大数据时代的银行金融风险产生原因及控制措施研究

文/吴桂敏（中国农业银行股份有限公司潮州分行）

银行属于金融机构的一种，主要是指依法成立具有经营货币信贷业务的机构，其是商品货币经济发展到一定时期的必然产物。依据运营性质，银行具体可分为多个类型，如中央银行、商业银行以及投资银行等，其运营对于诸多行业企业的发展具有重要影响，能够为各行业企业的运营提供资金贷款服务。

大数据时代的发展，使得银行运营过程中的金融风险系数增加，如若银行管理人员未能做好相应的预防以及处理，则可能会增加银行经济损失的风险，影响银行的正常运转。

为此，加大对银行金融风险控制的研究力度十分重要，各银行管理人员应该依据银行实际运转情况科学制定风险防控预案，合理创建金融风险控制模式。

一、大数据概述

大数据主要是指在一定的时间范围内，数据信息的采集、储存、分析以及管理等无法继续使用传统数据软件完成的情况下，需要借助新的数据处理模式代替数据库软件完成数据集或者是数据群相关信息的收集、存储以及分析管理等，此种收集方式具有高价值、高效率以及高质量的优势，可收集海量数据信息。

随后工作人员可以通过数据挖掘分析技术将结构化、半结构化以及非结构化的海量数据信息进行分类管理以及价值判断。而大数据技术的应用，需要银行加强对金融风险的管控，详细了解金融风险相关知识，并找出银行应用金融风险控制的核心数据，以此作为大数据技术应用的基础性条件。随后，银行需要完成大数据库的建设工作，并通过相关外围信息的收集逐步完善数据库信息。

此外，银行可以借助大数据技术实时监控金融风险，注重相关数据信息的挖掘。相关数据信息发掘的过程中，银行工作人员需要遵循由浅至深的原则，并注重零碎及繁杂数据信息的收集与整理。事实上，银行金融风险产生的原因与银行建立网络化智能体系有关，大数据技术的应用可助力银行构建与逐步完善数据库，便于银行工作人员精准解读各类客户及企业的信贷相关信息，有助于各类数据信息的总结与归类，有助于促进银行参与市场调控工作，实现对金融风险的实时监控，有助于银行制定有效规避金融风险的方案[1]。

二、金融风险成因

（一）金融风险的定义

金融风险主要是指与金融相关的风险，如金融机构风险、市场风险以及产品风险等，银行属于金融机构，金融风险的产生会影响银行的正常运转。

金融风险产生的原因有多种，银行在进行金融交易的过程中可能会出现金融风险，如若风险处理不及时或者是应对不当，则会增加银行的经济损失，致使银行遭受经济危机。金融风险具体包括市场风险、信用风险、流动性风险、作业风险、行业风险、人事风险、股票投资风险、法律法规及政策风险、政治风险以及自然灾害或其他突发事件风险等[2]，且具有以下基本特点：其一，不确定性。其不确定性主要是受经济环境的影响，银行金融活动开展的经济环境缺乏稳定性，金融储蓄与金融投资使得银行的金融价值及实际资产之间存在不确定的经济关系，容易引发金融泡沫问题；其二，相关性。银行所经营的业务决定了其产品——货币同社会经济发展的直接联系；其三，传染性。银行与其他金融机构之间存在复杂化的债权债务关系，如若某一金融机构的金融资产出现价格贬损问题，则与其相关联的金融机构或者是银行会受其影响出现金融动荡；其四，高杠杆性。银行的负债率普遍偏高，在财务杠杆较大的情况下，银行的金融风险系数较高。

（二）金融风险的成因

1.客户风险较高

银行业面临最大的风险就是信用风险，当前大部分银行都是从事简单的存贷业务，简单而利润高，把客户存的钱贷出去，吃利差。但这里就存在了风险，当借出去的钱收不回来，这边客户突然又需要大笔的资金，把银行的定期存款取出来，这时候银行的资金的流动性出现问题，银行无钱支付给客户，就出现危机了。这一过程当中也存在银行资金的流动性风险，客户的单方面违约造成信用风险，银行无力还钱给客户造成了流动性风险。所以归根到底信用风险是银行所面临的最大风险，信用风险的出现导致一连串的流动性风险，银行的声誉风险，最终进入恶性循环。其一，依据银行相关规定，客户的信用卡以及贷款欠款额度不能超过其收入的50%，超过者会被银行划分为高风险客户，但实际上银行现有的部分客户个人负债率远超50%；其二，超年龄或未到年龄者，一般未满18岁或者是年龄超过50岁的退休人员属于高风险客户群体，银行现有大量超50岁的贷款客户。二是部分小微企业风险较高。在我国经济发展的关键时期，特别是当今经济的大洗牌，小微企业的运营基础尚不稳定，且日常的运营情况以及经济效益缺乏稳定性，直接会影响到企业的还款能力，银行向此类企业提供贷款服务，则势必会增加银行金融风险出现的概率[3]。尤其是在大数据时代背景下，还款能力不足的企业或个人用户数量较多，其信用度有待进一步考察，如若银行向其提供金融服务，则可能会增加银行的诚信风险，久而久之会演变成为金融风险。

