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摘要：本文從闡釋銀行信貸風險產生原因入手，針對大數據應用前銀行傳統風控在評級方法、評估成本、管理意識、內控機制上存在的問題進行大體分析，并圍繞建立不良信貸風險預警系統、創設企業多層次風險擔保體系、推動供應鏈一體化機制建構、推進金融數據共享機制建設四個層面，探討了大數據技術在銀行信貸業務風險管理中的具體應用，以期為銀行信貸風險管理水平的提升提供參考。
關鍵詞：信貸風險；大數據技術；擔保體系；供應鏈一體
引言
信貸業務是商業銀行的主營業務之一，引發信貸風險的因素主要體現在銀行、企業與社會三個方面，諸如銀行自身信貸機制建設不良、企業經營機制不完善、市場與社會環境變化等因素均有可能誘發信貸風險。通過引入大數據技術實現數據共享與風險預警，能夠加快銀行服務職能轉化，提高銀行信貸風險管控水平，進一步為中小企業經營水平的提升創設良好保障。
1銀行信貸風險控制問題歸因
1.1銀行信貸風險產生原因。據《IDC全球大數據支出指南》中的預測結果顯示，2020年中國大數據相關市場的總體收益將達104.2億美元，同比上年增長16%，預計在2020—2024年間實現19%的年復合增長率[1]。當前政府與金融、互聯網、電信三個行業的大數據市場規模位居前列，作為金融機構的銀行在日常開展業務的過程中涉及海量客戶往來交易數據，具有體量巨大的結構化數據資源。通常企業在運營過程中產生的結構化數據在其數據總量中占比僅為15%左右，其余非結構化數據則存儲在互聯網、外部系統等媒介中。在此模式下，倘若銀行未引入大數據技術進行風險控制機制的建設，易影響到貸款風險評估、客戶還款能力審核、不良貸款收回以及信貸等級評定等工作的實施效果，加之貸款后未實行跟蹤管理、抵押品杠桿率偏高等因素，均有可能致使銀行產生信貸損失。
1.2銀行傳統信貸風險控制存在問題。1.2.1信用評級方法主觀性強。在銀行改制與大數據應用前，農村商業銀行多運用定性分析法、主觀評級法、專家打分法等傳統信用評級方法，財務報表僅能夠反映出歷史信息，無法結合市場環境等變化因素進行企業經營狀況的動態評估，難以實現對客戶信用狀況的準確評估，加之專家打分法存在較強的主觀性，不同主體采取的審核標準與判斷結果存在一定差異，導致銀行信貸風險無法得到及時反映和有效預警。1.2.2信貸風險評估成本較高。針對申請貸款的企業，銀行工作人員需在貸前對其資產與信用情況進行審查，由第三方評估機構進行企業抵押資產的專業評估。但由于農村商業銀行業務多為涉農項目的信用貸款、擔保貸款，以中小企業、農戶為主要客戶，抵押資產金額與評估成本間存在一定差距，難以做到實時掌握客戶真實財務狀況，并且缺乏對客戶提供財務數據準確性的可靠評判機制，加之銀行工作人員在執行風險管理流程的過程中可能存在流于形式、量化風險方法滯后、片面依靠主觀經驗等問題，造成“重貸款、輕管理”的現象[2]。1.2.3信貸風險管理意識薄弱。在未引入大數據技術前，受信息傳遞滯后、信貸風險宣傳不足等因素的影響，銀行管理層與工作人員難以保證建立對于社會金融發展趨勢的清晰認知，未能形成完備的信貸風險管理意識，銀行內部缺乏面向風控的獨立監督部門、數據未實現聯網建設，并且未將信貸風險管理納入員工績效考核與銀行經營戰略中，僅依靠原有征信系統將無法實現對企業實際負債信息的及時掌握，增加授信調查難度，導致其信貸風險相對保持較高水平。1.2.4信貸風險內控機制落后在傳統管理模式下，銀行內部尚未建立面向信貸風險管理的內控部門，在信貸業務管理與執行上存在權責不清、目標不明的問題，當發生員工流動現象時將嚴重影響到風險管理效率，并且易因人員借調產生權責重疊現象。同時，因銀行內部控制機制建設存在滯后性問題，導致不同部門掌握的客戶信息無法實現整合與共享，難以準確掌握客戶的現金流數據，進一步增加信貸風險評估工作的難度。
2大數據技術在銀行信貸業務風險管理中的具體應用
2.1建立不良信貸風險預警系統，落實算法改進優化。在大數據時代背景下，銀行的大數據分析能力將直接影響到其信貸風險防控水平，因此應基于大數據分析進行不良信貸風險預警系統的設計，解決銀行數據與客戶信息不對稱問題，提高銀行信貸風險防控能力。在系統建構方案設計上，主要目標是從海量業務數據中提煉出不良數據，利用數據關系算法解決不良信貸風險問題。基于RS理論建立銀行不良信貸系統R=(T,Y,U,I),將系統的域設為O=(P1,P2,……,PO)，將銀行不良信貸的屬性集和決策集分別設為A和D，將銀行信貸信息的屬性集設為U，其中A∪D=Y。引入函數f:U×R→V表示銀行不良信貸的映射，當pi∈V時，則f(pi,r)=f(p1,r)，借此從銀行不良信貸模糊信息中排除冗余信息，保障信息具備利用價值?