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摘要：大數據背景下，商業銀行信貸風險管理體系也有了新的發展，如何解決信息不對稱的問題成為商業銀行信貸風險管理面臨的主要問題。本文利用大數據思維視角來探討如何建立完善商業銀行信貸的信用評估體系，并由此得出基于大數據背景下的商業銀行信貸風險管理完善思路及體系構架。
關鍵詞：大數據；商業銀行；信貸風險管理
一、引言
商業銀行自我國市場經濟建設以來，就是不可或缺的重要組成部分。他為我國經濟的發展做出了重大貢獻，通過對其他金融機構提供資金融通和結算等業務促進了社會資源和資金的運轉流動，激活了市場活力，從而使價值創造的功能得以實現。就我國商業銀行目前狀況來說，他提供的融資方式是以信貸為主，而這也是我國社會融資的主要融資模式。因此，在我國的金融體系中，商業銀行信貸風險管理便成為金融風險管理研究的最重要內容。隨著我國經濟步入新常態，原有的經濟高速發展掩蓋下的高不良貸款率也逐漸顯現出來。因此，如何提高商業銀行信貸風險管理也是我國現在亟需解決的一個問題。而互聯網的廣泛應用，尤其是大數據的分析使用，給我們解決商業銀行信貸管理無疑打開了一個新的思路。
二、利用大數據思維來完善信息評估體系
大數據的核心在于對龐大海量的信息進行存儲和進一步的分析，從而得出有用的結論。研究機構Gartner給大數據定義為在新處理模式下具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。而我國商業銀行的信貸風險很大程度便是因為信息不對稱，對借貸方了解不夠，因此，通過大數據來分析借貸方的信用數據無疑是一條好的出路。而這條道路對商業銀行的信息整合能力提高了更高的要求，如何在龐大的數據中找到有用的信息數據并快速的做出評估與決策，成為商業銀行發展的新考驗?；诖髷祿季S我們可以從以下幾方面考慮商業銀行信貸風險管理。
1．加強信息的搜集，減少信息的不對稱
我國當前信用評級體系建設還存在嚴重不足，信息的時效性和真實性無法得到保障，因此金融市場上存在許多道德風險和逆向選擇的金融現象；同時，許多機構采集的數據缺少重要信息或數據不完整等，都會給商業銀行的信用評估帶來影響。而大數據的5V特性（大量、高速、多樣、低價值密度、真實性）可以為商業銀行提供有效的信用信息。具體而言，商業銀行可以建立行業數據共享平臺，與相關企業互相共享數據；其次，可以通過向第三方信用評估機構購買或租賃其數據庫進行評估；最后則是推進業務的電子化數據化進程，通過對客戶的數據分析來實現對客戶財務信用了解。
2．利用信貸評估工具進行管理
信貸管理是商業銀行發展的重要環節，它離不開技術手段和工具的支持。并且，許多管理理論也是根據技術的發展才形成的，如可預見損失和不可預見損失等。以大量的數據的基礎，經過統計學相關數學模型，對數據進行整理、分析，得到客戶在貸款違約的可能和違約后對銀行造成的損失的量化數據。如中信銀行的“天羅地網”項目，它建立了從交易、風險、權益和服務等多層面、多層次的數據庫，從而更加準確的把握了客戶資料和對其風險評估的結果。信貸評估工具的應用管理有助于商業銀行對信貸款的隨時掌握。
3．在個人信用評估中合理應用
在現代互聯網社會面前，通過大數據可以分析得出個人信用及其性格等特點。基于大數據的信用評估系統在我國許多金融機構都有應用。其系統采集的信息數據不僅僅包含了傳統數據，也包含了許多非傳統數據。如個人的房租繳納記錄、其他金融機構還貸記錄、網絡數據記錄、法律記錄、個人搬家記錄等許多數據，而這些數據往往是一個人在社會表現自己的最直觀的體現，基于大數據的個人信用評估系統正是針對于這些數據信息進行分析，一方面能有利于商業銀行對客戶進行更加精準的服務，另一方面也對信貸風險有了更為準確的把握。
三、大數據背景下商業銀行信貸風險管理完善思路
1．完善行業信貸風險管理
