大数据背景下商业银行如何提升风险管理能力

曾凤朝

摘要：基于大数据背景下，商业银行在发展进程中数据信息得到了质的飞跃，这进一步引发了风险管理方式的创新的变革，且在提高风险管理能力、识别和防范各类风险等方面带来了全新的理念和技术依据。本文就大数据背景下商业银行如何提高风险管理能力做了简单探讨，首先探讨了商业银行应用大数据技术提高风险管理能力的重要性，其次针对当前商业银行风险管理过程中存在问题，提出几点有效的建议对此，旨在为其它金融行业改革风险管理体系时提供理论参考意见。

关键词：大数据背景;风险管理;数据信息;商业银行

引言

我国商业银行风险主要体现在各类数据信息的不对称性，要想提高风险管理能力，就离不开对数据信息的管理和控制。同时，在大数据技术飞速发展的背景下，商业银行能依托云计算技术、互联网技术以及数据技术实现对数据信息的管控，且深入挖掘和分析客户信息，了解市场需求，这对帮助银行开展经济预测、提高风险管理能力，提升银行市场竞争力有着非常重要的作用。因此，开展对大数据背景下商业银行风险管控情况分析，探讨各类先进技术在银行风险管理中的作用有着一定的现实意义。

一、商业银行应用大数据技术提高风险管理能力的重要性

大数据背景下，我国商业银行提升风险管理能力有着一定的重要性，具体体现在以下几方面：第一，能最大限度扩充商业银行风险管理数据来源。传统商业银行在各类数据信息存储方面有着被动性、格式化、静态化的特点，这使得数据在风险管理中的利用效率非常低。而在大数据技术下，能有效降低商业银行获取多维度数据的难度，例如在互联网平台上获取客户支付能力、消费习惯等金融信息，通过支付宝;微信支付记录分析客户信用情况等。因此，通过采集多方面、多维度的数据信息，能更全面、准确分析客户商业化价值，这对提高商业银行风险管理水平发挥着积极作用;第二，帮助商业银行不断优化风险管理流程，提升运维效率。商业银行的风险管理内容包括风险识别、风险评估、风险监测以及风险处理等方面。在以上风险管理流程中，由于部门与部门、人员与人员之间存在沟通不当等问题，极大的降低了风险管理效率。而依托大数据技术和互联网技术，则能有效简化管理环节，整合风险管理流程，合理配置商業银行内部资源，加强各部分之间的沟通，这对保障数据采集更加全面、风险识别和评估更加客观发挥着一定的作用。

二、大数据背景下商业银行风险管理存在的问题分析

（一）银行风险管理中数据管理问题

1.银行大数据技术实用不足

大数据时代的来临，使得很多商业银行加快了转型与改革步伐，并给予了前所未有的发展机遇。通过大数据技术能实现数据信息的大量收集和整理，并准确有效的把控市场动态变化，从而提高商业银行信息化建设能力。但在实际发展进程中，商业银行仍面临着很多转型阻力，且大数据技术的应用仍处于初级阶段，在政策和市场高度关注大数据的表现下，商业银行的风险管理思维、管理方法和经营方式未能快速转变。

2.内外部数据信息管理问题

一方面，传统商业银行由于未能有效运用现代化大数据模式，因此在数据采集和管理过程中显得力不从心，无法有效整合数据信息，忽视多元化数据目标的建设，并且数据整合功能设计相对单一，商业银行内部的风险管理力度不强，内部数据应用价值仍有待提高。另一方面，外部数据信息利用率低。商业银行开展风险管理过程时，也要重视起外部数据的影响和作用，这能为商业银行提供正确的风险管理指导。但是部分商业银行由于技术、思维限制等问题，对外部数据信息利用效率较低，且在传统商业银行风险管理过程中存在普遍，这对整合内外部数据，加强内外部数据利用，促进商业银行发展均有着较大阻碍。

（二）缺乏大数据风控管理基本环境

大数据背景下，商业银行在存储、处理和优化数据信息时也进一步提高了风险管理要求。就目前来说，我国很多商业银行传统风险管理方法仍以人工、批量处理为主，这与持续提升分风控目标来说，时效性、准确性都无法跟进。如今，在各类数据已经达到千万级别量的市场经济环境下，商业银行在传统风控管理环境中查询、处理数据的速度均会降低，这非常不利于银行风险管理工作的顺利开展，也就阻碍着商业银行的快速转型升级。

