大数据在商业银行风险管控中的应用

刘海洁 何锡彤

摘要：在时代不断发展的背景下，商业银行面临的竞争也越来越激烈，对于商业银行而言，风险管理是影响其健康长远发展的一大关键因素，传统的商业银行风险管控模式存在效率低下、管理成效不佳等缺陷，而大数据技术的出现恰好为商业银行风险管理模式的转型与优化带来了有利机遇。文章就对大数据在商业银行风险管控中的应用进行了分析和研究。

关键词：大数据;商业银行;风险管控;应用

商业银行在我国社会经济的发展中扮演着至关重要的角色，其作用是不容忽视的。但与此同时，其在经营过程中也经常会遇到各种风险，这就要求相关人员做好对风险的管控工作，这样才能实现商业银行综合效益的提升。在实际开展商业银行风险管理工作时，应注重大数据的应用，因为大数据是以计算机信息技术、网络技术等为基础发展而来的，它能实现对风险的量化管理，从而提高商业银行风险管控的效率与质量。

一、商业银行传统风险管控模式的弊端

（一）信息利用率偏低

在传统的风险管控模式下，银行对数据信息的利用率较低，具体表现在以下两个方面：一是信息不够对称，数据处理表现出本地化、零散化等特征，面临信息孤岛等问题，一些数据信息在得不到授权的情况下，银行也无法使用。二是对非结构化数据的关注度不够。伴随信息技术的进一步发展，银行在对用户信息进行采集时，应将关注点放在其职业特点、购物偏好等方面，上述数据大都属于非结构化数据。但从实际情况来看，很多商业银行大都偏向于采集和存储较为单一的结构化数据，这些数据信息中真正有价值的信息非常少，由于对非结构化信息的关注和利用不够，导致银行在风险管理、信用评估等方面经常出现失误和偏差。

（二）风险防控相对滞后

由于受到多方面因素的影响，商业银行在信贷业务上存在诸多漏洞，具体表现为信贷投放问题以及贷后监测不到位。在传统管理模式的指导下，银行评估业务风险主要参照的是客户的征信信息和财务信息，但上述信息本身具有明显的滞后性，且信息的准确度很难保证，这就会对银行风险防控工作的开展产生直接影响，严重时还可能使企业付出惨重的经济代價。

二、大数据给商业银行风险管控带来的机遇和挑战

（一）机遇分析

1. 大数据技术为商业银行数据信息的采集和利用提供了有利条件

商业银行风险管理本质上讲就是对采集到的数据信息进行全面而深入的分析。有了大数据技术的支持，商业银行能在短时间内收集到更多的数据信息，并准确筛选出其中的冗杂、无用数据，提高对海量数据信息的处理效率，构建一个完善的数据信息体系。站在数据挖掘的层面上来看，商业银行可利用大数据技术广泛收集内外部数据信息，并借助专业化的评价模型对这些数据进行分析和处理，从而彻底扭转银行对历史沉积数据的应用局面。站在信息层面上来看，大数据技术的应用可便于商业银行从海量数据信息中找到有关自身经营运作以及外部条件变化的评估结果，从而有效防止信息不对称问题的出现，使商业银行的风险管理模式得到改进和优化。

2. 大数据技术为商业银行开拓了全新的业务领域以及营销路径

引入大数据技术以后，商业银行的风险管理也逐渐从管控风险转变为“经营”风险。参照客户留下的相关数据信息，商业银行可了解客户的消费偏好、风险倾向等，进而为各类客户提供更具针对性的产品与服务，实现精准营销，这样不仅能有效降低银行的营销成本，同时还能实现对潜在风险的防范。另外，在深入挖掘数据信息的基础上，商业银行还能了解客户对新业务的需求和想法，从而突破传统业务领域，推出更多创新型产品和服务，为银行创造出新的经济增长点。

3. 大数据技术提高了商业银行风险管理的灵活性

以往的商业银行风险管理模式有很多明显的弊端，很难是实现对风险的全方位、高效化管控，管理人员对风险的分析也大都处于较为肤浅的阶段，没有对风险进行深层次分析和挖掘。另外，在时代不断发展的背景下，传统风险管理体制下的工作人员专业素质已经无法满足当今金融行业的发展需求，在贷款的审批上也过于形式化，整个审批过程十分繁琐，没有对各环节进行全面把控，这些都导致传统风险管理模式的运作效率显著下降。在将大数据技术投入应用以后，商业银行可及时收集到准确可靠的内外部数据信息，从而为信贷风险的分析提供依据，这一风险分析过程不仅更具专业性，同时还具有可复制性，一旦遇到新的风险，只需把相关数据和指标重新输入进去，即可实现对新风险进行实时化、全方位评估的目标。

