大数据在农村金融机构信用风险分析中的应用

李朋朋

摘要：信用风险是农村金融机构中的风险组成部分，有效地控制信用风险能够减少对农村金融机构现代化发展所产生的影响，提高银行信贷资产管理的质量，在大数据背景下越来越多新技术融入农村金融机构信用风险管理工作中。因此相关金融机构管理人员需要利用大数据技术充分分析农村金融机构中存在风险问题之后，再按照信用风险的表现特点以及应对方案做好数据的总结，制定丰富的管理模式，使农村金融机构中信用风险发生概率能够有效缓解，提高农村金融机构的发展水平。

关键词：大数据；农村金融机构；信用风险

在农村金融机构信用风险管理的过程中，融入数据技术时需要机构加强对大数据应用要点的深入性解读，并且还需要利用大数据技术解决在以往信用风险管理中存在的各项矛盾，完善现有的内部控制方案，减少对金融机构发展所产生的影响，并且配合着数据挖掘技术，深层次地把握各个风险之间的关系，设置科学的风险防范方案，促进金融风险管理效果能够符合预期的要求。

一、大数据背景下农村金融机构信用风险发生的原因

（一）客户信息的不对称

在大数据背景下进行农村金融机构信用风险管理的过程中，管理人员需要认真地分析其中风险问题发生原因之后，再按照实际情况采取有效的应对策略，使风险管理效果能够符合预期的要求，避免对农村金融机构的发展造成较为严重的影响。从经济学的角度来看，信息为重要的管理资源，有着丰富的价值信息作用，能够减少决策者失误问题的发生概率，有效地规避在后续工作中所产生的风险。然而在经济活动中如果出现信息不对称的问题会影响各项决策科学进行，同时也无法充分凸显信息在整个管理中的重要地位，影响各项活动顺利实施，这是农村金融机构信用风险发生的原因。在大数据背景下金融行业的信息量逐渐朝着多元化的趋势而不断地发展，在各项管理活动落实过程中，需要充分发挥大数据技术本身优势，做好信息的快速整合，并且利用大数据技术挖掘其中的价值信息，为风险管理活动提供重要的依据。但是在此过程中出现了信息不对称的问题，加大了风险的发生概率。例如在各项信贷业务开展的过程中，农村金融机构需要了解债务人的还款能力以及还款来源等等，但是在实际工作中并没有充分发挥大数据技术本身优势做好信息的有效整合，无法了解客户所隐瞒的情况，在此背景下贷款给客户出现严重的信用风险。再加上银行不良贷款额的增加导致不良率的上升，也导致信用风险发生概率逐渐地加大，影响农村金融机构稳定发展。在农村金融机构发展过程中存在的违约问题较多，其中包含了主观违约和客观违约，种种原因是农村金融机构并没有加强对信息管理重视程度而引起的，比如无法了解客户的财务状况变化情况，也无法做好信用信息的有效整合，盲目的开展对应的业务活动。影响信用风险管理工作的科学进行，也会加大农村金融机构所产生的损失。

（二）信用环境的不完善

信用环境的不完善也是大数据背景下农村金融机构信用风险发生的主要原因，首先一部分農村农民信用程度偏低，并没有加强对金融风险管理的重视程度，同时也并不了解我国的相关法律法规，在此期间相关银行并没有做好信息的整合，出现了违约率较高的问题。另外在现有的规章制度中，并没有一定的惩罚机制，加大了农户违规行为的发生概率。在农民日常发展过程中，经济收入来源为农副产品，然而农业会受到自然因素的影响，使农民经济收入存在一些不确定性的因素。相关农村金融机构并没有按照大数据技术的使用要点深入分析实际情况，在数据挖掘方面的利用时存在诸多的欠缺。导致金融机构的信用问题逐渐地发生，影响农村金融机构在新时期下的稳定进步。

（三）内控机制的不健全

在农村金融机构信用风险管理的过程中，需要按照大数据时代的发展方向完善现有的内部控制机制，加快信息流通的速度，在发生风险之前能够做到信息的快速响应，使风险管理专业性能够符合预期的要求。但是在当前农村金融机构信用风险管理过程中，存在内部控制机制不健全的问题，例如一部分机构并没有充分发挥大数据技术的优势，分析原有内部控制中存在的各项矛盾，并且也没有采取科学的风险管理技术及方法做好风险的识别和计量，很难快速发现经营活动中存在的各项风险因素，也没有落实实施监督的控制原则，导致内部控制效果很难符合预期的标准。与此同时在金融机构发展过程中，也并没有具备较强的风险防范意识整理以往工作环节中存在的各项风险以及应对经验，会加大金融机构存在的潜在风险，并且也无法正确解决当前农村金融机构发展中存在的各项难题，很难达到预期的工作要求。

