将“大数据”技术引入银行运营风险管控的相关思考

范凯慧

摘要：本篇文章首先对大数据技术的内涵进行概述，从运营风险防控形式严峻、风险防控手段单一、现有风险信息间的联系不大等方面入手，对银行运营风险的管控形式及所面临的问题进行解析，并以此为依据，提出将“大数据”技术引入银行运营风险管控的思路。

关键词：“大数据”技术;银行;运营风险;风险管控

近几年来，随着我国银行机构的快速发展，其运营模式也发生了一定改变。通过采用作业运营模式，让繁琐的业务向后台风流，通过建立统一的监管模式，对银行整体运营情况进行监管，防止不必要的运营风险出现。然而，在银行机构运营过程中，一旦发生运营风险，会给银行机构整体发展带来影响。为了实现风险的把控，就要结合时代发展需求，把“大数据”技术运用其中，通过建立规范的银行运营操作风险管理平台，实现各项风险的把控和防范，从而引导银行机构顺利运营和发展。

一、大数据技术的内涵概述

从“大数据”角度来说，其主要指以多元化形式出现，进行数据采集和整合的数据组，自身含有较强的实时性。在机构运营发展过程中，通过收集各项数据，能够给其运营发展提供保证。这些数据主要来源于社交网络、电子商务等方面。站在技术角度来说，大数据和云技术之间的关系就像硬币两面，密不可分[1]。大数据无需借助单一的计算机来处理，而是利用分布式计算框架。其特性在于对海量数据挖掘的过程中，需要利用云计算中分布式处理、分布式数据库以及虚拟化技术来实现。

二、银行运营风险的管控形式及所面临的问题

（一）环境多变运营风险防控形式严峻

近几年来，随着金融市场环境的不断改革，这给我国金融行业发展提出了严格标准，同时也加剧了金融机构之间的竞争。金融机构为了能够在市场中稳定发展，对现有的金融服务模式进行了改革。随着民间借贷现象出现，部分不法人员一心想把风险转移给银行机构。假票据、假存单等现象频频出现，给银行风险管理和防范提出了严格标准。并且，银行内部风险因素较多，一旦出现风险，必将会影响银行整体运营，阻碍银行今后发展。由于环境多变，给银行运营风险防范提出了更高要求。

（二）风险防控手段单一信息不足

当前，大部分银行机构都建立对应的监管体系，并且监管主体一般以单一交易活动为主，结合交易数额以及规模等情况，采用人工方式进行核查。但是，由于大部分案件并非独立出现，而是涉及了诸多交易业务、账户以及企业，不管是在交易层方面，还是账户层方面，都会存在一定线索。仅仅根据交易监管信息，而没有融合客户实际情况和特性进行考证，将无法评判交易情况的真实性。当前，大部分银行机构在开展交易业务时，采用的风险防范方式较为单一，没有做好信息采集和整合工作，相关信息不充足，无法给后续风险防范工作开展提供依据，影响整体防范效果。

（三）现有风险信息间的联系不大呈碎片化

银行已经全面落实各项监管体系，其中包含了预警体系、对账体系、考核体系等。并且每个体系都具备独立的风险管理模式，从而形成诸多风险数据。然而，由于体系和体系之间缺少关联性，将会给风险信息决裂提供条件，无法实现信息的传递和共享，更不能对信息真实性进行考证[2]。从客户角度来说，因为自身作为一个有机综合性，假设一味的根据银行现有的管理方式，将客户划分为诸多类型，之后根据各个类型实现风险评估，将会产生诸多无用价值的风险信息。在这种情况下，一旦出现问题，就要由部门牵头进行排查和处理，整体工作存在盲点，给信息遗漏提供条件。

三、将“大数据”技术引入银行运营风险管控的思路

（一）引入“大数据”技术，搭建运营风险管控新型平台

通常情况下，运营风险中包含的金融服务层级有四个，其中涉及了交易层、账户层、组织层、链接层。从交易层角度来说，主要是由单一交易建立而成，包含了现金支取、汇兑以及票据等活动。账户作为交易的集合场所，账户层分析则注重对账户各项交易的考察。组织层则是开户部门层级，一个组织开立账户可以为一个或者多个，随着不法人员诈骗方式的逐渐隐蔽，仅仅凭借对机构单个账户情况的探究将无法找出是否存在诈骗现象。链接层则是跨区域以及跨组织的链接方式，链接层分析则是通过对关联案件的核查，适合应用在银行内部和外部勾结欺诈案件中[3]。银行机构为了将各种运营风险进行处理，可以把“大数据”技术运用其中，建立运营风险管控新型平台，通过借助非参数监管方式以及监管分类方式，将银行各项运营活动产生的数据进行挖掘，并对客户业务交易、账户等情况进行监管，提升运营风险防范能力。

