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摘要：在大數據時代背景下，數據已經成為企業經營發展的重要組成部分之一，銀行作為我國主要經濟產業之一，需要充分利用數據提高自身經營效益，降低經營風險。本文將重點研究在大數據時代下銀行信貸風險管理體系的構建措施，通過分析大數據時代對銀行信貸風險管理產生的影響，確定銀行信貸風險管理實施的必要性，從而研究大數據時代下銀行信貸風險管理體系的構建措施，提高銀行信貸風險管理體系的建設質量。
關鍵詞：大數據；銀行信貸；風險管理
一、引言
隨著互聯網的快速發展，大數據逐漸進入到人們的實際生活中。大數據與傳統數據技術相比，具有數據數量大、數據類型多以及實時性強等特點，采用傳統的系統架構，已經無法對大量數據信息進行有效處理。因此，需要根據大數據時代的特點，對銀行信貸風險管理體系進行優化完善，最終降低銀行信貸風險。
二、大數據對銀行信貸風險管理的影響
在當今大數據時代，對銀行信貸風險管理產生的影響主要包括以下幾個方面：第一，拓展數據獲取渠道。在互聯網快速發展的今天，大數據的種類非常豐富，獲取數據的渠道也較為廣泛。各個銀行在實際經營管理的過程中，可以實現數據信息共享，幫助銀行進一步了解貸款人員的貸款情況以及信用情況。除此之外，還可以利用第三方信息平臺，進一步掌握貸款人員的消費情況甚至言論發表情況，進而掌握貸款人員的還款能力以及還款意愿［1-9］。第二，促進信貸產品更新。互聯網以及大數據技術的發展，產生了大量的互聯網金融企業，由于放貸速度快以及金融產品種類多，對銀行信貸業務產生了一定的影響?；ヂ摼W金融公司能夠通過海量的客戶數據，挖掘出客戶的交易信息以及消費情況，了解客戶的消費習慣，進而制定個性化的金融產品。在這種競爭環境下，銀行要想滿足客戶的信貸需求，則需要進一步優化完善自身的信貸產品結構。第三，創新信貸風險評估模式?；ヂ摼W金融公司在成立的初期，往往利用大數據分析系統，在互聯網上對各種數據進行分析，確定其信用風險程度，進而準確判斷客戶的行為。這種風險評估模式更加高效和準確，尤其是在實時分析的過程中，可以為企業的決策提供相應依據，如一旦發生風險，對風險的反應速度也更加迅速。在這方面，銀行也需要進一步創新風險評估模式，進而提高在該行業中的競爭力。第四，促進信貸審批流程的優化?；ヂ摼W金融公司在開展信貸業務的過程中，主要利用計算機對其進行處理，客戶利用客戶端進行申請貸款，因此信貸業務的處理速度較快。而銀行在此過程中，要想實現自身長期穩定發展，需要對信貸業務辦理流程進一步優化，最終達到提高信貸業務審批效率的目的。第五，提高信貸風險業務的處理效率。信貸業務在實際開展中一旦發生風險，則資金無法全部追回，銀行則會對客戶的抵押資產進行拍賣，根據傳統的拍賣方式，無法在短時間之內實現抵押。但是在大數據時代下，銀行可以將抵押信息到互聯網上，使人們進一步了解抵押資產信息，消除顧慮。同時，還可以充分利用大數據技術，確定購買者的購買意向，保證最終匹配的精準性。
三、實施銀行信貸風險管理的必要性
銀行信貸風險管理工作的必要性主要包括以下幾方面內容：第一，符合當今社會的技術要求。大數據正在逐漸改變傳統行業，信貸風險管理引入大數據不僅有利于金融機構信貸業務優化處理，還可以借助大數據信息挖掘優勢，更加前瞻性地分析影響貸款資產安全、收益的各類風險因素。數據挖掘分析技術在西方商業銀行風險控制中早已被應用，大數據的出現為中國銀行業在全新的平臺上與西方商業銀行競技提供了難得機遇。當今，銀行大數據應用總體呈現兩種趨勢：傳統銀行加大與數據服務商合作；新興互聯網金融企業利用自身技術優勢積極拓展大數據在信貸業務中的應用。傳統銀行與新興金融對大數據的追逐，無疑將加快銀行業整體信貸風險管理的量化進程，而緊跟競爭對手的步伐，是在競爭中尋求獲勝的必要前提和基本條件。第二，有效應對復雜的風險局勢。