2.客户信用信息不全

在网络信息如此发达的年代，银行客户信用信息不全的问题普遍存在，诸多银行客户的信用度并未与银行的诚信机制相关联，不利于银行针对客户相关数据信息的收集，影响银行客户信息的全面性，银行客户信息的储存存在诸多漏洞，常见的信息不全问题包括客户薪资水平相关信息缺失、客户个人借贷信用度以及文化知识水平信息缺失等，在一定程度上增加了银行的金融风险。

大数据时代，银行在开展诚信风险审核工作时，仅能对客户主动告知的相关数据信息进行审核，针对客户更为具体且详细的信息获取以及核审的难度较大，此为银行无法全面性掌握客户信用信息的主要原因之一，不利于银行增加对客户的了解，如若客户存在信用问题，则可能会增加银行的经济损失，阻碍银行开展对客户诚信风险核审的工作，降低客户成功获得融资的概率，既不利于客户融资贷款的获取，又会影响银行正常发展秩序。

3.恶意欺诈和薅羊毛比例较高

大数据时代即互联网时代，银行等金融机构的发展面临诸多挑战，其中容易造成银行运营出现金融风险的原因是存在诸多薅羊毛的行为，部分有心之人在知晓并牢牢抓住金融企业运营缺陷的前提下，运用各类移动软件通过新用户注册或者是业务服务项目介绍的方式获取诚信积分，随后以短期投资的方式谋取经济利益，此为薅羊毛行为。

针对该问题，部分银行在其内部创建了风险监控机构，其目的在于防止薅羊毛行为的发生，并防止银行对此类人员提供贷款服务。随着科学技术的不断发展，银行金融风险防范体系获得优化与升级的同时，薅羊毛以及欺诈的行为技术也在提升，需要银行加大金融风险监控力度，建立健全风险监控机制，并在注重信息化技术应用的基础上，严格控制恶意欺诈及薅羊毛行为发生的概率，尽可能降低银行运营过程中的金融风险，做好相关客户信息的收集整理以及存储等工作，避免有心之人窃取客户信息开展欺诈活动[4]。

4.客户违约成本低,债务收回成本较高

一方面，现如今，在整体金融行业发展的大环境下之下，社会诚信体系较为薄弱，银行在为客户提供金融服务的过程中缺少抵押担保环节，使得客户的违约成本偏低，客户违约现象屡见不鲜。此外，银行的征信系统较为落后，系统更新升级不及时，缺少客户信用记录、信息历史以及信息行为等信息的整合操作，银行对于服务客户缺乏全面性以及细致化的了解，加之银行征信数据库相关信息更新不及时，征信报告维度单一，仅包括客户的还贷记录，客户违约成本具体内容缺失，违约对客户的影响不大。与此同时，针对客户信用记录不良的问题，客户可以通过其他方式进行弥补，因银行在客户征信方面的解读过于机械化，所以在一定程度上降低了客户的违约成本。另一方面，银行的债务收回成本较高，部分银行会引进第三方监管企业帮助银行完成债务收回工作，引进第三方监管企业需要银行花费引进资金，而在第三方形式代理职权的过程中如若存在经济或者是法律纠纷，银行需要负一定责任，进而可能会增加银行的经济损失[5]。另外，债务收回过程中如若客户拒绝还款或者是延长还款时间，则会增加银行的运营风险，导致银行出现资金周转不畅的问题，持续性的收债还会增加银行的运营成本。

