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商业银行大数据信贷风控模式探讨

2021-08-28 375 上传者：管理员

摘要：新时代背景下,商业银行为确保市场需求得以充分满足,进而为经济发展提供更好的服务,开始不断扩大自身信贷规模,随之业务多元化发展趋势逐渐凸显。然而,受日益加剧的市场不稳定因素、银行和信贷客户间不对称信息等影响,加剧了商业银行信贷风险。当前,商业银行必须要考虑的问题是:怎样借助大数据技术,实现银行和客户间信息平台有效构建目的,进而促使自身风险规避能力有效提升。

关键词：
信贷风险
商业银行
大数据背景
控制策略
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在大数据技术日益优化和完善的背景下，商业银行开始不断创新自身转型发展路径，从目前商业银行转型发展情况来看，传统存储业务已经逐渐转变为信贷业务、金融服务等。在实体经济迅猛发展的过程中，对资金的需求必然会呈井喷式状态不断增加，此时虽然给商业银行提供了巨大发展空间，但值得注意的是，受商业银行不断扩展的信贷规模影响，导致商业银行面临的信贷风险也开始逐渐加大。虽然在商业银行转型、创新发展的过程中，不断拓展了网上业务，随之也逐步增加了金融产品及金融服务，但在商业银行业务趋于多元化发展、信贷规模不断拓展的背景下，商业银行信贷风险规避能力却并未有效提升，不能及时发现问题、较为薄弱的监管水平等，都给银行信贷业务水平的有效提高带来了直接影响，加之商业银行多元化业务的形成，也导致银行风险监管难度逐渐加大，面对此种情况，商业银行必须要借助大数据技术进行信贷风控，基于技术优势的充分发挥，有效规避信贷风险。

一、商业银行大数据信贷风控模式

(一)数据来源

具体有四方面数据来源，第一，行为数据，此类数据通常有数据选择与变化、填充顺序等包含其中，主要是从用户行为为出发点来挖掘数据；第二，用户基础数据，具体包含用户自身的一些数据信息，如年龄及收入等，通过这方面数据能对用户基础信息进行充分掌握；第三，交易数据累计，针对交易数据进行有效观测，能对用户信用轨迹进行充分了解；第四，第三方数据，此类数据中包含的数据类别较多，数据是以政府及社会组织等为主要来源途径，具体来说，就是针对某些数据进行搜集的过程中，尽可能从多角度来搜集，借此对不同征信和信用等级相关性进行识别。

(二)数据建模

建立数据模型能对数据进行全面、深入地分析，在大量数据中往往有很多客户信息存在其中，而这些客户信息往往体现着强、弱特征，如数据强特征的有客户性别及年龄、收入等级、受教育程度等；而属于弱特征的有客户日常习惯，如朋友圈进入的时间等。在商业银行进行大数据风控的过程中，必须注重信贷风控模型的建立，借此把不同特征与违约间的联系、相关性等找出，在此基础上对客户违约概率等数据进行计算，借此把用户信用情况充分明确出来，之后可对提供金融服务与否、贷款利率等进行科学决定，为信贷风险有效规避提供保障。

二、商业银行大数据信贷风控策略

(一)全面提升数据获取应用能力

商业银行大数据信贷风控工作具体开展的前期，应注意对大数据技术等进行充分利用，确保银行自身的数据获取及应用等能力得以全面提升，具体来说，银行搜集和应用客户信息的过程中，需从内外两个渠道为出发点。从外部渠道来说，借助各大商业银行间共享的信息进行搜集，在此基础上同大数据及互联网金融等企业保持良好合作关系，借此对用户信用及收支等数据进行广泛收集，确保信用数据覆盖面得以有效拓宽。立足内部渠道为出发点进行分析，具体是对互联网金融平台进行利用，借此对自身信贷产品进行丰富和优化，确保能对更多用户消费数据进行获取，在此基础上使得客户数据集成得以有效拓展。商业银行具体搜集客户信息的过程中，应注重信息真实性的强化验证，进而在信贷风控中高效应用这些数据，为信贷风险管理、风险控制能以健全信息为支撑提供保障。

(二)构建预警体系提升风控水平

在商业银行开展信贷业务的过程中，通常会有小微企业存在其中，而这些客户并不具备较高的治理水平，同时也存在较大的经营波动性，所以经营方或违规用贷等方面的风险问题极易出现，而对于银行的五代一透业务来说，通常是以纯信用担保进行使用，具有严格的贷后管理措施，能为风险的及时发现和及时预警提供极大便利。首先，商业银行应对客户贷款用途进行关注，具体来说，就是在发放贷款的过程中，对资金实际用途和支付真实性、资金流向等进行关注，同时针对贷款用途与合同一致与否进行检查，确保信贷业务中资金的挪用风险得以有效防范。其次，积极关注企业客户经营状况，尽可能选择定期实地走访的方式进行应用，借此对企业的实际经营情况进行了解，并对企业盈利能力进行掌握。最后，商业银行可选择银行征信系统进行应用，同时还可对法院及税务等网站进行充分利用，针对企业信用情况定期查询。

