大数据背景下的银行信用风险管理

【摘要】伴随信息技术的快速更新，数据信息的搜集和整理也大大提速。银行内外部归集了很多各式各样的数据化信息，这些为银行借助大数据技术实施银行信用风险管理提供了强力支持。借助大数据平台构建新型信用风险管理系统成了银行降低信用风险、提高自身整体竞争力的有效手段，是加速其经营转型的必然途径。

【关键词】大数据技术；重要性；信用风险

伴随着经济发展的不断多元化，银行所提供的以信用为基础的服务也愈来愈多。这给银行和金融组织提供了发展良机的同时，不可避免地也产生了一些信用风险，为银行自身的资本安全带来了重要威胁。在此背景下，大数据环境的形成为银行化解上述信用风险提供了可能性。所以，银行的相关工作部门应该不断加大对大数据技术的研究力度，借助大数据环境妥善地处理银行信用方面所遇到的风险，做好对应风险管理工作，加速推动银行的战略转移。

一、运用大数据管理银行信用风险的重要性

随着科学技术的不断升级，我国经济发展形式也开始有所转变。在此环境下，传统银行信贷部门的工作遇到了难题：再采用原有信贷风险管理模式开展工作，必须要付出异常惨重的代价，这种局面是银行非常不愿意看到的。鉴于这种情况，银行信贷管理部门必须积极进行大数据技术的研究，借助它们的技术支持来完成对银行信用风险的控制，做好相关方面的工作：

首先，我国当前经济有比较明显的下行趋势，在此环境内银行实施信贷工作的危险系数将会更高，其管理活动难度将会更大。针对银行资本，其所形成的周期浮动频率比较明显，而且其与宏观经济有着比较明显的正向联系。审视我国大的经济环境，当前整体经济呈下行趋势，大多产业都出现了大范围的产能过剩。企业运行将会遇到更多的潜伏威胁。由此，银行对其信贷资本的管理相应也需要担负更大的风险。面对此种情况，对当前固有的风险监督形式进行调整：通过事前控制、事中监督和事后追踪的管理方式把风险系数降到最低、妥善处理相应威胁就显得异常重要。

其次，我国在当前经济状态下，各行业发展相互交叉，经营业务存在千丝万缕的联系，所以很多行业风险会引起连锁反应。这就需要一个可以统一对风险进行管理的平台，对风险实施联合调控，避免一个行业的风险经过整体经济链条的传动，上行下延，波及到更多的行业。从企业的层面看，很多企业的经营内容跨度都比较大，业务相对多元化。这就造成其风险涉及面大，引发的矛盾显得更为繁杂。在此环境下，就必须对目前相互连接的数据平台做出大范围的调整，借助其有利条件，建立包含内容更多，覆盖面更广的数据平台，做到银行体系内部信息的权限分享，以此帮助各个银行互通有无，实现对风险的预防和监督。

最后，有了大数据技术之后，银行原有的信息搜集、获取和使用的形式甚至途径都有了非常明显的区别。通过此类方式能够为银行监督管理信贷风险创造更为充足的条件。从客户角度看，随着其交易行为的不断累积，其将会产生大量的数据信息。面对这一情况，相关工作人员可以通过对数据内隐藏的信息的挖掘，从众多信息中挑选和其信贷风险相关的资料，判断其将会引发的风险类型，提前对相应风险做好预防管理，这将明显提升银行对对应数据资料的使用效率；从信息的角度看，银行需要对这些杂乱无章的信息进行有效整合，理顺现有数据内的思路，让当前银行信贷风险管理过程中因为信息不对称产生的威胁明显减少，在对客户实施全方位、多角度追踪评价的基础上建立银行信用风险管理系统，规范银行在此方面的管理工作。

二、银行信用风险管理过程中大数据技术的运用

目前，信息化已经成了大势所趋，银行在运营活动中也在不断累积相关的数据信息，这些都为其信用风险的高效管控工作奠定了基础。当前，银行可以通过一定的手段实现对这些信息的更好利用。比如，建立数据模型。通过固定的模式建立决策树、人工网络等，可以实现对信息资源的高效运用。下面，将针对具体的运用形式做详细分析：一是概念阐述。针对一部分细节数据，借助统计量阐述形式的运用能够确定它们的分布、所占据的相应比值以及具有的特性，经过对它们的剖析，逐步确定与风险相关的系数，并继续对其相应特性实施分析；二是关联解析。经过此一环节的运用，可以明确现有数据信息内存在的联系，并可以通过对客户之间的联系规则对其存在的风险做更加全面的解读；三是分类评估。经过对原始数据间的评估规则的分析和科学的划分，可以把那些相规范的数据运用到将来的预测工作之中，通过向量机和逻辑回归等目前运用范围较广的模型形式，实现对数据的更好运用。下面将针对具体运用给予展示：

（一）信贷风险预警

个人消费信贷是目前使用频率非常高的一种消费形式。为了对其隐藏的风险作出预估，可以通过决策树的方式搭建相应的多因子数据挖掘模型，在对此一类型贷款相关要素做了详细划分的前提下，对危险系数较高的客户做出判断，按照这一结果编制相应的风险预估防范方案。在开展这些工作之前，需要对因变量做好判断。在预估过程中，本因变量通常会包含客户全面的不良信息。此后，要按照各自的业务指标做相应挑选，把它当做变量可以变化的范围空间，并联系所用模型，对相关数据做出选择，由此得出客户所有存在不良因素的因子。通常，本变量会带有客户信贷的痕迹以及相应的个人资料，在对这些资料做出传输、获得之后，借助数据筛选形式的运用对所选资料做随机处理，再依据一定的比例把它划分类别，借助软件转化建立对应模式预估。

（二）信用卡申请审批

信用卡已经融入了很多人的生活之中，对人们的生活存在较大影响。目前的信用卡审批，大多还是通过线下工作人员录入客户信息，递交客户信息等待审批结果。这一过程不但耗费时间较长，而且其中间所需的工作量和繁杂程度都极高，这严重影响了客户的使用体验分数。而假如把这一活动转到线上处理，又可能会由于信息缺乏验证环节给银行造成巨大风险。比如，消费者日常的消费内容、消费习惯、消费能力等，是不是具有理财观念等。经过对这些信息内容的搜集和解析，可以为银行更加全面的评估消费者的整体情况提供支持。银行可以依据这一评估结果，决定是不是通过客户信用卡的审批。

三、结语

大数据环境的出现，为银行信用风险管理活动的运行提供了条件。由此，银行需要充分认识其对自身风险控制的重要性，抓住其运行过程中的技术要点，以它为依托，为客户提供更加周全的服务的同时，实现对信用风险更加完善的管理。

参考文献：

[1]孙培耘，闻君等.大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制――以工商银行为例[J].企业导报，2016，（07）：23-25

[2]庞淑娟.大数据在银行信用风险管理中的应用[J].征信，2015，（03）：12-15

[3]宋长龙.大数据背景下的银行信用风险管理[J].企业改革与管理，2015，（19）：108-109

作者简介：

孙畅（1984-），女，汉族，江苏南京人，本科，律师，研究方向：行政法。