（三）风险管理方式没有及时更新

大数据时代的来临，给我国商业银行带了了新的发展机遇和一系列挑战。但很多商业银行受到发展理念的限制，其内部管理模式未能及时更新，在风险管理过程中也没有实现定量化和自动化标准，仍采取专家主观判断风险、评估风险为主的管理方法，而基于大数据技术下的风险管理方法没能得到有效应用。此外，部分商业银行在风险管理制度体系建设中相对落后，风险管理人员自身理念和技术不足，这些问题都阻碍着商业银行风险管理水平的提高。

三、大数据背景下提升商业银行风险管理能力的有效策略分析

（一）完善风险管控机制，优化业务流程

商业银行要高度重视起大数据信息平台的建设和应用，并在这个基础上实现金融服务。银行应将统一授权、数据加工、端口输入输出连接以及传播作为共享机制，并结合大数据技术优势特点，进一步强化银行数据模型分析水平，这对完善风险管控机制有着积极作用。与此同时，不断调整信息预警机制，加强对客户事前、事中、事后贷款信息的跟踪和监控，实现风险管理全面预警。此此之外，优化商业银行业务操作流程，并积极匹配更高效、更便捷的业务操作规范，在商业银行系统中融入预警和检查机制，最终形成一个以大数据为中心、以智慧化管理为手段的商业银行风险管理机制。

（二）运用云计算变革商业银行风险管理模型

我国商业银行在积极运用大数据技术扩展数据信息采集深度外，还可以运用云计算技术创新商业银行风险管理模型，从而实现对海量数据的量化处理。云计算技术下，商业银行在管理数据信息时主要采取了资源共享方式，这种管理模式有着技术灵活、信息获取快速、成本低以及储存和分析数据能力的优势。此外，商业银行要想实现可持续发展，还应加强与第三数据提供方的合作，通过建立多功能、双向的合作互动平台。这不仅为商业银行降低数据收集成本，还可以依托云计算技术直接在线租用其他公司的服务平台，例如谷歌、阿里巴巴等，从而实现线上线下数据有效整合，并仔细筛选和过滤复杂信息，最终为商业银行形成一个直观的变量信息。

（三）依托大数据技术，创建良好的商业银行风险管理监管环境

良好的风险管理监管环境对保障商业银行顺利开展风险管理也有着非常重要的作用。因此，相关监管部门应依托大数据技术，为商业银行创建规范的监管环境。首先，建立起数据信息质量标准，强化数据信息安全管理力度，并加强商业银行和客户的隐私保护，通过建立大数据背景下相适应的信息安全预警和安全保障机制，从而进一步改善数据信息共享环境。其次，支持并鼓励商业银行在大数据技术依托下创新和探索新的风险管理模式，并完善监管制度，规范商业银行業务操作。其次，加强商业银行对大数据应用的监管力度，保证银行遵守各类规范制度，对银行风险态势始终保持敏感，从而加强银行风险的预警提示，以此最大程度的保障银行健康开展风险管理工作。

（四）加强风险管理人员的综合素质培养

大数据背景下，商业银行不断提升风险管理能力是保证其快速、可持续发展的重要基础。但数据信息也存在一定的局限性，并不是可以解决商业银行面临的所有风险管理问题，因此也需要各类高水平专家的大力支持与管理。商业银行要加强风险管理人员的综合素质培养，舍得在风险管理人才培养和引进方面投入更大的精力和财力。与此同时，在银行内部人力资源配置上有所倾斜，建立起高级风险管理人员相关配套机制，以此建立起一支有经验、有风险判断和风险动态检测能力、排查潜在风险能力、设计风险模型能力以及整合和挖掘信息数据能力的复合型人才队伍。除此之外，商业银行还要重视起风险管理人才成长和发展环境的营造和建设，例如：通过建设完善考核评价机制、晋级考试制度等，规范商业银行风险管理人员日常行为，详细划分风险管理人员岗位职责，加强培养风险管理人员尝试用数据信息模型和大数据技术综合分析和判断风险的专业技能，为提高商业银行整体风险管理水平奠定坚实的人才基础。

总结：

综上所述，大数据背景下，互联网技术、云计算技术以及大数据技术已经深入到了各行各业中，并对其生产经营、管理方式带来了较大的冲击。在当前商业银行发展过程中，通过积极融合大数据技术，对防范风险、管理风险、实现银行转型升级有着非常积极的作用。这种突破了空间、时间局限的数据收集和分析技术，势必会对商业银行实现健康、可持续发展提供更专业、更全面、更具保障性的支持。

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