大数据背景下商业银行风险管控浅析

2018-08-07 11:19 来源:山西新闻网
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  一、引言

  商业银行作为现代金融体系的主要参与主体之一,在许多方面都发挥着不可替代的作用。随着我国社会主义市场经济的不断发展,一方面信贷业务额度不断取得新突破,业务数量不断上涨,另一方面不良贷款率也在节节攀升,很可能在某一个时机,信贷风险就会猛然爆发。从这一点来说,主要信贷业务的提供者——商业银行,就成为信贷业务风险的主要受害者。而在当前信息时代,如果能够成功引入大数据技术,就能够为商业银行的信贷业务风险防控提供许多新思路。

  二、商业银行应高度关注大数据的必要性分析

  (一)筛选更多的有价值信息。客户信息是商业银行业务开展的必要支撑,同时客户信息也是商业银行判断客户风险的重要依据。在大数据技术的支撑下,商业银行可以在最短时间内获得客户的最新信息,并通过对这些信息的分析、整合,筛选出有价值的部分。而且之前商业银行经常会因为信息不对称问题而遭遇信贷风险,大数据就可有效消除信息不对称问题,从而提高数据的有效性。

  (二)构建更周密的风险防控机制。如果可成功应用大数据技术,商业银行就能够摒弃旧有的风险管理模式,通过对客户的精准化分析,更准确地预测风险;而通过对信息应用机制的改进,也可提高信息共享度,为客户信息安全提供更坚实的保障。

  (三)引入先进的风险防控手段。之前提到风险防控技术,通常指的是将风险作为管理对象,或是控制对象,而在大数据技术的支撑下,可以将风险视为量化指标,从而对风险进行更精准的测算。因此大数据的重要作用之一就是建立业务决策模型,从而实现对风险的量化管控。

  三、商业银行如何借助于大数据技术实现对风险的有效防控

  要应用大数据技术,商业银行还有许多现实问题需要解决,例如在大数据技术出现之前,商业银行的数据库以结构化数据为主,而当前信息时代,各种数据信息暴增,来自于各个渠道,呈现不同的类型,因此必须有科学的信息筛选技术,并有强大的数据储存功能。而商业银行目前的数据库,尚不能满足信息储存要求。要想实现对大数据技术的有效应用,商业银行可参考以下做法:

  (一)培养大数据思维

  培养大数据思维,首先是可为制定更科学的决策提供参考。应用大数据,就是从众多庞杂的信息中将有用的信息筛选出来,根据这些信息制定决策。因此具备了大数据思维,就可以按照大数据的要求来调整思考模式,从而保证思维的不断更新,提高决策效率。它从多个角度和层面对数据进行分析,从而得到更具有参考价值的部分,通过对这些更细化的信息的分析,就可以对所要研究的对象有更精确的了解。对于商业银行来说,大数据思维的培养,第一步是构建模型,为业务决策研究提供准确的参考依据,收集大量的信息,并对这些信息进行整理,去芜存菁,通过多次分析然后制定决策。此外大数据技术的应用,可自动筛选信息,同时对于危险信息也可自动预警,从而大大节省时间。

  (二)应用具有先进水平的大数据信息技术

  较为健全的风险管理体系,是能够对风险进行量化计算,并将风险归类为不同的等级,从而制定不同的防控措施。商业银行要构建完善的风险管控体系,首先应当保证这一体系可较为精准地识别预警信息,其次是可分析风险性质,并进行初步处理。而这两点都需要借助大数据来实现。先进的大数据技术,可将工作人员从繁杂的数据收集和测算工作中解脱出来,同时其对于风险的测算比人工测算更精确。先进的大数据技术还能够在风险发生之前提前做出应对。具体操作时,应当对数据信息制定更严密的监控措施,同时通过构建模型,将风险控制在初始阶段。例如可以制定监控参数,这样一旦风险超过参数值,就会自动预警,从而提高了风险信息的处理效率。

  在大数据技术出现之前,商业银行对于风险信息通常是采用人工处理方式,不仅要耗费大量人力,而且准确率也不高,很难将风险完全识别清楚,因此无法掌握风险管理的主动权,反应较慢。而引入大数据技术后,就能够缩短风险的核查和处理时间,可主动发现信息,而不是等风险发展到一定阶段后再采取措施进行处理。商业银行的业务类型较多,其业务系统也有很多差异,风险控制措施的执行会比较困难。尽管可能无法在短期内形成统一的风险管控模式,但大数据技术可准确判断出风险的监控阶段,并总结出风险变化规律,这对于提高银行风险管控能力也是非常有利的。

  (三)在大数据的支撑下调整信贷产品结构

  信贷产品的结构,指的是对于信贷资金的使用,商业银行通过调整信贷结构,一方面可尽量减少信贷风险,另一方面也可获取更多的投资效益。因此信贷结构变化就决定着银行的业务方向。

  目前我国处于经济发展新常态阶段,那些已经经过了成长期和发展期,通过获取信贷资产获利的产业,有可能发展前景不会太好,而那些刚开始进入成长阶段的产业,对于信贷资源的需求很高。不过需要注意的是,如果仅是在某几个产业中配置大量的信贷资产,实际上对经济的均衡化、整体化发展并无益处。

  因此商业银行需要借助于大数据技术来实现对客户信息的深度发掘,并尽可能多地掌握客户对于产品的需求,提高营销的精准性,从而确定哪些是能够为银行带来高额收益的目标客户群体。之前商业银行对于企业的信用评价,主要依据是企业所报送的财务报表,披露的财务信息和出具的信用报告等,而大数据技术出现之后,则商业银行就需要对企业的多维度信息进行收集,包括企业的业务情况、与客户的业务往来、企业股东的信用、企业管理者的信用信息等,就可对企业的信用做出更客观、更全面的评价,不仅解决中小企业融资渠道狭窄的问题,更有利于银行信贷结构的不断完善,从而达到完善社会经济结构和产业结构的目的,避免各行业之间信贷结构失衡的问题。

  (四)借助于大数据构建专业的风险防控团队

  在大数据技术支撑下,商业银行可从各个角度对信贷风险进行分析,例如某个区域的信贷风险,或是某种行业的信贷风险等,可通过对风险规律的识别和总结构建风险应对模型,从而为培养专业的风险防控人才提供经验依据,改变依靠主观经验识别和分析风险的做法,利用数据模型和大数据技术来对风险进行综合评估,构建专业的风险防控团队。

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责任编辑:bozhihua
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