商业银行信贷业务风险管理创新对策

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摘要：信贷行业在商业银行金融市场中扮演着重要角色，但在交易过程中，商业银行应了解宏观市场变化对还款风险的影响，并进一步分析还款风险。由于大数据的快速发展，一方面可以严格控制用户信息，另一方面也可以降低信贷风险，在此基础上，本文提出大数据背景下商业银行信贷业务与风险管理的创新措施，希望对相关专业人士有所帮助。

关键词：大数据；商业银行；信贷业务；风险管理；创新

大数据是互联网时代的新产品，有助于现代社会数据文明的发展，商业银行开发大数据资源，使用户贷款分析更加准确，风险管理力度进一步提升。信贷活动是商业银行的重要组成部分，与传统的抵押贷款、房地产贷款和农业贷款相比，信贷活动具有高绩效和高风险的特点，现有商业银行控制信贷风险的能力有待提高，根据大量数据，要想更好地分析基本信息和客户退款信息，就需要制定满足客户需求的信贷产品[1]。

一、大数据商业银行概述

通常情况下，大数据下商业银行信贷业务风险管理是一个非常复杂和严密的系统，主要包括贷款前对客户进行控制、检查贷款过程中客户数据以及监测贷款人的还款时间，这涵盖了商业银行的整个贷款活动。由于经济发展和市场条件的变化，商业银行的信贷业务与风险管理理念正在发生变化，目前，商业银行信贷业务与风险管理模式已经从传统的单纯高息向定性和定量管理模式转变，但与中央银行和投资银行不同，商业银行是人们生活中常见的金融机构，人们可以通过商业银行贷款购买房屋或投资项目，近年来，随着经济发展和市场环境的变化，部分商业银行放弃了过去单一只靠高利率来获取高收入的管理方式，采用了定性和定量的科学管理方法，有效促进全球竞争力的提高[2]。

二、商业银行信贷业务中风险管理存在的问题

1.存在商业欺诈现象随着社会和经济体系的发展，人们可以利用贷款改善生活，帮助企业运营，最大限度地发挥经济发展的效益，由于信贷程序简单，不需要担保，目前市场上对信贷的需求非常强烈，人们准备利用消费信贷来满足他们的消费需求，且在企业经营信用方面，国家大力支持小微企业贷款，因此，在消费和经营方面，贷款已成为商业银行的主要贷款活动。在我国，由于商业银行的信贷业务起步较晚，在进行信贷业务期间由于一些制度制定不完善，这就需要将现有制度进一步提升，但也正是由于现有制度存在不规范的情况，就会导致行业与机构之间存在共享不及时的情况，促使信息的覆盖率不高，导致有些商业行为无法及时在系统内更新，从而存在欺诈行为出现的可能性。在大数据时代下，从数据库中识别有效的、有用的模型是一个非常重要的过程，对于数据信息的及时获取对于工作的正常开展有着重要作用，如果数据更新不及时就可能导致数据更新频率方面存在严重问题。这就导致在进行商业银行信贷业务开展期间，极易存在一些欺诈的情况发生，对商业银行信贷业务的运行，以及中小企业的信用方面存在一定问题。2.风控中的信息质量问题客户存在到期还款风险后，商业银行只能通过起诉等方式收回欠款，尽管信贷市场保持了高增长，但未执行的比率也在上升。由于信息收集渠道有限和更新不及时导致的信息质量问题使银行无法及时评估客户的风险，导致获得的贷款超出其可获得性，从而增加了贷款偿还的风险。在发展“普惠金融”的大背景下，商业银行信贷业务趋向弱担保方式的小额信贷业务方向发展，信用贷款缺乏担保，由于信息质量问题，商业银行无法有效掌握客户全面信贷和资产信息，银行没有清收不良贷款的有效渠道，很难仅通过拍卖收回欠款。随着大数据技术的发展，商业银行可以利用其技术优势帮助信贷公司，然而，一些商业银行不能有效地利用大数据技术进行信用风险控制，而仅仅将大数据应用于客户信用调查等信息获取，无法构成完善的数据库，且商业银行对大数据大部分功能的应用仅优化了商业信贷审批流程和工作流程，无法有效提高商业银行信贷风险控制的质量。3.信息安全问题商业银行信贷业务创造的财富远远超过了想象的价值，这可能会受到黑客攻击的可能性，进而导致数据信息被篡改或者丢失，这样不仅会影响商业银行调查工作的顺利开展，也会严重威胁客户的隐私[3]。信息安全风险不断凸显，且在银行的管理中，银行管理人员自身能力素质存在一定的不足之处，在工作期间存在人员操作不熟练以及系统管理不善等问题，正是在管理混乱的背景下，对于数据的及时收集存在严重问题，随着设备和信息复杂性的增加，系统兼容性问题变得越来越重要。现如今，在我国计算机技术飞速发展的背景下，相关政策法规制定期间存在的风险因素逐渐体现出来，在商业银行进行信贷工作期间，如果缺乏系统的法律，将信贷行为开展规范化，就会存在一定的风险性，对于商业银行来说，即使某些客户的信息在得到客户授权之后能够读取信息，但是在信息技术下，容易导致某些数据在没有任何法律或约束的情况下披露。4.信息孤岛大数据背景下商业银行信贷业务风险管理与传统信用风险控制相比有着一定的差异性，传统信用风险控制工作的开展主要是基于对用户的具体评估，决定是否对用户发放贷款，例如贷款人是否有房子、汽车，每月收入是多少。然而，数据风险控制的主要应用是信息的弱特征，例如用户的行为特征和习惯特征所显示的信息，但目前现有的风险控制系统仍存在严重不足。这种信息孤岛的出现会制约商业银行信贷业务的顺利开展，也为信贷业务的运行带来一些隐患。在传统商业银行信贷风险管理中，客户数据的审计是由客户经理进行的，然后经过数据收集、总裁批准和审计等过程，这很容易导致审计中主观意识的严重缺失，当客户经理进家挨户调查时，公司使用的一些贷款会造成虚假的正常经营环境，从而导致客户经理作出错误判断，增加风险的可能性[4]。

