大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風險論文
一、大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風險管理SWOT分析
（一）定性分析
1.優(yōu)勢分析。商業(yè)銀行在多年發(fā)展中，擁有廣大的客戶群體，積累了客戶基本資料、客戶交易、客戶存貸款等大量數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行憑借其雄厚的資本，可以建立大數(shù)據(jù)服務器等設備，將這些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與其他來源數(shù)據(jù)進行整合，數(shù)據(jù)分析人員通過云計算等技術手段挖掘出有價值的信息，從各個角度分析客戶需求以及識別信貸風險，從而有助于商業(yè)銀行更加科學地評價經(jīng)營業(yè)績、評估業(yè)務風險、配置全行資源，引導銀行業(yè)務科學健康發(fā)展。
2.劣勢分析。在現(xiàn)有的銀行交易系統(tǒng)中，客戶的身份證、交易流水等大量信息已被銀行掌握，但缺少如客戶的家庭情況、收入狀況、消費習慣、興趣愛好等其他方面的信息。另外，目前小微企業(yè)客戶信息以及商業(yè)銀行的產業(yè)鏈客戶信息也比較缺乏，直接影響著銀行對這些客戶提供金融服務的水平。再者，大數(shù)據(jù)時代下，需要金融專業(yè)人才和數(shù)據(jù)分析人才相互配合，才能充分挖掘數(shù)據(jù)價值，但數(shù)據(jù)分析人員較為匱乏也將成為商業(yè)銀行的軟肋。
3.機會分析。剛剛進入大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行應率先構架大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略體系，制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，突破同質性，實施差異化業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略，從而贏得先機。如果大數(shù)據(jù)獲得成功應用，將為銀行創(chuàng)造先發(fā)競爭優(yōu)勢，使銀行決策從“經(jīng)驗依賴”向“數(shù)據(jù)依據(jù)”轉化，打造不可復制的核心競爭力。“數(shù)據(jù)—信息—商業(yè)智能”將逐步成為銀行定量化、精細化管理的發(fā)展路線，數(shù)據(jù)分析也將成為其風險防控的法寶。
4.威脅分析。大數(shù)據(jù)在給商業(yè)銀行帶來前所未有的機遇的同時，也給其帶來了諸多威脅，例如大數(shù)據(jù)存在的風險、網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)失真等。在大數(shù)據(jù)開發(fā)利用過程中，云計算技術將會得到廣泛應用。但是云計算將數(shù)據(jù)存入云端，而云端往往是由第三方服務器實現(xiàn)存取的，如果第三方將數(shù)據(jù)泄露，將會給銀行帶來極大的風險。另外，互聯(lián)網(wǎng)金融正在顛覆著傳統(tǒng)的金融模式，網(wǎng)商具有活躍的交易記錄和巨大的金融需求，但商業(yè)銀行很難開發(fā)到這些客戶，將給銀行帶來挑戰(zhàn)。
（二）定量分析
除了對大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風險管理面臨的內外部環(huán)境進行定性分析外，還可以進行定量分析。具體思路為：
①確定包括優(yōu)勢與劣勢、機會和威脅等多于10個的內外部環(huán)境因素；
②利用主觀賦權法、客觀賦權法、層次分析法（AHP法）等任一方法確定各因素的權重；
③給各個因素打分，分值范圍為1到5分，評分越高說明因素越重要；
④將各個因素的權重與得分相乘，從而最終計算出各個因素的加權分數(shù)；
⑤各個因素加權分數(shù)計算代數(shù)和得出公司的總加權分數(shù)，然后根據(jù)分數(shù)進行判斷。某商業(yè)銀行內外環(huán)境分析如附表所示。由附表可以看出，該銀行外部機會大于外部威脅，內部優(yōu)勢大于內部劣勢，應抓住大數(shù)據(jù)帶來的機遇，充分利用信息技術，更加科學地評估業(yè)務風險、配置全行資源，引導銀行業(yè)務科學健康發(fā)展。
二、基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)構建
目前，我們已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)時代，由于大數(shù)據(jù)包含的信息量大而且非常復雜，傳統(tǒng)的系統(tǒng)已不能滿足銀行新的分析需求，有必要建立一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境，構建大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)，采取新分析算法，搭建大數(shù)據(jù)跨業(yè)務的統(tǒng)一應用平臺，從而滿足銀行精細化管理、差異化服務、提升風險分析能力的需求。
