大数据时代银行信用风险管理策略探究

李一杨

摘 要：本文简要说明了大数据时代银行信用风险管理的必要性，阐述了大数据技术在银行信用风险管理中的应用策略，同时提出应用大数据技术时需要注意的问题，为银行信用风险管理提供一定的参考价值。

关键词：大数据技术；银行信用风险管理；应用策略

随着网络技术、信息技术的广泛应用，人类已经进入大数据时代。在大量的数据信息下隐藏着一定的人性规律，如何挖掘出这些规律，为银行的信用风险管理提供参考，从而降低銀行的运作风险是十分必要的。因此，银行对人类行为的数据进行采集、整理和分析，从中抽取信用评价信息，从而确定个人或企业的信用等级，对于进行信用风险管理意义重大。

1 大数据时代银行信用风险管理的必要性

首先，银行信贷风险逐渐增大有必要利用大数据技术进行信用风险管理。随着人们创业、企业经济衰退以及人们信用观念的淡薄，银行信用风险逐渐成为银行投资风险的主要构建因素。特别是商业银行，主要面向中小企业或个人提供信贷业务，在经济下滑期，这些企业或个人的业绩很难保证，使得银行的风险管理越来越难。而大数据以庞大的数据为支撑，从中挖掘信息规律，能够为银行信用风险管理提供有价值数据信息，从而建立动态的监控体系是降低银行风险的必要举措。

其次，银行交叉风险逐渐突显使得大数据技术的应用十分必要。受全球金融波动影响，银行必须正视供应链整体风险的叠加和转移对本身管理的影响，需要加强信息平台联动风险控制，才能更好的将复杂的风险进行规避和防范。而这种信息平台的建设，需要大数据技术的支撑，使得各银行能够共享数据库，才能在新形势下实现提高风险管理的效果。

最后，银行进行风险防控是新技术必须以大数据技术为核心，才能提高风险防控的效率和质量。一方面，类型各异的客户通过银行信贷产生大量的数据信息，运用数据挖掘技术对海量的数据信息进行风险识别十分关键；另一方面，从数据结构的正常和非正常化入手，将数据进行界线抹除，能够保证银行更好的对行为各异的客户进行立体跟评，构建更为直观的防控图形。

2 大数据技术在银行信用风险管理中的应用策略

2.1 大数据技术在信用卡风险管理中的应用

信用卡办理需要提出用卡申请，通过线下或线上填写资料，银行进行审核，最终将信用卡核发给用户。此时线下信息收集与整理费时费力，难以运用大数据技术，用户体验受限较多。为了更多的用户实现信用卡体驗欲望，银行采用线上办卡流程。此时，由于身份真实性、信息真实性等容易出现漏洞，导致银行信用风险增大。因此，银行必须依靠大数据技术进行风险防控。大数据技术是对人网上行为产生的数据信息进行收集和整理，从中筛选出对银行风险防控有利的信息。如哪类用户热衷理财产品，哪类用户喜欢消费名牌，哪类用户喜欢旅游观光，哪些用户油耗较大等等。对这些数据进行整理与分析，能够提高风险管理的针对性和准确性。并从这些信息中获取风险产生的关联因素，评价用户信贷信用等级，从而有利于风险管理，更有利于银行核发信用卡，保证用卡用户信贷风险处于极低水平。

2.2 大数据技术在信贷中的应用

目前金融业刺激消费的模式是采用个人消费信贷手段，然后对消费行为进行风险预警，采取决策树形式对众多数据进行分析，从而抽取个人消费信贷的相关信息，从而对有信用风险的用户进行定位，跟踪和管理。这些都需要在数据模型之前就必须挖掘完成，从而为风险防控变量的确定打好基础，有利于对用户的不良信用进行跟踪与评价。模型确定后，对用户进行业务指标选取，指定相应的波动因素，从而形成用户不良信用预测。可见，银行利用用户的大量行为信息，能够获取相应的信用风险特征，再根据这些特征进行风险防控，才能将风险管理落到实处。

3 银行应用大数据技术进行信用风险管理时需要注意的问题

3.1 风险意识要思维开放

虽然商业银行有风险防范意识，想运用大数据技术进行有针对性而准确的防控措施，但由于现行市场环境，国家法制保护隐私、数据挖掘技术水平等因素限制，使得大数据技术在银行风险防控上难以深入。因此，银行要将风险意识放开，将网络开放思维模式运用其中，培养数据整理和分析的习惯。更要以大数据为开发背景，高度关注与风险相关的数据信息，逐渐提高风险预测的水平。

3.2 数据整合要注重质量

虽然庞大的数据来源多元化，形式、结构各不相同，但是，这些数据代表着人的行为轨迹，具有一定的关联性。银行需要特别注重自身处理数据的能力培养，建立数据地图，整合银行内部和外部获得的所有数据为风险数据作参考。因此，数据质量特别重要。银行要保证数据来源真实，数据关联可靠，以便对数据进行标准化分析。

3.3 系统建设要高屋建瓴

为了更好的实施大数据风险防范措施，商业银行首先要完善数据库系统，为大数据提供集中有效、完整可靠、综合专业的数据信息。系统建设中要高屋建瓴，将结构型、非结构型数据，银行内部数据和外部获取的数据等进行整合，消除边界限制，从而形成高度完善的数据系统。同时，对系统进行工具、挖掘算法、文本处理及相关拓展工具安装，以便于数据挖掘。此外，还要将实际情况和预测水平相结合，达到最佳应用效果。

3.4 内部控制要与时俱进

大数据技术应用过程中，商业银行要加强内部控制，以国家政策为出发点，以相关法制为后盾，建立内部风险防控体系。如若银行管理出现漏洞，内部控制可以将漏洞的风险隔离，从而降低银行的损失。加强内控，涉及到银行内部各组织机构、业务推广、部门运作模式等，这些都需要从制度落实上，营销环节上、文化沉淀上进行强化，才能保证银行健康可持续化发展。因此，商业银行需要强化内控，强化监督机制，强化风险防范制度，将大数据技术运用其中，建立数据模型和评估体系，加强风险预测预警，为银行业务保驾护航。

参考文献：

[1] 王文彦.大数据背景下银行信用风险管理探讨[J].全国商情，2016（04）.

[2] 邵许生.大数据时代商业银行的客户信用风险管理研究[J].时代金融，2016（20）.

[3] 庞淑娟.大数据在银行信用风险管理中的应用[J].征信，2015（03）.