次，要在人力資源、設備等方面給予人力資源和設備支持；最后，要明確人才的培養目標與訓練內容，以培養高素質、熟練掌握大數據技術的人才為重點。

第二步是制訂訓練方案。要制訂出一套科學的訓練方案，必須從激發員工的主動性入手，使每個受訓人員都能從中受益，而非敷衍了事。其次，要對培訓進行合理的安排，保證培訓與工作之間不會發生沖突，不影響職工的休息，從而保證銀行的正常運作，維護職工的合法權益，達到培訓的預期效果。最后，為了使每個員工都能意識到大數據在銀行信貸培訓中所起到的作用，讓他們做好充分的心理準備，把大數據技術運用于銀行信貸的培訓中，突出培訓目標，提高教學效果。

結語：

當前，隨著我國經濟的快速發展，商業銀行的外部競爭造成了更大的壓力，同時也使其信貸風險管理變得更加復雜。在大數據技術日益成熟與完善的今天，應利用大數據構建自身的信貸風險管理模式，建立一套新的信用風險評價體系，并采用一套完整的、系統化的信貸風險管理體系，只有這樣才能夠真正實現我國商業銀行的高效發展，推動我國金融服務行業的進一步提升。