我國經濟的快速發展和互聯網經濟的全面繁榮，行業升級換代速度也越來越快，這使得銀行必須加強風險管理的時效性。一方面，基于大數據的數據處理方式和服務效果可以快速準確的了解客戶信息以及讓客戶選擇自己，加強自己在同行業的市場競爭力。另一方面，通過大數據平臺了解我國近年來宏觀經濟發展情況，比較分析出發展潛力大、成長性好以及貸款占比高的重點行業，并重點關注行業動向，把握行業發展規律和發展周期，通過市場規律來了解與該行業相關的風險危機，建立與該行業的信貸組合，從而改變優化原有的信貸結構，對該行業進行整體信用評估。對于有需要的商業銀行甚至可以建立該行業的數學模型，預判其發展方向和信貸風險。而在放貸時可以根據行業信用評估與企業信用評估雙重信用來合理放貸及信貸數額，開展金融活動。我們以大數據系統較為完善的九方大數據公司為例，它涵蓋了我國上千萬家企業的工商基本資料，包括公司介紹和近十年的發展歷史、股東結構及其變化情況、企業核心競爭力分析、行業分析（包括上游供應商、下游客戶和產品競爭對手）、企業貸款情況、法律訴訟情況等，甚至包括了企業被政府單位因何事被處罰的記錄。這些信息都能夠使商業銀行更加詳細的了解企業真實情況，進而控制信貸風險。
2．加強區域信貸風險管理
我國經濟發展還存在很大的區域差異，不同的區域其金融水平也是不一樣的。因此，實行全國統一的信貸政策，無疑會造成很大的資源浪費。而通過大數據可以對比出不同區域的經濟發展環境和信貸環境情況，根據區域情況劃分等級信貸區，根據不同等級實行不同的信貸管理政策，以減少資源浪費情況的發生。同時，銀行總行可以適當放權，允許分行發揮區域特色信貸管理，建立健全區域的監測及考核制度。同時，依托大數據的區域信貸風險管理有利于發現區域經濟發展特點，從而開拓新的信貸點。
四、建立以客戶為核心的商業銀行信貸風險管理制度
1．以大數據為指導建立完善信貸風險管理結構
由于我國的銀行結構構成是總行－分行－支行這一金字塔型，從而易造成市場營銷及風險控制產生較為嚴重的職能覆蓋問題。當前的信貸業務無法進行有效的區別，導致信貸業務中存在的操作風險不能對此進行針對性的有效控制。目前大多數企業都會通過多渠道融資對業務進行發展，企業的業務方式可以在不同區域，不同市場或者不同銀行進行，如此就增加了銀行對客戶開展風險評估工作的困難和結果的不準確性。如果單純的從普遍有的資料信息對借款人進行風險判定，而不將其與借款者的社會關系及經營狀況進行聯系，所得出的結果往往會與真實情況不符。因此，以大數據為指導建立圍繞客戶信貸風險管理機制，針對同一個客戶開展全局統一授信，將客戶作為核心展開業務，同時完善組織結構內部的分工和合作，推動商業銀行結構實現扁平化、矩陣化。另一方面，商業銀行要將各分行機構獨自進行風險識別的方式轉變為統一集中管理，將各方面的資料信息進行集中的分析管理，并且根據客戶的分類開展業務，增加風險把控的有效性。此外，圍繞客戶進行的風險管理體系，以大數據分析的結果為根據，對有效客戶進行精準有效營銷。
2．實施合理的貸后管理監督舉措
由于對貸后管理工作意識薄弱，只重視準入條件限制，并且在我國經濟快速發展的現狀下，導致了貸后風險管理的難度及存在可能性增加。在新時展背景下，民營企業的融資途徑增加，貸后管理工作更顯得尤為重要。銀行貸后管理工作可以從大數據入手，高效的獲取更多信息為工作所用。例如，通過獲取及對比客戶所在行業的指標，就能了解客戶相關數據的優劣情況等。全方面的對客戶實施風險監控工作，可以有效的防范擔保虛化等現象的產生，使信貸風險得以降低。
3．建立合理的標準制度，強化專業人才隊伍
大數據能夠總結各種類型的信貸風險事件的開始、過程以及結果。能夠得出一些風險事件發生的預兆和解決辦法，同時也能夠為處理一些典型的信貸風險提供參考信息，也能給專業人員的培養提供案例和相關經驗，以便他們可以快速的了解市場規律和滿足市場需求。這也就要求了專業人才要以分析數據信息及模型對風險進行判定的方式來取代傳統的經驗型判定方法，從而獲得綜合性的專業財務風險人員。
參考文獻：
［1］王連旨．大數據背景下H銀行信貸風險管理研究［D］．陜西師范大學，2017．
［2］湯敏．大數據背景下商業銀行風險管理戰略研究［J］．海南金融，2017，（08）：4～8．
［3］丘桂玲．大數據背景下商業銀行的個人信貸風險控制［J］．經濟師，2018，（07）：142～143.
作者:張莉 單位:中國農業銀行股份有限公司運城分行
