大数据时代推动商业银行信贷风险管理问题探究

刘煜文　奚楠

摘要：近年来，科学技术不断革新，计算机数据在人民生活工作中所占比重愈来愈大。网络技术的发展不仅昭示社会经济进步，同时也预示着未来时代大数据的重要性和较高参与度。而在当下经济发展态势中，商业银行已然成为社会中不可或缺的一环。我国商业银行信贷业务在金融市场开发过程占据极为重要地位，其中，信贷风险管理又是各个银行发展的重中之重。文章认为在商业银行信贷业务中逐步引入大数据能够帮助降低信贷风险，减轻信用威胁。

关键词：商业银行;大数据;信贷业务;风险管理

21世纪是信息竞争时代，大数据依靠其处理信息能力的高效性和便捷性在各个行业不断被提及和深化，其中自然包括商业银行。我国商业银行是金融体系重要组成部分，而信贷业务是商业银行最主要的资产业务，通过吸收群众存款、对外办理贷款进行资金再利用，从中获取利息差作为最终利润，所以信贷业务是商业银行的主要赢利手段。但是由于其过程银行无法全程监控，各流程均存在风险点，银行在获取利益同时也承受着巨额信贷量增长所带来的信贷风险。当前银行已经步入盈利降低、增速放缓的新阶段，大数据的引入势必能够帮助银行抢占市场资源，完善信贷评估体系，降低信息不对称性，获取信贷管理新角度，最终提高银行运行效率与质量。

一、商业银行对信贷业务风险管控的重要性

（一）提高银行贷款质量和发展水平

当前，我国经济水平与发达国家相比仍处于成长阶段，但随着我国供给侧结构性改革不断深化、监管协同推进和经济政策调整变更，现阶段金融市场条件比较适合商业银行发展。与此同时，与发展并存的自然是各大商业银行间的竞争，如何维持自身健康发展成为当前银行考虑的重中之重。信贷业务是银行重要的资产结构类业务，也是获取利润的重要方式。其中，劣质贷款与不良贷款问题已成为信贷业务发展中的一大隐患，例如，制造业、批发与零售业、房地产企业等都是发生问题的重灾区，贷款无法收回必然会导致商业银行信贷质量降低，减缓其转型速度。根据中国银监会公布的数据，2015年年底商业银行不良贷款比率为1.67%，中国前六大商业银行不良贷款余额合计接近8000亿元人民币，占据中国全部商业银行不良贷款余额的62.22%。由此可见，加强对信贷业务风险的管控力度是促使银行健康发展、降低不良贷款比率的重要措施。

（二）保证金融市场稳定

商业银行在市场中起到杠杆作用，也是直接参与的主体。商业银行的风险管控是否合理有效，在较大程度上决定了金融市场发展走向。我国金融市场受经济体制改革影响变化，近年来取得较大进展，规模不断扩大，处于日益完善阶段，但其与最终成熟阶段相比仍存在一些问题，比如结构性失衡、创新驱动力不足、利率确定机制不合标准等。要使得金融市场快速发展、稳定发展，必须规范其主体经济业务。商业银行自身的信贷风险管控成效，不仅涉及自身发展情况，更关乎于我国金融市场整体水平，进而牵扯至国家经济命脉。因此，管控风险对于维护金融市场的稳定起到重中之重的作用。

二、商业银行信贷业务风险管控存在的问题

（一）客户信用信息精度低，信用管理体系不完善

商业银行在处理信贷业务时，遵循客户申请、信息提交、信息校对审核等一系列步骤，最终向符合标准的客户进行放款。整套流程中最核心也是最重要的步骤是对客户（企业或个人）的背景信息进行采集和处理，若该步骤中客户信息评估结果无法满足银行制定的要求及标准，则其贷款业务无法进行。以中国农业银行为例，客户在进行家装分期贷款申请流程中，需要提交本人及配偶收入证明、家庭房产等资产证明、装修合同、人行征信系统查询结果等资料，通过银行内部CCS查询、内控合规查询、C3系统查询后，得出最后评估结果，确定是否满足贷款要求。但是，很多个人以及企业在提供资料时，未能全面展现自身相关信息或对一些相关信息进行粉饰，导致商业银行对客户信息了解程度不足，形成信贷风险。比如企业提供财务报表时，为了满足贷款门槛，对报表数据进行私下修改，虚报利润，低估负债，营造自身经营状况良好的假象，获得借贷机会最终却无力还款，形成呆账或者坏账，对银行未来收益造成巨大影响。

