大数据在商业银行信用风险控制中的应用探究

现代社会是科学技术高度发达的社会，大数据技术的应用正在向社会各行各业渗透，极大程度地改变了人民生产生活方式。在大数据技术环境下，商业银行有必要立足自身实际，精准把握其在银行信用风险控制中的价值作用，辅助实现信用风险控制效果最优化。一、大数据的概念、特征和应用现状(一)大数据的概念大数据技术是一种基于现代数据挖掘理念的数据处理方法，能够在海量的数据资源中快速、精准、高效地获取所需要信息，是现代科学技术朝着现代化方向发展的重要代表。大数据技术的出现带动了着新一轮网络技术革命的出现，其覆盖范围涵盖国家治理、企业管理与个人生活等多个方面，深刻改变着人们的思维方式与行为习惯，为现代经济社会发展注入了强有力的数据驱动力。大数据技术在特定意义上可高效整合数据资源，提升商业银行风险管控的现代化水平[1]。(二)大数据的特征一方面，大数据在数据产生和数据处理方面具有较快速度，其可运用系统完善的硬件工具平台载体，在多类型的海量数据信息中提取有价值信息，且可保持持续化与实时化状态。另一方面，大数据所处理完成的数据价值较大，由于现代经济社会发展所形成的数据类型多种多样，若不能够准确判断数据价值，则势必会造成数据处理滞后与延迟，而依托于大数据技术方法，则可有效拓宽大数据覆盖面，在更深层次意义上保障数据信息的高价值、低密度和碎片化。(三)大数据的应用现状长期以来，广大商业银行不断探索研究大数据技术在各项业务工作中的创新运用，在优化金融产品营销路径，程序化策略制定与实施等方面进行了大量卓有成效的研究与探索，有效规避了业务实施风险。受限于金融产品、社会环境与风险识别等条件影响，当前大数据技术的应用依然存在诸多短板，多类型的风险研判精准度相对不足，基于大数据的价值链条尚未完全形成并发挥现实作用。二、大数据与商业银行信用风险控制的契合点分析(一)风险识别风险识别是商业银行信用风险控制的首要环节，也是大数据技术应用的关键方面。在大数据技术的支持下，商业银行可有效拓展风险数据来源，在诸多类型的数据信息中汇总整合有价值信息，为准确识别信用风险提供基础参考。大数据技术可有效解决商业银行信用风险控制中信息不对称的难点问题，可将海量的数据信息进行充分整合，使数据信息转换成为风险识别的重要依据，从而识别高风险客户，禁止授信准入，进而将银行信用风险控制在初期阶段。(二)风险定价在商业银行信用风险分类中，不同类型的风险具有不同的影响程度、表现形式与外在特征，所导致的风险性后果同样差异显著，这要求对风险类型进行充分定价，以实施更加明确细化的风险控制策略。依托于大数据技术的核心价值作用，商业银行可综合考量客户的还款历史、信用历史、信用种类和信用额度使用等客观信息，从中发掘便于进行风险定价的价值数据，构建形成信用风险定价模型，实施定价数据集中管理，确保信用风险整体可控[2]。(三)风险量化大数据技术与商业银行信用风险控制的契合点还表现在风险量化方面，这主要应从信用风险计量角度进行考量。按照大数据技术的数据分析方法，其可充分把握现代风险计量的核心，通过长期化的数据积累、观察和发掘等方式，为未来某段时期的信用风险进行准确评估和预测，实现信用风险的量化管理。比如，当银行贷款集中度达到所设定的风险限额时，则可进行自动预警，辅助商业银行通过上收信贷审批权、停止授信、压缩额度等方式进行风险控制。(四)风险预警在大数据技术条件下，如何对信用风险进行实时预警，成为商业银行极其关注的重点问题。大数据技术为商业银行积累了诸多不同类型的数据信息，这使信用风险自动化预警体系的建立成为可能，大大降低了传统环境下的风险预警难度系数，使相对固化条件下难以达成的风险预警目标更具可达成性。