大数据背景下商业银行信贷风险管理

叶佩颖

大数据时代，信息技术的快速发展，直接影响着人们的工作和生活。对于商业银行来说，要正确认识新的形势，掌握市场的真实需求。运用大数据技术进行信贷管理，可以大大减轻工作压力，提高工作效率。有关人员就大数据的应用进行了深度探讨，指出大数据技术在实际运用中会带来新的风险，并会对信贷业务造成一定的冲击，如果不能有效进行风险防范，就会对银行的信贷业务产生一定的影响。所以，在开展信贷业务的过程中，必须进行风险管理，并找到切实可行的方法，以确保风险管理的有效性。

在我国的社会和经济活动中，商业银行为实体经济提供融资、结算等业务，助推实体经济发展。我国的商业银行主要是通过发放贷款做为经营的主要手段，而银行贷款在整个社会的融资中占有很大的比重，这就决定了我国的信贷风险管理的重要性。改革开放以来，随着经济的快速发展，银行的不良贷款率与经济增长速度的矛盾凸显，在新的经济环境下，由于经济增速过快而被暂时隐藏起来的各种风险，很有可能在新的经济常态下集体爆发，因此，信贷风险管理的重要性得以凸显。如何将大数据与现有的商业银行信贷风险管理系统相结合，进一步完善信贷制度已成为银行业普遍关心的问题。

一、大数据背景下商业银行信贷风险管理背景及意义

（一）背景

新世纪以来，随着金融业的发展，我国银行业的信贷业务同步发展。银行信贷业务的良好运行不仅可以提高银行的内部运营效率，而且可以促进我国的经济发展。银行在我国的经济发展中起着举足轻重的作用，同时也是我国宏观经济发展的一个重要因素。运用大数据分析目前我国商业银行信贷业务的风险，是控制金融机构风险的一项重要措施，同时也是保障金融市场稳定的关键。只有根据目前商业银行的发展规模，正确识别风险，建立相应的风险模型，对其进行精确的分类，才能更好地为客户服务，缓解信息不对称。

（二）意义

运用大数据技术对商业银行的信贷业务和信贷风险进行管理，可以提高银行信贷评估的有效性，促进银行经营发展，更好地对银行信贷风险要素开展统计和分析，从而使其更符合指标体系的要求。在此过程中，必须对目前的金融市场环境开展更多的信息收集，使其更加客观，并建立起一套量化的、定性的评估方法，以满足我国商业银行的风险预控理论。在实践中，要以一种客观、公正的方法，分析评估银行业务风险，并结合我国目前的经济发展趋势和现实需求，针对大数据时代的现实需求，提出相应的控制对策，以进一步完善我国的信贷风险预控系统，将大数据运用到信贷服务中，增强信贷业务的竞争能力，推动银行业的健康发展。

二、商業银行信贷业务概述

商业银行信贷业务的风险管理是一个复杂又严格的体系，其包含了发放贷款之前的控制、检查贷款过程中客户的信息、监控放款的时间等。当前，我国的商业银行信贷业务和风险管理模式已由传统的单一利率管理模式转向了质与量的经营模式。

三、商业银行发展大数据资源的基本需求

（一）信用评估

随着我国资本市场的快速发展，金融产品的创新越来越受到重视，而商业银行随着利率市场化的推行，从信贷业务中获得的利润也在不断下降。通过充分利用大数据的优势，可以更好地掌握客户的信贷需求、消费特征、还款能力、不良记录等信息，从而减少商业银行的信贷风险。而商业银行要充分认识到大数据资源的价值，并借助大数据资源，使其与最终用户建立更加密切的联系。

（二）风险预测

众所周知，商业银行的信贷不仅限于个人客户，而且还包括企业，因此，其对于当地产业的发展具有很大的推动作用。对商业银行而言，信贷风险是一个不容忽视的问题，许多中小企业的偿债能力显著下降，即便对其持有的资产了如指掌，也难以完全消除一些风险。市场发展是一个动态的趋势，所以必须充分利用大数据，对各个产业的数据有一个清晰认识，这样才能对行业的分析更加深入，从而判断出在经营中存在的潜在风险。商业银行在进行信贷风险预测时，仅从偿还能力的角度来评价并不能达到预期的效果，而要全面分析整个产业的发展趋势，才能确保市场的动态风险能够清楚地反映，从而提高商业银行的战略规划。

