大数据背景下商业银行个人信贷风险管理的完善思考

石菲

[摘 要]20世纪80年代以来，改革开放的政策使得国民生活发生了翻天覆地的变化，生活品质迅猛提高。在此背景环境下，我国各大商业银行的个人信贷业务也处于一个快速发展期，信贷需求每年成倍递增，同时也使不良信贷资金管理压力巨增。本文分析了如何通过已经掌握到的信息技术对个人信贷风险进行有效的管理，制定风险防范措施，从而降低风险率，提高银行信贷业务管理水平。

[关键词]个人信贷;大数据;风险管控

[中图分类号]F832.4 [文献标识码]A

近年来，随着科学技术的不断发展进步，人们的生活水平不断提高，国民的消费水平也大幅提升到新高度，这就导致了我国信贷市场规模的不断扩大。同时对于全国各大商业银行来说，如何加强信贷风险管理，降低用户个人信贷违约率，从而最大限度地减轻银行的损失，成为其必须研究并解决的问题之一，而解决该问题的关键步骤为挖掘风险发生的原因。目前相关研究结果表明，“数据”和“风险”两大因素在个人信贷业务发展中占据主导地位，两者相辅相成，互相之间存在着联系。在当今大数据时代，各大银行可以在全面整合内外部数据后，利用已经掌握到的信息技术对个人信贷风险进行有效的管理，制定风险防范措施，从而进一步完善风险防范和风险控制技术，并建立健全个人信贷风险管理体系。

1 大数据分析技术对商业银行的重要性

认识并学会运用大数据信息是当今企业在数据大爆炸时代赖以生存的法宝之一。据相关公开资料显示，目前国内外许多知名公司和跨国企业在公司厂房、仓库等设施选址方面均通过运用大数据分析技术来确定最合理的位置，该举措对企业后期的长远发展至关重要。伴随着互联网金融的飞速发展，各式各样的例如信贷等形式的“隐形银行”如雨后春笋般不断涌现。互联网行业更是推崇将金融与科技相结合，打造立体服务。但是金融环境具有复杂多变等不确定性，这直接导致了信贷风险的增加。对于这些增加的风险，商业银行依靠原有管理模式很难降低或解决，必须采取新的手段对信贷风险加以管控。而每个商业银行均拥有庞大的线上和线下数据资源优势，可以通过与外部研究机构合作对已有的大数据进行资源整合、汇总、归类，形成一整套信贷客户的完整资料，从而为商业银行做出最有利于自身的决策。

2 个人信贷业务的发展及风险管控现状

近几年在市场经济高速发展的同时，商业银行个人信贷业务市场也呈现井喷式增长，信贷规模呈几何式递增，而商业银行在个人信贷业务中主要支持个人消费贷款和个人经营贷款两种业务。对于不断扩大的个人信贷规模，商业银行喜忧参半。喜的是个人信贷业务资产质量相比于银行其他业务高，能快速并持续地促进银行的发展，忧的是在个人信贷业务风险管理方面，有的银行较为薄弱，个人信贷规模的加大必然加重信贷审核工作的压力，可能会遗漏某项关键的审核步骤，给银行造成损失。此外，当今个人信贷风险违约率也逐年加大，其速度大有赶超信贷市场规模发展速度之势。针对上述几种个人信贷业务中存在的问题，大多数商业银行加大了个人信贷风险管控的投入，有的银行组建了用户信贷资信管理专业团队，负责对信贷用户个人基本信息的收取来综合判断是否给该用户办理个人信贷业务，以及具体授信额度。有的银行跟外部调查机构合作，利用大数据网络平台技术来分析、建模、预测，实现对用户信用等级的判断。

