大数据与商业银行风险管理优化的关联分析

金大勇

【摘要】随着时代的发展与进步，我国经济市场正处于转型的关键时期。信息技术水平的不断提升，使大数据被广泛应用在各行各业中。将大数据应用在商业银行风险管理优化中，可以加强商业银行的风险管理水平。综上所述，本文将对大数据与商业银行风险管理优化的关联进行分析，以期增强大数据技术的应用效果。

【关键词】大数据 商业银行 风险管理 关联分析

基于经济新常态的背景下，商业银行的不良贷款现象频频发生，引起政府、人民的高度关注。商业银行面临更大的资产风险，因此需要将风险管理进行优化，才能为商业银行的综合效益提供保障。因此使用大数据可以加快商业银行的风险管理优化速度，避免商业银行收到资产风险。

一、大数据与商业银行风险管理优化关联性分析

随着时代的不断进步，商业银行获得了迅猛发展，拥有海量的客户数据信息。由于技术、管理模式等方面的原因，这些数据信息只有部分获得了有效应用，其真正价值没有获得开发。大数据技术的出现与应用，将商业银行的海量数据信息转换为战略性资源，从而使商业银行的风险管理获得优化。商业银行使用大数據技术可以对客户进行更加准确的定位与判断，提升客户筛选的水平。只有选择优质客户才能加强风险管理能力。在没有使用大数据时，对客户进行定位与判断通常只会使用相关理论，还会存在信息不对称的情况，这样会降低商业银行营销工作的精准性，还会错失大量的优质客户资源。在使用大数据技术之后，商业银行可以对客户进行更加准确的定位与筛选，还可以对客户的深度信息进行挖掘，使营销更有针对性。例如建设银行在应用大数据技术开展的小微企业贷款产品中，使用了市场细分、名单销售的营销策略，使市场份额占有率获得了极大增加。因此客户的选择是风险管理优化的重要基础。

另一方面，商业银行使用大数据还可以对风险进行定量动态式的监测。经营风险是商业银行面临的主要问题，使用传统的风险管理方式时，工作人员会以定性分析的方式进行判断，还可能会结合计量模型等方式。市场的竞争不断加剧，这种方式已经不能满足多方面的需求。使用大数据技术可以构建更加有效的内部风险评级模型，对各种风险实施量化管理，从而使商业银行的风险管理获得进一步的完善与优化。

二、使用大数据技术对商业银行风险管理的优化策略

（一）将大数据战略理念作为基础

我国的金融改革进步不断加快，随着利率市场化、互联网+金融的影响程度不断加深，商业银行面临着更大的挑战，只有加快变革速度，在能在激烈的竞争中脱颖而出。传统的风险管理体制造成分割化、部门化等各种问题，使各方面的信息数据内涵定义标准无法统一，不能采集更有效的信息数据。因此使用大数据技术可以加快商业银行的战略转型速度[2]。商业银行需要将大数据战略理念作为基础，使商业银行的整体战略与大数据战略互相融合。这样才能将大数据的真正价值发挥到商业银行的风险管理中，商业银行需要使用大数据管理战略加强内部各个部门的协调性与合作紧密型，才能将海量的数据信息整合。

（二）增强大数据的应用效果

商业银行需要处理海量的信息数据资源，之后要将其开发才能发挥真正效果，因此需要提升大数据的应用效果，才能加强风险管理水平。商业银行要将大数据技术与风险管理有机融合，可以从以下几方面进行：第一，商业银行要加强大数据的收集与整合能力，才能形成有效的数据库。要确保大数据内容的多元化，确保采集时间的连续性。商业银行还要对内外的数据共同整合，使用同一的标准整合成最终的数据库。第二，商业银行需要提升大数据挖掘、解析、加工水平。通过对海量数据的挖掘，设计出符合客户需求的全景视图。还需要对本行风险具备偏好的客户群进行全面筛选，增强客户群的使用价值与风险管理综合能力。第三，构建数据处理中心，将非结构化的大数据合理应用。还需要构建金融云信息共享平台，将大数据进行集中，结合更加先进的技术手段，对风险形成更全面、更严格、更高效的控制，将风险管理体系的作用充分发挥。

（三）使大数据整合模式获得创新

通过对大数据与风险管理之间的关联性进行分析，可以看出使用大数据技术可以对风险管理形成正确的指引。针对商业银行中存在的部门分割、条线独立等问题，对数据信息的整合形成阻碍。为了将大数据的价值充分发挥，需要将大数据思维作为基础构建将客户作为中心的数据信息整合模式，加强内部各个部门之间的合作，使各项分散的信息数据获得整合，将客户的信息资料库更加充实。商业银行还需要将风险管理系统更加完善，形成对数据的实时监测与控制，增强相关制度的规范化，提升风险管理的合理性与科学性。

（四）构建完善的大数据风险管理体系

商业银行需要构建大数据信贷风险控制管理中心，对客户进行贷前、贷中、贷后类型的划分，将管理中心的职能充分发挥，对全体信贷客户进行全面、全流程的风险管理与监控，从而使风险管理体系获得优化。在对客户进行筛选时，若该客户的负债、资产等相关情况出现异常，要立即通知客户经理[3]、风险经理，对该客户的准入重新判断。在对贷中与贷后进行管理时，若贷款客户没有按照合同中的内容履行责任，或出现相关的风险信息数据，需要立即对相关信息进行核查，提醒贷款客户改进，还需要结合保全、提前收回等措施对风险有效防范。商业银行要将银行风险管理与大数据技术互相结合，才能加强对客户、风险判断的准确性，使各项措施、决策更加有效。

三、结语

随着市场竞争激烈程度不断加剧，商业银行使用大数据技术可以加快风险管理的优化速度，使商业银行可以对各种风险量化管理，提升风险管理的整体水平，还可以加强客户的定位与判断能力，帮助商业银行在激烈的市场竞争中脱颖而出获得更加稳定的发展。

参考文献：

[1]孙继锋，刘高峰.大数据与商业银行风险管理优化的关联分析[J].区域金融研究，2017，（10）.

[2]陈君.大数据背景下商业银行信贷风险研究[J].财会通讯，2016，（23）.

[3]杨海平.大数据与商业银行小微金融数字化管理[J].清华金融评论，2015，（01）.