商业银行的内部客户信息查询系统，建立之初依赖于对客户信用卡信息数据的采集，原因主要为早年用户使用信用卡范围较广且模式单一，线上线下消费数据均可从其绑定信用卡获取。如今随着技术发展，数据产生形式多样化，信用卡使用频率大大减少，微信支付、支付宝支付等快捷方式获得更多追捧，信息的獨立性和不整合性问题日益突出。而与此同时发生在“灰色地带”的消费更难得到管控，比如信用卡套现、医保卡套现等，导致信贷管控难上加难。

（二）从业人员思想素质不高，专业知识储备较少

商业银行的信贷业务在总行及下属一级分行中占比较多，而各区、市、县、镇支行缺少相关专业信贷人员或相关人员信贷能力较弱，部分管理人员素质待提高。银行贷款各流程大多依赖于人工调研核查、报备审批，存在诸多风险点需要信贷人员实时监控，及时采取风险管控措施降低信贷风险的发生概率，因此商业银行信贷风险大小在很大程度上取决于从业人员的素质及知识背景。而据资料显示，我国银行部分信贷人员并不具备处理风险的能力，思想素质较低，只为完成业绩考核而推广理财产品。部分人员对客户隐瞒风险、高估收益，甚至滥用权力，以人情关系为由无视贷款审核门槛和标准，违规发放贷款至不合标准的人员与机构。

造成此类情况原因主要为，第一，商业银行招聘员工时只注重对员工的考核，缺乏对相关人员岗前管理培训，对信贷风险管控重视度不强，同时银行缺乏对未来信息时代的前瞻性，在大数据时代中无法正确认清信息化人才的重要性，忽视人才培养。第二，员工自身缺乏进取精神，认为商业银行工作机制较为稳定，没有危机意识和竞争压力。商业银行信贷业务员工没有认识到大数据对工作带来的便利性和简化性，仍然坚持原本工作模式，不愿付出时间了解大数据对信贷业务的革新，存在其只会单单增加其时间成本而收效甚微的思想误区。

（三）银行内部监督控制意识不明确

银行稳定的发展路线离不开内部强有力的控制措施，监督控制是维护银行信贷业务正常进行的重要保证。然而，部分商业银行等金融机构内部未明确各级层间组织架构的决策管理范围。从董事长、监督层到管理层，未严格按照规章制度实施有效的内部控制措施，单纯应付上级检查，在体系中没有起到良好带头作用，影响下级对业务的执行能力。部分业务人员认为只要抓住贷前调查和风险评估两个重要风险点，就能万无一失保证贷款安全，其对风险流程认知度仅停留在表层，没有改进工作模式必然导致信贷漏洞出现。比如2018年浦发银行曾被查出发放巨额违规贷款的案例，该银行通过向空壳公司发放贷款的手段企图掩盖自身不良貸款，向未达标准企业授信金额高达775亿元。而发生这一惨剧的原因就在于其本身内部控制团队的不作为，未履行自身职责，最终导致悲剧发生。

此外，客户经理是信贷业务的第一接触者，部分银行过分注重绩效考核而忽视内部管理，导致客户经理在处理业务时关注自身现实利益而低估贷款风险，对信贷监管要求放松，无法坚定职责，增加了银行未来利益受损可能性。最后，部分商业银行并没有利用大数据全面、完善的特征建立起一套强有力的内部控制体系，缺乏内控意识创新，员工在实际操作时也无法参照一套健全内控准则，最终影响其管理。

三、引入大数据完善商业银行信贷业务的主要举措

（一）构建数据时代新型社会信贷体系

现如今，人们使用快捷扫码支付方式逐渐代替传统刷卡消费，消费多元化趋势逐渐显现。而部分商业银行单单注重客户个人信用卡账户借贷流水信息、企业财务报表等，数据结构较为单一，拘泥于显性表层数据，无法灵敏捕捉到客户隐藏内容。另一方面，据资料统计，中国人民银行资料库中所包含的个人征信信息近9亿人，占全国人口64%左右，但真正与商业银行直接挂钩部分仅为4.5亿，占比32%，上述数据可以看出部分用户信用数据评估难，信用体系有待加强。