一方面，金融市場化改革不斷向縱深發展，大量金融創新推動著市場深刻變化；另一方面，經濟轉型在從宏觀上助推國民經濟長遠發展的同時，也對銀行研判經濟周期、行業態勢、區域風險特點、客戶風險走勢等方面提出更高要求。目前，銀行已經形成了較為完善的信貸信息化體系，并且已經積累了一定的數據信息，信貸業務管理工作以及其他工作的開展難度逐漸降低。同時，銀行也具備了基本的數據分析以及挖掘數據的經驗，各個銀行在存儲數據信息的同時，也認識到信貸風險控制的重要性，并形成了風險自動識別、批量監控等工作機制，完善了信貸風險管理體系，同時也積累了大量的經驗。在大數據時代下，數據成為金融企業制勝的關鍵性因素，大數據的有效管理和挖掘將成為商業銀行未來競爭和業務增長的基礎，并日益成為商業銀行最為重要的生產要素和戰略資本。銀行作為經營風險的企業，必須在這一過程中掌握與大數據發展相適應的風險防范控制能力，進而實現自身在大數據時代下的穩定發展。
四、大數據時代銀行信貸風險管理體系構建措施
（一）優化信貸產品結構。利用大數據對信貸產品結構進行優化完善，可以降低銀行信貸風險，進而實現對風險的有效管理。信貸產品結構指的是在信貸資產中，各個組成部分之間存在的內在聯系，包括信貸產品在各個地區以及各個行業之間的投放情況，所以對信貸產品的結構進行優化，可以提高信貸產品的實際應用效率，避免信貸風險。在經濟不斷發展的今天，在社會環境中具有優勢的企業，則在今后發展中可能出現衰退等情況，而新興的產業以及產品，則需要投入一定的信貸產品。另外，如果信貸產品數量偏少，不僅會影響銀行信貸業務的有效拓展，還會阻礙社會的進一步發展。所以，利用大數據，對社會以及客戶的實際需求進行分析，簡化沒有發展優勢的業務，對未來社會發展中需求量較大的業務進行拓展，充分挖掘優質客戶，并對其展開針對性服務。這種方式不僅能夠實現銀行業務的有效拓展，還能夠降低銀行信貸風險，促進銀行持續健康穩定發展。在評價銀行信貸風險的過程中，傳統方法往往是根據企業的財務報表以及信用報告進行，這種評價模式無法對不同行業以及不同客戶進行準確分析。如將大數據技術應用到其中，可以充分挖掘社會信息以及客戶信息，提高數據維度，使人們能夠更加深入地了解數據信息，提高銀行決策的準確性和有效性。根據不同的客戶類型，建立不同的信貸產品，在滿足市場發展需求的同時，提高獲客效率，降低信貸產品研發成本，進而達到降低銀行信貸風險的目的。
（二）全面搜集客戶信息。銀行在進行放貸工作之前，需要充分全面的了解客戶信息，確定客戶是否具備還款能力、是否符合發放貸款的條件，在此過程中，可以從以下兩個方面進行：第一，外部渠道。各個銀行之間開展數據共享，放貸銀行可以確定客戶在各個銀行中的實際存款以及資金流水情況。銀行還可以與數據分析公司、技術公司以及電子商務網站進行合作，充分利用外部信息資源，對客戶的收支情況以及消費水平進行分析，拓展銀行在放貸之前數據信息的涵蓋范圍。第二，內部信息渠道。建立具備主導權利的互聯網金融平臺，豐富互聯網信貸產品以及理財產品，并逐漸積累PC端以及互聯網平臺上，以及銀行的信貸數據、理財交易數據、信用數據等，跟進支付寶支付以及微信支付等，得到消費者的消費數據信息，從而深入了解客戶的信用情況，為接下來的數據分析提供條件。在對用戶數據信息進行有效收集管理的過程中，還需要對數據進行交叉驗證，保證數據信息的真實性和有效性，一旦出現數據信息不真實等情況，會在增加大數據分析成本的同時，對分析結果產生影響，導致最終信貸決策出現失誤。所以，銀行在實際經營中，需要對數據收集工作機制進行優化完善，為大數據分析工作的有效開展提供條件，保證信貸風險管理工作的有效開展。