二、大数据在农村金融机构信用风险中的具体应用

（一）选择正确的技术方案

1. 数据挖掘技术的利用

在农村金融机构信用风险管理的过程中，相关机构需要迎合时代发展趋势，充分发挥大数据技术本身的利用价值，为信用风险管理工作提供多样化的支持。在此过程中需要配合完善的数据挖掘技术，获取真实性较强的信息，之后再按照现有的发展现状提出有效的风险管理方案，从而使风险管理专业性能够符合预期的要求，在实际工作中可以利用数据挖掘技术建立对应的大数据平台，并且搭建不同的核心系统模式，与信用风险管理要求相互的协调，构建多元化的系统功能，使风险管理效果能够进一步增强。在此过程中要将不同数据建立为数据视图之后，再从账户设置和机构设置等不同角度做好信息整合模式的有效汇总，实现数据的高效率运用。其中要涵盖于数据采集和数据清洗等不同的功能，深入性了解数据的特点，以此来保证各项数据管理工作有序进行。

在获取完数据之后需要利用数据挖掘技术进行决策树的构建，数据挖掘形式多种多样，在各项工作环节落实的过程中需要以数据模型为主要的基础构建多种数据模型形式，其中可以包含关联规则模型以及聚类分析模型等等。金融机构要做好信息的有效整合获取丰富的商业价值信息，使自身竞争力能够得到有效的提高。值得注意的是在各项工作落实过程中，可以以分类预测为主要的标准了解市场消费数据和消费者的特点等等，之后再整合这一季度中的销售收入，以此来为后续分析工作提供重要的基础。在各项管理环节落实的过程中需要做好分析预测，并且在各个节点中提取属性测试数据，之后再做好数据的精细划分，使整体数据管理效果能够符合预期的要求，在技术使用过程中也可以配合着归纳推理法，优化现有的数据管理模式，这样一来可以为信用风险管理提供重要的数据支持，减少各种矛盾问题的发生概率。使农村金融机构信用风险管理工作能够朝着专业化的趋势而不断地发展，提高机构的发展水平。

2. 数据分析方法的利用

在数据分析方法应用的过程中，主要是以个人信用贷款为主要的基础获取对应的客户数据，在此过程中需要做好信息的记录，了解不同客户类型和不良率之间的关系，关注贷款的人数降低不良率的发生，从而使整体技术利用效果能够符合预期的要求。在此过程中需要把握市场经济的发展动态，明确信用风险管理的主要工作要点，并且还需要按照不同的数据类型把握其中各个数据之间的关系，使整体工作效果能够得到进一步的保障。所选取的数据中要涵盖于客户的基本情况和贷款情况等等，并且还需要从影响客户个人信用风险的因素入手采取决策数的算法建立对应的模型之后，再做好客户信息的有效选取，将此作为主要时政依据，把握数据的具体含义，从而使信用风险管理效果能够得到进一步的强化。在各项管理环节落实的过程中，要在数据库中提取对应的字段之后再获取相关的信息，完善数据处理模式，再建立不同的信用等企业，其中要包含年净收入和家庭净资产等等。在大数据平台建设的过程中，要和客户开展良好的互动以及交流，将科学性和客观性因素相互结合，共同融入大数据平台中，做好统一的筛选。这样一来可以挖掘一些潜在信息，保证最终结果能够具备较强的客观性以及准确性，避免对后续信用风险管理造成较为严重的影响。

3. 数据模型技术的应用

在数据模型技术利用的过程中需要划分为对应的回归数，并且控制好整体的输出变量，以类型变量和多分类变量为主要基础保证数据模型能够具备较强的完整性，为后续分析预测工作的顺利实施提供重要的基础，减少对数据管理所产生的各项影响。在技术使用的过程中，需要按照不同的分类进行数据的预测，并且构建对应的决策树和回归树，对各项数值的发展趋势进行有效的分析，为风险管理提供重要的基础，在此过程中需要划分为不同的数据整合对象，以决策树的最高深度为主要基础优化现有的数据运用模式，避免出现较为严重的偏差。在决策树中需要根据各个节点的样本量最低要求进行分组处理，并且要考虑生成该项指标和指定值之间的偏差，采取分组式的管理思路，使各项工作能够具备较强的科学性，之后要利用大数据技术做好数据的修缮，使整个数据模型能够变得更加科学。例如在实际工作中需要按照信用风险数据的规则特点归纳出对应的数据模块，并且以大数据技术为主要基础，认真分析各个数据之间的关系以及所存在的误差，将此作为判断标准剔除不规范的数据，使整体模型构建效果能够符合预期的要求之后，也要在数据流中添加对应的数据文字构建对应的模型节点，按照区分变量的方式来完成模型的构建。同时也要制定决策树的建立方式以分类回归树的建立为主要基础，采取交叉式的方法编写对应的回归数程序，这样一来可以满足自动建模的要求，以此来提高整体的管理效果。

