大數據在商業銀行風險管控中的應用探討
來源:用戶上傳
作者:
摘 要 大數據時代的到來轉變了商業銀行的經營管理模式，面對當前信息化的快速發展，商業銀行所承擔的風險也逐漸增加，大數據的應用推動了商業銀行智能風險管理的實現。下面文章就對大數據在商業銀行風險管控中的應用進行分析。
關鍵詞 大數據;商業銀行;銀行風險;風險管控
引言
隨著大數據與互聯網金融的技術融合，商業銀行服務“長尾客戶”的能力將會不斷增強。零售業務和傳統意義上的“小”客戶將成為商業銀行競爭的目標客戶群體。然而，互聯網時代客戶金融習慣的轉變，造成傳統柜面金融業務的交易量占比呈現較為明顯的數量下滑，這種趨勢對于商業銀行零售業務所造成的影響是顯而易見的。商業銀行拓展業務的范圍，很大程度上取決于其風險管控能力。在此情形下，應從大數據應用對于商業銀行零售業務的具體影響著手研究轉型發展和風險管控。
1 大數據推動智能風險管理的發展
各商業銀行對于大中型客戶已經積累了一套有效的風險管理方法和風險管控模型，但與互聯網金融企業的風險管控模式相比，其靈活度和對客戶的針對性則差強人意。一是銀行及時發現和處置風險的技術與方法相對滯后，對于金融交易過程中風險的實時識別、攔截和處置能力有待提高，特別是對欺詐風險難以實時進行攔截、化解和控制。二是由于主觀規則和主觀評估占有較大比重，銀行對客戶的風險評價難以做到精準和符合實際。三是一些風險評估方法不加變動，直接使用國外的成熟模型，存在水土不服的情況，符合銀行發展情況建立的模型相對較少，與實際情況具有一定的差距[1]。四是風險的事前處置、事中控制雖然有規范和流程，但是缺乏有效的手段進行快速實時地識別監測，導致事前事中控制措施有時形同虛設。大數據、人工智能技術的發展，可為銀行的風險管理帶來新的契機，智能風控將提升銀行的競爭力，對于銀行而言，其本質上要從線上獲得、服務客戶，但其關鍵點還在于對其風險進行識別和控制，充分了解、掌握客戶，有效地獲取客戶行為、交易、經營的過程信息，在相關的各類交易、行為信息等基礎上，對客戶進行深入分析。這樣才能對客戶信用進行真實的評價，充分識別金融交易過程中的各類風險，科學地進行風險管控，降低風險管理成本，更好地支持全面風險管理。
2 大數據在商業銀行風險管理中的應用
2.1 分析市場走勢，挖掘市場潛力
大數據的核心就在于預測，依托大數據分析的結果，商業銀行在面對政策、環境等因素的變化時，可以做到及早發現、及早布局，進而發現市場上的新機會、業務發展的新藍海，有效開展精準營銷，創新發展模式，快速響應市場，構建核心競爭力。一是通過分析市場走勢，在充分掌握市場數據的基礎上，利用大數據分析方法，預測后續市場走勢、環境變化，提前做好準備[2]。二是有效利用數據價值，創造新型商業模式，大數據應用更容易把握市場機遇，促使銀行創造新產品和服務，以及發明全新的業務模式，如近年來興起的“快貸”產品，基于海量的客戶信用數據和行為數據，通過建立網絡數據模型和一套信用體系，打破了傳統的金融模式。三是發現市場上的新機會，發現業務發展的新藍海。目前商業銀行的產品和服務同質化現象較為突出，借助大數據可以對市場和客戶進行細分，從而挖掘客戶的潛在需求，發現傳統商業銀行未知也無法獲知的信息，提供精準營銷，創新產品和服務，拓寬業務發展空間，助力企業發展，實現銀企雙贏。
2.2 強化信息共享，提高客戶與市場感知度
大數據時代背景下，銀行應主動利用大數據分析整合技術，挖掘自身內部數據資源，銀行內部數據具有標準化、價值高的特點，通過對其深度挖掘，并結合外部數據進行綜合分析，將發揮更大的潛在價值;引入客戶信息搜索引擎，搜集、挖掘客戶各類資訊，有選擇地購買專業公司的客戶評級、行業分析、大宗商品市場交易信息，以此豐富風險數據集市內涵，提高客戶與市場感知度。通過銀行內外部數據的分享與整合，將有利于實現對客戶及關聯關系風險的動態分析，以此進一步優化風險控制技術與流程，提高風險評估模型的精準度，保證銀行風險管理的可靠性。
2.3 完善風險決策機制
一是加強對人工智能技術的運用，促使風險決策更智能。商業銀行可在大數據分析的基礎上，將制定的審核標準輸入機器，然后將需要審批的貸款申請提交機器，讓機器對若干強特征和少量弱特征數據進行分析，檢索出大量的弱特征數據，建立自主評判模型，最后利用多維數據對用戶的真實性和可靠性進行檢驗，促進模型快速迭代優化，不斷提高其決策的精確度，使風險決策更加智能。二是借助數據挖掘和云計算技術，促進風險決策更高效。商業銀行應構建支撐內部評級體系的信息技術平臺，通過對Web頁挖掘、關聯分析和決策樹分析等先進技術的應用，實時、動態地獲取所關注的信息，再通過云計算技術對數據進行加工、整合和分析，增強數據信息的時效性，最大化地利用信息資源，并從中取得洞察風險的能力，從而更快、更好地做出風險管理決策，進而提高風控能力。
2.4 創新現有營銷模式
在全面引進互聯網模式的前提下，商業銀行將會擁有全新的營銷模式。商業銀行應在原有的數據倉庫的基礎上，實施一系列可使其更具規模化和完整結構形式的優化[3]。同時，應對所獲取到的各項信息進行差異性和真實性的辨別，在對數據進行邏輯模型的建設后，通過適宜的管理制度使得商業銀行的零售業務獲得足夠的數據信息支持，并據此創建新的營銷模式。大數據背景下的商業銀行零售金融服務，將不僅是簡單的服務者，而是開放嫁接生態，為客戶提供綜合化的服務解決方案，打造場景化、平臺化、智能化服務營銷模式，全面優化客戶體驗。
3 結束語
綜上所述，大數據時代的到來，對于銀行業而言既是挑戰也是機遇，雖然互聯網金融的發展給銀行經營帶來了巨大的沖擊，但是也為其轉型升級提供了思路。新時代背景下銀行應樹立大數據理念，積極引入大數據分析處理技術、完善風險監測預警體系，切實提高商業銀行風險控制水平，降低經營風險。
參考文獻
[1] 陳君.大數據背景下商業銀行信貸風險研究[J].財會通訊，2016，（23）：91-93.
[2] 李連夢.基于大數據的商業銀行智慧型管理研究[D].天津：天津商業大學，2016.
[3] 徐霄.基于大數據的國有商業銀行信貸風險管理體系研究[J].財會學習，2017，（16）：216-216.
轉載注明來源:http://www.hailuomaifang.com/1/view-14901311.htm
