金融科技背景下建设银行贵阳分行信贷业务问题 与对策分析

绪论 近年来，伴随着移动网络、区块链、大数据、云计算和人工智能等技术融合诞生的金融科技打破了我国金融业的业务形态和竞争格局，为金融业的发展注入一股全新的活力。商业银行的支付结算、资产与负债等中间业务受到网络支付的大肆冲击。相比于银行提供的服务，金融科技正在一步步重塑客户体验，以第三方支付、移动支付为典型代表的新金融科技技术不仅为交易各方提供支付结算的便利，还大大降低了跨行、跨地域转账的手续费用，其依撑的云计算等技术可以对客户数据信息进行高效的存储和计算，这样可以有效缓解信息不对称，可以随时随地以任何方式实现支付结算，更加方便高效。金融科技技术作为一种技术驱动的金融创新，从提出开始便引起了社会各界的高度重视。国内学者皮天雷（2018）认为随着监督的持续改进以及人们对金融技术工具属性的理解的加强，金融技术将对商业银行的信用业务产生更大的积极影响[1]。刘孟飞（2021）认为金融科技技术的应用将提高商业银行的风险偏好，随着规模的不断扩大和风险因素的积累，银行业的系统性风险将继续增加，对中小银行的风险溢出效应将更高；孙国茂（2017）认为区块链技术和大数据分析在金融机构的应用，有利于减少信贷业务中的信息不对称，从而降低交易成本[2]。在国外，学者EduardoZ.Milian（2019）等对传统金融和金融科技的双边关系进行了研究，研究者认为双方之间是存在着互补关系的，可以在一定条件下实现共促发展，同时对互联网条件下的银行信贷业务转型发展提出了积极建议[3]本文研究在金融科技背景下，对建设银行贵阳分行信贷业务存在的问题进行分析并提出相应解决对策，研究的结果对当下金融科技背景下的商业银行发展信贷业务具有一定的参考价值。本文以金融科技发展现状为背景，以建设银行贵阳分行信贷业务为研究对象，深入研究了建设银行贵阳分行的发展现状、主要问题、面临的内外部环境以及进一步发展的策略等，旨在提高在金融科技背景下建设银行贵阳分行信贷业务的发展，促进建设银行贵阳分行分行信贷业务的发展为目标。1信贷业务及金融科技概述1.1信贷业务的含义及种类信贷业务是商业银行最重要的业务。在资产业务中，在本金和利息通过放贷收回，在扣除成本后所获得的就是利润。因此，信贷业务是商业银行获得盈利并且维持经营的首要业务。信贷业务包括授信业务、贷款业务、担保业务。由于贷款发放到借款人手里时，贷款的用途可能会不受银行的控制，因此，无法及时收回本金和及时收回利息的风险相对较高。因此，应在遵守合同法和一般的贷款准则的基础上，建立严格的借贷制度。主要内容包括：建立贷款关系、贷款申请、贷前调查、贷款审批与发放、贷后检查、贷款回收与延期、信贷制裁等制度。信贷业务具体分为两大类：一类是贷款类业务其特征是商业银行为客户提供资金融通的业务并要求客户到期按时还本付息的业务，另一类是信用担保类业务,其特征是商业银行以其声誉为客户承担偿还债务的责任,要求客户支付担保费用并且最终承担债务责任的业务。目前建设银行开办的信贷品种主要包括：流动资金信用贷款、固定资产信用贷款、房地产开发类贷款、进出口贸易贷款、境外筹资转贷款、对外出口信用贷款、商业汇票承兑、商业汇票贴现、保证、个人住房贷款、汽车消费贷款等。1.2金融科技概述金融科技这一词的由来最初使来自于国外，它是一个合成的英文词，被拆分为金融和科技，它们之间互相联系，互相影响，就变成了金融科技。它主要是指对大数据技术、区块链技术、人工智能等新兴技术在金融领域上的一些运用，例如：提供对产品创新的技术和服务客户技术，简化传统业务的办理流程，为客户提高服务的效率，降低银行或者客户相关的成本等等。