在大数据背景下，人行征信系统可以进行二次革新。系统可以利用数据搜索汇总引擎查找用户在网络浏览高端昂贵用品记录、虚拟商城消费记录、网络或民间借贷APP借款还款记录等，综合评估借款人真实财务背景和个人信用，逐步提升社会信贷体系完整度。利用大数据指引，商业银行也可与其他金融机构建立多方合作关系，转变竞争关系，形成多位一体互相连接的社会网络，提出数据共享、公开透明，将碎片化数据融合为整体化数据，填补缺乏信贷记录人员群体漏洞，为准确定位信用门槛标准打下基础，提高数据质量，降低信息独立性。同时，大数据的搜集可以进一步完善社会信贷数据库现有部分，促进数据库向数据仓库的转变，充分发挥智能优势，运用计算机进行数据高效匹配连接与利用，同时也在一定程度上做到了有据可依。

（二）加强信息化高素质人才培养

随着数据信息化办公越来越普及，当下缺少的不仅是数据库中客户背景资料，还有与时代大潮相匹配的信息化人才。在信贷业务风险控制流程中，员工能否胜任工作是决定风险程度的评判之一，在很大程度上决定了风险防控的成效，也关系到整个银行未来发展路线规划。因此，各商业银行当下任务是培养员工参与，了解并运用大数据进行日常工作的积极性，建设高水准高技能信息化员工队伍，并向员工整体素质提出更高要求。

第一，银行应该规范对员工培养教育体系，创建大数据工作练习平台，定期组织员工上线进行“数据信息化”主题的视频观看、答题等活动，将员工从抵触心理转变为接受大数据给工作带来的便利高效;课后安排统一测试，管理层在后台利用数据统计找出普遍存在的薄弱点，加强重点难点攻克，保证银行信贷人员素质技能稳步提升。第二，银行转变考核措施，将员工在大数据平台学习内容掌握程度引入绩效考评体系中，并逐渐提升其比重，减少以业务量为主体进行工资计算的比例。更新信息系统，优化工作流程，增加大数据技术在现实工作中运用频率，潜移默化让员工接受大数据业务变革。

（三）建设商业银行大数据信贷风险防控系统

在大数据时代，商业银行的重点仍是保证信贷业务在银行的主体地位。这就要求银行采取系列措施建设完善的信贷防控体系，降低信贷业务风险。风险防控系统是风险防控的基础设施，良好的风险管理系统应该包括对风险的预警、提示、监督、治理四个方面，商业银行风险管理系统应该对信贷业务实施跟踪全方位监控和控制。

首先，系统可以采用大数据技术进行信息体系优化，比如在探究监控过程中是否存在遗漏点，背景资料覆盖是否全面，客户是否存在瞒报漏报数据等等。传统意义上贷前调查、贷中调查、贷后调查三步耗时长、耗力多，往往取决于客户经理审批速度和程度，引入大数据后在信息处理时可以利用“云端技术”提前完成对信息的扫描和录入分析，减少人力财力投入和各环节风险点，不断提高工作效率，另一方面大数据技术能够对客户信用等级进行精确定位，自动形成高中低三种风险划分。其次，大数据能够帮助商业银行补充风险预警机制，通过输入已知风险点的各类数据，利用大数据技术构建整体模型，找出系统薄弱点并着重加以完善，出现预警指标时能够联网快速识别，最大可能降低风险。

四、结语

综上所述，作为商业银行主体业务，信贷业务中仍存在许多问题，比如信用体系不完整，客户信息精度不高，从业人员素质较低，监督控制意识不明确等。随着大数据时代的来临，银行必须紧紧抓住时代潮流，利用大数据技术对信贷业务进行“全方位一体化”监控管理，构建数据时代新信用体系，加强从业人员学习新技术新技能积极性，培养信息化人才，以及建设数据化信用风险防控系统，增加银行实力。

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（作者单位：江苏大学）