利用大数据提升银行信用风险管理能力
中国建设银行枣庄分行，山东 ·枣庄 277100
摘要：在互联网时代，每天都会产生大量的数据信息。而这些数据信息在为银行创造更多发展机会的同时，也给银行带来前所未有的挑战。基于此，论文重点对利用大数据提升银行信用风险管理能力进行了初步探索。
Abstract: In the Internet era, a large amount of data information is generated every day. While these data and information not only create more development opportunities, but also bring unprecedented challenges to banks. Based on this, the paper mainly makes a preliminary exploration of using big data to improve the bank credit risk management capability.
关键词：大数据；银行；信用风险管理
Keywords: big data; bank; credit risk management
1 引言
随着社会经济的发展，科学技术的进步，银行在发展过程中面临着越来越多的挑战与压力，银行发展过程中的风险管控难度也越来越大。企业要想在市场经济全球化背景下获得生存和发展，非常有必要利用大数据技术提升其信用风险管理能力，从而开启第二曲线，实现银行的转型与发展。
2 利用大数据提升银行信用风险管理能力的背景
随着经济发展水平的提升，信息技术与各行各业的融合越来越深入。银行在积极迎接来自于外部的挑战与压力的时候，也不得不考虑银行内部发展过程中出现的问题。而且，我国的资本市场结构日趋于完善，金融行业的发展空间也越来越有限，银行要想获得更进一步的发展，就必须要不断的提升其盈利空间，拓展其业务范围。目前，我国各大银行业务以信贷业务为主，盈利方式以信贷利息为主。这样的经营模式已经很难适应银行的现代化发展，甚至在我国社会经济发展过程中发挥的作用也越来越小。
随着互联网的普及与应用，电子商务的兴起与壮大已经对传统的金融行为与金融习惯产生了不可忽视的影响。电子商务在掌握用户信息方面的优势十分突出，甚至其金融领域已经开始扩大到支付以外的保险以及融资。而这一点可以有效加快商品的推广速度，对用户提供个性化服务。也就是说，电子商务与金融领域的协调发展，使得银行的信用风险管理难度进一步增大。但是不可否认的是，银行在发展过程中所产生各种数据资源，与大数据的应用十分契合，其应用前景也十分广泛。所以，利用大数据提升银行信用风险管理能力是当今时代的发展趋势。
3 利用大数据提升银行信用风险管理能力的必要性
近几年来，现代科学技术水平的提升使得我国的经济转型速度越来越快，金融市场的改革力度也越来越大，而这在给我国银行带来发展机遇的同时，也增大了银行的信贷风险管理难度。经济增长回落与经济结构变化的双重作用，降低了银行的资产质量；各大企业发展的区域化以及集团化也使得风险机制愈加复杂，风险管控难度越来越大。同时，我国各大银行也在不断的扩大信贷规模，客户结构较之以前也有了很大的变化，如果仍然使用传统的风险管控模式，将会暴露出越来越多的缺陷，引发一系列的问题。所以，必须要运用以大数据为基础的信贷风险管控模式。首先，目前我国正处于典型的经济下行阶段，各行各业产能过剩的现象十分严重，中小企业始终承担着巨大的经营压力，而这就使得我国银行的管理难度越来越大。只有对现有的银行信用风险管控体系进行优化与完善，实现银行信用风险的实时监控，才能帮助银行更好的应对行业风险。其次，银行在长期的经营与发展过程中，会产生大量的交易数据，积累大量的客户信息。挖掘这些数据中的有价值信息，可以有效提升企业的风险管理与控制能力。而银行要想有效挖掘这些数据中的有价值信息，并加以利用，大数据技术的作用不容忽视。
4 利用大数据提升银行信用风险管理能力的有效措施
4.1 提升数据覆盖度，健全风险数据基础
目前，我国已经步入信息时代，互联网信息技术与大数据技术的应用也越来越广泛，在这种情况下，我国的各大银行在开展业务的过程中也产生了海量的数据信息。大数据应用中的各种算法以及关联数序的创新，使得银行在筛选数据方面的工作效率和工作质量得到了明显的提升，进而增强了银行数据挖掘工作的可靠性。一般情况下，信息挖掘技术的利用对于提升银行信用风险管理能力方面的作用主要表现在以下三方面。第一，信息挖掘技术的利用可以从整体上完成数据库中海量数据的统计，并结合统计量的描述进行数据整体概念的客观描述，这样就可以客观的分析银行在信用风险管理过程中面临的各种风险特征。第二，银行业务涉及到的数据信息量十分巨大，而信息挖掘技术的利用可以对各种信息之间的关联性特征进行分析进而预测客户行为的信用风险大小，从而加强银行信用风险管理力度。第三，信息挖掘技术的利用可以在分析以往数据信息特点的基础上构建特点分类规则，进而实现对银行发展过程中未来潜在风险的预测与分析。