另外，金融科技可以利用技术，驱使商业银行进行产品创新升级，使客户能够有更好的体验。1.2.1区块链技术的应用区块链的概念最早出现在比特币白皮书中，但它是以工作负载认证链的形式表述的。近年来，业界、学术界都非常关注区块链技术的发展。区块链技术的主要特点是分散化，它是一种全球信用基本协议，是基于密码学算法的。本质上，区块链是一种分布式账本技术，集成了密码学、智能合约、共识算法和其他技术，当前，信息技术快速发展，社会各类数据急剧增长，对于很多国家来说，数据都已经成为重要战略资源，并在生产生活中占据关键地位。价值实现更多了一种手段，即数据交易流通，供应链管理信息系统的研发和应用也是迫在眉睫、引起社会的高度重视。不同于传统商品的交易模式，数据的交易和运营不能依托于传统的交易模式或平台，数据具有唯一性，传统的交易模式或平台是无法确保交易双方利益不被损害以及在交易过程存在的隐患。区块链是去中心化的数据库，此数据库是开放和透明的。从根本上来说，区块链就是一种规则，一般来说是一群遵守规则的人在一起记录联系方式的过程。区块链技术有可追溯、分散、可靠性高等特点是为交易双方提供不依赖于第三方平台的技术信任的基础。2017年9月，建设银行与工商银行合作，在香港开发和推出了一个“区块链银行保险平台”，服务建设银行与工商银行的零售业务和信贷业务；同年11月，建设银行完成了第一笔区块链交易，金额总计近1亿元人民币，成为了中国第一家将区块链技术应用于国际保理业务的银行。该系统逐渐演化为区块链贸易金融平台，实现了国内的信用证业务、福费廷业务、国际保理业务、物流金融业务等全过程在线处理。截至到2018年年底，“区块链银行保险平台”累计交易额超过了2000亿元。建设银行贵阳分行将区块链技术加以应用，建行贵阳分行将会获得更加真实、更加准确的目标公司的一些关键信息，可以更加有效的缓解融资企业的困境，降低其获取贷款的难度。区块链技术的可追踪性和唯一性可以在银行信息收集过程中运用，具有不可替代的作用。企业交易的信息只要有51%相关的参与人确认信息并传输到相关链上，企业就不能够通过改变账目的信息来伪造相关的财务数据，从而提高信息的真实性与可靠性；将区块链技术运用于贷前审批和贷后跟踪过程中，银行可以更加准确、更加真实地对企业的信用进行评估和企业的偿付能力进行评估。同时，将在区块链上收集到的信息，利用大数据分析的方法，从目标公司的交易行为中和相关数据中提取并分析目标公司的特征，主要的信息包括个人信用信息、行业信息、企业信用信息、账户结算信息、个人财务状况、税务、水电、股权结构、债权结构、担保关系和投资关系等。银行可以将税务部门获得的真实信息用于建立相关的信用评估模型、评级系统、风险监测系统和预警系统，针对目标客户的风险特征，建设银行贵阳分行建立了覆盖客户关系网、虚假财务信息识别、贷后监管、贷后催收的风险监管体系。这支持建设银行贵阳分行的贷前控制、贷中决策和贷后管理。1.2.2大数据分析技术的应用数据是银行的基础性战略资源，是银行实现数字化转型的重要依托，因此加强云计算平台和大数据平台的建设对金融科技的发展至关重要。大数据分析是指对海量的数据进行收集获取并分析，大数据分析具有数据量大、可靠性高、数据种类多、分析速度快、数据价值高等特点。商业银行主要是通过建立相关数据模型和量化指标，并且运用这些模型和指标来判断目标客户的财务状况、偿债能力及经营状况，所运用到的指标会将日常生活用电、用气等一些侧面相关指标纳入进去，以确保可以在出现意外状况时可以及时的进行审查和处理。商业银行需要进一步提升大数据对金融业务的支撑力，对内外部数据进行全面梳理整合，深化业务数据的合理应用和场景化分析、挖掘能力，以提高同业间的产品和运营差异化，为客户提供更加个性化、智能化的产品和服务。