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大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新分析

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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