（一）大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)概述
在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地發(fā)現(xiàn)各類欺詐行為，對保證商業(yè)銀行的正常運作和國家人民財產安全都顯得十分重要。商業(yè)銀行征信系統(tǒng)要針對信貸風險防控工作的實際特點，通過客戶交易信息以及客戶其他信息收集來加強客戶信用風險監(jiān)測。系統(tǒng)總體見附圖。附表某商業(yè)銀行內外環(huán)境分析內部環(huán)境評分權重加權分外部環(huán)境評分權重加權分⑴整體競爭優(yōu)勢明顯；30.100.30⑴云計算的快速發(fā)展；50.150.75⑵良好的客戶群體；50.150.75⑵數(shù)據(jù)來源多樣化；50.251.25⑶資本雄厚，有能力建立大數(shù)據(jù)庫；40.050.20⑶科技發(fā)展為數(shù)據(jù)應用提供支持；40.200.80⑷擁有專業(yè)客戶人才；30.200.60⑷精準評估業(yè)務風險；40.251.00⑸良好的內控環(huán)境；50.251.20⑸先入為主的機會；40.150.60優(yōu)勢⑹豐富的風險防控經(jīng)驗；50.251.25機會⑹精細化管理的趨勢。40.100.40小計1.004.30小計1.004.80⑴缺乏個人客戶基本信息；-30.25-0.75⑴網(wǎng)商的競爭；-50.3-1.50⑵缺乏小微企業(yè)基本信息；-30.20-0.60⑵大數(shù)據(jù)安全風險；-50.25-1.25⑶缺少產業(yè)鏈客戶的信息；-40.20-0.80⑶網(wǎng)絡安全面臨挑戰(zhàn)；-30.2-0.60⑷缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才；-30.10-0.30⑷外部風險事件的影響；-30.15-0.45⑸缺乏非結構化數(shù)據(jù)收集能力；-50.15-0.75⑸外部風險來源多樣化。-30.1-0.30劣勢⑹商業(yè)運營模式面臨變革。-30.10-0.30威脅小計1.00-3.50小計1.00-4.10優(yōu)勢劣勢合計0.80機會威脅合計0.70系統(tǒng)將從海量數(shù)據(jù)中提取出有關聯(lián)的數(shù)據(jù)信息，以發(fā)現(xiàn)潛在或已知的風險，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)倉庫、模型庫、知識推理、人機交互四者有機地結合起來，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的作用，通過建立風險評估模型較好地處理數(shù)據(jù)資源中存在的模糊性和隨機性，在成熟的模式識別技術和智能分析技術的輔助下，對銀行業(yè)務的全方位、多角度的可靠性分析和風險評估，有助于商業(yè)銀行實施全面風險管理體系，從而進一步提高融資、貸款、授信等方面的風險評估、監(jiān)控水平。
（二）大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)工作原理
1.數(shù)據(jù)原料。數(shù)據(jù)原料是商業(yè)銀行風險防控中的關鍵一環(huán)，它直接影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率、精準度以及所得模式的有效性。目前，商業(yè)銀行針對客戶資料和消費記錄都建立了功能龐大的消費市場數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，在以大數(shù)據(jù)引領、以智能化為核心的產業(yè)變革時代，銀行要真正將數(shù)據(jù)作為風險控制的源點，有效整合來自銀行網(wǎng)點、PC、移動終端設備、社交網(wǎng)絡、征信機構等傳來的結構化和非結構化的海量數(shù)據(jù)，既要獲取常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)，又要收集社會化媒體數(shù)據(jù)，真正將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略性資產，實現(xiàn)從管控風險向經(jīng)營風險方向的轉型。
2.數(shù)據(jù)工廠。數(shù)據(jù)工廠是利用數(shù)據(jù)挖掘理論與技術將數(shù)據(jù)中潛在的、有用的模式搜索出來，是整個征信系統(tǒng)最為關鍵的一步，也是技術難點。在數(shù)據(jù)工廠中，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)抽取工具、數(shù)據(jù)集成工具、數(shù)據(jù)過濾工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及模式評估工具等，從海量數(shù)據(jù)原料中提取輔助決策的關鍵性數(shù)據(jù)，并經(jīng)過歸納總結、推理、分析數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘中分類、聚類、偏差檢測、概念分析、異類分析、關聯(lián)分析、時序演變分析和元數(shù)據(jù)挖掘等功能，完成對銀行信用風險控制、銀行市場風險評估和銀行操作風險評估，從而幫助決策者對信息預測和決策起作用。