在金融科技运用方面，交通银行的线上税融通、农业银行的普惠金融大脑、建设银行的惠懂你、工商银行的网贷通等都将大数据技术与自身的信贷业务相结合，以促进自身信贷业务的发展。商业银行信贷产品运用技术交通银行线上税融通利用客户在本行的结算资金、税务信息等，为客户提供循环信用贷款农业银行普惠金融大脑运用人工智能技术、大数据，多维度分析客户数据，精准营销实现“结算转有贷户”建设银行惠懂你可支持公司在线上进行贷款申请工商银行网贷通运用大数据互联网技术，整合政府公共信息，创新押品在线评估、自动化审批、数字化风控、平台化获客表1.2.1国内主要商业银行金融科技在信贷业务中的运用1.3金融科技对信贷业务的影响金融科技的应用有利于拓宽建设银行业务范围，有利于提高个人业务，公司业务，投行业务，国际业务的服务效率，简化办理业务的流程，可以使业务更灵活，更精准，更智能化。金融科技的发展加快了商业银行数字化转型的进程。在长期发展的过程中，商业银行的信贷业务与大数据的联系越紧密，则大数据时代产生的数据就比较多，这不仅体现在数据的内容上，也体现在数据的类型上，如果商业银行的信贷业务仍然沿用传统的工作模式，这将会面临更多的问题。一方面，金融科技可以减少企业和银行之间的信息不对称。区块链上收集的信息使用大数据技术进行分析，从目标公司的财务信息、账款结算信息、公检法、舆情情况信息、税收状况等信息，并运用这些信息建立信用模型、风险监管体系和预警体系，从而使得对目标公司的贷前信息审核更加严格。再根据目标公司的风险高低来建立客户关系和虚假交易识别监控体系。，从而可以加强银行的贷后管理。另一方面，金融科技降低了信贷业务的获客成本，缩短其审查时间，降低了信贷业务的门槛，提高了信贷业务的便捷性。同时金融科技也加强了借款人的风险承担行为，带来了共债风险。随着金融科技的发展，金融科技企业在社交、外卖订餐、出行、支付等服务中将信贷产品与之结合。如办信用卡送美团外卖券，开通美团借款送会员等。将信贷产品添加到衣食住行的各个方面，借款人只需要动动手指就可以轻松的完成信贷业务的办理。随着金融科技产品的趋同化使得金融科技信贷产品的市场竞争加剧，这导致金融科技信贷公司有意引导消费者过度的使用自己的信用，在多个借款平台同时获得借款额度，远远超过其自身的偿债能力，并且持牌机构与非持牌机构之间不相互共享数据，这会使得信贷风险增大。建设银行作为金融科技创新的先行者，在加强金融科技运用，构建场景，将客户关系变成用户关系方面建设银行打造了汽车贷款生态圈、住房贷款生态圈等金融科技应用场景，以保证其在金融科技潮流下保持信贷业务规模的稳步增长。金融科技正在加速功能的变化。按照功能的范式，功能可以分为现在功能和潜在功能。建设银行的金融科技运用在国内一直时走在前列，最先进的金融科技技术大都开始在银进行运用，如大数据技术、区块链技术、云计算技术、生物识别技术等。建设银行更加擅长交易系统、支撑业务的技术构建。建设银行在金融科技的综合应用经验较为丰富，可运用新的技术、新的思维、新的模式提供更加快捷、更加简便的金融服务，为政府、企业、个人客户提供解决方案，提升了客户体验，构建了开放、合作、共赢的金融服务关系。2建设银行贵阳分行信贷业务现状2.1建设银行贵阳分行简介建设银行贵阳分行为建设银行的一级分支机构，现今建设银行贵阳分行下辖1个营业部，16个二级分行，299个机构网点，全行从业人员1000余人。截止2021年末建设银行贵阳分行的各项贷款累计总额为1693亿元，是贵州省贷款量最大的国有商业银行。。