论大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善

周彧

摘 要：大数据技术由于具备数据获取的广泛性和数据处理的高效性，在商业银行的信贷风险管理中能够发挥重要作用。基于对商业银行信贷风险管理现状的了解和研究，本文指出了当前信贷风险管理中存在的不足，并在此基础上提出商业银行信贷风险管理的完善措施，以提升商业银行信贷风险管理的质量和效果。

关键词：大数据;商业银行;信贷风险管理

一、引言

信贷风险存在和发生时，会对商业银行的运行效率和运行质量造成严重负面影响，甚至会导致区域以及全国性的经济体系崩塌，所以在业务开展中，需要对信贷风险进行全面管理。在传统的工作过程中，由于存在较高的信息不对称性，导致银行方面很难对信贷风险进行全面深度管理，会对银行最终的发展造成较为严重的损失，所以在银行今后的运行中，需要借助大数据技术对风险进行有效管理。

二、商业银行信贷风险管理中的常见问题

在商业银行的运行和发展过程中，信贷风险管理中的常见问题如下：

（一）信息不对称性较高

商业银行信贷风险管理中最核心也是最基本的工作为对个人以及企业的各类信息进行全面收集和处理，通过该项工作确定总体信息满足银行制定的相关要求后才可进行信贷。但是在当前的很多个人以及企业获取信贷过程中，提供的相关资料中未能全面提供相关信息，这导致商业银行对个人以及企业的信息了解程度不足，或者无法对发生粉饰现象的信息进行规避，形成了信贷风险隐患。另外这种信息不对称性还体现在企业运行中的其余财务信息，包括资本负债率、负债结构、股权分配等多个方面，这些因素都能够对企业的后续发展造成极其深远的影响，当企业无法良好运行时，也会导致企业无法按时偿还贷款，这对于商业银行的发展显然不利，甚至会引发当地经济体系运行中的灾难性后果。

（二）信息分析力度不足

在商业银行的运行过程中，对信息的分析质量和分析力度将从根本上影响商业银行的决策，为了能够保证银行决策的科学性与合理性，自然需要对获取的各类信息进行全面深度分析[1]。在信息分析的过程中，不但需要银行财务部门的全面参与，还需要能够应用企业管理的相关知识对企业今后的运行情况进行一定程度上的预测，保证相关工作开展上的科学性。但是在当前的一些商业银行运行过程中，该项工作的开展过程缺乏前瞻性，即只对企业或个人提供的信息本身进行探讨和分析，将企业或个人提交的信息与银行中的相关规章制度进行比较，当满足相关要求时则认为个人或企业满足贷款发放条件。本文认为这种方式无法对个人和企业今后的发展情况进行深度探讨和分析，由于前瞻性较低，商业银行的信贷风险控制效果会大幅下降，对于银行的业务开展和风险防控显然不利。

（三）区域性管理体系存在漏洞

在银行信贷风险管理中，除了要对个人和企业本身的信息进行分析和收集，还需要对区域性的经济发展情况进行分析，当发现提供的信息能够契合区域经济发展路线的情况下才可确定个人以及企业的财务风险较低，所以对这类个人或者企业发放贷款，能够更好地规避和管控信贷风险。但是在当前的很多区域中并未建成统一性的信息收集和管理体系，只能依靠商业银行自身开展信息收集工作，很容易导致银行的工作开展中出现信贷风险漏洞[2]。另外当建成区域性的管理体系时，也能够在很大程度上防止个人以及企业向银行提供经过处理的贷款申请信息，从银行的运行角度分析，该体系在建成后能够更好地对能够产生风险的问题进行填堵和防范，最终全面提高对信贷风险的管理质量，在整个体系的运行过程中，能够保证银行工作开展的合理性和科学性，目前的体系建设中，显然无法满足这一要求。

三、大数据背景下的商业银行信贷风险管理完善措施

银行信贷风险的产生原因不但包括客户端存在的问题，银行本身在运行和发展中的一些工作也会在一定程度上提升风险的发生几率，这对于银行的后续发展显然不利，所以在本文的研究中，将从银行自身管理和业务开闸两个方面开展各项工作，具体的风险管理措施如下：

（一）银行管理方面

大数据技术在运行过程中能够实现对各类信息的全面收集和整理，所以在银行自身的管理过程中，可以应用大数据技术开展该项工作，提高对各类信息的处理质量，大数据技术发挥的作用如下：

1.提升从业人员素质

在银行的信贷风险防控过程中，从业人员的素质将从根本上决定对风险的防控效果，所以在商业银行今后的运行和发展过程中，对从业人员的素质必将提出更高要求。在该过程中，银行方面会通过培训、监管等方式对从业人员进行管理，所以在系统的运行过程中，需要对相关内容进行全面建设，本文提出的方案为，银行方面应用大数据技术建成针对各类从业人员的学习平台，在该平台建成的初始时间内，要求工作人员能够深度进行学习，在工作人员完成学习后，需要完成教学资料中的评测题目，在工作人员对这些评测题目进行提交后，整个系统会对工作人员的答题效果进行分析和验证，并由大数据技术中的云计算技术对所有從业人员的学习效果进行分析，让银行中的管理层能够对从业人员的整体素质进行了解，当发现银行对信息收集和信息处理的整体质量较低时，则需要对培训工作进行进一步完善和优化，通过提升从业人员素质的方式对提高信贷风险防控质量。

