从大数据视角反思商业银行信贷管理

徐洪艳

摘要：随着云计算、互联网、社交网络等科技手段的不断进步，人类步入了大数据时代。建立大数据意识和思维，成为商业银行提高业务管理能力，特别是信贷管理能力的关键。

关键词：大数据视角；商业银行；信贷管理

一、从商业银行信贷管理说起

一直以来，信贷业务一直是商业银行的核心业务。商业银行信贷管理经过几个世纪的变迁，其本质还是通过更准确的风险信息分析判断，降低自身信息不对称，从中获得收益。

为了准确地判断借款人风险状况，商业银行在信贷管理中采取了一系列措施。大数据时代的到来，进一步促使商业银行反思传统信贷管理模式，特别是P2P网络贷款平台的建立、网络小额无抵押信贷的兴起，为商业银行改变传统信贷管理模式、建立大数据管理模式提供了鲜活案例。

二、传统信贷管理与大数据管理的比较

大数据，根据维基百科的解释，是资料量规模巨大，以至于无法通过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理、处理并整理成为帮助决策的资讯。事实上，大数据不仅仅是数据规模大，更重要的是数据来源丰富、数据种类多元化。大数据已经成为一种思维方式、一种促使社会变革的基础力量。从大数据视角窥视商业银行贷前、贷中、贷后各个环节的管理方法和手段，带给我们很多启示。

（一）贷前管理

商业银行信贷业务贷前管理阶段包括业务受理、调查评价等内容。贷前尽职调查、客户评级（或项目评价）是这一阶段的重要工作，其核心任务就是甄别借款人背景的真实性，评价借款人风险水平。

大数据管理能够弥补传统管理模式的不足，商业银行可以通过与供应链管理系统、海关、税务查询系统的链接，及时获得借款人现金流、物流等信息。一方面，商业银行可以根据产品交易数据、资金往来数据、海关报关数据、税务局报税数据、行业协会数据等，辅以交叉检验技术判断借款人背景真实性、分析借款人真实经营状态。另一方面，商业银行采用非结构数据和结构数据的联机分析，将借款人的行为数据映射为信用评价，可以有效完善客户信用评级模型。

（二）贷中管理

信贷业务贷中管理阶段包括授信审批、贷款支用等内容。确定信用额度是这一阶段的重要工作，其核心任务就是根据借款人风险状况，给予借款人适量的信用额度。

在传统信贷管理模式的缺陷是对于跨区域、跨行业经营、关联关系复杂的企业集团，很难准确了解其生产经营、关联关系、互联互保等全部真实情况，容易出现过度授信问题。另外，依赖经验判断的授信审批方式，可能因缺乏客观数据支持，导致不同审批人给出差异较大的审批结论。

大数据的运用能够有效克服上述传统信贷模式的缺陷。商业银行可以通过前述信息系统的链接，运用互联网时刻记录人们一言一行的特点，掌握借款人资金往来、产品往来情况。同时，商业银行可以通过与网络公司合作，利用社交网络把真实的人际关系映射到互联网空间的特性，挖掘微信、微博中的数据信息。借助大数据，商业银行可以甄别企业集团复杂的关联关系，还原集团关系树全貌，进一步了解企业实际控制人的风险偏好，为精准授信打好基础。

（三）贷后管理

信贷业务贷后管理阶段包括贷后走访、监控预警、风险分类、准备金计提、档案管理等内容。贷后走访、押品监控是这一阶段的重要管理工作，其核心任务就是监控借款人风险状况以及抵质押品价值情况。

在大数据管理模式下，商业银行能够及时获得借款人最新的交易信息，现金流信息，这些信息提供了前瞻性风险判断的基础。商业银行通过挖掘企業水表、电表、工资表等支出数据，存汇款等账户变动数据，并同比、环比分析异动数据，可以识别可疑客户名单，实现在企业发生实质性风险之前捕捉预警信号，尽早采取主动退出、及时控制抵质押品等措施化解风险。

三、运用大数据加强信贷管理

（一）在信贷管理中建立大数据的思维方式

在大数据浪潮扑面而来的时刻，从理念上建立大数据思维方式是商业银行信贷管理转型的首要任务。

在大数据时代，商业银行应开阔思路，广泛发掘可获取的各类数据，建立大数据分析方式。

（二）搭建适应大数据的数据管理体系

大数据处理技术不同于传统数据库的处理技术，对商业银行数据管理体系提出了新要求。一是重新设定数据治理结构。商业银行需重新梳理数据来源，制定数据标准，建立数据采集、处理等一系列管理制度。二是建设信贷管理相关的数据仓库。商业银行需重新梳理信贷管理中的关键数据，提高数据收集、清洗、挖掘、应用、评估等的执行效率；构建包含不同类型数据的数据仓库。

（三）建设信贷管理的大数据平台

商业银行需积极寻求与移动通信、电子商务、社交网络等平台的合作机会，建立信贷管理所需的大数据平台，拓宽商业银行的信息收集渠道。

商业银行通过收集这些平台数据，能够增加信贷管理相关的数据来源和数据分析维度，扩大相关数据规模，改变缺乏客观数据支持的授信审批模式。同时，商业银行能够充分利用网络数据更新频率高的特点，大大提高信贷管理效率。（作者单位：聊城大学政治与公共管理学院）

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