数字化时代下的商业银行信贷风险管理研究

杨颖航 时欣

在数字经济时代下，随着人工智能与区块链技术的不断发展与进步，国家的重视程度也在不断提高。2020年，我国关于“三农”工作的中央一号文件明确提出“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用，开展国家数字乡村试点”。自2016年“普惠金融”概念的提出以来，国家对小微企业、农民、城镇低收入人群等社会各阶层和群体的金融服务需求愈加重视，对我国的金融行业提出了新的要求。商业银行是金融市场上重要的中介机构，其作用和地位不容忽视，而信贷业务作为商业银行运营中的核心业务，业务规模和风险防控管理对商业银行自身的发展产生着巨大的影响，不容小觑。因此，要想占据有利的市场份额，需要商业银行的信贷业务能够利用大数据、人工智能等数字工具来加强信贷风险管理，提高自身在信贷业务领域的竞争力，实现可持续发展。

数字工具对商业银行信贷风险管理研究的重要性

信贷信息获取更加真实准确

现在全球已经进入了数字化时代，巨量的数据规模与丰富的数据类型使传统的“抽样”分析思维逐渐转变到“全样”分析思维。商业银行信贷风险信息逐渐复杂化和多样化，大数据和人工智能等技术能够为这些海量数据的处理提高效率以及进行有效信息的深度挖掘。数字工具的出现能够拓宽商业银行信息获取的渠道，通过线上数据共享降低银行与客户之间因信息不对称而产生的信用风险。商业银行也可以借助第三方信息平台，对客户进行真实性、合规性调查，了解与其资金流动和周转状况相关的财务指标。通过这些渠道商业银行能够及时和便捷的了解客户信贷风险进而有针对性的进行贷前风险评估和预测。

信贷业务办理更加便捷高效

传统的信贷办理业务通常耗时耗力，一次业务“跑断腿”，客户体验感差。通过大数据、人工智能和区块链等数字工具的应用，能够完全实现商业银行信贷业务的线上化。在线吸纳客户已经成为商业银行营销模式的一种趋势，这是一种高效的获客方式。商业银行可以利用数字工具创新线上银行信贷业务、优化手机银行 APP，通过简化信贷办理流程、制订个性化的功能、维护客户信息安全等方式来增强客户信贷业务办理的体验感和轻松感，满足不同客户的信贷需求。另外，在商业银行的贷款定价中，贷款利率定价通常采用的是浮动利率制，因此商业银行可以运用机器学习、人工神经网络等前沿算法对各项数据进行分析，归纳客户特征和信用状况，为每一位客户制订合适的借贷利率。

信贷风险管理更加严谨科学

商业银行贷后追踪管理对信贷风险的防控具有重要的意义。商业银行传统的风险防控模式对信贷数据挖掘不足、利用率较低等的缺陷，对此商业银行可以借助大数据等数字工具挖掘客户生产经营状况和信用状况，及时分析并评估客户的还款能力和违约概率，从而可以达到快速识别各类违约风险的目的。另外，商业银行也可以通过整合数据资源，利用人工智能和区块链等数字科技对银行信贷的全过程进行监督和风险预警，进而提高信贷风险管理效率。

商业银行传统信贷风险管理方法存在的问题

工作效率低

商业银行传统的信贷风险管理方法，通常利用贷款客户的个人信息、财务情况和抵押品等进行尽职调查，建立贷前信贷风险评估模型，分析客户的贷前信用风险。在大数据时代的背景下，各类信贷风险评估相关的数据信息量呈现爆炸式增长，商业银行传统信贷业务需要信贷人员花费大量时间处理数据，从而导致传统信贷业务的人力、物力成本急剧增长。相比之下，人工智能的工作效率将远超普通工作人员，不仅可以解放生产力，还可以提高客户的体验满意度。

准确度差，且不能充分利用数据

信贷人员因为自身工作经验不足以及理论知识掌握不熟练等等原因很可能会出现操作失误等风险。再加上个别信贷人员因为道德品质等原因，导致徇私舞弊及损公肥私现象的出现。这些方面大数据和人工智能将会极大地提高数据处理分析的准确性。另外，商业银行每天都记录了大量的用户资金流动信息，但是传统的方法无法对这些海量数据进行实时收集、分类以及分析。大数据和人工智能可以对这些数据信息进行充分地利用，从中挖掘出潜在的优质营销对象以及实时监测贷款人员的潜在信贷风险。

无法实时监控信贷风险

目前商业银行的信贷风险管理基本都是基于客户的历史信息，对客户之前的信贷风险进行评估。贷后风险管理基本上靠信贷人员的电話回访以及走访调查等方式进行。这样的方法人工成本高，工作效率低下，且无法及时识别潜在的信贷风险。大数据和人工智能可以实时获取客户的资金流动信息，建立动态的信贷风险评估模型，实时监测客户信贷风险的变化情况，以及实时制定对应的管理措施。

大数据环境下商业银行信贷风险管理的研究路径

建立人工智能财务分析系统

银行在发放贷款之前，需要对借款企业的资产负债表、现金流量表以及利润表进行分析，评估贷款人的偿债能力，并据此制定不同的贷款分类决策。商业银行对于企业的信用评价最主要是分析企业的偿债能力以及盈利能力。企业不同的偿债能力即盈利能力评价指标的侧重点不同，充分利用不同的财务指标可以更精准地对企业的信贷风险进行评估。

搭建动态信贷风险管理系统

银行的信贷风险管理主要包括风险识别、风险评估、风险控制、结果反馈及调整。其中风险识别是为了风险评估作前期准备，风险评估是依据客户的信息评估风险等级，风险控制是以风险评估结果作为依据制定相应的处理措施，结果反馈调整是根据风险控制的结果进行反馈并重新进行风险评估及风险控制的过程。因此要想实现动态信贷风险管理，最重要的是建立动态风险评估系统。利用人工神经网络建立动态信贷风险管理系统。

推广智能数据挖掘系统设计

人工神经网络信贷风险评估系统建立之后，还需要建立智能数据挖掘系统，自动更新管理客户的资金流动等相关信息，实时监测客户的信贷风险情况。人工神经网络建立智能数据挖掘系统的设计流程与神经网络信贷风险评估系统的流程大部分一致。

创立信贷风险控制及结果反馈调整系统

利用人工智能技术建立信贷风险动态评估系统之后，需要对不同信贷风险等级的客户采取对应的处置措施，并根据结果反馈不断优化人工智能信贷风险评估系统，以及制定新的风险控制措施。

结 论

随着互联网技术的持续推进，我国的社会和生活已经全面进入了数字化的时代。商业银行作为市场上重要的金融机构，信贷业务是其核心业务，因此加强信贷风险管理，不断提高信贷风险防控能力对商业银行具有重要的意义。商业银行传统信贷风险管理方法存在工作效率低、准确性差、数据利用率低等固有缺陷，亟需大力开展大数据、人工智能和区块链等数字技术为基础的信贷风险管理创新性应用研究，将传统的人工信贷风险管理模式转变为智能信贷风险管理模式，自动收集归整信贷风险相关的信息，通过人工智能信贷风险评估系统，实现信贷风险动态智能监测，快速识别客户的潜在信贷风险并及时采取有效应对措施，极大提高信贷风险管理人员的工作效率及准确度。

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