建设银行贵阳分行信贷业务发展过程中，受宏观经济政策及我国贷款政策制约，面临着许多信用风险的难题，一定程度上会造成银行不必要的资产损失。银行业也属于服务行业，金融服务的关键就是从业人员的整体素质和人员服务质量。依据贵州省经济增长态势，建设银行贵阳分行个人业务发展较慢，银行岗位职工短缺，任职人员年龄老化问题较严重。针对以上问题建设银行建设银行贵阳分行领导应制定相应的政策，提升建设银行贵阳分行总体服务水平。建设银行贵阳分行主要经营受理人民银行委托和批准的其他经营业务、外汇存款、贷款、汇款、进出口贸易结算等其他金融业务。2.2金融科技背景下建设银行贵阳分行信贷业务现状2.2.1信贷总额如图2.1所示建设银行贵阳分行在2018-2021年间稳步增长，其中2018年发放贷款为137.83亿元、2019年发放贷款为150.22亿元、2020年发放贷款为167.87亿元、2021年发放贷款为188.07亿元。其增长幅度分别为8.9%，11.7%。12.03%。图2.12018-2021年贷款发放总额数据来源：建设银行贵阳分行财务报表2.2.2客户贷款净增加额建设银行贵阳分行2012年的客户贷款净增加额为10.28亿、2013年的客户贷款净增加额为11.16亿、2014年的客户贷款净增加额为8.83亿、2015年的客户贷款净增加额为10.59亿、2016年的客户贷款净增加额为12.58亿，在这5年间建设银行贵阳分行的客户净增加额的增加幅度不大，保持在一个较为平稳的增长速度。建设银行贵阳分行2018年的客户贷款净增加额为8.52亿、2019年的客户贷款净增加额为12.97亿、2020年的客户贷款净增加额为19.7亿、2021年的客户贷款净增加额为21.25亿，较2012年-2016年相比2018年-2021年建设银行贵阳分行的客户贷款净增加额的明显增大。从10.28亿元增长到21.25亿元。到2021年年底建设银行贵阳分行的发放的各种贷款分布如下：房地产业占比4.11%；个人贷款中，个人住房贷款占比33.72%；信用卡贷款较2020年增加1.66%；个人消费贷款较2020年下降13.89%；个人经营贷款较2020年增加39.63%。图2.22018-2021年客户贷款增加额数据来源：建设银行贵阳分行财务报表3金融科技背景下建设银行贵阳分行信贷业务存在的问题3.1金融科技人才的缺失信贷业务部门是银行的重要组成部分，建设银行贵阳分行必须非常重视信贷业务的发展，信贷管理对完善个人信贷结构有重要作用。目前建设银行贵阳分行信贷管理业务从业人员分工不明确，只重视于销售，忽视了金融科技在信贷业务中的应用。近几年，建设银行贵阳分行的团队流动性很大，由于信贷部门员工经常变动，尤其是客户经理一职门槛不高，而银行培训新员工的方式都是老员工带新员工，由于老员工也缺乏金融科技技能方面的经验，虽然新员工可以在较短时间内适应工作，了解岗位职责，但是同样掌握不到金融科技业务方面的经验并且新员工基本都是通过自学了解信贷产品，没有进行专业培训，就会忽视信贷产品相关的风险，只仅仅了解办理业务流程，没有标准化的培训，产品掌握度不够，就谈不上对信贷业务进行创新。图3.1.11000人以上的金融单位对金融科技人才年需求数量分析数据来源：《金融科技人才需求与发展报告》从图3.1.1可以看出1000人以上的金融单位中有60%的金融单位对金融科技人才的需求为201以上，30%的金融单位对金融科技人才的需求为51-200人，然而仅仅只有20%的金融单位对金融科技人才的需求是21.50人，建设银行贵阳分行是老牌国有银行，拥有5000多名员工，其对金融科技人才的年需求量在201人以上，但据《中国金融科技人才培养与发展研究报告》调查结果显示70%的受访机构招聘到的金融科技人才都在100人以下。