2.提升信息披露质量

在信贷业务的开展过程中，涉及多个部门的共同协作，例如财务部门、数据分析部门等，这些部门对相关信息的处理和披露质量将对最终的决策造成很大影响，所以为了能够全面规避由于信息处理问题引发的信贷风险，本文认为一项重要工作为提高信息的披露质量。在大数据技术的应用中，一方面为对市场信息进行收集，让相关部门能够进行信息分析和比较，另一方面为对信息的披露结果进行探究，谈及内容包括信息的披露时间、信息披露过程中的衔接性，在该过程中能够全面规避信息披露过程中产生的信息粉饰现象，最终让整个系统能够获得更好发展[3]。例如在数据分析部门的运行过程中，应用大数据技术对相关企业对应市场的发展情况进行分析，应用云计算技术对发展情况进行建模处理，完成建模后代入企业提交的信息数据，当发现不符合市场发展情况时，需要对企业的运行科学性进行进一步分析。在完成分析过程后，由大数据技术中的通信系统将最终结果自动提交到下一步骤的工作部门中，这种方式能够降低相关信息在各部门中的保存时间，能够在很大程度上消除信贷业务开展中的舞弊问题。

3.建设风险防控标准

风险防控标准能够通过对银行中从业人员的管理、银行运行流程优化、信息处理质量体系的完善达成目的，但是在这些工作的推行过程中，需要建立在很高科学性的基础上才能够保证最终的工作质量能够满足相关要求，本文认为在该过程中可以应用大数据技术完成对整个标准体系的制定和优化过程。例如在整个体系的完善过程中，应用大数据技术对整个银行的运行数据进行分析和了解，分析的内容包括信息收集过程、数据分析过程以及信息应用过程，同时应用大数据技术对各类市场的信息进行有效分析，在市场的不同变化时期内建设满足该时期运行状态的市场发展模型，为整个信贷业务的后续发展情况进行指导。另外在具体的业务开展过程中，也要对银行中的运行信息进行全面收集和分析，并应用大数据技术对这些数据进行归纳总结，最终将这些数据带入到建成的数学模型中，实现对风险因素的高效规避，以达到风险防控的目的。

（二）业务开展方面

本文认为在信贷业务的开展中，需要从两个方面开展对信贷风险的防控工作，一方面为准入标准的探究工作，另一方面为后续监督工作，这两项工作的开展方式如下：

1.准入标准探究工作

准入标准探究工作是业务开展中的最核心工作，大数据技术在该过程中发挥的功能极其重要，在准入标准的探究过程中，大数据技术的应用方式如下：（1）市场信息收集方面。虽然在互联网中，企业以及个人的信息并不能进行完全披露，但是大数据技术能够对相关行业的运行数据进行广泛收集，通过对获取海量数据的整合和分析，对整个行业的发展情况进行预测和模型建设，将个人和企业数据带入到建成的模型中，能够预测个人和企业的后续发展情况，提高信贷业务开展的科学性。（2）个人和企业信息收集方面。在我国当前的运行和发展中，对个人信息的管理力度不断提升，同时身份识别工作的开展质量也持续提高，例如开展手机号码的实名制工作，通过对这些身份等信息的收集能够更好地对个人情况和企业发展情况进行分析。所以在大数据技术的应用中，需要对这些信息进行收集，提高对信贷风险的管理质量。

2.后续监督工作

要能够全面规避信贷风险带来的各类问题，银行方面还需要能够开展贷款发放后的监督工作，让企业以及个人按照最佳路线进行发展。本文认为后续监督工作的开展方式如下：（1）企业资本构成。企业资本构成包括多方面内容，在后续的监督过程中，银行方面可以通过大数据技术对贷款企业的产品销售情况、产品研发情况等信息进行收集，当这些信息质量较高时，说明企业的资本构成科学性较高，企业能够获得良性发展。（2）企业融资渠道。企业的融资渠道和融资方式能够在很大程度上表述企业的运行情况，银行可应用大数据技术对融资信息进行收集和分析，当发现企业的融资渠道无法保证融资安全时，银行需要做好风险应对工作以规避损失。

四、結论

综上所述，商业银行信贷风险的常见引发因素包括信息不对称性较高、信息分析力度不足和区域性分析体系存在漏洞，要能够对信贷风险进行全面有效防控，需要从银行本身和业务开展两个方面开展防控工作，该过程中对大数据技术进行合理应用，最终达到风险防控效果。

参考文献：

[1]黄莉莎.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].经济师，2018（11）：165-167.

[2]张莉.大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善思考[J].全国流通经济，2018（26）：96-97.

[3]丘桂玲.大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制[J].经济师，2018（07）：142-143.