三、大数据在商业银行信贷业务发展对策

1.优化管理方式，实现大数据价值最大化大数据背景下商业银行信贷业务要想提升风险管理质量，就需要将现有管理方式优化，进而实现大数据价值的最大化。上世纪末，人们对大型结构化数据进行了深入研究，并形成了相对成熟的技术和产品，如关系数据库和数据存储。在目前基于互联网的现代信贷活动中，商业银行应将管理模式进一步优化，对于客户信息的收集方式也需要进行改变。数据应用要打破客户收入和负债等传统信息的界限，在进行客户数据收集期间需要对客户的具体类型进行全面分析，准确掌握各种客户的优势与特点，并基于此，建立一个完整有效的公共数据库。根据中国实际情况，建议按照共建共享的原则，建立有效的公共信用数据库，该数据库的建立主要以中国人民银行征信部为主进行，由此建立的公共数据库在很大程度上解决了机构和行业之间无障碍共享信息的问题[5]。同时，多通道数据源将加快数据更新的频率，还可以促进传统银行和私人信贷机构之间的有效合作。例如，商业银行拥有大量的数据信息，并借助其大型互联网数据系统与之合作，重组其信息和风险管理功能。传统商业银行对信贷产品的推广和商业开发往往局限于本行，如果客户不上门咨询，他们往往无法了解银行的具体信贷产品类型，且不同商业银行预期的信贷类型和客户标准之间也存在一些差异，这将导致客户无法正确识别其需求，直接影响金融业的发展。在产品开发方面，商业银行信贷业务应打破传统的业务模式，利用大数据技术实现无纸化应用，客户能通过公共账户、应用程序和其他平台申请贷款，对于简单的信贷公司，可以根据流程直接完成网上申请和网上贷款，从而提高信贷效率。2.丰富银行信用评估体系随着大数据技术的飞速发展，在商业银行开展信贷业务期间，应做好对数据信息的预测性分析，例如，个人信贷部门具有客户数量多、单一家庭信贷规模小和风险缺失的特点，虽然单个家庭的风险可能不确定，但对于所有客户而言，风险比率相对稳定。同时，对于商业银行工作的正常开展而言，借助大数据技术的使用，可以将大数据技术作为行业盈利的关键点，并在该技术的支持下，不断将数据提取与处理能力进一步提升，在对数据提取期间可以将掌握的具体数据进一步丰富，这样可以更好地了解客户行为，以及与客户相关的信息，在此基础上，可以更加深入地了解客户具体行为。在商业银行信用评估体系的构建期间，分析所有数据，而不是对机器进行采样，将所有数据借助大数据的挖掘技术将数据分析，在此期间，如果存储的数据存在较为复杂的特点，就可以导致数据出现不一致的情况。因此，为了确保数据的准确性，相关人员可以通过数据多角度分析的方式将数据信息及时提取出来，经由专家创建有效的业务模型，通过创造的数学模型可以准确分析数据之间存在的关系，为商业银行是否进行信贷业务提供参考[6]。过去商业银行信贷业务在进行风险评级时，主要参考传统数据库，如贷款客户名下的固定资产和银行存款金额，而在个性化消费趋势越来越突出的今天，这种风险评级模型相对落后，与过去相比，人们的消费观念和消费方式发生了巨大变化。因此，商业银行评估客户还款能力的方法应该更新，除了个人存款和固定化等数据外，还可以增加对客户个人消费数据的分析，有效提高信贷业务与风险管理的效率。3.将信贷业务的风险控制与大数据征信结合在大数据时代，对数据安全和系统稳定性的要求越来越高，为了跟上大数据的发展，加强信息和网络安全管理尤为重要，对提升信贷业务的顺利开展具有一定意义。首先，在将信贷业务的风险控制与大数据征信结合期间，商业银行管理人员需要加强对信息和网络的安全管理，经由创新技术的使用，将数据加密算法进一步改进，这样可以确保数据传输的真实性。其次，在进行信贷业务期间，商业银行需要仔细审核企业的征信，借助大数据技术下，对数据库进行重构。随着计算机技术的飞速发展，技术水平、员工素质和第三方组织的保密性将决定信息和系统网络的安全性，要想提升对企业征信的了解程度，就需要不断加强对第三方合作机构资质的审查。最后，应加强流程工作的细化分工，在信贷部门，有许多服务和工作人员参与，当职责明确时，各人员所负责的责任将被细化，各信贷流程也将逐渐被细分[7]。同时，大数据环境下商业银行信贷业务应完善信用风险控制应急处置体系，检查可能存在的信用风险点，在信用风险管控体系创新过程中，严重失信的商业银行应充分利用技术优势和在传统信贷管理系统基础上应用大数据技术的思路，建立完善的信用风险管控体系，在新的风险控制体系中，商业银行应打破传统的信贷管理结构，形成以客户为中心的扁平化结构，通过大数据技术深入挖掘完整的客户信息，并将客户融资行为、生活方式、出行、生产、纳税、消费习惯等数据整合到贷款审查信息中，对目标群体进行深入评估，进而准确发放贷款。此外，对于商业银行信贷业务来说，商业银行的公司审计应改变传统对单个因素的审查，而应使用大数据技术来控制和评估整个客户，这将有助于银行更好地控制业务交易的信用风险，通过关联企业合作关系的频繁变化和长期合作企业的空期，发现企业的危机，谨慎或拒绝发放贷款。4.丰富商业银行数据维度，提高信贷业务风险掌握能力基于大数据的商业银行信贷业务应克服传统的限制，在传统数据维度的基础上将其丰富，将大量非传统数据不断整合到数据中，并将其与传统数据进行有效的结合，这样可以更加全面地评估贷款人与贷款企业的信用状况。只有切实掌握借贷企业的信用状况，才可以准确分析借贷企业是否具有还款能力，从而加大规模信用风险控制应用。将新模型技术应用到实际应用中，以实现全面准确的客户风险评估目标，并构建大型业务级数据平台的主要流程，通过数据平台的建立可以切实满足信贷业务开展的具体要求，以此不断满足商业银行需求。随着大数据的增加，验证客户身份的信息不再局限于个人信息，还可以将其不断扩展，包括来自网络运营商的具体数据、电子商务平台上的信息等。这些信息准确地反映了客户的消费能力和功能，然而，要想进一步提升商业银行信贷业务的开展有效性，就需要加强对数据的收集与分析，建立估值模型，防范信用风险并提供信用评级服务，这也是对中国银行信用调查系统的有力补充。此外，由于商业银行信贷业务活动具有周期性波动的特点，与宏观经济周期正相关。目前，我国社会经济在发展进程中，由于经济正处于一种螺旋式的方式呈现下行，而产业产能也存在过剩较为突出的情况，因此，需要深化风险监控体系建设，在风险监控体系建设期间可以建立预警监控系统，及时做好全过程的控制，针对存在的问题提出相应的预防措施。商业银行可以在客户许可下查看客户的信用凭证，并对借款人的联系人和社会环境进行分析，有助于评估共同债务的信息，这些实时信息将实时更新公共数据库，并记录整个链中每个节点的变化，从而在不违约的情况下实现早期风险报警[8]。

