摘要：近几年来，金融行业发展速度不断加快。在商业银行经营过程中，信贷业务已经成为了较为核心的组成部分，想要在工作中取得更加卓越的成就，必须基于大数据技术来加强风险的有效管理，减少各类风险触发问题。文章就此展开讨论，并提出合理化建议。
关键词：大数据 商业银行 信贷 风险管理 创新
与以往情况有所不同，商业银行信贷业务与风险管理得到了业界的高度关注，国家相关部门在调控的力度上也持续提升，如果不在风险综合掌控和管理效果上大幅度提升，必定会遭遇到强制性措施的干预，这对于各地商业银行发展，或者是自身的综合进步，都会产生较为恶劣的后果，甚至是造成难以弥补的损失。与此同时，开展商业银行信贷业务与风险管理的过程中，还需在各类特殊情况上有效把控，努力取得更好的发展成绩。
一、大数据的应用意义
现阶段，商业银行信贷业务与风险管理，与以往表现出较大不同，在具体工作的执行过程中，会受到多方面的因素影响，想要在具体工作的开展上取得更好的成就，必须从多个角度不断优化和调整，如继续按照传统的思路、方法来执行，不仅无法得到预期效果，还会造成较多隐患。大数据的运用，能够推动商业银行信贷业务与风险管理的体系健全。首先，大数据技术并非单一的理念和方法，相反的，该项技术实施过程中，能够对短期管控和长期掌握提出不同的方案与策略，在具体的措施和方法上能够按照匹配性的模式来操作。对于商业银行的信贷业务保障力度，可以做出大幅度的提升，而且在综合解决各类特殊情况方面，基本上不会造成新的隐患和漏洞;其次，在大数据的具体应用过程中，整体上的难度并不低，同时具有较高的灵活性。
二、大数据在商业银行信贷业务与风险管理中的应用
（一）深挖数据，挖掘分析价值
从客观的角度来分析，大数据与商业银行信贷业务与风险管理进行融合，已经成为不可阻挡的潮流和趨势。老旧的思路和工作模式，并不能在自身的创新力度上大幅度的提升，还会造成综合工作的严重隐患问题。本文认为，在大数据的应用过程中，必须有效提升数据的挖掘力度，尤其要深入掌握数据分析价值，这样可以对未来工作奠定坚实的基础。首先，对于大数据的搜集和分析，要从长期角度出发，针对近5年的商业银行信贷业务与风险管理情况进行探讨，尤其是观察信贷业务的正常办理，以及坏账、烂账的比例，包括信贷的风险变化和信贷群体的变化等，尽量通过数字化的模式来展现。其次，对于各类信贷数据和风险管理的成果，以及商业银行的自身损失和后续弥补手段等，同样要通过数据分析，才能在商业银行信贷业务与风险管理的后续进步中，寻找到正确的发展路径。
（二）建立大数据标准规范
与以往情况有所不同，商业银行信贷业务与风险管理的创新和优化，其涉及到较多影响因素，想要在具体业务发展上得到提升，就必须建立良好的大数据标准规范，这是其不可或缺的组成部分，同时能够产生较高的影响力。首先，大数据的搜集和分析，并不是对冗杂数据直接应用，而是要根据商业银行信贷业务与风险管理提供的信息和数据，结合市场的反馈和变化，以及国家的政策影响、行业的综合调控等，对不同的数据进行有效过滤，最终确保商业银行信贷业务与风险管理的安全，能够得到科学、可靠的结果。其次，针对大数据的标准规范，除了要遵守行业规范、国家标准外，还需要观察商业银行本身的特质和规模，尤其是对部分中小型商业银行，一定要严格地把控，坚持在大数据的分析过程中，能够对背后的主导势力进行有力的监督，这样才能对金融发展产生更好的推动作用。
（三）拓展大数据应用深度
建议在大数据的应用深度上，结合商业银行信贷业务与风险管理的需求，做出有效的拓展。第一，商业银行信贷业务与风险管理的阶段性成果，以及各类信贷模式和信贷的额度，包括信贷的回收情况等，都要通过大数据开展季度分析，坚持在营收和亏损方面，以及国家政策方面，有正确的认知。坚持从多个角度上，对自身的各项不足，开展良好的弥补，避免由此造成严重的风险和漏洞。第二，在大数据的深度应用过程中，在信息和数据的搜集渠道上，进行有效分析。严格筛选渠道信息，才能提升信贷的风险防控体系能力。