商业银行在信用风险控制中运用大数据技术的经验相对不足，行业发展成熟度尚有待提升，风险预警的精准度亦需予以重点优化改进。三、银行信用风险控制领域中大数据应用面临的问题(一)大数据存储与开发能力亟需提升大数据存储与开发能力是大数据环境下商业银行信用风险控制中的关键所在，尤其在大数据技术影响深度与广度不断加大的趋势下，商业银行更应该将数据存储与开发能力提升纳入战略体系。鉴于商业银行的金融属性，其将更多的资源要素向客户开发与市场营销方向倾斜，未能对大数据存储与开发进行强有力的技术支撑，所采取的数据清洗、开发、挖掘与分析等方法缺乏实效性，难以在庞大的业务数据中筛选出有价值信息，制约着大数据技术整体价值的彰显。受限于此，商业银行应从信用风险角度考量大数据存储与开发能力提升，更加全面地识别和把控信用风险[3]。(二)大数据加剧了商业银行信息安全隐患信息安全问题贯穿于大数据技术应用的始终，这给商业银行信用风险控制带来了严峻考验与挑战，需要以更加精准有效的方式方法，全面破解信息安全隐患困局。从当前现状来看，部分商业银行尚未建立起系统完善的信息安全隐患防护机制，所采取的信息安全保障措施不能够全面应对商业银行所面临的风险，往往使低风险、小风险逐渐演化为高风险、大风险。商业银行信用风险控制需要以动态化的方式强化对各种风险的协同管理，以严防信息泄露，而多数商业银行在该过程中却存在突出短板。(三)信用风险控制大数据专业分析人才匮乏随着大数据技术应用的持续深化，银行信用风险控制工作对专业化的数据分析人才产生了迫切现实需求，只有积极引进专业化人才，才能在源头上保证大数据技术应用的整体活力。实践表明，部分商业银行在人才队伍建设方面存在明显不足，信用风险控制中的专业团队未能全面建立，既有人员的数据分析意识淡化，未能全面掌握信用风险控制的核心要义，相关工作实效始终停留在低下状态。由于专业化的数据分析人才匮乏，银行信用风险控制的实施规则不甚明确，亟需建立一支具备信用风险控制、统计学、运筹学等知识和技能的工作团队。(四)多部门独立管控风险问题突出基于大数据的商业银行信用风险控制需要明确细化不同部门之间的职责权限与关联关系，更需要以多部门独立作用的发挥汇聚风险控制的强大合力。实践表明，部分商业银行业务部门、风险管理部门、审计监察部门等之间的职责衔接效果不甚明显，层次化的信用风险控制模式未能形成，多部门独立管控风险的覆盖范围存在空白，事前审核、事中监督与事后反馈总结存在脱节现象，需要加大改进力度。此外，商业银行各部门之间的数据交互共享水平相对较低，信用风险评价标准不统一，预警技术和系统不够完善，割裂了信用风险控制各要素的内在联系。四、基于大数据的银行信用风险控制方法路径探讨(一)建立一体化的风险防控体系按照大数据技术的基本特点与应用规律，建立健全一体化的信用风险防控体系，在更深层次意义上将大数据技术转换为强化信用风险识别、评估、分析与应对的重要工具载体，破除陈旧信用风险控制模式的局限与束缚。对以往既有信用风险控制策略进行全面细化梳理，对其中不符合大数据技术应用目标要求、不符合现代商业银行发展路径目标要求的内容进行全面修订，充分发挥其保障和约束作用，为具体信用风险控制措施的实施提供基础依据。强化一体化信用风险防控责任的落实，明确商业银行各类型业务的全过程风险管理，对不同类型的信用风险进行准确分析与预防，动态调整其影响权重，做到思想认识、管理过程、操作执行的风险防控一体化。优化商业银行内部审批流程，提升审批质效，杜绝人为主观意志干扰，避免越权、越级审批行为。(二)灵活运用大数据技术，建立信用风险预警系统现代大数据技术的快速发展，为商业银行信用风险控制提供了更为丰富的载体与工具。