（二）挑战分析

1. 信息安全风险增大

当前，大数据技术正在我国各大行业得到进一步推广与应用，其为人们带来的便利有目共睹，但随之而来的却是信息安全问题，对于商业银行而言，能否对客户信息以及资金的安全进行有效保护已经成为公众评判一个银行经营管理水平的重要指标之一。从国内金融机构的发展现状来看，网络信息安全漏洞正逐渐增多，客户的账号密码、交易记录等信息都面临着被窃取的风险。

2. 业内竞争越发激烈

在大数据技术与网络金融不断发展的背景下，商业银行面临的竞争形势也越来越严峻，很多企业和机构都逐渐朝着金融领域进行业务的拓展，一些企业凭借大数据信息平台推出了诸多新型产品与服务，当前广受大众欢迎的余额宝就属于此类创新型产品，这些新产品的出现给商业银行的相关业务造成了一定的冲击，若商业银行不能及时抓住大数据技术发展所带来的机遇，必将一直处在非常被动的状态，甚至可能被市场所淘汰。

三、大数据在商业银行风险管控中的应用

（一）树立大数据思维和理念

所谓大数据思维，指的就是个体借助信息技术从大量数据信息中获取决策依据的思维模式。大数据思维强调的是“大数据”、“人”和“信息技术”的一体化，其主要可分为数据价值思维、关注效率思维、大数据预测思维等，运用大数据思维来解决问题是当今时代的发展潮流，大数据理念促进了社会的转型发展。传统的思维主要是通过抽样调查来收集相关样本，然后对样本展开分析，并根据主观经验得出相关逻辑关系，这一思维模式存在的显著弊端就是很难对数据信息进行深入分析，无法获得信息背后所隐藏的内容，而大数据思维则完全颠覆了传统思维模式，使数据的分析变的更为直观、全面和深入，得到的结果也更具针对性，可便于相关人员对研究对象形成立体而全面的了解。将大数据思维引入到商业银行风险管控过程中，可在海量数据信息中筛选出真正有价值的数据信息，然后通过对数据的分析制定相关对策。大数据技术不仅能提高风险管控的效率，同时还能对风险进行自动检测和预警，从而帮助工作人员及时做出正确决策并落实到实际行动上。

（二）构建数据分析模型

商业银行要对所有数据信息进行全面整合、科学处理和准确运算，就必须构建专业化的数据模型。通过完善的金融数据模型，银行可得到拥有自主知识产权的数据运算结果以及风险评估分析报告，从而指导其自身的经营管理与发展。传统商业银行风险管理也会对数据信息进行汇总整理与分析，但整个分析过程较为简单，且仅能处理一些小型结构化数据，很难适应当今时代商业银行的发展要求。构建一个完整的、专业性的金融数据模型，既能帮助银行对风险进行深层次分析，满足新时代背景下商业银行在风险管理上提出的新要求，同时还有助于商业银行对各个部门的系统化、综合化分析，从而进一步完善银行的管理工作体系。

（三）依托大数据技术建立完善的风险管控体系

传统的人工管理模式不但需要花费较长的时间，而且很难实现对风险的准确识别，在开展风险管控工作的时也非常被动，无法第一时间对风险作出反应。将大数据作为依托，建立现场检查与非现场数据信息统计分析相结合、主观判断与数据筛查相结合的风险管控体系，利用大数据进行风险识别，可实现对风险的实时化、全面化管控，进而提升商业银行的风险管控水平。由于商业银行的业务范圍较广，业务类型多种多样，所以，建立完善的风险管控体系可确保业务的顺利高效开展，使客户的相关权益得到有效维护，并提升银行的整体效益。与此同时，以大数据为支撑的风险管控体系还可实现更大范围的风险管控，扩大管理覆盖面，提高风险管控的实际成效。商业银行应积极运用先进技术手段对检查方法加以改进和优化，注重对大额转账、存款、取款以及授权等重点流程的信息挖掘。此外，还要强化日间监控，尤其要加强对交易信息的持续化、常态化监控，以便能在第一时间找出风险苗头，对各种风险问题做到早发现、早处理。

四、结语

综上所述，商业银行在我国金融行业的发展中占据着十分重要的地位，和其他银行相比，商业银行在经营管理过程中面临的风险相对较大。要避免或降低这些风险带来的不良影响，确保商业银行的正常有序运营，就必须做好风险管控工作。大数据技术的诞生给商业银行风险管控带来了前所未有的机遇，如提高了信息采集的便捷性、开拓了全新的业务领域、使风险管控更加灵活等，但同时也加剧了同业之间的竞争，增加了信息安全隐患。商业银行应抓住大数据带来的发展机遇、勇敢应对各种新挑战，在实际开展风险管理工作时应树立大数据思维和理念，构建科学化、专业化的数据分析模型，并以大数据技术为依托，对商业银行的风险管控体系进行调整和完善。

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（作者单位：蒙商银行股份有限公司通辽分行）