金融科技引领银行信用风险管理转型方法

2021-01-16文馨墨沈阳中城国有资产经营集团有限公司

环球市场 2021年13期

文馨墨沈阳中城国有资产经营集团有限公司

目前我国科技已进入到跨越式发展的阶段，科学技术发生了深刻的改变，对金融经济发展起到了重要的支撑作用。近年来很多金融企业依靠自身互联网平台，使客户形成“黏性”，从而快速的为客户推出了低成本、高效率、优质的产品与服务，使以往的银行产品与服务选项从必选项变成了可选项。当前市场竞争环境异常激烈，银行如何通过金融科技达成转型目标，这成为人们关注和重视的重要课题。下面就根据笔者的工作经验，对如何在金融科技的引领下实现银行信用风险管理的转型，进行深入分析与探讨。

一、以金融科技为支点破解信用风险管理痛点

（一）运用金融技术解决信用风险管理问题

借贷双方信息不对称是产生信用风险的源头所在。金融科技最为核心的技术特征在于对海量信息与数据的整合、分析以及运用问题进行解决，从而使覆盖的信息源变得更广，同时提升运算速度，拓宽应用领域，从某种程度上来说，提供的信息越全面、越充分，那么就可以对银行所面临的痛点问题进行越好的解决，比如信息不充分、不准确、更新不及时等，从而作出科学、合理的风险判断，使信用风险预警、监控更加主动，整体管理成果更加显著。同时以金融科技的运用为基础，还可以运用信用风险管理体系的驱动，对客户价值进行更加深入的挖掘，从最大程度上控制风险，形成差异化的竞争优势。

（二）运用金融科技方法重塑信用风险管理体系

以往银行信用风险管理都是在客户信用评级基础上进行的，体现为单一维度的特征，信用风险的真实度极易被掩盖，无法对未来的信用风险变化进行前瞻性预测，根本解决不了信息不对称这一问题。然而进入大数据时代后，不仅可以在海量数据基础上全面了解事实，提出风险决策的方法，改变预测风险的方式，并构建动态性决策机制，同时还能充分运用大数据技术整合、汇总和分析大量客户的信息和数据，从而识别出其中存在的违规操作行为与可以信息，从而进一步强化风险管控，促进风控能力的提升。

二、金融科技引领银行信用风险管理转型方法

（一）加强信用风险防范，提升决策管理精准性

1.确保数据数量、质量

客户数据数量与质量与线上自动化决策的高低存在直接关联，商业银行不仅要通过多种渠道去获得海量数据，同时还要对数据进行甄别，从而确保数据有效性、真实性与合法性。

2.构建智能化风控模型

风控模型的构建可为线上自动化决策提供基础，在建模能力上提出了较高要求，商业银行需以海量数据为基础，对多种业务场景进行深入分析，从而准确识别出客户信用风险的影响因素，并依据科学技术促进其建模能力的提升。

3.快速完成风控模型升级

模型优化不仅有利于模型快速升级的实现，同时还可以促使其完成智能升级。商业银行可运用有效算法，如知识图谱、机器学习等，深入挖掘大数据中潜藏的信用风险信息，从而达到自动化迭代的实现，促进风险揭示精准性的提升。

（二）运用大数据提升行业研判定效率

采集行业数据时，可运用技术性手段抓取数据信息，对数据实施预处理时，可针对批量采集获得的数据信息进行清洗，从中提炼出核心内容，并实施信息分类，使其成为可深入分析的数据，对数据进行分析与挖掘时，则需从海量数据中探索敏感信息，到了数据可视化的过程中，则需要通过文字、数据与图表等形式对数据挖掘、分析的结果展示出来，为行业研究提供支撑。

（三）运用金融科技手段促使抵押品管理规范化的实现

首先需将抵押品的真实度问题解决好。运用“5G+物联网”可运用万物互联的方式延伸身份标识至各角落，银行可对其真实信息进行掌握，从而避免擅自处置抵押物等问题影响信贷资产安全；其次，需与地三方评估结构金合作，与数据公司合作，通过线上评估的方式对房产类抵押品进行快速估值，并做好客户贷款需求的匹配工作；第三，与市场公开数据对接，从线上获取当日交易的价格，并与内部业务系统做好对接，以实现金融证券类抵押品的估值。

（四）利用前沿科技提升贷后风险信息可靠性

通过对内外部数据信息的整合，商业银行可对客户资产情况、流水情况进行整合，将可能会对风险分析结论造成影响的信息剔除出去，从而缓解信息不对称的问题，使客户面临的风险与真实全貌最为接近。同时在“大数据+人工智能”技术的支撑下，建立风险模型，实时监管客户账户的资金情况，以日军存款变动等为核心，建立预警指标，以便及时发现其交易行为异常、资金链紧张等情况，促进资金监管有效性的提升。

（五）以大数据、AI 为基础构建风险预警体系

数据整合方案、预警方法与工具开发、数据智能洞察等内容共同组成了智能化风险监控预警体系。按照不同预警模型、规则，可构建出一套相对完整的、全面的预警体系，并设置出等级不同的预警信号，构建针对预警的处置机制与处置措施。在整个信用风险管理体系之中，对监控预警的应用是非常关键的环节，可及时将预警结果反馈到业务流程上，达到刚性控制的目的。此外，还可建立反馈机制，定期根据从模型中获取的预警结果实施检验，并对模型参数进行调整，达到优化预警模型的目的，最终反映到业务实践工作之中。