据《中国金融科技人才培养与发展问卷调查(2021)》的数据显示我国96.8%的金融机构2021年金融科技专业人才存在缺口，并且银行业招聘金融科技人才的渠道无论是总行还是各级分行都主要依赖于校园或是网络招聘，其中分行对于校园招聘的依赖程度更高，并且据《中国金融科技人才培养与发展问卷调查(2021)》的数据显示54.75%银行业机构在招聘金融科技人才时常常会面临招聘入职的员工在金融科技业务处理上的经验不足问题，这也校园招聘的一大弊端。表3.1.220家银行2020年度科技人员数量及占比序号银行名称科技人员数量/人科技人员占比/%1234567891011121314151617181920九台农银行农业银行渝农商行中国银行甘肃银行建设银行成都银行青岛银行光大银行宁波银行中原银行南京银行渤海银行浦发银行上海银行工商银行泸州银行浙商银行广州农商银行杭州银行7080563677696112131042401721965112062356855158598423540012918027711381.09%1.80%2.43%2.49%2.69%3.51%3.88%4.07%4.24%4.61%4.65%4.68%5.27%9.92%6.51%8.10%10.38%11.25%3.38%12.45%数据来源：上市银行年报、零壹智库通过零壹智库数据显示在20家有科技人员配备的银行中仅仅只有三家的占比超过10%，分别是浙商银行、泸州银行、杭州银行，四大国有银行在数量规模上年处于领先，其中工商银行达到了3.54万人，占比达到8.10%，建设银行科技科技人员达到了13104人，占比达到3.51%，中国银行科技人员有7696人，占比达到2.49%，而农业银行虽然科技人员人数比中国银行多达到了8056人，但科技人员占比相对较低，仅仅占比1.80%。3.2数字化平台未构建完成3.2.1统一的数字化系统未建立完成在建设银行贵阳分行运营过程中，统一的数字化系统尚未建立起来。为了适应大数据时代的发展，建设银行开始构建自己的数字化平台，建设银行贵阳分行在总行的数字化平台的建设基础上结合自身实际情况建设自身的数字化平台，数字化平台由三部分组成，分别是业务平台、数据平台、技术平台。数字化平台可以支持多个用户同时使用且简化流程、几乎涵盖所有领域的数据融合、将金融与非金融数据联合在一起。据数据统计显示建设银行总行数字化平台到2021年底发布接近1500多项数据，业务平台梳理了384项标准化能力，相比于国外银行数字化平台建设，我国银行数字化平台建设起步较晚，比如花旗银行在2012年就提出打造数字银行新战略，到2015年其数字渠道交易量就增长了15%。摩根银行平均每年用于数字化转型建设的投资大约在100亿美元，摩根银行22万员工中就有25%的员工具有数据背景，截止于2018年的第二季度摩根银行的数字活跃客户约有4700万名。基于上述数据对比，建设银行贵阳分行数字化平台存在以下不足：一方面，建设银行贵阳分行的数字化平台算力和存储能力不足并且更新维护成本高。随着大数据时代的不断发展，建设银行贵阳分行需要处理的数据量急剧增长，需要处理的数据类型不断发生变化，这就导致了建设银行贵阳分行现有的数字化平台处理能力和效率不足，同时也增大了存储成本。另一方面，建设银行贵阳分行对数字化平台的研究和创新能力不足，在建设银行贵阳分行数字化平台建设过程中，建设银行贵阳分行需要对其数字化平台进行创新，能够做到对客户的精准定位、细化客户的偏好，以此来实现对信贷产品的精准化营销。