(三)应用信贷风险管控的新方法

商业银行大数据信贷风控过程，应基于传统信用评级模式为出发点，对大数据思维进行充分吸收，进而注重新数据挖掘方式的积极探索，在此基础上，把客户信用风险评估模型积极建立起来，之后通过海量数据及统计方式的应用，确保准确估算客户违约概率。与此同时，商业银行还应该评价自身盈亏情况，从而把相应信贷管理举措积极制定出来。在商业银行针对信贷风险管控模式进行创新的过程中，应全面对比、分析各种数据挖掘方式，进而考虑自身实际情况，确保与自身风险评估相符的数据挖掘方式及数据模型得以有效制定。此外，商业银行大数据信贷风控过程，还应基于大数据等信息技术的充分应用，全面分析金融市场发展动态情况，尽可能对市场及客户各方面的信息进行充分捕捉，之后在信贷风险管控模式中进行引入，确保信贷风险评估更加快捷、准确，为信贷风险的有效控制及有效防范等提供便利。

(四)有效提高风险管理决策效率

当前，全面到来的大数据时代，使得商业银行和银行各业务发展进程逐渐加快，面对此种形势，就需要商业银行注重自身信贷风险管理决策效率的全面提升。首先，从自身已有的信贷审批环节为出发点，选择大数据等技术应用，同时在进行信贷审批中，尽可能引入多部门共同开展，确保系统化的数据筛查局面得以良好形成，此种方式的应用也能使人为主观因素造成的信贷风险得以有效避免，并且审查环节借助大数据技术应用，能确保信贷业务中的风险点得以被快速挖掘，基于时间及成本的节约，促使信贷审批效率得以大幅度提升。其次，信贷风险管控工作具体开展的过程中，商业银行应注重大数据技术的应用，以此为基础将风险识别系统积极建立起来，之后以相应风险点为依据，确保信贷风险管理方案能有效制定，并且也能使得因多部门共同参与造成的互相推诿问题有效避免，这一过程应注意，商业银行应以大数据技术重点监测信贷风险管理结果，为信贷业务低风险运行提供技术保障。

(五)不断加强大数据的内外联动

大数据平台筛选小微企业客户的过程中，往往有局限性特征存在，考虑到这一现象，就需要银行注重大数据信息联动发展的积极强化，确保针对客户的信用评估筛选条件逐渐增加，从而实现体系化的大数据风控评估模型构建目的。从当前某些商业银行实际情况来看，系统内的大数据筛选条件往往会在企业结算量及日均存款等方面过于局限，不利于信用评估的全面性，所以后续商业银行应注重行内信息和行外资源共享平台的积极打造，促使信用评估筛选条件等得以大幅度增加。具体来说，银行可与腾讯及支付宝等征信平台建立良好合作关系，确保与商业银行业务需求相符的信用评估模板得以有效形成，在此基础上针对客户需求特征进行充分考虑，确保客户信用的评估更加精准和高效，使得与信贷条件相符的客户得以有效筛选，保障客户信用方面的风控力度得以有效强化。

(六)积极开展专业化的人才建设

大数据下商业银行进行信贷风控的过程中，必须要注重专业人才培养与建设，如此才能确保自身信贷风险管控能力得以有效提升。具体可从以下方面为出发点：首先，商业银行应注重科学培训内容及培训方案的积极制定，从自身内部一线工作人员、风险管理人员来说，定期开展专业培训教育工作，帮助上述人员对信贷风险管理知识、技能、方法等进行充分掌握，加之大数据技术知识及操作的培养，促使人员大数据应用能力得以有效提升，使得银行内部整体人员的综合能力、专业能力、素质水平等全面提高。其次，注重长远人才战略理念的积极树立，基于内部人资管理机制等的完善，注重外部专业大数据及互联网人才的积极引进，进而对自身信贷风险管控队伍进行充实，使得内部人员组织的知识、能力等结构得以优化和完善，以强有力的人才保障支撑商业银行大数据信贷风控。

三、结束语

商业银行大数据信贷风控过程，必需充分利用大数据技术，通过海量信息的挖掘与应用，科学、客观、全面地评估客户信用风险，进而实现信贷风险事先防范的目的。同时，保障商业银行开展信贷业务时，信息不对称问题得以有效减少或解决，使得客户预警信息得以提前发现。基于信贷客户的及时跟进，使得大数据信贷风控措施的优势充分发挥，为普惠金融风险的有效防范奠定坚实技术基础，促使商业银行能为经济发展提供更好的服务。

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文章来源：颜雨.商业银行下的大数据信贷风控策略探讨[J].财经界,2021(22):85-86.