4.2 构建互联互通基础数据库。
在互联网和大数据快速发展的当下，数据早已不再是企业自身的内部循环，而是延长到各个领域，成为串联起各个行业的的数据链条。商业银行自身拥有海量的客户交易数据和财务数据，是银行数据最具魅力的地方之一。然而，银行内部数据仍然是分散的、有些甚至是孤立的，随着数据应用的深入，银行越发局限于自身数据的广度，迫切需要构建多样化、连续性和实时性的基础数据库，多维度地收集数据，互联互通，打破数据的孤岛。[2]
4.3 广泛覆盖外部数据。
外部数据，很大程度上解决了银行数据获取来源片面、单一的问题，实现内外部数据的结合，使碎片化、非结构化的数据成为可深挖、有价值的有效数据。有许多客户数据分散在各政府部门，而且客户消费行为、网络行为等数据分散在电商、商业服务等部门以及第三方公司，需要进一步与政府部门、电商、商业服务等部门以及第三方公司合作，广泛覆盖外部数据，进一步释放大数据的价值。
4.4 提升数据质量，推进内外部信息整合。
随着大数据技术在银行业的不断深入，外部数据有三个重要特征不容忽视：离散度高、数据精确识别性差以及数据质量普遍性不高。更多的信息意味着更多的噪声，如何从海量数据中有效甄别出噪音是一个重大挑战，数据不准确也是信用风险管理的风险所在，需要提升基础数据质量，确保风险识别、计量结果贴合实际，数据指标之间可以比较、可以验证。
要想更好的使用外部数据，还必须使外部数据和内部数据进行有效融合。银行内部数据之间的关系依赖于银行各个源系统或者业务逻辑支撑。但是外部数据缺乏这些逻辑，需要与银行内部数据进行关联与整合后形成更加完整的数据视图。
5 将大数据风控系统嵌入业务流程，在贷前、贷中、贷后主要环节充分发挥作用
将大数据风控系统嵌入业务流程系统，以多维真实场景中的海量数据为基础，建立“全流程”风险管控机制，实时开展数控、机控、联控，提升信用风险管理效能。
5.1 大数据风控系统系统嵌入业务流程系统
将大数据风控系统系统嵌入业务流程系统，通过机控把好线上业务入口，在贷前业务申请阶段，对客户进行底线规则排查，利用数控、智控、联控等手段做实贷前环节的底线核查，智能化剔除底线外客户。
5.2 大数据风控系统嵌入业务流程系统
将大数据风控系统嵌入业务流程系统，在贷前、贷中、贷后各个管理环节实时开展数控、机控、联控。一是在贷前环节，调用客户风险画像及其“知识图谱”关联群等客户风险信息，通过不同维度数据交叉验证，运用客户风险画像，选择 “五官”、“DNA”符合要求的客户，对“五官”、“DNA”有问题的客户及时调整授信策略。二是在贷中环节，调用客户风险画像及其“知识图谱”关联群等客户风险信息，审批人对照系统中客户风险信息，并结合自身掌握的信息和经验，做出科学的决策。三是在贷后环节，一是指导下级行、经办人员精准开展贷后/投后管理；二是对系统生成预警信息及时核查，对核实潜在风险较大的红色预警客户，及时采取风险化解措施，把风险损失降到最小；对核实存在潜在风险的橙色预警客户，触发客户重新评级、风险分类等风险管理动作；三是对不良客户的风险处置，通过“知识图谱”关联群等信息，迅速查找有效资产，提高处置质效。[3]
6 紧跟5G产业及行业应用的进展，及时利用新技术提升信用风险管理能力
5G时代很快来临，5G通讯技术的应用也将很快逐步展开，所带来的将是万物互联社会发展的变革。在5G技术的应用中80%是企业场景的应用。因此，需要紧跟5G产业及行业应用的进展，将企业的物联网接入银行的业务和风险控制系统，及时了解掌握企业产品流、物流、信息流和资金流，进一步提高数据的真实性、丰富客户风险画像，利用5G新技术提升信用风险管理能力。
7 结语
综上所述，在信息技术与大数据技术不断发展的背景下，现阶段我国的银行发展现状不容乐观。银行要想实现可持续的生存与发展，就必须要采取有效的转型措施，利用大数据提升银行信用风险管理能力，从而为银行业开启第二曲线保驾护航。
【参考文献】
[1]李雪.大数据在银行信用风险管理中的应用[J].中国科技投资,2018,(32):164.
[2]张伟荣.大数据时代银行信用风险管理策略研究[J].财讯,2019,(3):134.
[3]黄庆华、陈婉莹.《基于互联网金融平台的大数据征信应用研究》[J].科技与经济,2017年6月.
