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摘 要：信貸業務是我國商業銀行比較核心的業務，信貸風險管理也是商業銀行研究的重點課題之一。在大數據時代，借助大數據等新技術進行信貸風險管理和創新已是大勢所趨。本文首先指出了現階段商業銀行信貸業務中存在的問題，并對大數據如何推動商業銀行信貸業務和風險管理創新做了簡要的分析。
關鍵詞：數據；商業銀行；信貸業務；風險管理；創新
一、引言
數字經濟高速發展的今天，諸如大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等一批新技術相繼出現，不僅對人們當今的生產生活方式產生了難以估量的影響，也勢必會促使傳統金融業務進行轉型。信貸業務是我國商業銀行的主要利潤來源，信貸業務發展質量的好壞直接影響著商業銀行的盈利水平，信貸風險的防控和信貸業務的創新對于商業銀行的穩健經營顯得尤為重要。商業銀行在長期經營中積累了海量的用戶數據，大數據背景下，對于這些用戶數據的挖掘、分析和運用，不僅有助于提高商業銀行的風險管控水平，而且對于信貸業務的創新有著重要意義。
二、商業銀行信貸業務風險管理存在的不足
（一）信息不對稱帶來信貸風險
信息不對稱是造成商業銀行信貸風險的主要原因之一。銀行和借款者之間由于存在雙向選擇，不可避免地造成借貸雙方無法充分了解對方的全部真實信息，由此帶來的信息缺乏和失真會影響信貸決策，信貸決策失誤往往帶來銀行的不良貸款損失。信息不對稱在信貸實踐中表現為逆向選擇和道德風險：那些風險較高的借款者，往往由于存在融資困難而偏好銀行貸款，這些借款者對銀行信貸的利率定價接受程度較高，更容易得到銀行的貸款，使不良貸款形成的概率大大增加。目前商業銀行之間競爭激烈，利潤空間收窄，使得銀行更傾向于選擇那些高收益的項目進行放貸，往往忽視了可能產生的高風險。信息不對稱往往使銀行難以監控信貸資金的去向。中國銀保監會公開數據顯示，2020年末，我國銀行業不良貸款余額3.5萬億元，相較年初增加了2816億元，不良貸款率1.92％，雖較年初下降了0.06％，但還是占比較大。巨額的不良貸款不僅會造成商業銀行的損失，而且也反映出信貸資金未能得到很好的利用，對我國經濟社會發展也會產生負面影響。
（二）貸款審批效率低無法適應客戶需要
如今我國經濟社會高速發展，越來越多的企業選擇銀行信貸來滿足其融資需求，在國家大力扶持小微企業發展的背景下，在破局小微企業融資難的同時，又要規避不斷增加的信貸額給銀行帶來的不確定性，這成為商業銀行必須面對的一個難題。小微企業融資一般具有周期短、時效性要求高的特點，傳統的信貸審批模式往往需要人工審核，層層審批，存在大量重復環節，因此效率較低難以滿足客戶的融資需求。在我國金融市場中，商業銀行僅是能夠提供信貸的機構之一，一些網絡借貸平臺的興起已經或多或少地影響到了商業銀行的信貸業務，與商業銀行貸款相比，網貸平臺具有審批條件少、放貸速度快等特點[1]。信貸業務是商業銀行的主要經濟來源，因此商業銀行亟須進行傳統業務數字化轉型的探索。
（三）貸后管理成本較高
傳統的貸后管理以現場檢查和非現場檢查為主，現場檢查主要采用前往貸款對象經營地對其生產經營的實際狀況進行檢查，一般周期比較長，且需要花費大量人力成本，效率比較低[2]。非現場檢查主要是收集借款對象的相關數據進行分析，對貸款的風險進行評估，確定貸后監控策略。如今商業銀行的服務對象由大中型國企變為越來越多的個人和小微企業，服務對象數量龐大，貸后風險管理情況也變得更為復雜。如果不加強貸后風險管理，會使商業銀行面臨巨大損失。傳統的非現場檢查所收集數據的廣度和深度已經滿足不了當前的貸后風險管理工作，由于缺乏有效的分析手段，且對于數據信息的挖掘和利用不足，難以抓住關鍵信息，從而帶來了信貸風險。
（四）信貸結構亟待優化
以往商業銀行大多是“二八法則”的堅實擁躉者，商業銀行的管理者堅信20％的客戶創造80％的利潤，信貸資源高度集中于企業大客戶，對零售業務的重視程度不高[3]。零售業務不僅種類單一且同質化嚴重，不能很好地適應當今社會消費和生活場景的多樣化，難以滿足客戶的個性化需求，而且零售業務推銷的渠道還是以物理網點為主，給銀行尋找目標客戶帶來了不便。信貸資源分布高度集中不僅不利于中小微企業和個人進行融資，而且在一定程度上阻礙了產業結構優化，同時也忽視了潛在的利潤增長點。
三、大數據在信貸業務中的應用
（一）利用大數據實現信息對稱
