大數據在銀行金融業務風控管理中的應用探討

摘要：現階段，我國銀行在發展過程中主要以多樣的金融業務為主，不同的金融業務類型在開展期間會涉及不同的金額，由此產生較多的經營風險。因此，在銀行開展金融業務過程中，為保障銀行自身利益不受外界因素影響，應針對銀行內部的風控管理工作進行細化分析，有效應用大數據技術，整合金融業務的相關數據內容，并且運用算法模型明確客戶的風險等級，切實完善防范措施，減少金融業務風險的發生概率。

關鍵詞：金融業務；風控管理；銀行；應用措施

1. 銀行金融業務風控管理中應用大數據的問題

1.1 大數據的安全問題

在銀行金融業務風控管理工作開展期間，銀行人員運用大數據技術，能夠根據銀行的實際需求、運營規模進行分析，創建更為穩定的溝通平臺，加強銀行內部各級人員的有效交互。但在大數據應用過程中，銀行人員也需要重點關注由于大數據所導致的銀行安全問題。依托于大數據技術所建設的互聯網信息平臺，能夠保證銀行在運行過程中各類信息的高效傳輸，但在大數據應用期間，也會產生一定的安全問題，由于網絡安全漏洞的存在，銀行的數據可能被非法分子盜取、篡改，從而嚴重影響銀行的正常運營，給客戶帶來巨大的經濟損失[1]。在大數據背景下，銀行金融業務開展風控管理工作時，數據庫內部的信息安全性較低。如果風控管理工作過程中出現了漏洞，產生了一定的問題，就會導致數據庫的信息丟失、信息錯亂以及信息被惡意盜取等問題，增加了銀行風控管理工作的風險。

1.2 大數據的開發、存儲問題

在大數據背景下，更關注垂直結構的傳統數據庫管理形式已無法滿足現階段的風控管理工作，與現階段的市場需求不相匹配，難以保證銀行金融業務風控管理工作的有效開展。同時，在銀行金融業務的種類、內容、形式不斷擴展的情況下，各項工作在運行期間所涉及的數據種類也更加多樣[2]。在此背景下，風控管理工作在開展期間就需要針對不同的數據類型、數據價值等因素進行分析，開展有效的分類和規劃，重點關注大數據的開發和存儲問題，保證各項數據內容能夠得到安全且全面的存儲。

2. 銀行金融業務風控管理的主要方式

2.1 構建風險模型體系

在銀行金融業務風控管理工作開展期間，銀行人員需要針對業務的風險類型進行有效評判，由此做出切實可行的防范措施。在此背景下，就應構建風險模型體系。鑒于當前的金融環境，為了更好地控制風險，銀行應當建立一套完善的風險模型體系。通過對以往審計過程中發現的有效提示風險的信貸類模型的分析，銀行人員可以采取篩選、優化和重組等多種措施，有效整合內部和外部的風險信息，從而更好地把握金融市場的動態。在清晰梳理及有效規劃下，設定“經營、誠信、關聯、資金”這四大類定性指標，并根據各類的風險系數、風險情況設定相應的風險模型體系，由此保證金融業務風險的有效評估。

2.2 獲取風險指標系數

在構建科學全面的風險模型體系后，銀行人員可以將金融業務構成中所涉及的不良用戶信息輸入模型內部，由此分析這些客戶的風險特征。例如，在銀行金融業務期間，客戶企業是否出現停工停產的風險狀況？客戶企業的經營現金流是否出現兩年內產生負值的情況？企業在運行過程中是否出現半年內資產負債率增加過快的情況？再將客戶信息輸入風險模型體系，風險模型體系能夠自主整合客戶的風險數據內容，由此分析客戶的風險指標及相應系數。

2.3 擬定風險預警客戶

在明確銀行客戶的風險指標系數后，可以運用趨勢分析方法，針對風險指標的系數情況進行全面整合，由此開展風險值的歸一化處理，形成量化觀測系數計量風險。在數據處理工作結束后，能夠有效篩選不良信貸客戶，并針對客戶所對應的風險系數進行分析，擬定風險預警客戶，保證風控管理工作的全面性和有效性。