；贐P神經網絡模型建構銀行不良信貸風險預警系統的架構，將系統劃分為輸入、輸出、拓展三個層級，首先利用RS系統進行冗余信息的篩選，采用f函數進行數據離散化，建立銀行不良信貸風險影響因素間的關聯性；其次引入RS理論初步完成模型建立，剔除冗余信息，將集合輸送至輸入層進入神經網絡架構中，再分別針對其余兩層級進行集合訓練，實現模型最優化；最后進行模型檢查，重復上述步驟直至完全消除冗余信息，經由迭代訓練提高訓練結果的精確度，完成預警系統的設計。在確定預警系統設計方案的基礎上，考慮到原有算法的準確度較低，因此擬引入層次分析法進行不良信貸風險預警系統架構的優化，以銀行信息為基準建立準則層、目標層兩個層級，其中準則層包含銀行貸款收益率/市場占有率A、顧客情感B、銀行貸款業務平均成本與出錯率C、銀行創新能力D四個方面的具體指標，針對各指標進行權重的設定，并運用德爾菲法進行權重優化。具體來說，設銀行不良信貸風險指標為i，銀行對應的業務風險為P1,P2,……,Pni，權重分別為B1i,B2i,……,Bni，則風險指標i對銀行影響的計算公式為：∑==NiiiPBP111結合風險指標i進行準則層的建構，針對準則層各向量進行平均值的計算，其公式為：)4,3,2,1(4AwCnDB=+++=在此基礎上進行風險指標因素的檢驗，當P<0.1時，說明該風險預警系統具備較好的準確性。最后進行風險預警系統的完善，確定風險評估所需的權重值。先計算出當前層級系統權重與上層權重的乘積，獲得第二層權重；再結整合風險指標與權重數據，依照“銀行不良信貸風險指數=（第一指標×權重）÷系統權重之和”的公式建立銀行不良信貸風險預警模型，基于函數關系實行風險預警指標的轉化，表示為：經由上述流程完成系統建構，當風險預警指標數值較低時，說明銀行具備較強的不良信貸風險管理能力；反之當指標數值較高時，則說明銀行的信貸風險管理水平較差，需及時采取措施進行信貸風險管理的優化，避免造成信貸損失。
2.2創設企業多層次風險擔保體系，提高抗風險能力。國務院在2015年的《關于促進融資擔保行業加快發展的意見》中指出，“融資擔保是破解小微企業和‘三農’融資難融資貴問題的重要手段”。在該理念的指導下，近年來我國陸續開展中小企業信用擔保體系的建設，由政府提供統一的信用數據共享和交換平臺，用于整合中小微企業的各類信用信息與數據，提高企業抗風險能力。在此背景下，銀行需積極推動智慧銀行大數據平臺的建設，圍繞銀行業務管理系統與政府公共服務數據系統間建立有效數據接口，引入高性能的分布式計算引擎，綜合運用數據挖掘、機器學習等技術進行數據資源的開發和利用，更好地提高獲取中小微企業信用信息的效率，解決信息不對稱問題、節約交易成本。
2.3推動供應鏈一體化機制建構，履行銀行服務職能。在大數據應用背景下，商業銀行應積極針對自身職能進行轉化與延伸，充分運用銀行中介優勢推動供應鏈一體化機制的建構，為中小微企業提供金融與非金融多種服務。由銀行基于大數據技術建立供應鏈金融操作風險監控平臺，利用數據對接層支持銀行業務操作系統與外部管理系統的對接，將各類電子商務交易平臺、物流監管系統、供應鏈上企業內部管理系統等外部管理系統與銀行內部業務操作系統進行對接，實現與銀行客戶、合同、審批、額度、抵押物、產品管理模塊以及貸后檢查模塊信息的有效交互，幫助銀行更加全面掌握外部信息；數據存儲層主要用于存儲信貸風險數據，由風險指標、異常風險、標準風險以及應急預案四個數據庫組成，提供數據采集和預處理兩種功能；數據利用層則調用存儲層數據進行檢測、風險分析與應急控制，輔助銀行履行信貸業務風險管理職能。依托該監控平臺的建構，能夠有效拓寬銀行的信貸風險信息采集渠道，同時可為中小企業提供非金融服務，輔助實現供應鏈一體化機制的完善建構。
2.4推進金融數據共享機制建設，推動業務決策創新。一方面，銀行應當引入智慧型風險管理理念進行大數據加工工廠的建設，針對海量數據進行模型化、批量化處理，基于數據統計、風控模型、數據挖掘與數據加工處理等模式，生成企業信用評級、流動資產報告、客戶偏好、企業欺詐信息等專用類信息，為銀行信貸業務產品創新與業務風險防控提供重要支持。另一方面，銀行還應強化大數據分析結果的應用，完善銀行內部控制機制的建設、打破部門間信息分離的格局，基于部門聯動機制實現信貸管理、客戶營銷、產品創新以及業務決策等流程的更新，更好地豐富銀行信貸業務風險的管控手段，服務于銀行經營管理水平的提升。
3結論
銀行應積極引入大數據技術建立不良信貸風險預警機制，依托企業信用擔保體系提升信用信息獲取效率，通過輔助供應鏈一體化建構深化職能轉化目標，借助金融數據共享推動業務決策創新，服務于銀行長遠發展。
參考文獻
[1]宋敬文.銀行信用風險管理中大數據技術的應用分析[J].中國信息化,2018,(11):69-70.
[2]張士杰.基于大數據技術的商業銀行小微信貸產品研究[J].科技經濟導刊,2020,(01):241.
作者:郭品 單位:安順西秀富民村鎮銀行股份有限公司
