浅析大数据在商业银行信贷的应用

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摘要:目前，大数据与金融加速融合发展，本文对大数据对商业银行信贷业务的影响进行了分析，对大数据时代下商业银行信贷业务发展及创新提出了对策建议。

关键词:大数据;商业银行;信贷业务

一、定义

大数据是一种数据集合，具有容量大，类型多，处理速度快，应用价值高的特点。目前，它已发展成为新一代信息技术，用于收集、存储和关联大量、分散和多样化的数据，发现新的数据价值并创新各种应用功能。

二、大数据对商业银行信贷业务的影响

(一)对商业银行信贷业务战略决策的影响。在大数据时代，商业银行运用大数据技术，对客户需求、项目情况、市场情况等进行更加科学合理地分析，对自身的服务对象和领域定位更加准确，可以更加科学、有效地开展战略决策。大数据时代，商业银行在经营方式方面面临着重大变革，主要是更精细、科学和虚拟化的经营管理。(二)对商业银行信贷业务流程的影响。1、客户营销环节。随着大数据技术的不断发展进步，商业银行可以运用大数据技术实施“互联网+”战略，通过大数据来建立一整套完整的涵盖客户需求、行为习惯等方面的数学模型，使银行工作人员能够在很短的时间内快速掌握客户的大量数据信息，并通过对数据信息规律进行分析，制定个性化营销解决方案，实现对客户的精准高效营销。2、授信审批环节。随着大数据技术的进步，商业银行可以通过采用大数据技术，对传统的信用评级模型进行完善，优化和完善自动审批策略，对客户的授信审批更加便捷和灵活。3、贷后管理环节。贷后管理是商业银行信贷业务流程中的最为关键、繁琐的部分，也是最容易出现问题的环节，急需大数据技术发挥重要作用。利用大数据和移动互联网技术进行贷后管理可以为银行客户经理的贷后管理工作提供有效支持。建立一套基于大数据技术的风险预警系统及贷后管理系统，将银行内外部各种信息进行共享和融合，可以有效加强商业银行贷后管理的薄弱环节。4、风险防控环节。在当前经济大环境下，商业银行信贷业务风险不断暴露，商业银行不良贷款率不断升高，2018年底我国商业银行的不良贷款余额为2万亿元，不良贷款率达1.89%，创10年新高。各家商业银行急需提升自身的风险管控能力，传统的商业银行风险管理系统存在防控手段落后、信息滞后、不够主动灵活的问题。而大数据技术具有实时性高、维度丰富、覆盖面广和人工智能化程度高的优点，这使得商业银行信贷风险防控成为大数据应用的热点方向和领域。

三、大数据时代下商业银行信贷业务发展主要策略建议

大数据时代已经到来，大数据技术日益更新，大数据成为商业银行提高核心竞争力的关键因素。商业银行必须重视并充分发挥大数据在银行信贷业务全流程各环节的作用，提升服务水平和能力，提高风险管控能力，增强银行核心竞争力。(一)运用大数据对商业银行信贷业务全流程实行精细化管理。一是改变信贷业务经营管理理念，坚持“数据治行”，以数据为支撑来做信贷决策；二是加强银行信贷业务数据化建设，积极融入互联网，加强大数据挖掘技术的研发投入；三是在信贷业务客户准入环节加强大数据应用，对信贷业务客户实行白名单、黑名单管理，优化客户结构，严守风险底线，切实有效从源头控制信贷业务风险；四是通过大数据应用实现客户信用评级更加科学准确；五是在授信审批环节加强大数据技术的应用，提高银行信贷审批效率；六是应用大数据技术来加强信贷业务贷后管理，基于大数据技术建立贷后风险监测系统、抵质押品价值评估系统、信贷项目远程监控系统、动态预警监测机制等智能化的贷后管理系统；七是应用大数据技术加强客户洗钱及恐怖融资风险评估及监测。八是在贷款回收方面充分运用大数据技术。(二)大数据时代下的商业银行信贷业务创新。一是运用大数据技术实现信贷产品结构优化;二是运用大数据技术推进普惠金融发展，解决企业融资难问题;三是通过大数据金融来解决企业融资贵的问题;四是通过大数据金融为客户提供综合金融服务。

参考文献

:[1]徐崚峰.大数据技术下的小微金融服务与产品创新[J].武汉金融,2017(05):9-12.

作者:王杰 单位:国家开发银行山西省分行