商业银行应将大数据技术转换为提升信用风险控制效能，优化信用风险控制效果的重要力量。按照信用风险控制数字化的运作要求，构建以现代信息化、智能化与自动化等为基础的信用风险控制预警系统，利用该预警系统全面准确地识别、分析与处理业务数据信息，直观清晰地对信用风险相关数据进行建模处理，对其适用性等做出全面评判。在信用风险预警系统内，设定信用风险预警前置条件，将所有影响银行信用风险的因素纳入统一管理，对存款、理财、借贷等业务状况进行全面监控。通过风险类型的维度分析，强化商业银行内部各部门之间、不同业务流程之间的数据信息互通，提高信用风险数据信息传输效率，形成防范信用风险的强大合力[4]。(三)以数据为基础优化全面风险控制流程在信用风险识别与控制优化方面，商业银行应对以往业务工作中所形成的数据信息进行全面搜集，包括合同债务数据、财务数据、信贷业务数据和风险缓释数据等，以不断优化迭代信用风险控制系统内容，准确计算分析客户违约概率。在市场风险识别与控制方面，商业银行则应利用大数据技术方法，实时地采集全球汇率、利率和理财产品等市场信息，为制定符合自身战略实际的授信业务战略提供基础参考，并设定额度上限，最终形成准确可靠的风险计量模型。在操作风险识别与控制中，则需要加强业务风险识别，对历史操作风险数据进行场景还原，得出信用风险的演变发生脉络，为后续授信业务开展形成预警作用。此外，商业银行还应探索实施高频次压力测试，准确进行客户信用风险评级，自动核定交易额度，保障交易安全。(四)汇集整合风险数据，拓展风险数据收集渠道首先，商业银行应强化内部数据治理。在银行客户下沉战略的实施背景下，商业银行应针对不同的授信客户群体，对内部数据进行全面细致处理，将符合特定前置条件的数据信息进行集中统一管理，建立数据仓库及风险数据集市，为信用风险控制决策提供数据支持。其次，应强化外部数据应用，包括交易数据、交互数据和社会属性数据等，利用新型爬虫工具对外部数据信息进行充分加工，关注目标客户的相关信息，并以连续性的方式获取来自于政府、媒体、社交等领域的外部信息，辅助开展关联交易控制和贷款追溯等。最后，应优化数据交汇整合。商业银行应注重区别半结构化和非结构化数据类型，促进信息的跨专业共享与流动，为银行信用风险控制奠定基础。(五)打造大数据风控平台，实施全流程风险控制大数据信用风险控制平台具有衔接支撑作用，可在信息获取、信息录入、评分预警等方面发挥有效作用，实现贷前、贷中和贷后的全流程风险控制。在贷前风险识别环节，应以行内内控名单库为依托，对客户准入的过程进行风险扫描，评估其还贷能力，重点识别与评估客户违约风险，在更为深刻的范围内对风险客户进行“阻隔”。在贷中自助审批环节，则应充分运用风控评分卡模型，探索实现线上审批，超前发现信用风险隐患信息，实现所有客户的实时授信，及时消除潜在风险隐患苗头性问题。在贷后风险监测方面，则应选择具有代表性的监测评估参数，建立信用风险动态监测体系，分析与把握融资客户风险变化规律，对筛查发现的风险数据予以及时预警，落实跟踪处置要求。(六)优化衔接内部信息反馈和外部信息整合在银行日常经营活动中，不同部门与业务类型等均会对银行信用风险带来相应影响，若不注重衔接协作，则势必会影响信用风险控制的综合实效。一方面，应建立内部信息反馈制度，按照统一化的标准要求，在银行不同部门和业务类型之间进行有效信息关联，对各类数据信息进行及时收集、整理、总结与反馈。另一方面，应探索实施外部信息整合制度，以调查问卷等方式，通过外部信息整合途径对相关材料进行搜集处理，得出自身所需信息，编制形成信息整合报告，为实施更加明确的信用风险控制战略提供资料依据。此外，银行还可聘请社会化的信用风险控制顾