然而建设银行贵阳分行对数据治理、数据建模和实时数据的收集与计算等技术的探索与研究明显不足，难以实现对数字化平台的创新。3.2.2数据治理有待改善建设银行贵阳分行信贷业务决策涉及客户信用信息、人员基本信息、违约记录、纳税、资产负债、内部管理等多方面的数据。对于建设银行贵阳分行其标准化数据库还不能够做到实时数据分流，面对庞大的数据时，不能够做出及时的数据分析。决策化过程并不能够与信贷业务很好的结合，并且数据化信息具有可无限复制、高价值、流动性强的特征，因数据化信息一直存在着会被泄露的风险。从建设银行贵阳分行的内部看，数据化信息的流转和存储涉及到多个部门和众多合作机构，只要信贷业务其中一个环节监管不到位或者基础设施出现问题，都可能会引发数据化信息的泄露造成不可避免地损失。从外部环境来看，数据化信息具有极高的价值，不可避免的会遭到黑客的攻击，并且建设银行贵阳分行的软硬件设施和数据服务，在一定程度上依赖于国外厂商，有潜在的第三方对数据进行盗取的可能。从建设银行贵阳分行的数据治理职能来看，建设银行贵阳分行的数据治理职能分散在不同的部门，容易出现职责不明确，权利分散的情况，并且数据治理是一个系统的工程，在整个系统中从上到下都应该做到人人尽责，层层把关。从建设银行贵阳分行数据应用能力建设来看，建行贵阳分行非结构化数据处理能力不足，制约了建设银行贵阳分行影像、音视频等数据分析和应用能力；未建立能够快速共享和整合的大数据处理分析平台，影响数据应用效果；不同业务之间的数据一直无法打通整合，限制了数据应用场景；数据分析建模能力积累不足，降低了数据应用的准确性，数据驱动的业务能力不足。3.3线上信贷业务配套制度不健全建设银行贵阳分行信贷业务管理制度不够完善，线上信贷业务配套制度落后。线上信贷业务主要是以数据为核心，其主要的挑战是保证数据的准确性与完整性，随着数据时代的到来产生一种新型诈骗方式既数据造假，数据造假为建设银行贵阳分行的线上信贷业务带来了新的风险，如开设空壳公司、盗用他人信息、内部员工泄露客户信息、资料造假等。线上信贷业务的配套制度、国家政策及流程尚不完善，对线上信贷业务的贷前贷后管理不能做到有效的监督，使得建设银行贵阳分行的述信贷业务的风险较为突出。商业银行信用风险评估体系指以个人的收入为主的银行财务管理信息和在个人征信系统中的个人资产用度的信息作为评价的信息来源。建设银行贵阳分行的信用体系建设不仅仅是对自身发挥着重要作用也对商业银行及其它金融机构有重要的作用，对银行信贷业务运营情况有着一定影响。目前央行建设并推广了个人征信系统，又因为种种原因，一些借贷客户的个人信息无法在数据库中采集，使得个人征信系统操作受到限制。从建设银行贵阳分行展开的信贷业务可知，建设银行贵阳分行对个人贷款客户的借贷要求，主要是通过客户提供的关于客户本人的信息，其中包括个人征信、薪资信息、抵押物情况等，采用信用评估系统来裁决客户是否符合借贷要求。在央行个人征信系统不全的情况下建设银行贵阳分行的大数据技术分析风控平台不能够完全准确的评判客户的征信信息是否完全准确真实。线上信贷业务具有很强的金融科技属性，需要面对成千上万的客户，多方面的信贷渠道，随时可进行的线上交易与传统的银行信贷业务有所区别，线上信贷业务主要是靠数字化平台对客户进行筛选，进行征信审查，进行放款核实等风险的监督与控制。线上信贷业务的资金的用途缺乏控制，传统的信贷业务采取人盯人的模式对贷款用途进行管控，然而线上信贷则没有这样的管控，如有些贷款资金被用来购买一些金融产品，如银行的理财、保险、基金等产品。然而这些产品的收益并不能覆盖贷款的利息，甚至还有亏损的情况，这样将会提高银行的不良贷款率。