四、大数据环境下银行信贷风险管理的问题

（一）金融信息安全问题的严重挑战

21世纪随着信息技术迅猛发展，人们也越来越多地使用大数据。商业银行基于大数据，在客户管理、市场营销、风险管理等方面进行了持续的创新与发展。但是，在大数据快速发展的同时，其信息安全管理也面临着一些问题。目前，商业银行高度依赖计算机，信息系统一旦发生故障，就会造成无法开展业务、客户信息丢失、信息泄露等严重问题。财务信息的泄漏，极易造成各类金融欺诈行为，从而对消费者的权益造成危害，并造成社会动荡。因此，在信息化、大数据的背景下，如何保证金融信息安全成为当前的一个重要问题。

（二）信息不对称性极易导致贷款不良

随着互联网金融的蓬勃发展，网上借贷也开始出现，但由于目前的行业发展不规范，很多社会融资并没有介入到征信体系，因此，消费者更容易得到贷款。由于信息不对称，如非银行系统的借贷、贷款者的特定债务或逾期等信息，对商业银行而言是不清楚且不透明的，因此，银行常常要求借款人主动提供此类资料。银行在发放贷款时，只能被动地了解借款人的债务状况和不良行为。在此情况下，银行把钱贷出去，则很难收回，从而导致银行坏账率上升。近几年，中国的不良贷款比率从2012年的0.9%增长到了2022年末的1.71%。当前，我国经济发展模式与结构发生了变化，对商业银行的信贷风险管理提出了更高的要求。

（三）信息不及时增加了贷后风控难度

在大数据时代，信息的最大特征是及时、精确，而对银行而言，对贷款者的信贷数据进行实时监测是其风险管理的一个关键环节。现实中，许多银行没有及时对公司的财务数据进行监测，也没有及时对公司的销售和非财务信息进行有效监测。另外，银行主要是从企业或个人那里获得信贷审批的有关资料，而这种资料真实性和全面性难以保障，还有一些信贷管理人员由于缺乏专业知识，对不确定信息的忽视，会增大信贷风险。授信审批时，银行和借方的立场不同，借款人提供的信息和银行想要了解的信息存在差异，银行难以真正掌握借款人真实的经营情况。同时，银行也不能随时随地追踪借款人的有关负债情况。另外，由于一些银行的内部管理体系比较复杂，使得有关的信息不能及时传递，从而影响到贷款后的风险管理。

（四）管理认知提升，但总体水平不高

现阶段，随着社会时代的不断发展和进步，我国商业银行的风险管理认知得到了一定的提升，国家有关部门也加大了相关的政策扶持力度，根据整体发展的需求，我国商业银行的管理者根据自身情况，逐渐意识到信贷风险在银行发展中的重要意义以及作用。由此可见，信贷风险管理在当前我国商业银行风险管理中虽然具备了一定的认知度，其在总体操作水平上却仍显不足。从而导致我国商业银行在信贷风险管理上遇到了众多现实问题，其缺乏高素质从业人员、理论知识与实践应用相脱离等情况加深了信贷风险管理弊端，在很大程度上限制了我国商业银行的整体发展。

五、商业银行在大数据背景下的信贷风险管理对策

（一）调整和优化管理模式，充分利用大数据的优点与价值

为了提高我国信贷风险管理的质量和水平，必须从优化和创新现有的经营模式入手，使其在信贷风险管理中的作用和价值最大化。首先，要转变银行的信贷管理方式；二是要转变顾客资料搜集的传统方法，要搜集和评价客户的收入、债务状况，从而更加精确地确定客户的优势、特点、劣势等，并根据客户的具体分类，构建一个较为完整的数据库体系。根据实际情况下的信息分享需求，中国人民银行和工信部将共同建立一个公共信贷数据库。公共资料库的主要职能是为不同部门、不同行业提供信息，同时，要扩大数据来源，加速数据库数据的更新，促进民间信贷机构之间的协作。如果商业银行能突破传统的信贷管理方式，利用大数据进行无纸化的办公，通过公共账户、官方小程序、在线申请平台等渠道进行公示，让客户在线上就可以直接完成小额贷款，线上的流程清楚、操作简便，还可以进一步提升信贷的效力。

