大数据在银行金融业务风控管理中的应用探讨

摘要：现阶段，我国银行在发展过程中主要以多样的金融业务为主，不同的金融业务类型在开展期间会涉及不同的金额，由此产生较多的经营风险。因此，在银行开展金融业务过程中，为保障银行自身利益不受外界因素影响，应针对银行内部的风控管理工作进行细化分析，有效应用大数据技术，整合金融业务的相关数据内容，并且运用算法模型明确客户的风险等级，切实完善防范措施，减少金融业务风险的发生概率。

关键词：金融业务；风控管理；银行；应用措施

1. 银行金融业务风控管理中应用大数据的问题

1.1 大数据的安全问题

在银行金融业务风控管理工作开展期间，银行人员运用大数据技术，能够根据银行的实际需求、运营规模进行分析，创建更为稳定的沟通平台，加强银行内部各级人员的有效交互。但在大数据应用过程中，银行人员也需要重点关注由于大数据所导致的银行安全问题。依托于大数据技术所建设的互联网信息平台，能够保证银行在运行过程中各类信息的高效传输，但在大数据应用期间，也会产生一定的安全问题，由于网络安全漏洞的存在，银行的数据可能被非法分子盗取、篡改，从而严重影响银行的正常运营，给客户带来巨大的经济损失[1]。在大数据背景下，银行金融业务开展风控管理工作时，数据库内部的信息安全性较低。如果风控管理工作过程中出现了漏洞，产生了一定的问题，就会导致数据库的信息丢失、信息错乱以及信息被恶意盗取等问题，增加了银行风控管理工作的风险。

1.2 大数据的开发、存储问题

在大数据背景下，更关注垂直结构的传统数据库管理形式已无法满足现阶段的风控管理工作，与现阶段的市场需求不相匹配，难以保证银行金融业务风控管理工作的有效开展。同时，在银行金融业务的种类、内容、形式不断扩展的情况下，各项工作在运行期间所涉及的数据种类也更加多样[2]。在此背景下，风控管理工作在开展期间就需要针对不同的数据类型、数据价值等因素进行分析，开展有效的分类和规划，重点关注大数据的开发和存储问题，保证各项数據内容能够得到安全且全面的存储。

2. 银行金融业务风控管理的主要方式

2.1 构建风险模型体系

在银行金融业务风控管理工作开展期间，银行人员需要针对业务的风险类型进行有效评判，由此做出切实可行的防范措施。在此背景下，就应构建风险模型体系。鉴于当前的金融环境，为了更好地控制风险，银行应当建立一套完善的风险模型体系。通过对以往审计过程中发现的有效提示风险的信贷类模型的分析，银行人员可以采取筛选、优化和重组等多种措施，有效整合内部和外部的风险信息，从而更好地把握金融市场的动态。在清晰梳理及有效规划下，设定“经营、诚信、关联、资金”这四大类定性指标，并根据各类的风险系数、风险情况设定相应的风险模型体系，由此保证金融业务风险的有效评估。

2.2 获取风险指标系数

在构建科学全面的风险模型体系后，银行人员可以将金融业务构成中所涉及的不良用户信息输入模型内部，由此分析这些客户的风险特征。例如，在银行金融业务期间，客户企业是否出现停工停产的风险状况？客户企业的经营现金流是否出现两年内产生负值的情况？企业在运行过程中是否出现半年内资产负债率增加过快的情况？再将客户信息输入风险模型体系，风险模型体系能够自主整合客户的风险数据内容，由此分析客户的风险指标及相应系数。

2.3 拟定风险预警客户

在明确银行客户的风险指标系数后，可以运用趋势分析方法，针对风险指标的系数情况进行全面整合，由此开展风险值的归一化处理，形成量化观测系数计量风险。在数据处理工作结束后，能够有效筛选不良信贷客户，并针对客户所对应的风险系数进行分析，拟定风险预警客户，保证风控管理工作的全面性和有效性。