（二）优化业务模式

在优化业务模式的过程中，需要先建立对应的监管指标，严格按照金融机构信用风险管理要求以及标准，约束好不同的工作行为，使风险管理能够朝着专业化的趋势不断地发展，避免对数据管理造成较为严重的影响。在农村金融机构信用风险管理过程中，需要利用大数据技术做好风险程度和贷款类型的科学划分，并且考虑其中实质性的数据，了解客户的还款能力和信用问题，使各项指标建立效果能够符合预期的要求。在信用风险指标建立的过程中要涵盖不良貸款余额，主要是不良贷款率和所有贷款余额总数之比乘以100%为最终的结果，之后再对最终的数据进行科学划分，使信用风险管理专业性能够符合预期的要求。之后还需要建立估计贷款的损失率，要将估计贷款损失率中的数值进行相互的整合，之后再除以各项贷款余额的总数，获取最终的结果。这样一来可以清晰地了解客户的信用问题，同时也可以认真地分析在各项业务环节实施中存在的风险问题，帮助金融机构在短时间内提出有效应对方案以及管理策略。使风险管理可以朝着专业化的趋势不断地发展，减少各种问题对金融机构发展所产生的影响。

（三）制定风险管理流程

1. 客户建档评级

在客户建档评级方法利用的过程中，主要是对客户信用进行等级评定，按照风险管理要求以及标准有序地实施对应的工作模式，并且打好业务的开端，促进整体管理可以符合预期的要求，在此过程中需要特别注意信息不对称而带来的风险损失。相关工作人员需要先进行客户信息的基本采集，之后再将信息录入到后台的大数据信贷系统中，其中要涵盖客户类型和基本情况等相关的内容，之后再了解客户的需求，采取量化评级的方式做好授信的评分，每个阶段评分要设置对应的权重系数之后，再设置不同层次的授信额度，制定完善的量化评分表。此外客户信用等级评价还需要满足其他评定条件，例如客户的还款来源条件和还款意愿等等，工作人员需要从不同角度做好深入性的分析，从而使整体风险管理专业性能够符合允许的要求，将不同数据录入到大数据库平台中，做好统一的分析。之后，再通过模型构建的方法得出最终的结果，确定对应的业务实施方案，真正规避各种矛盾问题。

2. 授信额度

在授信额度建立的过程中，需要考虑客户的年收入和支出情况，制定对应的授信有效期，客户信用贷款一般有效期为1～2年，原则上不要超过2年，这属于短期贷款。在长期贷款鉴定过程中，需要按照客户的等级科学商讨出对应的额度。这样一来可以使各项贷款工作可以更加顺利地进行，真正减少问题的发生概率。

3. 贷款的发放以及后期管理

在贷款发放的过程中需要考虑贷款的生命周期，并且具备较强的风险意识，保证各项业务活动的顺利进行，从而保证风险管理效果。值得注意的是在各项活动落实的过程中，需要按照客户调查的信息进行客户信用的有效评级，之后再核实客户的真实身份，确认各项信息没有任何问题之后要进行贷款的发放。在贷款合同中需要明确贷款的额度和贷款利息等等，结合以往工作经验利用大数据技术做好各项系统地消除和减少各种纠纷问题的发生，促进风险管理专业性能够符合预期的要求。

在贷款发放后期管理的过程中，如果察觉到信用风险问题，要马上进行风险的预警，之后再制定科学的风险控制方法，避免出现信贷资金亏损的问题。在此过程中需要落实全过程的管理原则，并且和客户开展良好的互动和交流。工作人员需要做好各项信息的有效审核，在发现风险时能够马上提出有效的应对方案，必要时要进行贷款催收和贷款重组等，及时止损。

三、结语

在农村金融机构信用风险管理的过程中，需要迎合指导发展趋势，发挥大数据技术本身的优势为信用风险管理提供重要的基础，在此过程中需要做好信息的有效整合，完善现有的数据归类模式，将不同信息融入大数据库中进行统一的分析以及研究，使信用风险管理工作能够具备较强的科学性，满足农村金融机构现代化的发展方向，提高整体的工作水平。

参考文献：

[1]周广利.大数据背景下商业银行信贷安全管理策略研究[J].中国安全科学学报，2021，31（02）：187-188.

[2]闫励.浅谈商业银行信贷风险的有效控制策略[J].商讯，2020（30）：34-35.

（作者单位：聊城农村商业银行股份有限公司）