3. 大數據在銀行金融業務風控管理中的應用措施

3.1 建立信貸風險模型

銀行在運行期間所涉及的金融業務主要包含存款業務、信貸業務、中間業務、支付結算業務、個人外匯業務等。由于在以上金融業務開展過程中，信貸業務所涉及的金額較大，并且業務時間長，所產生的風險因素較多，因此本文主要針對銀行金融業務中的信貸業務風險管控情況進行分析。在信貸業務開展期間，如果出現貸款主體惡意拖欠、自身資金不足或者企業發生虧損等各類問題，都會造成業務約定款項不能及時償還[3]。因此，銀行信貸業務在開展過程中需要建立更為完善的信貸風險模型，針對信貸客戶的個人信息、企業的信貸主體情況進行全面整合，更為準確地判斷信貸主體的信用情況和違約概率，并針對風險較大的客戶采取相應的信貸限制，由此減少銀行金融業務的開展風險。

在建立信貸風險模型過程中，我國銀行一般會采用大數據技術建立信息識別模型，以管理信貸業務風險。例如，銀行在開展風控管理工作時，會通過支持向量機建設識別算法模型，針對信貸業務開展過程中所涉及的各類數據信息進行有效區分，并根據信息的特征屬性進行科學分類。在分類過程中，銀行人員還需要運用該算法模型，將硬性分類的數據進行松弛變量的軟分類，由此轉化為相應的算法，針對信貸業務的客戶主體風險情況進行有效評判。在信貸風險模型的構建過程中，需要針對客戶的信息進行全面整合，一般會針對以下特征變量數據進行收集和記錄：個人賬戶狀態、儲蓄賬戶、信用歷史、信貸目的、信貸額度、分期付款率、分期計劃、資產識別、婚姻狀況、年齡、是否有車房貸、工作類別、信貸模型等。在信貸風險模型的有效構建下，銀行人員能夠將以上特征變量數據輸入到模型內部，根據特征數據的展現情況、分類情況以及最終的整合情況，將客戶信用區分為良好、中等、較差等不同類別，明確不同客戶的信貸風險，針對不同情況開展切實可行的風控管理措施。

3.2 再造風控管理流程

大數據時代，傳統的金融業務風控管理流程已不能滿足現階段的金融業務風控管理工作，因此應有效應用大數據技術再造風險管理流程，保證金融業務風險管控工作的高效開展。大數據技術使與金融業務相關的風險信息能夠得到快速的共享，風險政策的高效傳導成為可能，因此銀行金融業務風控管理工作應更趨向扁平化，提高風控管理的有效性和全面性。風控管理流程在構建過程中應當從“線下延時－事后管理”向“線上－實時－事前事中管控”升級，如此保證風控管理工作能夠從以往的“事后補救”向“事前防控”轉變。

我國銀行運用大數據技術開展風控管理工作時，可以通過外部數據采集、內部引擎處理、對外服務接口三個步驟來完成。一方面，外部數據采集工作的開展，銀行人員可以通過線上平臺的信息數據搜集線下業務的數據記錄等，通過各類渠道搜索有關客戶的相關信息內容，由此保證信息數據采集工作的有效開展。另一方面，在內部引擎處理工作進行過程中，銀行人員可以積極應用人工智能手段，借助于計算機視覺、自動語言處理、語音識別、機器學習、知識圖譜及機器人技術等各類內容，有效分析數據模型算法，開展數據挖掘、數據計算及分布式處理的工作。研究表明，機器學習模型能夠更好地預測個人信用風險，構建更為完善的風控體系，促進風控管理流程的有效進行。

現階段，我國有部分銀行有效應用大數據手段開展了實踐操作，降低了金融業務的風險。例如，江蘇銀行在開展風控管理工作時，不僅構建了“月光寶盒”這一開放式的金融服務平臺，同時也在不斷創新金融風控手段，利用大數據、人工智能等新興手段，推進運營風險預警系統的全面升級。江蘇銀行在發展過程中全面升級運營風險預警系統與運營風控體系。在運營風險預警系統升級過程中，通過重塑“事前防控、事中監控、事后流程管理”模式，結合風險賬號，針對風險等級較高的用戶發出相應的提示，由此減少后續的高額金融風險，有效保證各類業務的穩定開展。

3.3 加強銀行與社交平臺融合

在社會發展過程中，銀行開展金融業務時會面臨多樣的經營與管理問題，由此產生不同程度的經營風險。在此情況下，銀行應借助現代化的數據處理形式進行數據分析、處理與有效管控，減少銀行金融業務在發展過程中的風險因素，避免銀行產生極大的損失。為保證銀行在開展金融業務時能有更加穩定的風險控制系統和完善的工作流程，銀行管理人員應突破傳統的數據管理方式，將數據處理的邊緣化問題進行重點分析，并提出切實可行的完善措施。在金融業務風控管理工作開展期間，客戶的數據信息極為重要，在后續的風險分析工作開展過程中，需要保證客戶信息的全面性、真實性及有效性。