商業銀行進行信用評估和風險管理依賴于客觀數據，在我國當前的信用評級體系中存在嚴重的信息不對稱。以往商業銀行在考察客戶的貸款償還能力時主要以客戶的銀行流水和固定資產等顯性數據為參考，隨著如今的消費升級，人們的消費習慣也發生了巨大的變化，越來越多的人有了個性化消費的需求，如果還是僅僅依靠銀行流水和固定資產這些單調的指標來評判客戶的償還能力，就有可能對客戶真實的貸款償還能力出現判斷誤差。因此商業銀行應當基于大數據建立信息共享平臺，利用收集到的海量的客戶數據來進行信用評估，充分利用內部和外部的信息，充分整合更多的非結構化信息[4]，對客戶的各種交易數據進行信息挖掘，創新信用評估和風險管理指標，從而對信貸風險進行更好的管理。通過海量的數據分析對客戶的信用做出全面評價，全面提升評價的真實性。通過對客戶可能存在的非理性的消費特點進行分析，精準把握客戶的長期償還能力，以規避潛在的信貸風險。
（二）優化信貸審批流程
借助大數據，對根據客戶網絡痕跡收集到的海量數據進行挖掘，創新信用評估和風險管理指標，從而實現更加便捷的信貸風險管理。利用數據分析中得到的規律，可以指導商業銀行開發一些風險低利潤高的金融產品，提高自身競爭力。將大數據和人工智能相結合，根據客戶數據構建智能風控體系，通過數據分析出客戶個性化的貸款需求，精準刻畫客戶的風險畫像，各商業銀行可以結合自己的風險偏好靈活調整貸款后續的審批流程，自動審批通過符合本行風險偏好的貸款。對于需要人工審批干預的信貸項目，可以借助大數據平臺，自動生成客戶調查報告，借助自動生成的建議貸款額度、貸款期限以及定價等內容，信貸審批人員的工作效率將顯著提高。大數據的運用使貸前準入、貸中審批、貸后管理變得越來越靈活高效，避免了人工可能出現的操作風險和道德風險，降低了不良貸款發生的可能性。目前很多銀行都推出了個人貸款產品，客戶只需要登錄銀行網頁或者通過銀行App進行在線申請即可完成貸款辦理，無須前往銀行實體營業網點。從貸款申請、發放到收回的全程實現了無人化和無紙化，不僅避免了客戶煩瑣的信息填寫提交流程，而且減少了人工信息錄入、檢索、審核信息的工作量，大大提高了銀行內部工作效率，同時優化了客戶體驗，而且在一定程度上降低了營運成本。大數據技術的應用可以大大提升商業銀行信貸業務的辦理效率。
（三）建立基于大數據的風險預警系統
對于商業銀行來說，風險預警系統可以大大降低商業銀行信貸項目的風險，避免許多損失的發生?；诖髷祿⑿刨J風險預警系統，通過大數據接入包括企業和個人在內的各種風控數據，借助云計算等技術對這些數據進行深度加工，通過中間層直接或者與另外一些關聯系統交互的方式發揮風險預警作用。在獲得客戶的基本信息之后，預警系統會將各類信息，包括失信名單、黑白名單、征信情況、工商信息、投融資情況等形成風險視圖生成風險掃描報告，可以幫助銀行在貸前和信貸申請階段篩查出欺詐性較高的客戶，在貸中借助大數據分析，在確保風險可控的前提下在客戶的償還能力內授信，實現利潤和客戶滿意度的均衡，在貸后利用大數據監測借款人的風險行為，及時發現潛在風險。大數據預警系統可以實現在信貸業務的整個流程內監控客戶的各類風險信息，通過對各種風險的預測、預警，追蹤高風險行業和地區的貸款流向，監控各類突發事件，評估事發客戶風險，商業銀行可以及時采取保全措施，降低信貸損失發生的可能性。
（四）創新金融產品滿足長尾客戶需求
“長尾”（TheLongTail）一詞最早是由《連線》雜志主編ChrisAnderson在2004年的“長尾”一文中提出的，表現在需求曲線中就是那條無窮長的尾巴。所謂長尾客戶就是小微企業和個人用戶，按照傳統的方式處理長尾客戶業務需要投入大量的人手和精力，這無疑會增加商業銀行的經營成本。大數據等一批新技術的發展，使改變商業銀行零售業務原有的成本結構，增加零售業務的收益成為可能。借助大數據、區塊鏈等技術，應用各種數理模型，商業銀行能夠從海量數據中快速抓取、分析關鍵信息，不僅可以幫助銀行精準高效地尋找目標客戶，而且可以縮短產品開發周期，為客戶提供個性化的金融產品，更好地滿足客戶需求[5]。
四、結語
在數字經濟時代的背景下，將大數據和商業銀行信貸業務與風險管理進行結合已經是不可阻擋的潮流和趨勢。大數據技術的發展給商業銀行的信貸業務和風險管理創新帶來了機遇，要積極利用大數據技術解決現存的問題，改變舊有的工作思路和模式，在業務的創新方面下足功夫，才能保證商業銀行自身的穩健經營。時至今日，以金融科技為主導的數字化戰略已成為我國商業銀行進行轉型的關鍵。
作者：李超 單位：青海民族大學
