大数据时代商业银行的客户信用风险管理研究

邵许生

【摘要】随着我国金融市场的深化改革，金融风险正呈现出多样化的态势，而这里面商业银行的客户信用风险尤为突出，有研究显示，银行风险损失的80%来源于客户信用风险，2008年由美国的次贷危机引发的全球性的金融危机给我国的商业银行带来了警醒，此外本文由此出发分析了我国商业银行目前的信用风险现状，并且提出了改进的对策建议。

【关键词】信用风险 风险评估 大数据

一、引言

二十一世纪以来，随着信息技术的迅猛发展，由大数据为基础的互联网金融正在逐步影响着传统商业银行的信用风险管理，而且相比较于西方发达国家，我国的金融体系不健全，发展不平衡，商业银行作为金融体系的核心在我国就显得更加明显，企业的融资主要来自于银行贷款（齐寅峰，2005）[1]，银行在将储蓄转化为投资方面扮演着领头羊的作用，推动了国民经济健康发展。但是由于信息的不对称性，随着银行信贷的不断增加，其信贷风险也日益严重，如2008年的美国次贷危机以及后来的欧债危机等都给我国的商业银行以警醒，而且随着我国金融市场改革步入深水区，商业银行面临的风险越来越大，尤其是信用风险，因此如何防范商业银行的信用风险显得尤为重要，本文再次基础上以大数据为背景，分析了银行信用风险的现状，进而提出相应的对策建议。

商业银行的信用风险又称为违约风险，是指借款人因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成的违约，导致银行遭受损失的可能性。花旗银行的前总裁说道银行家的任务其实就是风险管理，当然了银行的风险管理涉及的内容很多，但主要的还是信用风险，由于存在信息不对称性以及道德风险，银行的信用风险很大。李朝霞（2016）[2]等人研究发现金融脱媒对商业银行的传统业务带来了严重的挑战，但开发新的业务伴随着高风险，这就要求监管部门加强表外风险管理。刘明华（2016）[3]从银行监管和风险管理两个方面研究了在完善银行资本配置效率为股东创造利益的同时如何有效的防范风险.同时也有学者认为银行风险管理的核心问题就是资本配置问题（魏灿秋2004）[4]。陈超（2013）[5]等人研究发现商业银行贷款信息的纰漏对企业的并购产生影响，信息的纰漏对资本市场产生了正外部效应，已有的大量的研究基本上是研究商业银行的综合的风险管理，这包括了信用风险、市场风险、操作风险。流动性风险、法律风险以及声誉风险。本文从银行风险管理中的最为突出的信用风险出发，单独研究大数据下信用风险的管理。

二、商业银行的信用风险的现状

改革开放以来，我国的银行取得了长足的发展，但同西方传统的资本主义发达国家相比还有很大的差距，尤其是在资本市场，我国的很多企业的融资主要是通过银行，特别是国有四大行，基本上形成了资本市场的垄断，虽然由融资带来的利差促进了银行的发展，但也给银行带来了风险，尤其是在互联网金融时代，随着大数据互联网金融的兴起，传统的商业银行的垄断地位收到了挑战，各大商业银行将抢占市场作为经营目标，忽略了资产质量，并且资产集中容易爆发系统性的金融风险。

信贷风险的存在是基于信息的不对称性，因此商业银行数据的收集整合与挖掘的能力决定了其信用风险的管理能力，大数据互联网时代追求“三流合一”（信息流、资金流、物流），商业银行只有融合于大数据时代，才能使自己的信贷部门经营更加的高效，才能有效的控制信用风险。

随着国家深化改革，经济下行压力巨大，银行的不良贷款率逐步增高，这些都反应了商业银行的信用风险面临着巨大的挑战，由于商业银行对贷款人信息存在问题，这包括信息收集的不完整、没有对信息进行整合与深度挖掘等，由于商业银行对贷款人经营动态资金的流向没有明确的跟踪，银行很难形成对贷款人的风险的识别，尤其是对跨行贷款，跨区域经营的贷款人的风险容易形成误判。商业银行的风险管理体制不适应时代的发展，商业银行的现有的风险管理体制更多的是基于经验、定性的风险管理，简言之主要是依赖信贷部门工作人员的经验，这种风险管理体制最大的局限性在于贷款的质量不高，由于存在严重的信息不对称性和道德风险，贷款人越容易隐瞒一些对融资不利的信息，而对于这些潜在的风险，仅凭工作人员的经验是无法揭露的。