例如，在銀行人員開展金融服務過程中，可以重新整合銀行人員與客戶的接觸途徑，借助于線上社交平臺，全方位服務客戶。在銀行人員借助線上社交平臺與客戶進行溝通和協作過程中，能夠真實地記錄客戶的相關數據，在后續工作中，銀行人員將銀行的內部信息、經濟市場的外部信息整合為整體的信息數據框架，將此內容輸入到風險模型中，通過具體的算法明確客戶的風險類型。在大數據時代，江蘇銀行積極挖掘數字技術在風控管理工作中的有效應用。同時，江蘇銀行也是我國較早實現金融科技的銀行之一。江蘇銀行在經營過程中，為減少金融業務中的風險發生概率，保證風控管理工作的有效開展，有效應用技術手段，與銀行業務相關的社交平臺進行聯系，構建“月光寶盒”這一開放式的金融風險服務平臺，在運用大數據技術的基礎上，針對各類金融業務進行有效監控。在“月光寶盒”這一開放式金融風險服務平臺的運營過程中，能夠為金融信貸產品提供貸前、貸中、貸后的信息和風控支持，更好地解決業務在發展過程中所遇到的信息不對稱等各類問題。在“月光寶盒”服務平臺的有效應用下，能夠減少銀行人員的工作壓力，并且為風控管理工作的前瞻性、及時性、有效性提供有力支持。同時，在有效應用大數據技術后，銀行也可以與各個社交媒體建立合作關系，通過多個社交平臺的數據整合，針對客戶的信息內容進行全面的整理與收集。在銀行與社交平臺建立互助合作的友好關系后，能夠實現客戶數據資源的交流和共享，保證風控管理工作的有效開展，減少金融業務在運營過程中的風險發生概率。

3.4 加強人員隊伍建設

在大數據技術應用于銀行金融業務風控管理工作時，不僅需要有效調整風控管理工作的相關體系、所涉及的算法模型，還應提升銀行人員的個人能力，加強銀行內部工作人員的隊伍建設，提高工作人員的專業素養。一方面，在培訓過程中，銀行內部管理人員需要增加多樣的培訓方式，提高培訓活動的質量。可以借助大數據技術在線上培訓平臺增設具有針對性的培訓課程，讓不同工作職能的銀行人員進行定期學習，整合自身學習感悟、提出相應疑問、記錄培訓心得。在線下培訓活動開展期間，銀行領導人員可以選聘具有說服力的代表性管理人員到銀行內部進行演講和開設講座，針對金融業務開展過程中所出現的風險問題、誘發的風險因素等各類內容進行分析，并全面講解。另一方面，在培訓活動開展期間，銀行領導人員應全面貫徹相關文件精神，重視人才隊伍建設，提高培訓學習活動的質量，保證銀行內部的各級人員都能夠樹立端正的工作態度，提高銀行人員的工作熱情以及工作責任心。在培訓活動的有效開展下，能夠保證銀行人員全面了解公司的相關規定，明確風控管理工作的開展模式、開展方法，意識到實踐是優化工作能力的根本，提高個人的綜合素養。

結語

綜上所述，現階段我國部分銀行處于穩步運行、創新發展階段，在此期間，銀行管理人員和相關工作人員可以建立更加科學的信貸風險模型、再造風控管理流程、加強銀行與社交平臺的融合、加強銀行內部大數據人才的建設，提高銀行的綜合能力，保證風控管理工作的高質量開展。在保證風控管理工作效果后，有效提升銀行的發展動力，減少銀行金融業務風險的發生概率，提高銀行運行效率，助力銀行的發展與創新。

參考文獻：

[1]顏虎.新形勢下信用卡全流程大數據風控探討[J].中國信用卡，2023（4）：10-13.

[2]陸明.大數據時代商業銀行風險管理策略探究[J].投資與創業，2023，34（16）： 149-151.

[3]馬紅.大數據背景下商業銀行風險管理問題探究[J].商展經濟，2023（5）：95-97.

作者簡介：黎侃侃，本科，經濟師，研究方向：基層金融機構經營管理。