商业银行个人住房贷款信用风险问题研究

彭寿斌

【摘要】现如今互联网金融的高速发展给商业银行的一些传统业务带来了极其巨大的冲击，但同时信息技术的革新也为商业银行的创新性发展提供了新的可能性。大数据时代的来临，意味着商业银行将要面临的是海量的存贷款数据。近年来，房市的火热对商业银行个人住房贷款业务的爆炸式增长产生了巨大的刺激，这些给商业银行带来的不仅仅是巨大利润，还有巨大的风险。那么如何从海量的客户数据中提取出有用的信息，并根据这些信息评估出借款人的信用风险水平就显得十分必要。由此可见，对商业银行个人住房贷款信用风险的评估逐渐成为了商业银行各项工作的核心。

【关键词】信用风险评估 数据挖掘技术 评价指标体系

一、研究背景与研究意义

在我国，房地产行业是国家的支柱產业，在经济高速发展的过程中起着至关重要的支撑作用，影响着我国经济的发展与繁荣。在一个各行各业联系紧密的经济环境中，房地产行业的迅猛发展必然会对其他相关行业，尤其是银行业产生影响。对于商业银行来说，个人住房贷款业务是主要的利润来源，但同时也是最有可能发生损失的部分。所以商业银行想要实现个人住房贷款业务的利润最大化，就要把信用风险控制在最低的水平。信用风险管理能力也是商业银行能够在激烈的市场竞争中存活的基本要求。随着大数据时代的到来，在海量的数据面前，传统的风险评估手段已经无法做出正确的判断，如果不对风险评估方法加以改进，就会在激烈的市场竞争中处于不利地位。在个人住房贷款业务增加，规模扩大的时期，如何挖掘海量数据中的有效信息，并从而得到贷款人的信用风险水平，已经越来越受到银行业的广泛关注。构建一个高效、便捷、准确的个人住房贷款信用风险评估模型，对商业银行来说很有必要。

不良贷款对于商业银行来说像一枚定时炸弹，摧毁的不仅仅是某一家银行，更可能对整个金融体系造成空前的影响。2008美国的金融危机正是由于住房贷款的不良率提高，最终导致整个经济的崩盘。面对日益激增的住房贷款需求，商业银行必须提高警惕，严格审核贷款人的信用风险水平，防止不良贷款和坏账损失的巨大风险。如今，如何通过商业银行拥有的贷款人相关数据来进行风险评估，以降低不良贷款率和坏账损失已经成为了一个热点问题。信用风险评估水平的高低所影响的不仅是商业银行自身，更是整个金融系统的安全性、稳定性。信用风险评估通常是指通过对贷款人基本信息的研究，来对贷款人的风险水平进行打分，并以此作为是否发放贷款的依据。

数据挖掘技术日趋成熟，这一点在许多实际应用中都得到了有效的验证。对于银行业的风险评估，数据量的巨大给评估过程带来了很大的不便，造成了大量人力物力资本的浪费。传统的信用风险评估模型，由于缺乏数据挖掘技术的支持，受到很大程度上的限制，当条件不满足时，模型就会失效或者不能达到预期的效果;引入了数据挖掘技术之后，就可以轻松应对这些问题。

基于对信用风险评估的重要性，住房贷款的特殊性以及数据挖掘技术的时效性分析，我们可以看出在当今这个信息化，数据化的时代，商业银行应该紧跟时代的潮流，将数据挖掘技术应用到传统的个人住房贷款信用风险评估模型中去，并对模型进行改进和调试，让数据挖掘技术成为商业银行个人住房贷款信用风险评估的有力武器。

二、数据挖掘技术在商业银行中的应用分析

大数据时代的到来改变了各行各业的传统经营管理模式，科学技术的发展使各行业的电子信息化程度越来越高。在这样一个挑战与机遇并存的阶段，银行业也不可避免的被卷入其中，在这个风险高发的行业中，对数据的有效挖掘与利用就显得更加重要。如何通过积累的海量数据来发现和提取其中隐藏的规律，已经成为商业银行的首要任务。传统分析方法的弊端在如此庞大的数据量面前越来越凸显出来，所以要突破这个窘境，就要引入先进的信息技术，也就是数据挖掘技术。因此商业银行对数据挖掘技术的重视程度越来越高，并且不断改进这项技术使其在各个领域都能得到很好地发挥。我们从以下几个方面来研究数据挖掘技术在商业银行中的可能应用：风险管理与控制，客户关系管理，竞争情报系统建设以及金融监管。

1、风险管理与控制

风险管理与控制对于商业银行来说是首先需要考虑的，加强对各种风险的监控是银行能够长久发展的必然要求。目前我国商业银行所面临的风险类别主要包括操作过程中的风险、市场机制运行过程中的风险以及涉及违约的信用风险。操作过程中的风险是指在商业银行的内部操作过程中，由于操作过程、人员、操作系统出现失误或者突发的外部事件而引发损失的风险。市场机制运行过程中的风险主要指各种由于市场机制变动所引发的风险。涉及违约的信用风险通常是由于借款人未能履行还本付息的义务而造成的风险。随着信息技术的发展，商业银行对风险的监控也由定性分析向定量分析过渡，由主观判断向客观判断过渡。

2、客户关系管理

客户关系管理是数据挖掘技术在商业银行中的另一个应用，通过对海量的客户数据进行分析，可以快速的识别质优客户与质劣客户以及客户是否对特定产品有特殊的偏好等等。掌握了以上信息，银行可以在最佳时机对最佳的客户提供最优质的服务，这些对于商业银行来说，都是保持竞争力的有力手段。时下所说的高水平的客户管理就是指由大众营销向一对一服务的过度，所以需要利用数据挖掘对客户信息进行深层次的梳理整合。