商业银行的风险管理的内部机构也存在一定的问题，我国的商业银行大多数都是按职能部门划分的一种组织结构，这种组织形态分工明确但也存在不足，那就是容易形成部门之间的隔阂，在贷款人的数据收集整合和深度挖掘上存在着过多的不完整，可以说是一种碎片化的状态，那么也就不能很好的对贷款人的整体风险进行识别了，例如银行的信贷部门只负责企业等客户的融资。同时这种职能化的部门结构导致了银行的总行和分行之间也不能够很好的进行资源信息共享，也就进一步加重了商业银行的信用风险。

三、商业银行信用风险管理的对策建议

面临着我国经济下行的巨大压力，社会投资环境的复杂多变以及以大数据为基点的互联网金融的冲击，尽可能的降低商业银行的不良贷款率，提高商业银行的信用风险的管控能力是商业银行亟待解决的一个问题。众所周知，数据是信息的基础与原料，而提升商业银行的信用风险管控能力的核心在于信贷数据的收集整合与深度挖掘，因此商业银行要通过大量的数据信息对贷款人由定性识别转化为定量为主定性为辅来提高其信用风险管控。

（一）商业银行内部的信用风险管控

数据是信用风险管控的基础，商业银行应加强数据收集能力，例如可以通过跨行之间的合作加强银行业之间的数据共享，当然了也可以与专业强较强的数据公司合作，进一步拓宽数据的来源，同时商业银行可以利用已经建立起来的网络平台，加强网络化办公能力，将贷款人的交易記录进行整合，收集数据等。数据只是信息的原料，它只有通过整合与挖掘才能形成对商业银行信用风险管控有意义的信息，因此银行的风管部门需要将收集到的延续性较强的大数据进行优化，对银行各部门收集到的碎片化的信息加以整合，形成清晰的信息链，以动态的形式表现出来，充分挖掘隐藏的深层次的信息，也就是这些隐藏的信息往往能代表贷款人的真正的信用风险。

党的十八大以来，金融业的改革健健的步入了深水区，商业银行的风险管控体系也需要改革，商业银行的严格的等级制度以及职能化的组织结构阻碍了组织间的信息共享，因此加强银行各个部门之间的协调，尤其是风险管控部门与业务部门之间的合作尤为重要，业务的拓展与风险是并存的，业务的发展给银行的风险管控带来源源不断的资本支持，商业银行应形成以客户为中心的统一的协调和数据信息管理结构，突出商业银行各个分支机构各自管控信用风险的传统的模式。

数据的收集、整合与挖掘以及银行信用风险制度的改革与创新是从客观层面上降低商业银行的信用风险商业银行的风险管控的最终的实施者是银行的工作人员，银行工作人员的主管能动性也很重要因此加强银行工作人员的风险管控能力等基本素质是降低信用风险中关键的一环，例如可以加强对工作人员的实战模拟以及案例分析培训，加强工作人员对数据信息的定量化分析能力等。

（二）社会外部的信用风险管控

加强社会信用评价体系的建设也是信用风险管控的重要的一环，跟西方发达国家相比，我国的信用评价体系显得捉襟见肘，信用评价体系的完善可以降低由于道德风险给商业银行带来的信用风险。企业等贷款人的资产评估主要由会计事务所完成，加强会计事务所工作人员的素质可以让贷款人的资产评估更加的客观准确，也就间接的降低了商业银行的信用风险。

参考文献

[1]齐寅峰，王曼舒，黄福广.《中国企业投融资行为研究——基于间卷调查结果的分析》[J].管理世界，2005.

[2]冯曦明，李朝霞，郭晓辉.《金融脱媒对商业银行资产负债结构的影响》[J].商业研究，2016，5.

[3]刘明华.《银行监管与风险管理》[J].武汉金融，2003.

[4]魏灿邱.《资本配置：商业银行风险管理的核心》[J].金融研究，2004，3.

[5]陈超，甘露润.《银行风险管理、贷款信息纰漏与并购宣告市场反应》[J].金融研究，2013，1.