3. 大数据在银行金融业务风控管理中的应用措施

3.1 建立信贷风险模型

银行在运行期间所涉及的金融业务主要包含存款业务、信贷业务、中间业务、支付结算业务、个人外汇业务等。由于在以上金融业务开展过程中，信贷业务所涉及的金额较大，并且业务时间长，所产生的风险因素较多，因此本文主要针对银行金融业务中的信贷业务风险管控情况进行分析。在信贷业务开展期间，如果出现贷款主体恶意拖欠、自身资金不足或者企业发生亏损等各类问题，都会造成业务约定款项不能及时偿还[3]。因此，银行信贷业务在开展过程中需要建立更为完善的信贷风险模型，针对信贷客户的个人信息、企业的信贷主体情况进行全面整合，更为准确地判断信贷主体的信用情况和违约概率，并针对风险较大的客户采取相应的信贷限制，由此减少银行金融业务的开展风险。

在建立信贷风险模型过程中，我国银行一般会采用大数据技术建立信息识别模型，以管理信贷业务风险。例如，银行在开展风控管理工作时，会通过支持向量机建设识别算法模型，针对信贷业务开展过程中所涉及的各类数据信息进行有效区分，并根据信息的特征属性进行科学分类。在分类过程中，银行人员还需要运用该算法模型，将硬性分类的数据进行松弛变量的软分类，由此转化为相应的算法，针对信贷业务的客户主体风险情况进行有效评判。在信贷风险模型的构建过程中，需要针对客户的信息进行全面整合，一般会针对以下特征变量数据进行收集和记录：个人账户状态、储蓄账户、信用历史、信贷目的、信贷额度、分期付款率、分期计划、资产识别、婚姻状况、年龄、是否有车房贷、工作类别、信贷模型等。在信贷风险模型的有效构建下，银行人员能够将以上特征变量数据输入到模型内部，根据特征数据的展现情况、分类情况以及最终的整合情况，将客户信用区分为良好、中等、较差等不同类别，明确不同客户的信贷风险，针对不同情况开展切实可行的风控管理措施。

3.2 再造风控管理流程

大数据时代，传统的金融业务风控管理流程已不能满足现阶段的金融业务风控管理工作，因此应有效应用大数据技术再造风险管理流程，保证金融业务风险管控工作的高效开展。大数据技术使与金融业务相关的风险信息能够得到快速的共享，风险政策的高效传导成为可能，因此银行金融业务风控管理工作应更趋向扁平化，提高风控管理的有效性和全面性。风控管理流程在构建过程中应当从“线下延时－事后管理”向“线上－实时－事前事中管控”升级，如此保证风控管理工作能够从以往的“事后补救”向“事前防控”转变。

我国银行运用大数据技术开展风控管理工作时，可以通过外部数据采集、内部引擎处理、对外服务接口三个步骤来完成。一方面，外部数据采集工作的开展，银行人员可以通过线上平台的信息数据搜集线下业务的数据记录等，通过各类渠道搜索有关客户的相关信息内容，由此保证信息数据采集工作的有效开展。另一方面，在内部引擎处理工作进行过程中，银行人员可以积极应用人工智能手段，借助于计算机视觉、自动语言处理、语音识别、机器学习、知识图谱及机器人技术等各类内容，有效分析数据模型算法，开展数据挖掘、数据计算及分布式处理的工作。研究表明，机器学习模型能够更好地预测个人信用风险，构建更为完善的风控体系，促进风控管理流程的有效进行。

现阶段，我国有部分银行有效应用大数据手段开展了实践操作，降低了金融业务的风险。例如，江苏银行在开展风控管理工作时，不仅构建了“月光宝盒”这一开放式的金融服务平台，同时也在不断创新金融风控手段，利用大数据、人工智能等新兴手段，推进运营风险预警系统的全面升级。江苏银行在发展过程中全面升级运营风险预警系统与运营风控体系。在运营风险预警系统升级过程中，通过重塑“事前防控、事中监控、事后流程管理”模式，结合风险账号，针对风险等级较高的用户发出相应的提示，由此减少后续的高额金融风险，有效保证各类业务的稳定开展。