3、竞争情报系统建设

正所谓“知己知彼，百战不殆”，情报在银行业竞争中有着十分重要的作用。竞争情报系统（Goonie

CIS）是基于数据挖掘等技术对企业自身，所面的竞争对手和所处的外部环境的各种情报信息进行全方位的收集、存储、分析、挖掘的管理系统，这能够提高企业的核心竞争力，为企业提供坚定的战略支持。竞争情报系统是以人的意愿为主导，以先进的信息技术为手段，以增强整个企业的核心竞争力为终极目标。中国目前正处于资本市场高速发展的阶段，国内银行业的竞争极其激烈，再加上经济环境的动荡，商业银行想要生存，必须稳中求变。银行业的竞争情报系统是商业银行在市场竞争中的重要武器，进行数据挖掘的主要对象通常是一些非结构化的数据，例如经济政策，市场需求等，这些都属于不能用数字表示的非机构化数据。然而企业的宏观战略制定等行为又离不开这些非机构化数据。对文本数据库的挖掘主要是基于对关键字的分析，在此基础上，我们通过一系列的简化，最后进行我们的非结构化数据的关联挖掘。

4、金融监管

在经济高速发展的阶段，金融环境逐渐变得开放包容，市场竞争的形式也日趋多元化，金融业产品和服务不断创新，所以更加需要一个强而有力的金融监管来保证金融秩序的稳定，保证市场正常运行，有效防止市场风险的出现。数据挖掘在金融监管方面的应用主要体现在对洗钱行为的监控。运用孤立点分析、序列模式挖掘等技术可以将多个数据库的数据进行归纳，总结出洗钱行为的规律和特点，然后与可疑行为进行对照，判断是否属于洗钱行为。由此可见数据挖掘技术对金融监管起到了至关重要的作用。

三、利用数据挖掘技术构建个人住房贷款信用风险评估模型

个人住房贷款违约是商业银行的经常性损失中很重要的一部分，所以防止个人住房贷款违约的发生，对商业银行利润的获得有着十分重要的作用。由于个人住房贷款特殊性，对这类贷款的风险防范显得更为重要。个人住房贷款具有以下特点：首先，个人住房贷款在商业银行所有贷款类别中占据着越来越重要的位置。目前我国商业银行个人住房贷款额所占的比重越来越大，尤其是16年房地产市场的火爆更是进一步提高了这一比例;其次，个人住房贷款的贷款数额大，还款期限长。个人住房贷款与其他个人消费贷款相比，每笔贷款的额度往往要大许多，而且还款的期限长，一般为10-30年，个别贷款的还款期限甚至超过了30年。由于还款期限长，导致商业银行个人住房贷款的利率水平通常会随着市场利率的波动而调整。目前在中国所实行的就是依照浮动利率计息;最后，商业银行个人住房贷款受国家政策的影响比较大。居民的住房问题更是关系国家能否长治久安的重大问题。绝大多数政府都要通过一系列的政策制定来支持个人住房贷款业务的发展，并且通过法律等国家强制手段保证个人住房贷款市场健康稳定的发展，在此基础上才能保证人民的安居乐业。

而以上几个特点，也就决定了对住房贷款进行风险防范的重要性以及困难性。住房贷款数量大，时间长，受政策影响的程度大，而且由于房市的火热，近几年住房贷款的数据量也是巨大的。传统的风险评估手段会造成大量人力物力资本的浪费。另外在对借款人进行风险评估时有很大可能会受到审批者主观因素的影响，有时因为工作量巨大或者市场形势好，甚至会跳过审批这一个阶段。面对上面这些隐患，我们可以通过引入数据挖掘技术来构建个人住房贷款信用风险评估模型，用模型去评估借款人的风险水平，既节约了人力物力，也避免了一些主观因素造成的影响。下面我们具体阐述科学的个人住房贷款信用风险评估模型具有哪些优势：

首先，利用个人住房贷款信用风险评估模型可以有效的避免主观因素的影响，加强银行放款的客观性和准确性。基于数据挖掘技术，风险评估模型可以对借款人的风险水平进行准确的预测，实现信用风险评估由定性到定量的过度。

其次，利用个人住房贷款信用风险评估模型可以缩短贷款审批的时间，提高贷款发放的时效性。当模型建立好以后，审批人员只需要将模型需要的参数输入到模型中，模型就可以很快的对借款人的风险水平进行评分，大幅度的降低了审批过程所需要的时间，有利于银行工作效率的提高，也有利于解决借款人的“燃眉之急”。

最后，利用个人住房贷款信用风险评估模型可以对借款人进行分类，对不同等级的借款人提供不同的授信额度和还款方式，例如信用水平较低的客户在进行借款时，就需要提供相应的抵押物并且要接受银行更高的利率;对于信用水平较高的客户，则只需要较少或者不需要抵押物，同时还可以享受更低的利率水平。

综上所述，建立个人住房贷款信用风险评估模型，无论对借款人还是贷款人都有着很好的显示效果。一方面，为商业银行提供了一个很好地客观标准，对借款人的风险水平有一个明确的认识，便于银行针对不同的借款人采取不通的措施，同时也节省了大量的人力物力成本;另一方面也大大缩减了银行放款的时间，减少了借款人的时间成本，使资信良好的借款人享受到更多的优惠政策。

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