大数据背景下商业银行如何实现信贷风险管理创新

孙庆文　刘兴勃

近年来，大数据技术在信息共享、人脸识别等方面起到了非常重要的作用，更为全面、真实反映出客户的真实信用情况。商业银行依据数据信息能够有效识别出客户的虚假信息和欺诈行为，有效地防范了商业银行的隐性风险和潜在风险，有力地促进了商业银行信贷风险管理的顺利进行，大大提高了商业银行的核心竞争力。但这并不等于说商业银行有了大数据技术做后盾就可以高枕无忧了。相反，商业银行应该积极提升数据获取和应用能力，不断创新信贷风险管理新模式，同时要加强专业化数据人才队伍建设，利用大数据技术提高信贷风险管理决策效率，确保商业银行健康稳定发展。本文提出了大数据背景下商业银行信贷风险管理存在的主要问题，分析了当前商业银行在信贷风险管理中存在主要问题的原因，提出了商业银行在大数据技术背景下如何提高信贷风险管理的创新方法。

大数据技术作为新生事物大大加速了社会发展进程，促进了各行各业的迅速发展。商业银行作为经营风险、防范风险的特殊行业在大数据技术的推动下得到了快速发展，信贷风险管理取得了显著成绩。一方面，大数据时代的到来可以使商业银行利用大数据技术迅速掌握客户资料，精准了解有贷款需求客户的信用情况和偿还能力并据此对客户提供的资料进行客观全面的评估，从而构建起商业银行在贷前、贷中和贷后的“风险防火墙”，进一步提高信贷风险管理的力度，加强信贷风险管理效果。另一方面，商业银行要知难而进，采取有效措施对信贷风险管理进行创新，大力加强大数据人才队伍建设，提升信贷资产质量，提升信贷风险管理效率。与此同时，商业银行要大力提升数据获取和分析能力，建立信贷风险管理平台，运用大数据技术防控信贷风险，遏制不良贷款率居高不下的势头，确保信贷风险管理工作顺利开展。

一、大数据助推商业银行信贷风险管理创新的积极意义

毋庸置疑，大数据时代的到来为商业银行搞好信贷风险管理提供了千载难逢的机会。商业银行可以借助大数据技术改变传统的信贷风险管理模式，建立信贷风险管理平台，打造属于自己的大数据专业技术人才队伍，提升商业银行搜集和应用数据信息的能力。可以这样说，大数据技术在有效防范和化解金融风险，助推商业银行信贷风险管理方面有着积极而深远的意义。一是有利于商业银行在大数据背景下能广泛地获取到客户的信息数据，以此迅速了解掌握到客户的信贷风险情况，大大提升商业银行信贷风险管理效率。二是有利于商业银行在大数据背景下快速掌握客户的信用情况和信贷需求，从而为有贷款需求的客户研发出适销对路的金融产品，满足客户多样化的信贷需求。三是有利于商业银行对客户资料进行全面审核，缩短审批流程，提升信贷风险管理工作效率，促进商业银行信贷风险管理水平再上新台阶。

二、大数据背景下商业银行信贷风险管理中存在的主要问题

（一）传统信贷风险管理模式亟待改变

传统商业银行以往搜集数据的源头比较单一，渠道较为狭窄，数据往往缺乏连续性和科学性。受此影响，商业银行搜集到的数据往往不能准确反映客户的持续交易习惯、经营状况、盈利能力等。也就是说，不能准确反映客户的信用情况，商业银行如果依据这样的数据进行风险评级显然已经落后。

（二）大数据搜集和应用能力亟待提高

数据搜集和应用能力是大数据背景下商业银行信贷风险管理部门工作人员必备的能力和素质。数据搜集和应用能力高的信贷风险管理人员能够快速准确地搜集到需要的数据信息，进而掌握客户信用情况和还款能力，有效地提高审批效率，及时满足客户贷款需求。然而目前商业银行具备数据搜集和应用能力方面的专业化人才相对较少，无形之中加大了商业银行信贷风险的发生概率。

（三）信贷风险管理决策效率相对较低

商业银行的信贷审批有着较为复杂的工作流程，一项正常的信贷业务要由多个部门层层审批才能完成。这样的审批流程看似比较严谨，但实际情况并非如此，层层审批的工作机制如果在某一环节出现审批错误，往往会相互推卸责任，降低了信贷风险管理决策效率，不能有效适应商业银行信贷业务发展的需要。