3 大数据时代下商业银行应对个人信贷风险管理的办法

3.1 强化风险防范意识，综合运用大数据分析技术

事物的发展是内外因共同起作用的结果，虽然人们在事物发生之前不能预判其最终结果，但事物与事物之间相互关联，即“牵一发而动全身”，为了提高事物预判的准确性，人们总结出一套运用大数据分析手段来反映事物发展规律的技术，并将其用到各行各业中。当今时代是科学的时代，也是大数据信息的时代，大数据分析技术在风险预警和风险控制方面具有得天独厚的优势。谁会运用大数据分析技术，谁就会在这个时代脱颖而出，抢得先机。面对层出不穷的个人信贷业务风险，我国商业银行应积极借鉴国外知名商业银行在个人信贷业务管理方面的成功经验，将大数据分析技术融入到个人信贷业务发展的工作中，加强管理人员的风险识别和风险防范意识，做到“防患于未然”，对客户个人信息进行搜集整合后，再对其信贷信用进行精准分析和判断，最大程度地降低由于管理人员认知的局限性而造成的风险损失，提高科学技术在信贷风险管控手段中所占的实际比例。

3.2 建立风险管控平台，挖掘并整合内部外资源

目前许多行业已经在产品销售、市场推广、风险管控等方面运用大数据分析技术，纷纷取得了良好的经济效益和社会效益，这对我国商业银行个人信贷风险管理机构具有重要的借鉴作用。换句话说，商业银行应当根据自身特色和发展需要，建立专门的风险监控平台，在搜集客户信用资料的同时，对这些资料进行有效分析，从而为可能发生的个人信贷违约行为进行有效预警，尽可能地降低银行的损失。在建立风险管控平台后，下一步首先挖掘商业银行系统内部资源。为了提高工作效率，对于结构化数据可以采用传统数据处理方式，而对于非结构化数据那么商业银行就需要与专业数据处理机构合作，采用大数据技术对信贷风险管理进行全方位的立体分析。高度智能化的大数据技术能够将非结构化数据进行转型，变成数量型信息来供决策者使用，提高了信贷风险判断的准确性和科学性。挖掘完内部资源后，下一步就是整合外部资源。在这里可以将外部资源形容成一个容量巨大的仓库，面对数量庞大的信息数据，传统数据处理技术已经跟不上时代步伐。这就要求我国商业银行的工作人员了解并学会运用大数据技术对不同系统的外部诸如客户存款等信息进行资源整合，扩大信息认知面，打破“信息孤岛”，建立立体的信息系统范畴，对客户的信用进行综合判断，尽可能早地发现客户会存在信用违约等问題。

3.3 推广信贷组合管理，优化个人信贷风险评估模型

我国商业银行传统意义上的个人信贷风险评价模型只有基本的风险判断功能，并不具备事中风险控制和事后风险补救等对银行来说非常重要的功能，这有时对银行造成比较大的损失。而大数据分析技术恰恰弥补了传统风险评价模型的不足，不仅具备了上述多项与信贷风险有关的功能，而且能够有效校对风险参数，提高了评价模型的准确性和科学性，对个人信贷风险管理机制的建立起到了重要的推动作用。近几年，大数据技术在各行各业都逐渐普及应用并“开花结果”，我国商业银行信贷风险管理机构应以此为契机，顺应时代发展潮流，在信贷组合管理中应用大数据技术，采取动静结合的监督方式，提升挖掘现有银行内部系统数据信息的能力，并做好分析处理，提取与信贷风险相关的关键数据指标，从而对已知的信贷风险提前预警并进行有效的控制，将风险损失的波动范围降至最小，同时使得商业银行个人信贷管理机构的领导层能准确把握银行能承担的信贷风险，并对银行现有的信贷资产配置进行重新布署调整，降低信贷过程中的系统性风险，力求银行风险最小化，收益最大化。

4 结论

在社会经济飞速发展的今天，企业发展的动力就是不断变革与创新。我国商业银行必须学会利用大数据技术进行风险识别、风险控制和风险防范，才能在市场洪流中立于不败之地。因此，在个人信贷风险管理方面商业银行需要不断地进行革新，既拥有传统的个人风险评价模型，又能够利用大数据技术提升自己的风险管理能力，促进自身不断地发展前进。

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