建设银行贵阳分行的线上信贷业务风险控制机制不够完善，建设银行贵阳分行在设计网上信贷业务产品时，更注重营销效果和有效的客户获取，这也导致网上贷款业务的风险控制虽然嵌套在业务流程中，但实际的风险控制操作并不有效，网上贷款业务作为商业银行新开的业务模式，业务发展时间较短，相关业务风险控制模型设计中考虑的业务场景不够丰富。建设银行贵阳分行虽然引入了大数据技术分析风控模型，对信贷业务采用预警机制进行贷后管理，但由于建设银行贵阳分行对数据信息的整合能力不足，这样的结果是线上信贷业务的贷款后管理没有到位，并且信用风险很高。4金融科技驱动下建设银行贵阳分行信贷业务发展建议4.1加强对信贷业务金融科技人才的培养在金融科技技术急速发展的时代，建设银行贵阳分行应该去主动拥抱金融科技，在不断提高自身的业务处理效率的同时去丰富自己的产品线和优化客户体验。市场和需求并不是一层不变的二是一直在变化的，因此，建设银行贵阳分行应该主动去拥抱金融科技。银行业务的发展是由多个部门团队合力经营的。信贷业务的经营团队由相关部门和各客户经理组合而成，目前信贷业务团队存在诸多问题，团队管理模式松散，缺乏专业的金融科技技术人员。若要高效率发展信贷业务，银行必须建立健全的团队管理模式，引进专业的金融科技术人才，才能适应多种业务类型发展，并获得大量客户资源。获得专业的金融科技人才需要首先需要拓宽建设银行贵阳分行的招聘渠道不能局限于校园招聘，可以展开数字化招聘，增大招聘信息的发布范围和扩宽渠道。其次做到招聘金融人才之后，应当做到把人才留下来，对于金融科技人才的管理建设银行贵阳分行不能够采取像之前一样的层级架构和强管理模式，可以对比互联网模式采取项目化管理。同时需要加大对金融科技人才培养的投入。最后，完善相应的激励体系，从仅关注员工业绩转向关注其对整个团队的贡献度。4.2构建清晰的数字化平台4.2.1强化数据治理和安全保障首先建设银行贵阳分行应该明确自己的数据治理架构，对自身董事会、监事会的职责分工应当明确，再根据实际需要设立一名首席技术官。需要确立数据治理牵头部门，明确数据牵头部门和业务部门的职责，并且要明确从数据收集员到部门负责人甚至是董事会乃至整个领导层的所有相关人员对数据治理负相应的责任。另外建设银行贵阳分行应搭建可容纳海量数据的基础平台，提升数据服务的核心能力，充分挖潜内部数据，积极获取外部数据，扩充行内数据的宽度与深度，分层构建数据应用，集中建设基础共性的数据应用，支撑价值导向的个性化应用，强化数据治理和安全保障，提升服务效率。在这个处处充满科技的世界，数字化是大势所趋，建设银行贵阳分行应该利用区块链技术和大数据技术实现大规模的数据计算，掌控本行的信贷产品的风险管理并构建信贷风控体系，在客户信贷前，实现对风险进行把控，对客户身份进行识别，防范未然，使客户面临的风险减少到最低。通过金融科技搭建自己的数字化平台，掌握客户的基本信息，并通过收集客户的兴趣爱好和生活方式的相关信息，及时对客户的需求进行预测，实施对客户精准化服务，在数字化平台上优化了办理业务的流程，减少了不必要的流程，在客户办理业务的流程中，从以前的几个小时到现在的几分钟，效率增加了几倍，充分利用数据的创造力，准确定位于市场，促使建设银行贵阳分行向新的领域迈进，这样才能在金融市场立足。4.2.2建立有效的容错纠错机制建设银行贵阳分行加强区块链技术应用，建立有效的容错纠错机制。在区块链技术的上层结构里面，其智能合约技术能够让数据形成一种可编程性，并能够在已有合约上增加更多新的合约，很好地顺应各种不同类型应用场景的需求。在区块链技术的整个大环境下，仅仅依靠可编程的环境基本都能保证正常的运行，因此这种技术促使区块链形成一种极有效的可操纵性。