（四）信贷风险管理人才队伍亟待加强

近年来，商业银行已经意识到大数据技术的重要性，逐步开始用社会招聘和校园招聘等方式吸收优秀人才，高素质人才数量随之不断增多。但是相对于大数据技术对人才的需要来说，专业化的信贷风险管理人才还是显得凤毛麟角，严重限制了信贷风险管理效率的提升。

三、大数据背景下商业银行信贷风险管理中出现主要问题的原因

（一）信息数据缺乏说服力

面对复杂多变的市场环境，某些个人客户和企业客户故意隐瞒实际经营情况，数据造假、虚报账务等情况时有发生。造成这种情况的原因有二，一是商业银行和客户之间信息并不对称，客户出于骗贷目的刻意隐瞒真实的数据信息，给商业银行提交虚报瞒报甚至造假的数据信息，这些信息不能准确反映客户的真实情况，严重影响了信贷风险的识别和判断，影响了商业银行对客户的风险识别和评估。

（二）大数据应用能力较差

商业银行在进行信贷风险管理中需要具有专业数据应用能力的人才，然而信贷风险管理部门这样的人才相对较少，不能有效地对客户的信用情况和偿债能力进行评估和预测，从而影响了大数据在商业银行的正常应用。

（三）信贷风险审批流程有待改进

商业银行信贷风险管理手段较为单一，审批流程亟待改进，在审批流程中如果某个部门出现错误，就会互相扯皮，直接影响到整个信贷风险管理决策的效率。

（四）大数据人才培养和引进滞后

部分商业银行对大数据人才不够重视，仍然沿用传统方法开展信贷业务。在招聘人才和引进人才上显得不够积极和主动，在加强现有信贷风险管理人才培养上也没有制定出行之有效的培训计划，从而导致大数据人才相对短缺。

四、大数据背景下商业银行信贷风险管理创新的对策建议

（一）大力提升數据获取和分析能力，不断提高风险管理决策效率

商业银行要想提高信贷风险决策效率，有效防范信贷风险，就要紧随大数据时代的步伐，认真钻研和学习大数据技术，大力提升数据获取和分析能力。首先，互联网时代获取信息的方式有很多，商业银行既可以借助大数据技术在商业银行之间的信息共享平台上搜集需要的数据信息，也可以借助互联网金融平台获取到客户的消费行为数据。获取到客户数据信息以后，商业银行就要对这些数据信息认真分析和研究，通过大数据技术快速发现其真实的信用情况和偿债能力，这样不仅可以有效地节省时间和成本，还能提高优质服务水平，简化审批流程，提升信贷审批效率，增加客户满意度，确保信贷业务的稳健运行。其次，加强商业银行之间的数据交流、合作和共享。商业银行之间应该加强沟通和交流，对大数据进行深度挖掘和归纳，充实大数据链条。第三，在大数据时代，商业银行要注重引导客户利用互联网、电子化渠道办理业务，尽量减少柜面业务办理。这样既利于商业银行及时调整授信方案，有效规避风险，又能快速提升各类交易数据的电子化程度。第四，商业银行要运用大数据技术分析自身的服务对象和服务领域，科学合理地评估客户的信用情况和信贷需求，从而更好地进行决策，最大程度上降低信贷风险，有效提升商业银行信贷风险管理水平。

（二）建立信贷风险管理平台，不断创新信贷风险管理新模式

商业银行要想在信贷风险管理上有所作为，就要建立信贷风险管理平台，建立以客户为服务中心的全方位风险管理体系，勇于打破部门、机构、区域及不同产品之间的数据信息分散管理模式，创新信贷风险管理模式。一方面，商业银行要认真汲取传统信用评级模式的先进经验，用大数据技术建立信贷风险管理平台，创新先进的数据挖掘分析方法，为搞好信贷审批工作搭桥铺路。与此同时，商业银行要对各种挖掘和统计好的数据进行认真分析，制定出既科学又合理的信贷风险评估方法。另一方面，金融市场变幻莫测。同业竞争日益加剧，互联网金融平台给商业银行业务经营带来挑战。这些都需要商业银行采取必要的应对措施才能站稳脚跟，赢得发展机遇。因此，商业银行要不断创新信贷风险管理模式，借助大数据技术经常性地分析不断发展变化的金融市场，准确把握市场信息和客户信息，扩大信息认知面。与此同时，商业银行在信贷业务中不能“一贷了之”。要大力加强贷后管理，构建贷后管理新模式。要将授信客户贷后信息完整准确地录入大数据信息系统，定期不定期地查看授信客户交易结算、存款变动情况，如果发现数据异常，就要及时进行核查，采取有效措施规避信贷风险。除此之外，商业银行要不断提升搜集现有银行内部系统分析数据信息的能力，及时发现和预判信贷风险，从而有效地控制信贷风险，不断提升经济效益。