3.3 加强银行与社交平台融合

在社会发展过程中，银行开展金融业务时会面临多样的经营与管理问题，由此产生不同程度的经营风险。在此情况下，银行应借助现代化的数据处理形式进行数据分析、处理与有效管控，减少银行金融业务在发展过程中的风险因素，避免银行产生极大的损失。为保证银行在开展金融业务时能有更加稳定的风险控制系统和完善的工作流程，银行管理人员应突破传统的数据管理方式，将数据处理的边缘化问题进行重点分析，并提出切实可行的完善措施。在金融业务风控管理工作开展期间，客户的数据信息极为重要，在后续的风险分析工作开展过程中，需要保证客户信息的全面性、真实性及有效性。

例如，在银行人员开展金融服务过程中，可以重新整合银行人员与客户的接触途径，借助于线上社交平台，全方位服务客户。在银行人员借助线上社交平台与客户进行沟通和协作过程中，能够真实地记录客户的相关数据，在后续工作中，银行人员将银行的内部信息、经济市场的外部信息整合为整体的信息数据框架，将此内容输入到风险模型中，通过具体的算法明确客户的风险类型。在大数据时代，江苏银行积极挖掘数字技术在风控管理工作中的有效应用。同时，江苏银行也是我国较早实现金融科技的银行之一。江苏银行在经营过程中，为减少金融业务中的风险发生概率，保证风控管理工作的有效开展，有效应用技术手段，与银行业务相关的社交平台进行联系，构建“月光宝盒”这一开放式的金融风险服务平台，在运用大数据技术的基础上，针对各类金融业务进行有效监控。在“月光宝盒”这一开放式金融风险服务平台的运营过程中，能够为金融信贷产品提供贷前、贷中、贷后的信息和风控支持，更好地解决业务在发展过程中所遇到的信息不对称等各类问题。在“月光宝盒”服务平台的有效应用下，能够减少银行人员的工作压力，并且为风控管理工作的前瞻性、及时性、有效性提供有力支持。同时，在有效应用大数据技术后，银行也可以与各个社交媒体建立合作关系，通过多个社交平台的数据整合，针对客户的信息内容进行全面的整理与收集。在银行与社交平台建立互助合作的友好关系后，能够实现客户数据资源的交流和共享，保证风控管理工作的有效开展，减少金融业务在运营过程中的风险发生概率。

3.4 加强人员队伍建设

在大数据技术应用于银行金融业务风控管理工作时，不仅需要有效调整风控管理工作的相关体系、所涉及的算法模型，还应提升银行人员的个人能力，加强银行内部工作人员的队伍建设，提高工作人员的专业素养。一方面，在培训过程中，银行内部管理人员需要增加多样的培训方式，提高培训活动的质量。可以借助大數据技术在线上培训平台增设具有针对性的培训课程，让不同工作职能的银行人员进行定期学习，整合自身学习感悟、提出相应疑问、记录培训心得。在线下培训活动开展期间，银行领导人员可以选聘具有说服力的代表性管理人员到银行内部进行演讲和开设讲座，针对金融业务开展过程中所出现的风险问题、诱发的风险因素等各类内容进行分析，并全面讲解。另一方面，在培训活动开展期间，银行领导人员应全面贯彻相关文件精神，重视人才队伍建设，提高培训学习活动的质量，保证银行内部的各级人员都能够树立端正的工作态度，提高银行人员的工作热情以及工作责任心。在培训活动的有效开展下，能够保证银行人员全面了解公司的相关规定，明确风控管理工作的开展模式、开展方法，意识到实践是优化工作能力的根本，提高个人的综合素养。

结语

综上所述，现阶段我国部分银行处于稳步运行、创新发展阶段，在此期间，银行管理人员和相关工作人员可以建立更加科学的信贷风险模型、再造风控管理流程、加强银行与社交平台的融合、加强银行内部大数据人才的建设，提高银行的综合能力，保证风控管理工作的高质量开展。在保证风控管理工作效果后，有效提升银行的发展动力，减少银行金融业务风险的发生概率，提高银行运行效率，助力银行的发展与创新。

参考文献：

[1]颜虎.新形势下信用卡全流程大数据风控探讨[J].中国信用卡，2023（4）：10-13.

[2]陆明.大数据时代商业银行风险管理策略探究[J].投资与创业，2023，34（16）： 149-151.

[3]马红.大数据背景下商业银行风险管理问题探究[J].商展经济，2023（5）：95-97.

作者简介：黎侃侃，本科，经济师，研究方向：基层金融机构经营管理。