三、基于大数据的金融风险控制模式

（一）加强党对金融风险控制的领导

自中国共产党成立以来，党中央十分重视银行的金融风险控制工作，从建党初期，党中央便开始了对金融政策的研究，随着时代的不断发展，金融政策的研究日渐深入。无论是在何种年代，党中央始终关注金融事业的发展，我国金融事业的发展在党的领导下取得了重大进步，银行金融风险的控制水平明显提升。在各大银行内部，身为党员的工作人员应该主动学习我国金融行业的发展史，力求从发展史中获得有用经验，并在坚持从严治党的原则下科学开展金融风险控制工作。另外，加强党对金融风险控制的领导，还需要银行工作人员依据银行实际运营情况制定切实可行的金融风险控制方案，注重党中央对银行金融业务的政策引导，尤其是在大数据时代，银行的内外运营环境较为复杂，金融风险产生的原因诸多，银行要坚持党建引领，做好金融风险的防控工作，提高金融风险的控制水平，减少大数据时代发展对银行金融业务运营的不良干扰[6]。

（二）金融风险识别

金融风险识别主要是指在银行金融风险尚未发生之前，工作人员通过一系列客观且有效的识别方式对将要发生的金融风险进行识别，以便于金融风险的科学防控以及相关应对方案的提前制定，此为银行金融风险控制的基础步骤，能够助力银行工作人员完成对金融风险的初步鉴别。而金融风险识别的具体原则包括全面性原则，即工作人员需要全方位了解银行运营存在的各类风险事件，金融风险发生的概率以及造成的损失等；综合考察性原则，即银行工作人员对各种金融风险考察方法的综合运用；科学量化性原则，即工作人员的金融风险识别应量力而行；成本最小性原则，即工作人员需要利用科学方法度量金融风险损失。金融风险识别的目的在于引导银行工作人员认识并学会辨识金融风险，懂得衡量金融风险大小方法，并依据相关学识及经验科学判断金融风险发生的概率，以此选择最佳金融风险防控措施。而金融风险识别的具体内容包括两方面，一方面是金融风险的认知，银行工作人员需要具备金融风险预判及辨识能力。另一方面，银行工作人员应该具备分析金融风险的能力，优先明确金融风险出现的原因，随后依据金融风险出现的可能性编制风险清单，详细列出可能导致金融风险出现的诸多原因以及相对应的解决方案等，在具体方案落实的过程中，工作人员需要依据银行实际运营情况科学调整解决方案。另外，银行工作人员需要明确金融风险带来的经济损失，以便于有针对性地制定防风险预案。

（三）金融风险控制管理

针对金融风险的控制管理，其具体包括多个内容：一是集约化管理。应用大数据技术使得银行与客户相对接的模式发生转变，针对客户信用风险的管理，银行无须利用现场直接接触的模式向客户提供相关金融服务，工作人员可以通过电话或者是网络在线沟通的方式与客户进行对接，此种对接方式可降低银行运营成本，提升银行业务流程的标准化，既能确保银行金融服务质量，又可提高银行金融服务水平。二是全过程金融风险控制。大数据技术在银行中的应用能够实现对海量数据信息的集中管理以及创建多维度交叉验证体系，以此解决客户信用信息收集不全面的问题，可在一定程度上缓解银行的信贷危机，增加银行对客户信用信息的了解，有助于提高银行金融风险的识别及预控能力。比如定期给银监、人行、上级行报送一些日常报告、报表，每个月、每个季度都要向人行、银保监会报送银行的资产质量情况，包括五级分类表、逾期欠息情况表、贷款分行业统计表、人民币贷款利率表、房地产行业监测表等，及时进行风险监控。此外，大数据技术的应用提高了银行的贷后管理能力，银行金融风险的控制可以非现场的监管方式为主，有助于对不同客户及企业潜在金融风险的正确识别，有助于对客户及企业实现动态监管。三是输入信息多样化。大数据时代下银行外部信息现以逐步被银行纳入金融风险评价体系当中，当工作人员完成外部数据信息的整理工作时，各类数据信息之间的交叉验证环节可对客户或企业群体的基础特征进行优化。随着外部信息数量的逐渐增多，信息种类日渐丰富，相对应的数据变化频率逐渐加快，银行需要注重自身金融风险管理体系的优化与升级。

四、结束语

受大数据时代发展的影响，银行经营过程中必然会存在一定的金融风险，做好金融风险防控对银行稳定发展意义重大，如何科学控制金融风险是降低银行经济损失的关键。在银行的日常运营过程中，金融风险的产生可能会与客户风险较高、客户信用信息不全、恶意欺诈和薅羊毛比例较高以及客户违约成本低,债务收回成本较高等问题有关，应当加强党对金融风险控制的领导，注重金融风险控制模式的构建，并借助该模式、提升银行金融风险识别水平以及控制管理水平等，助力银行有效规避金融风险，减少银行经济损失。