另外，需要支持金融科技底层技术研发。支持金融科技底层关键核心技术、前沿技术、应用型新技术的研发，鼓励人工智能、大数据、区块链、云计算等技术在身份认证、征信、支付、风险防控、反欺诈、反洗钱等领域的应用。此外，近期人工智能技术产品ChatGPT（前瞻性聊天机器人）因具有强大的智能对话、信息搜索和文本生成功能而火爆，商业银行在进行信贷管理时，也可进一步积极探索利用ChatGPT技术加强银行信贷业务的服务，银行科技人员通过人机交互，询问ChatGPT对软件的了解及对接情况，ChatGPT给出回应与简单演示模型，以此确定代码的基本编写方案。将ChatGPT技术融入日常办公、风险评估可以更加有效地进行风险管理。

（二）完善我国银行业的信贷评价制度

由于大数据技术的迅速发展，商业银行在进行信贷业务时，必须进行数据信息的预测，比如，由于客户众多，单一家庭信贷规模较小，且风险问题凸显，因此，尽管各家庭之间的风险程度不一，但对所有客户来说，风险比例是比较稳定的。另外，将大数据技术应用到商业银行的业务中，可以提高数据的采集和处理能力，从而在数据抽取的过程中，通过对数据的分析，可以得到更多有效的信息，进而更好地了解客户的行为。在建立商业银行的信贷评价系统时，不需要对机器进行抽样，而是要通过大数据挖掘技术来分析数据，在这个过程中，如果数据本身的特性比较复杂，那么就会造成数据的不一致性。为保证数据的准确性，有关部门可以从多个角度对数据进行分析，并通过专家建立一个高效的业务模型，对这些数据进行精确分析，从而为商业银行开展信贷业务提供依据。以往的商业银行信贷评估，多以传统的资料库为参照，例如以客户的资产、银行存款等为依据，但在个人消费倾向日益明显的今天，信贷风险评估模式相对滞后。因此，必须更新商业银行对顾客还款能力的评价，不仅要考虑到个人的储蓄、定性化等因素，还要加强对顾客个人消费资料的分析，从而有效提升信贷业务和风险管理的效能。

（三）更好地监测企业动态

首先，利用大数据技术对企业的资金流向、账户流水等进行实时监测，并对企业的数据进行预警，从而对企业的财务数据进行风险分级。其次，银行将公司的财务报表信息及时输入到系统中，利用大数据技术对公司的财务状况进行分析，分析异常情况下的原因，以便对贷款后的风险进行早期识别，为以后的决策提供参考。最后，运用大数据技术建立一套模型，以检验公司财务数据与业务发展之间的逻辑和连贯性。银行利用大数据技术对企业的财务状况进行实时监测，可以对其进行早期的风险预警，为其后期的信贷风险管理提供保障。而银行在获取非财务信息时，常常会受到时空等因素的制约，而利用大数据技术，可以更好地监测企业的非财务信息。利用大数据技术，可以从因特网上获得企业的非金融信息，在相关信息的检索中，通过对相关信息的敏感詞的检索，并通过关键字的风险预警，对公司的涉诉、融资等状况进行评估。

（四）注重提高员工的整体素质

第一是建立人才培养体系。首先，银行应正确认识到提高企业信贷风险管理的能力，并在此基础上，积极建立健全的人力资源培训机构；其次，要在人力资源、设备等方面给予人力资源和设备支持；最后，要明确人才的培养目标与训练内容，以培养高素质、熟练掌握大数据技术的人才为重点。

第二步是制订训练方案。要制订出一套科学的训练方案，必须从激发员工的主动性入手，使每个受训人员都能从中受益，而非敷衍了事。其次，要对培训进行合理的安排，保证培训与工作之间不会发生冲突，不影响职工的休息，从而保证银行的正常运作，维护职工的合法权益，达到培训的预期效果。最后，为了使每个员工都能意识到大数据在银行信贷培训中所起到的作用，让他们做好充分的心理准备，把大数据技术运用于银行信贷的培训中，突出培训目标，提高教学效果。

结语：

当前，随着我国经济的快速发展，商业银行的外部竞争造成了更大的压力，同时也使其信贷风险管理变得更加复杂。在大数据技术日益成熟与完善的今天，应利用大数据构建自身的信贷风险管理模式，建立一套新的信用风险评价体系，并采用一套完整的、系统化的信贷风险管理体系，只有这样才能够真正实现我国商业银行的高效发展，推动我国金融服务行业的进一步提升。