四、结论

综上所述，在大数据背景下，为了促进商业银行信贷业务风险管理水平的提高，商业银行需要转变现有管理模式，在开展信贷业务开展期间，应借助大数据手段下，不断提升商业银行在进行信贷业务期间对相关借贷企业与借贷人员的信用查看，有必要加强大数据技术在信贷业务风险管理中的应用。因此，在今后实践中，商业银行应明确当前风险管理中存在的问题，基于现存的问题，可以结合大数据技术，积极创新风险管理策略，将存在的问题及时解决，从而能够进一步促进信贷活动的健康发展。由于大数据技术的授权可以为商业银行的信贷活动带来新的发展机会，在实践中，商业银行可以将大数据技术应用到征信系统和信息管理系统中，但这些系统的具体功能还需专业管理人员来完成，这对商业银行员工的素质提出了更高的要求。为保证信贷业务风险管理的有效性，商业银行应注重建立系统完善的培训机制，对商业银行信贷业务人员进行培训，从而可以不断提高从业人员的业务素质，以促进其能够具备可持续发展的可观性。

参考文献：

[1]石菲.大数据背景下商业银行个人信贷风险管理的完善思考[J].农村经济与科技，2019，30（20）：143-144.

[2]周彧.论大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善[J].青年时代，2019，174（3）：279-280.

[3]李小西.商业银行大数据信贷业务风险管理[J].科技经济导刊，2019（10）：197-198.

[4]周诗宇.大数据背景下商业银行信贷风险管理案例分析[J].市场观察，2020（11）：62.

[5]高歌，谷震飞.“互联网+”背景下商业银行风险管理创新研究[J].经济师，2020（11）：120-121.

[6]徐源.大数据助推信贷风险管理创新探讨[J].现代营销（信息版），2019，38（7）：150.

[7]周广利.大数据背景下商业银行信贷安全管理策略研究：评《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》[J].中国安全科学学报，2021，31（2）：187-188.

[8]丘桂玲.大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制[J].经济师，2018（7）：142-143.

作者：沈鹏 单位：锦州银行股份有限公司沈阳分行