银行贷后管理中大数据技术的应用分析

邱捷

摘 要：云时代的来临，将“大数据”带入了人们的视野，数据的高速增长同时也改变了人们的生活。文章通过了解大数据技术和银行贷后管理，发现大数据技术在银行贷后管理中存在信息采集跟踪、优化数据系统、数据分析评估三大应用，降低了贷后管理风险，强化整体质量。

关键词：贷后管理；大数据技术；应用

随着大数据的普及与推广，为社会各行各业带来了机遇与挑战，如何在时代潮流中立于不败之地，一直是各界探讨的话题。银行作为依靠数据分析进行业务的金融机构，必须对大数据技术在银行贷后管理中的应用进行分析研究，从而为客户规避风险。

1 相关概述

1.1大数据技术

在网络科技迅猛发展的今天，人们的生活需求、兴趣爱好逐渐可以演变为“数据”，随着数据信息量的扩增，人们开始采取科学化的方式对其进行分析，利用有价值的数据开阔市场，这一过程向着动态化的方向延伸。在这种观念的影响下，结合了云计算技术、数据库技术等技术知识的“大数据技术”应运而生，为人们对各类数据的预测、统计、处理、储存、评估等活动提供了条件，并被快速、广泛地运用到了工业、金融、医学等多个行业的工作管理当中。[1]

1.2银行贷后管理

在客户贷款的整个流程中，贷后管理占很大的时间比例，风险把控较为困难，如何有效避免不良贷款，管控信贷风险是银行贷款的首要任务。

由于国家政策地调整、市场行情地改变、企业内部运作地调整等等原因，企业的产业链和经营状态也随之浮动，大部分企业在贷款之初处于营运较好的阶段，企业的资金足够充足，但是后期产品销售状况不好，导致资金没办法及时回流，造成不能及时还贷的现象也比比皆是。贷后管理的时间节点是由贷款发放当日计算，直到信贷产品收回结算为止，贷款人可以在规定时间内连本带息一同偿还完成，表示贷款过程的结束。在此之间，银行还需要时刻了解贷款人的经营状况，是否存在不能偿还贷款的风险，以及如何解决这一问题，规避不良贷款的产生。[2]

2 大数据技术在银行贷后管理中的应用

2.1信息采集跟踪

第一，针对贷款数额较多，信誉等级较好的企业，银行的工作人员应该做好远程监管和数据分析把控，要经常性地收集客户的生产经营资料，进行汇总和分析，了解企业是否具有偿还贷款的能力，其中可以及时地发现问题和解决问题。此办法的好处在于，银行可以和贷款客户做到及时沟通和交流，明确还款的流程和事项的时间节点，也可以对贷款企业进行有效管理，有效规避企业逾期未还、烂账的事件发生。

第二，银行可以通过“大数据”技术及时了解所贷款企业是否存在着不良记录和商业违规行为。为了降低银行贷后管理工作存在的风险，数据系统必须将企业资质不达标、风险评估过高、非正常营业、失信企业的名单公布于国家公共平台之上，让银行方有个可以合理参考的文本，将资料的内容与贷款企业进行信息比对，禁止给相关企业进行贷款，大大降低了贷款的风险。

2.2优化数据系统

银行贷后管理过程中应用大数据技术的优势在于，工作人员不仅可以利用数据进行分析，也可以在此基础上进行数据的创造。比如，贷款部门的员工可以将贷款客户的资料进行整理，按照一定的分类标准、评价指标对其进行有效评估，对于存在违约行为的企业进行重点划分，做上标志，防止下次贷款行为的发生，将数据统一好，定期交给银行技术部门的员工，进行统一的录入、归档和保存。同时，对于存在连续欠息或逾期时间过长的用户类型，还应建立起专门的“风险客户名单”，对其进行频繁化、重点化的还款提醒和动态跟踪，继而进一步提升银行贷后管理工作的针对性。[3]

每个银行的数据平台应该实现资料的共享，如何一家企业在其中一家银行发生了贷款逾期未缴的行为，一旦银行将其录入“失信企业名单”之中，其违约的消息和记录要让全国范围内的银行接受，建立全国联网式的贷款行业风险预警系统，严防企业存在侥幸心理，严厉打击只贷不还的行为。

2.3数据分析评估

因为银行贷款企业背景的多样化，要求进行分析的大数据技术必须具有较高的综合性，涉及的范围必须全面。第一，银行工作人员要做到收集的数据快、准、全，对于缺乏行业竞争力的企业要及时作出是否符合贷款标准，能否按期还款的评估，如果发现还款存在问题的情况，及时中断贷款流程，避免风险。

第二，对于全国各地的企业进行区域性分析，了解每个区域的企业特点，进行针对性地数据分析评估，建立企业信用。比如，针对东部地区的企业，应该谨防信息造假、企业互相担保等贷款“骗术”的产生；针对东北区域的企业，要处理好企业经济体制转型、经济回流能力不足等问题的分析；针对经济发达地区的企业，也要防止由于经济过快增长带来的泡沫经济、重大社会事件等问题的产生，以上这些方面都会导致企业因资金链断裂，无法及时偿还银行的贷款，所以要通过数据的分析，提前预防此类事件的产生，保障银行贷后管理能力的高质、高效实现。

3 总结

大数据技术的意义不仅在于掌握数据本身，更多的在于分析和利用，如何进行专业化地处理和准确地运用，是银行实现自身良性建设的根本。通过大数据技术应用，可以很好地降低贷后管理风险，强化整体质量，为银行资金流转保驾护航。

参考文献

[1]黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞爭情报系统模型构建[J].情报杂志，2013（3）：37-43.

[2]方方.大数据趋势下商业银行应对策略研究[J].新金融，2012（12）：25-28.

注释

[1]韦怡.大数据技术在银行贷后管理中的应用分析[J].时代金融，2018（7）：119.

[2]岩峰.大数据技术在银行贷后管理中的应用分析[D].新疆：新疆大学，2017：12.

[3]韦怡.大数据技术在银行贷后管理中的应用分析[J].时代金融，2018（7）：119.