（二）确立风险管控目标

不管是针对被动风险监管，还是主动风险监管，都需要银行机构结合自身实际情况，科学设定风险监管目标。因为当前银行在运营发展过程中，已经把“大数据”技术运用其中，对此，银行运营信息化水平得到了大幅度的提升，大部分业务均与信息化有着一定关联。在“大数据”技术的作用下，能够防止部分不规范行为出现，提升银行运营的合理性和规范性。但是，通过实现运营信息化，可以防止地层级不规范现象的出现，业务流程方面也得到了信息化系统的引导，而对于不良资产、信誉风险等方面，管理不到位，从而引发诸多新问题。由于银行缺少统一的风险管理目标，无法给运营风险管理工作开展提供引导，导致风险管理作用不能得到充分发挥。因此，要想达到风险管理目的，就要结合银行实际情况，科学设定风险管控目标，优化风险信息管理体系，保证运营管理的合理性和规范性。

（三）风险管控的内容与方法

风险管理核心内容在于利用资产负债比例管理以及风险管理方式，实现对金融机构资产规模以及运营情况的把控，从而保证资产安全性和平稳性。在建立风险管控内容时，严格根据“大数据”管理标准，加强资金监管，保证资金流动的安全性。为了确保银行机构自身权益，需要相关部门结合银行债权情况及时清点和清偿债务，确保自身社会信誉。此外，银行机构还要采用贷款集中管理的方式，对单独客户贷款不可超出自有资金对应比例，以此避免风险过于集中。在落实风险管理工作时，银行机构可以把“大数据”技术融合其中，通过创新风险管理方式，优化风险管理工艺，从事前入手，加强风险预测和评估，并结合评估结果，做好风险防范工作，从而把各项风险扼杀在萌芽中。

（四）風险管控的监管

首先，做好操作风险控制工作。操作风险作为风险防范的核心内容，严格把控操作不合理而引发的各项风险。操作人员需要严格根据操作流程和标准来作业，并采用封闭管理方式，避免一般用户非法进入操作系统，特别是限制应用终端操作。通过建立统一的授权管理体系，对越权操作情况进行预警，并提出对应管理对策，防止损失进一步扩充。并且，科学设定用人计划，培养一批掌握技术操作能力和专业素养的综合型人才，避免人为失误操作而给不法行为出现营造条件。其次，加风险内部监管。为了从根源上减少运营风险的出现，银行机构需要结合自身实际情况，做好内部监管工作，并在内部设定专业的审计部门，配备对应的审计人员，对银行整体运营情况进行追踪和考核，一旦发生问题，及时处理，从基础上规避各种不必要运营风险[4]。此外，银行机构还要加强信息系统管理，对系统安全进行定期检测，一旦发现问题及时处理，防止一切不利现象出现。

四、结束语

总而言之，通过把“大数据”技术运用到银行运营风险管理工作中，能够有效防范各种风险出现，保证银行运营安全。在“大数据”技术的作用下，银行机构可以结合自身实际情况，做好风险管控工作，科学设定风险管控目标，优化风险管控方式，加强风险管理，从根源上将各项风险扼杀在摇篮中，引导银行机构稳定发展。

参考文献：

[1]吴文兴.大数据时代下商业银行运营风险管理的思考[J].中国商论，2018 （21）：3-4.

[2]丁自明.商业银行基层行运营风险管控思考[J].国际商务财会，2017 （11）：58-61.

[3]贾学奇，胡棋智，姜勇.关于将“大数据”技术引入银行运营风险管控的思考[J].农村金融研究，2015 （01）：41-45.

[4]邱建华，涂福寿，熊建钢，汪志勇.商业银行业务集中运营新风险特征及管控建议[J].中国金融电脑，2014 （02）：79-83.