3.數(shù)據(jù)產品。數(shù)據(jù)工廠最終的結果是數(shù)據(jù)產品，把所有最終經(jīng)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識直觀地通過可視化技術展示給商業(yè)銀行，以幫助其理解和解釋數(shù)據(jù)挖掘的結果，控制信貸風險。這些數(shù)據(jù)結果既包括傳統(tǒng)的諸如違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限等客戶信用信息，也包括客戶的其它方面的信用記錄、客戶的信用評級以及對市場風險的評估。當然，整個數(shù)據(jù)挖掘過程是一個不斷反饋、循環(huán)往復的過程，信用評級結果也是動態(tài)變化的。
4.數(shù)據(jù)應用。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘得出的風險評估結果為商業(yè)銀行評估信貸業(yè)務的風險和收益情況提供了量化工具，改變了單純被動信用風險管理模式。在此背景下，商業(yè)銀行應規(guī)范貸款審批標準和審批程序，優(yōu)化金融信用監(jiān)控機制，完善組織架構和規(guī)章制度，實施風險動態(tài)防控，使信貸風險管理體系健康運行。
三、大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風險管理應注意的`問題
在“大數(shù)據(jù)”時代，商業(yè)銀行面臨著信用風險防控的新形勢，要積極做好如下應對工作。
（一）風險意識要思維開放
商業(yè)銀行在進行風險預測時，需要考量政策、人為的操作風險、市場環(huán)境等等眾多因素，但現(xiàn)有的技術水平難以支撐挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。因此，商業(yè)銀行需要具備一種像互聯(lián)網(wǎng)一樣的開放式思維，建立分析數(shù)據(jù)的習慣，重視“大數(shù)據(jù)”開發(fā)利用，關注與風險預測高度相關的大數(shù)據(jù)信息，如客戶的基礎信息（如客戶開立賬戶時留存的住址、年齡、從事行業(yè)、性別等等）、客戶交易信息（如客戶在ATM機上的存取款情況、使用銀行卡、購買理財、使用其他業(yè)務的記錄等等）、外部的信息（從互聯(lián)網(wǎng)、電信運營商、證券交易所等處挖掘來的有關信息）等，用數(shù)據(jù)說話，從而提高不確定風險的預測水平。
（二）數(shù)據(jù)整合要注重質量
大數(shù)據(jù)很多時候是從一種非傳統(tǒng)的角度去分析、挖掘、利用數(shù)據(jù)價值的思路。由于數(shù)據(jù)來源龐雜廣泛，需要不斷利用技術創(chuàng)新去挖掘利用大數(shù)據(jù)的價值，再加上數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性很強，商業(yè)銀行應建立自己的數(shù)據(jù)地圖，整合銀行內部數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)鏈上的其它外部數(shù)據(jù)，堅持做到數(shù)據(jù)要依照標準化采集，確保數(shù)據(jù)來源真實可靠，杜絕以假亂真；同時構建專門的數(shù)據(jù)分析方法和使用體系，對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，并嚴格按照國家法律法規(guī)進行使用，從而確保數(shù)據(jù)質量，提高數(shù)據(jù)應用性。
（三）系統(tǒng)建設要高屋建瓴
大數(shù)據(jù)具有一般數(shù)據(jù)所不具備的特殊性，傳統(tǒng)的處理工具和解決方案難以滿足針對大數(shù)據(jù)的處理和分析需要，因此需要采用新的處理模式，才能發(fā)揮大數(shù)據(jù)的效能。商業(yè)銀行需要投入大量資源加快完善高度集中、完備、綜合、專業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，建設完善數(shù)據(jù)倉庫項目，從而適應“大數(shù)據(jù)”技術的需要。在系統(tǒng)建設中要高屋建瓴，要把對于非結構化數(shù)據(jù)分析的技術與現(xiàn)有的、基于結構化數(shù)據(jù)的分析工具相結合，預裝一些成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法和文字文本的算法，完善數(shù)據(jù)挖掘工具的擴展性，便于數(shù)據(jù)分析人員能夠快速地進行大數(shù)據(jù)分析。同時，對資源的投入一定要有相當?shù)那罢靶裕⒓骖櫘斍皩嶋H，盡可能地實現(xiàn)資源利用最大化。
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