基于大数据的信贷风险管理案例分析

徐桔桔

摘要：信贷风险管理是商业银行稳健经营的关键。大数据分析技术应用于金融风险管理是当前金融科技的重要方向，然而大数据应用于金融风险管理大多集中在数据分析方法的研究，缺少从实际应用角度对于金融风险数据分析的关键因素研究。本文通过对商业银行利用大数据技术发现信贷风险事件并有效规避风险的案例分析，得出运用大数據技术进行信贷风险管理的关键因素，并从中总结有益的启示，为商业银行的金融风险管理提供借鉴。

关键词：大数据金融科技金融风险信贷风险

一、引言

由于当前以间接融资为主导的融资体系尚未根本确立，信贷业务仍然是商业银行的主要业务，信贷风险管理关系到商业银行的资产安全，也是商业银行竞争力的重要体现。近年来，随着我国经济转型升级，市场波动性增强，尽管总体上我国经济发展前景广阔，然而对企业个体而言，其在经营活动中面临更多的不确定性，使得企业经营风险加大，由此带来的商业银行经营风险事件也多有发生，严重影响到商业银行自身的安全，甚至对国家金融安全带来严重影响。商业银行如何规避信贷风险，更好地服务丁国民经济转型升级的要求，是商业银行生存发展的关键。当前，金融科技飞速发展，大数据技术广泛应用，给商业银行的信贷风险管理带来新的方法和于段。利用金融大数据，对企业的经营状况和财务状况进行分析，对企业的经营活动进行跟踪，及时发现企业经营中的问题，及时采取有效措施，成为商业银行利用金融科技提升管理能力的重要途径。本文根据金融业务实践中通过数据分析防范信贷案例的总结，提出利用大数据分析有效规避风险的途径，为商业银行开展金融数据分析、有效防范金融风险提出可行的思路和方法。

二、利用大数据防范风险的案例爱分析

某食品加工进出口公司是行业龙头企业，进出口量一直位居当地第一，在国际结算、结售汇和中间业务收入等方面能够为商业银行带来较大利润，因而成为各家银行竞相争夺的优质客户。这样一个看似经营正常的行业龙头企业，在2016年2月却突然发生资金链断裂、老板跑路失联，涉案融资金额高达4亿元。5家银行分支机构信贷资金无法正常收回，造成重大金融风险。某银行作为该公司的主要合作银行，通过有效的信贷风险管理，早在2015年10月就收回最后一笔贸易融资贷款，从而避免了一次重大信贷风险。对这样一个各家银行极力争夺的优质客户，该银行如何能通过大数据分析准确把握企业运营中的风险，从而在重大信贷风险事件发牛前做到先知先觉，及时采取有效的应对措施，避免遭受重大损失？通过对这个案例进行分析，发现银行应用大数据技术发现风险问题的关键在于以下几个方面：

（一）广泛、全面地收集企业业务相关数据是利用大数据发现风险的前提

该银行在日常业务管理中，注意客户资料的收集、整理与保存。除了银行业务系统保存有企业的信贷数据、主要账户往来数据、授信数据，还利用多种方式建立了相关监管部门数据的采集渠道，如海关出出口数据、国际收支数据等。此外，通过与相关金融机构合作，还掌握了企业在其他银行的授信数据和其他业务数据。完备的资料收集和整理，为大数据分析提供了丰富的原始数据。

（二）根据企业经营特点，对企业经营状况进行多维度深入地分析 企业经营过程中的金融业务往往蕴含着企业经营中的多种风险信息，而这种信息隐藏在多种业务数据的关系中，并不容易直观发现。为有效防范金融风险，该银行建立了对企业经营状况进行定期排查的制度，通过对企业金融数据进行日常分析，全面、多方位、多维度地分析客户经营状况，从而发现企业经营中存在风险的蛛丝马迹，并进行重点关注。通过对该企业的数据分析，发现以下方面的数据存在可疑情况：

1.企业授信总量较大。通过分析和调查，发现客户在多家银行授信，授信总额过大。由于各个银行之间尚未建立授信数据的交换机制，银行对企业授信时并不了解企业在其他银行的授信情况，使得多家银行的授信总规模可能超出企业的能力，存在较大的风险隐患;

2.海关进出口数据与企业国际收支数据不匹配。通过对海关进出口数据的收集，发现企业国际收支数据已连续几年与海关进出口数据不一致。联系到该企业可能在多家银行从事国际业务，该问题的严重性可能会超出数据反映的问题;

3.关联交易嫌疑。企业的进口商比较集中，且部分进口贸易单笔结算金额较大，存在关联交易的可能;

4.企业经营现金流周转紧张。企业日均存款和账户结算量偏低，日常经营用周转资金少，与企业财务报表显示的销售收入数据不匹配，经与同业其他金融单位沟通，客户在其他金融机构账户均存在此现象。

（三）严格风险控制制度，通过实地调查进行风险确认

很多风险事件追根溯源，源于合规管理和内部控制薄弱。信用风险、市场风险、流动性风险的形成与演化，有环境因素的影响，但根本上在于内控管理不实、制度执行不严、落实不到位。为落实风险管理，同时本着对客户负责的原则，在通过大数据分析发现潜在风险后，在与该公司合作过程中，多方了解公司真实财务状况和经营情况。南丁大数据分析进行了有效的预警，强化了银行的风险防范意识，通过金融大数据进一步认真调查、了解企业办理具体业务中的贸易形式、贸易背景真实性、业务流程等，不盲日依赖财务报表，从而能够对企业经营的真实状况和办理具体信贷业务的日的和方法有了清楚的认识。

（四）加强对客户经营活动的监控，尽可能化解风险

在确认信贷风险较大的情况下，果断采取有利措施化解风险。在发现客户偿债能力不足，经营有违规现象后，加强了对客户账户资金流动的监控，适时回收贷款，并做好资产保全措施，适时退出与该公司有关的业务。

当前经济新常态下，企业经营状况分化明显，在产业转型升级中顺势而为的企业往往发展稳健。反之，一些故步白封、缺少远见的企业，其经营活动中可能会风险加剧，相应的也会带来银行信贷风险的加剧。再优质的客户，如果本身没有稳健可靠的业务发展前景，给银行带来的都不是收入，而是巨大的风险。对此，需要充分运用大数据对企业生产经营活动和金融业务进行深入分析。从该案例的分析中，对如何运用大数裾技术实现金融风险管理给了我们有价值的启示：

（一）在大数据环境下，风险事件有迹可循

企业经营中的各类问题都反映在经营数据中，需要根据企业经营特点发现各类数据之间的关联和信贷风险事件的数据特征，为数据分析提供目标和方向，从而有效地发现企业经营中隐藏的问题。

（二）金融风险大数据需要全面采集，长期跟踪

本案例中有关企业的经营状态变化和金融业务大数据是长期跟踪收集得到的，缺少全面有效反映企业状态的数据，任何分析方法对风险事件的发现都无能为力。

（三）风险管理制度是有效地利用大数据进行风险管理的保障 大数据分析技术为业务人员发现风险事件提供了强有力的工具，然而，工具必须服务于业务，只有商业银行在日常业务发展中重视信贷风险管理、强化业务人员风险意识，大数据分析才能在金融风险管理中发挥巨大作用。

参考文献：

[1]杨虎，易丹辉，肖宏伟基于大数据分析的互联网金融风险预警研究现代管理科学，2014（4）

[2]吕劲松，王忠金融审计中的数据分析审计研究，2（）14（5）

[3]郭琨，李建平金融大数据标准规范体系比较研究大数据.2017（1）