商业贷款风险数据分析与应用研究

刘勉

摘 要：改革开放以来，商业银行贷款业务可谓是取得了迅猛发展，逐渐演变成为当前社会重要探讨话题之一。然而根据相关调查显示，我国多数企业均存在着信用观念较差问题，并且信用体系建设不够健全，导致这种现象产生的主要原因无非是贷款客户长期拖欠贷款，且恶意逃脱银行债务，或是尚不具备较正规社会信用评估体系，致使银行贷款营销明显缺乏信用依据。本文主要对商业贷款风险数据应用展开全面分析。

关键词：商业贷款 风险数据 应用分析

对于银行来说，数据和风险是其发展以来的两大重要要素，其中数据可以说是银行最具价值的资产，因银行自身从事职业具备一定风险性，所以如何通过数据将风险降低，充分凸显数据本身价值就尤为重要。特别是在宏观调控市场竞争日益激烈背景下，怎样依靠数据简化风险，提高银行综合竞争实力就显得迫在眉睫。

一、商业贷款风险数据存在目的及意义

某种程度上说，贷款业务是商业银行经济收益的主要来源，同时贷款业务也是商业银行面临的主要风险威胁。直至目前为止，商业银行在贷款风险领域可谓是展开了反复实践探索，尽管取得了一定成就，但与外资银行相比较而言却仍存在较大差距，无论是经营水平还是管理水平都不足与国际相接轨，虽然全球经济危机已经过去，但随着宏观调控政策的提出致使商业银行又将面临着新的风险挑战。在此情况下商业银行必须要不断强化贷款风险管控力度，要求所有参与人员都能树立良好贷款风险意识，针对银行贷款各个流程展开深入研究，结合银行发展实际情况提出合理化建议，借此有效提高商业银行经营管理水平，便于更好迎接市场挑战[1]。新时期到来背景下，大数据逐渐成为银行信贷转型的推动性力量，可有效降低银行贷款面临的风险程度，并且通过地方债务发行和投资平台机构构建，可帮助地方银行构建形成大数据平台，在当地政府信用保证下信贷风险将大大降低。甚至一些小微企业也可利用大数据中涉及到的数据挖掘技术顺利获取交易结算、信用记录及企业纳税等相关数据信息，在展开更深层次分析后提出适合企业的信贷产品。

二、商业贷款风险数据分析存在问题

据当前情况来看，商业银行在实施贷款业务时普遍存在着以下几点问题：第一，从银行信贷领域来看，因受信息数据不对称影响，道德风险隐患将频频发生，容易造成商业银行经济效益的巨大损失。并且因商业银行客户信息资料大多来源于客户填写申请表格和面对面交流，所以信息数据往往存在着单一性和不真实性，借助相对庞大数据应用可帮助银行获取到更多数据资料，进而对客户有一个更深层次了解认识，极大降低商业银行信用风险[2]。

第二，缺乏低息资金来源。当前多数贷款资金均来自于专业银行或是其他金融机构发行的金融债券，利率相比较正常商业银行要较高，通常期限在3到5年之间。当前提出的扶持性贷款政策主要表现在还款期限和利率上，多数贷款利率均低于同期基准利率，并且期限都会超出5年，甚至长达20年之久。如果短期资金遭到长期使用，那么商业银行经营风险也将大大提高，容易致使银行出现严重亏损情况。

第三，不良贷款居高。又可将其分为以下几方面内容：（1）贷款资金死滞沉淀过多；（2）逾期贷款出现频率较高；（3）潜在贷款损失威胁逐渐暴露。都将会对商业银行发展带来阻碍作用。在此情况下，针对商业银行贷款提出合理性防范措施就显得尤为重要，严加约束贷款人员自身行为，综合考证贷款人员实际情况，确保其能在規定时间范围内正常还款，避免对商业银行经营造成任何不利影响。

三、商业银行贷款风险数据分析的应用前景

现阶段，商业银行贷款业务逐渐呈现出贷款和非贷款协同前进趋势。据调查显示，以往银行信用风险管理关注重点主要放在内部贷款业务上，对融资管理和非贷款资产风险防范等环节较不重视，尤其是商业银行外部业务处理上难免存在信息传递受到阻碍现象，并且融资后还很有可能出现管理失控局面，致使银行信用风险增大[3]。

新时期下，大数据逐渐被广泛应用到银行贷款业务中，主要是指在不可承受范围内利用一些常规软件或是工具实施抓捕或处理。商业银行在长期经营工作中必然会逐渐积累大量客户资料信息，这无疑是为银行信用风险管理创造了有利条件。不仅能对借款企业的账户信息、网络信息、政府部门公开信息及资金流向进行深度挖掘，还能对企业实际经营情况有一个准确掌握，从而为借款企业的动态监测提供有效路径。同时在进行大数据分析前还应做好借款企业的信息数据处理工作，将原本分割的银行前、中、后台信息有效整合贯通，充分吸收银行贷款业务外的剩余信息，借助先进技术手段将其过滤整合，找出其中有价值数据资料，进而准确判断借款企业信用风险。最终处理得到的结果还可作为商业银行营销的主要参考依据，有效筛选借款企业，避免出现款项拖欠等情况[4]。

总体来说，商业银行贷款业务的大数据分析，不但能极大提高借款前的综合调查效率，还能对借款企业实际情况做出准确评估，确保借款企业网络信息、账户信息数据真实性，有效缩短借款前的调查时间，并且还能使银行经理针对现场展开针对性调查工作。在此期间先进机械设备可彻底取代以往人工经验判断形式，不断精简银行贷款审核工作人员，贷款结束后还可接触模型软件展开数据分析工作，进一步提高贷款风险监测工作效率，便于为商业银行经营发展提供有力指导

方向。

结束语：

综上所述，若想最大限度降低商业银行贷款风险，首先需将大数据分析有效应用其中，得到较为完善借款企业信息资料，一旦发现任何不合理地方便要立即拒绝贷款申请，避免后期出现贷款长期拖欠现象。同时还要尽可能选择一些先进设备工具，提高贷款风险数据准确性，确保商业贷款业务得以顺利实施，充分保障商业银行经济效益。

参考文献：

[1] 杨升.商业银行风险管理数据化发展趋势分析[J].华北金融，2017（5）：55-58.

[2] 庞淑娟.大数据在银行信用风险管理中的应用[J].征信，2015（3）：12-15.

[3] 吕君临.网络借贷与商业银行的大数据业务——美国网络借贷公司与商业银行合作案例分析[J].经济研究参考，2016（52）：54-62，68.

[4] 彭鹏.从信用风险测评到客户行为跟踪--试论商业银行风险管理模式变革[J].中国商论，2016（10）：87-88.