并且区块链在商业银行当中的应有具有极大的优势：首先，信息披露的范围决定了技术模型。公共链允许任何节点加入，并将信息披露给整个系统；联盟链允许认证机构参与共识，并根据共识机制部分披露信息；私有链仅仅适用于有限机构。对建设银行贵阳分行而言，金融科技系统需要基于自身情况。建设银行贵阳分行在风险预警系统方面可以借鉴西方一些国家银行的管理模式更先进的技术。首先，建设银行贵阳分行可以根据自身信用状况建立数据库，通过大数据分析分析未来可能出现的风险，有效预测并建立模型。设定线上信贷产品的逾期率和不良贷款率并提出相应的解决方案并纳入数据库之中。其次，为规避信用风险，建设银行贵阳分行还需要将信用风险数据的限额纳入预警系统。建设银行贵阳分行可在预警系统内设置贷款率预警线，一旦实时数据显示超出预警值，应立即采取风险防范措施。最后，大环境随时变化，信用风险的类型和时间随时变化，因此信用风险预警体系也应根据建设银行贵阳分行的情况而变化，应不断调整和完善。金融风险预警体系的建立，使建行贵阳分行通过对金融风险的预判，提前做好准备并有效解决问题，为建设银行贵阳分行今后的工作提供有力支撑。4.3持续优化信贷风控模型信用评价体系主要由数据来把控。建设银行贵阳分行想建立健全的信用评价体系，需要收集大量的客户个人信息，持续优化信贷风控模型。结合客户本身的偏好，建设牢固的个人信用体系，以信用评价体系为发放贷款前的必要条件，从根本上规避风险。对数据库进行数据分析管理，能够根据反映出的特定情况所引起的风险高低，随之制定应对策略。随着经济形势的不断变化,数据分析技术更新加快等因素的影响，信贷业务中的风控模型数据分析将会逐步失效，建设银行贵阳分行需要对已有信贷风控模型进行调整和修正，甚至在现有的信贷风控模型进行创新，新的模型需要适应新形势，能够持续对风险隐患实施有效的识别。模型的研发创新需要建立长期的跟踪负责机制，同时要密切关注政策动向，并根据情况对信贷风控模型进行调整。在数据方面可以考虑寻求专业的数据公司进行合作，以确保建设银行贵阳分行的信贷风控模型具备良好的基石。在此基础上，需要遵循以下原则：严格保密原则、循序渐进原则、合作建设原则、先易后难原则、与时俱进原则、审慎发展原则。同时应该由专业团队专人跟进信贷风控模型的研发与创新全过程，切实防范建设银行贵阳分行信贷风控模型的核心数据外泄。结论本文通过对金融科技与信贷业务入手，研究金融科技与信贷业务的结合情况，以建设银行贵阳分行为例，通过对建设银行贵阳分行相关数据的收集，对有关文献和资料进行查阅并进行分析：找出了建设银行贵阳分行信贷业务存在的主要问题，并结合建设银行贵阳分行的实际情况对建设银行贵阳分行银行存在的科技金融人才的缺失、数字化平台尚未构建完成、数据治理还有待改善、线上信贷业务配套制度不健全等方面提出了改进方案设计。金融科技的应用有利于拓宽建设银行业务范围，有利于提高个人业务，公司业务，投行业务，国际业务的服务效率，简化办理业务的流程，可以使业务更灵活，更精准，更智能化。金融科技的发展促进了银行信贷业务的数字化转型。建设银行贵阳分行的信贷业务发展规模逐年扩大，信贷业务也在逐渐由之前的线下向线上信贷业务发展，建设银行贵阳分行对金融科技人才的需求也在逐年上升，然而建设银行贵阳分行对金融科技人才的招聘渠道过于单一，在信贷业务长足发展的情况下，建设银行贵阳分行的数字化平台建设不健全，线上信贷业务配套制度也不完善。建设银行贵阳分行应该拓宽自己招聘渠道，完善相应的激励机制，加大金融科技人才培养的投入来获得金融科技人才并留住人才。建立自己信贷业务数据库，并和专业数据公司