（三）創新銀行信貸風險管理模式。在大數據時代，銀行需要改變傳統的信貸風險管理模式，在原有信用評價機制的基礎上，將大數據技術應用到其中，充分挖掘數據，并根據數據庫中的用戶信息，建立有針對性的銀行信貸風險評估模型。銀行信貸風險評估模型需要利用各種數據，并對其進行分析統計，最終對數據進行匯總管理，確定顧客可能出現違約情況的概率，進而確定銀行信貸中可能出現虧損的情況。根據銀行數據管理以及監督管理條例，確定是否可以放貸。在建立銀行信貸風險評估模型之前，需要對各種數據挖掘方式進行比較分析，同時確定數據庫中的數據特征，進而確定最適合銀行信貸實際情況的模型。在模型建立之后，需要計算模型評估效率以及準確率，如果以上兩項指標沒有達到標準，則需要進一步調整模型。一旦確定銀行信貸風險評估模型，可以在該模型的基礎上對信貸流程進行簡化處理，不斷提高信貸業務的開展效率，保證銀行信貸風險管理質量。另外，銀行還需要保證大數據專業人才的招聘工作，并對其展開定期培養。高質量的大數據分析工作，不僅需要相關人員具備數據分析以及數據挖掘的能力，還要熟悉銀行在實際經營中的各項業務，根據信貸產品類型的不同，建立針對性的信貸產品模型。所以，銀行中的大數據分析人員需要具備計算機能力、數據分析能力、金融分析能力等，銀行要想對以上類型人才進行有效培養，則要建立系統觀點，促進各個部門之間相互交流，相互聯系。
（四）實時關注資金流動方向。銀行在完成信貸業務之后，需要時刻關注客戶資金的流動方向，建立遠程化以及自動化的資金流動監督管理中心，這種方式可以改變傳統業務線中的單一、客戶孤立以及賬戶獨立等現象，進而建立上下聯動、業務關聯的管理體系，形成全面系統的資金風險監測網點。在此基礎上，建立同行業之間的信息平臺共享功能，對資金在銀行中的往來進行監督管理。其中包括資金流出情況的監督管理以及貸款用途等，避免出現資金他用等情況發生。同時，分析對比客戶賬戶明細情況，判斷貸款人員的實際收入，或者貸款企業的生產經營情況，確定是否存在異?，F象。另外，時刻關注抵押物資價值變動情況，分析其可能對銀行收益產生的影響。所以，在大數據環境下，銀行需要將發放貸款之后的監督管理工作，從傳統的人工監督管理逐漸轉變為系統自動監督管理，這種方式能夠保證整個風險管理的準確性以及有效性。當今時代，我國經濟得到了快速發展，銀行在實際經營中受到了互聯網金融企業的挑戰，在市場中的競爭壓力逐漸增大，而在內部經營中，存在的風險也越來越高。在這種情況下，銀行利用大數據技術對信貸風險進行管理，是銀行信貸風險管理發展的主要方向，同時也是銀行信貸風險管理優化的必要措施。
（五）提高數據環境的安全性。聲譽風險是銀行信貸風險中的重要組成部分，一旦出現客戶隱私信息泄露的情況，則會嚴重影響銀行在社會中的聲譽。隨著大數據技術應用范圍越來越廣，泄露數據信息的風險也逐漸提升。銀行需要建立相應的規章制度，保證數據信息的安全性。在此過程中，做好查詢以及授權工作，建立數據信息安全管理制度，實現對客戶數據信息的有效保護和安全使用。需要對數據管理人員制定針對性強的管理規章制度，降低數據管理人員的操作風險以及道德風險，提高大數據應用的整體水平，避免出現數據信息丟失等情況。尤其是在大數據時代下，銀行信貸風險管理較為復雜，其中涉及到數據的收集、傳輸以及存儲等工作，數據在當今時代屬于較為寶貴的資源，所以在實際應用管理中經常出現竊取數據的情況，甚至部分人員利用不正當手段，導致數據丟失。一旦出現數據丟失以及被破壞的現象，則會對銀行以及客戶造成嚴重損失，其中最關鍵的一點是防止黑客攻擊，許多黑客為了自身經濟利益，對銀行的數據存儲系統進行攻擊，加上大數據技術屬于新型技術，存在較高的安全隱患。因此，銀行需要為信貸數據建立一個安全的存儲環境，充分認識安全管理的重要性，并將這一理念應用到銀行信貸風險管理中。
六、結束語
綜上所述，在大數據時代，對銀行信貸風險管理體系進行優化完善，降低了銀行信貸風險，為銀行的可持續發展提供了條件。本文從信貸產品結構、銀行信貸風險管理模式、資金流動方向以及數據環境安全等方面進行分析，為建立全面高效的銀行信貸風險管理體系建言獻策，為銀行信貸風險管理工作在大數據環境下的開展提供參考。
作者:官煥宇 單位:重慶農村商業銀行