（三）综合运用大数据分析技术，有效控制信贷风险

当前金融同业竞争日趋激烈。商业银行之间为了提升竞争能力，在市场竞争中占有一席之地，目前大多不会主动将客户基础数据信息拿来共享，而P2P网络借贷的诸多数据信息又存在不可控性。这样无形之中就给商业银行信贷风险管理增加了难度。商业银行只有综合运用大数据分析技术，尽最大能力挖掘出客户的所有信息数据并且保持较高的透明度，才能在信贷风险管理中占领先机，从而有效地提升信贷风险管理水平。首先，商业银行要定期开展大数据搜集和应用技术的学习，将大数据搜集和应用与业务经营放在同等位置抓紧抓好。在此过程中，信贷风险管理部门要首当其冲，将大数据技术掌握程度作为考核标准和绩效挂钩，以此提高信贷风险管理工作人员的学习积极性和主动性。与此同时，商业银行要利用大数据技术对客户的信用情况进行综合研判，这样就会大大降低信贷风险。其次，为了有效防范信贷风险，商业银行就要积极借鉴和学习国内外知名商业银行在信贷风险管理方面的成功经验，加强管理人员的信贷风险识别和防范意识，及时发现信贷风险隐患，做到防微杜渐，努力将信贷风险消灭在萌芽之中。第三，商业银行利用大数据技术从不同渠道搜集到的客户信息较多，这些数据信息真假难辨，给商业银行信息识别带来了一定难度。因此，仅凭这些数据信息还难以准确判断出贷款客户的信用情况以及偿还能力。因此，商业银行要将不同专业、不同行业领域的精算师聘请过来，为商业银行提供更为精准的客户信用资料，从而为商业银行进行信贷风险管理创新奠定良好基础。

（四）加强大数据技术人才建设，提升专业人才队伍的综合素质

在金融市场竞争日益加据，信贷风险居高不下的今天，商业银行已经意识到要想站稳脚跟，提升竞争力，获得持续稳定发展，就要审时度势，加强大数据技术人才队伍建设。可以这样说，在商业银行同业竞争激烈的今天，哪个商业银行有了过硬的大数据技术人才队伍，哪个商业银行在今后信贷风险防控工作中就占据了主动。因此，商业银行要目光远大，着重在大数据技术人才队伍建设上下功夫，努力培养和造就出一批德才兼备的技术人才。一方面，在大数据技术人才队伍建设上，商业银行要加强内部培训，不惜人力、财力和物力从高等院校聘请优秀讲师或者从政府部门大数据管理局聘请技术顾问来单位信贷风险管理部门传授大数据技术，帮助信贷风险管理工作人员尽快掌握大数据技术，快速提升信贷风险管理能力。另一方面，商业银行除了对信贷管理人员加强内部培训外，还要具备更加长远的人才发展战略眼光，利用各种信息网络招聘渠道招聘专业化大数据技术人才，充实到现有信贷风险管理队伍中来，组建专业的数据中心和數据团队，为搞好信贷风险管理提供可靠保障。

结语

在大数据技术日益成熟的今天，商业银行如果想得到快速稳定发展，就必须抓住大数据时代这个契机，实现战略转型，对信贷风险管理进行有效创新，有效降低信贷成本，提高信贷风险管理能力。一方面，商业银行要建立信贷风险管理平台，不断创新信贷风险管理模式，同时还要借助大数据提升识别信贷风险的能力。另一方面，商业银行要大力提升数据获取和分析能力，保证大数据来源的多元化，并且注重客户体验，增加数据共享度与透明度，增强与信息化社会发展相适应的信贷风险防控能力，在信贷风险识别和控制上下功夫，在防范信贷风险上做文章，提升商业银行综合竞争力。与此同时，商业银行要将大数据人才培养和引进工作当成大事来抓，采取切实有效的措施建立一支过硬的大数据人才队伍。通过校园和社会招聘方式引进高素质的大数据人才，定期不定期地加强信贷风险管理部门员工培训，努力提升大数据人才队伍的专业能力，使之在商业银行大数据背景下更好地进行信贷风险管理创新，促进商业银行可持续发展。

（作者单位：河北经贸大学）