（四）利用大数据实现信息对称
利用大数据技术，可以整合银行外部和内部数据。结合大量的数据内容有效评价客户信用。结合评分对客户提供金融服务，能够显著降低风险。其中，外部数据的收集范围比较广，包括司法信息、工商信息，以及社保、公积金管理部门、金融机构、社交媒体、运营商和电商方面的信息等。通过分析这些信息，可以给出全面信用评分。随着数据量的增多，可以提升评分的真实性，让评分更加接近真实情况，为当前的金融服务提供依据，解决当前信贷业务中信息不对称的问题。相关业务采用线上的模式开展，利用数据化技术收集非结构信息和结构化信息内容，可以结合信息流、物流、资金流信息，进而构建基于大数据的信息交互平台，通过利用内部和外部的数据，促进信息数字化的管理和传输，避免客户繁琐的资料提交流程，减少工作人员的大量信息录入，简化检索、核对和检查流程，可以显著提升内部作业效率，并且提升客户的申办体验，在一定程度上降低营运成本。
（五）利用大数据推进审批自动化
基于当前的大量用户数据、自建数据和外部接入数据，应用机器学习方法训练模式、大数据技术，可以实现精准、快速、大批量的风险事件预测和过滤，自动识别个别客户的欺诈行为并且明确授信额度;对于不同的审批阶段、产品阶段和数据源，可以保证较低的逾期率以及较高的通过率。一般来说，使用决策树、多元回归、逻辑回归和线性回归等算法。在模型监测中，使用坏账率、排序能力、好坏比、分离度等多种监测方法，结合模型的表现情况，优化相关流程。在这个过程中，利用人工智能技术和用户数据构建智能化风控体系，提升核心业务能力。
结合大数据构建个人信贷业务风险管理模型有着良好的效果。客户的交易行为和消费习惯都可以以数据化形势体现，利用客户的网络痕迹收集大量数据信息，得出客户的融资需求和购物场景。商业银行可以利用这些客户消费特征，整合相关数据，分析客户的异常行为以及明显表现，对比相关业务的风险特征以及业务场景，进而得出适合量化的考察指标内容。
（六）结合大数据进行全流程管理
在贷前环节中，结合整合后的数据资产以及外部数据，利用关联风险、行为风险、风险设备、失信名单、黑白名单、联网核查和政策性风险识别等方式，提前识别欺诈性风险较强的客户。针对借贷申请的环节，利用大数据技术整合多平台借贷记录、不良信用记录和申请材料，进而识别机构代办和欺诈等高风险行为。在业务初始阶段使用打分卡、节柱信贷专家的经验，构建有效分析结构，通过交叉验证方式，把好风险控制这一关。在贷中，使用大数据技术解决风险均衡和价格的问题，在客户的能力范围内授信。利用外部数据来进行决策，通过得出综合征信报告，在确保风险可控的前提下，实现利润和客户满意度的均衡。在贷后过程中，可以利用大数据技术来检测借款人的风险行为，利用工作地址变动、手机号停用、助学贷款逾期、法院执行记录等信息，及时发现可能产生的风险。
三、总结
在大数据的支持下，当前商业银行信贷业务与风险管理，能够对各方面的隐患、不足等开展及时、正确的处理。未来，应继续在商业银行信贷业务与风险管理方面，做出深度的监督和指导。针对大数据方面的操作和落实，从不同的层面上来优化，加强对信贷热点的分析，对内部静态因素和外部动态因素提出综合性的解决方案。
参考文献：
[1]陈婕.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].财经界（学术版），2019（23）：62-64.
[2]王克非.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新分析[J].商场现代化，2019（02）：121-122.
[3]黄莉莎.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].经济师，2018（11）：165-167.
作者单位：中国建设银行青海省分行
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