大数据技术在银行信贷管理中的应用

摘要：当前是一个大数据技术发展时代，人们无时无刻不再与数据信息打交道，大数据技术被广泛应用在各个行业领域中，创造出了众多现实价值。大数据技术在银行信贷管理工作中的合理应用，能够最大程度提升数据信息的处理分析质量和效率，帮助信贷管理人员挖掘出更多具有价值的信息，为高级管理层作出最佳决策提供科学依据。因此，现代银行机构要结合自身发展情况和市场发展趋势要求，科学引进应用大数据技术，搭建起专业完善的信贷风险管理体系，优化整合利用好海量数据信息资源，有效消除数据孤岛，促进银行信贷业务安全顺利的开展，帮助银行创造出更多稳定可靠的社会经济效益。

关键词：大数据技术;银行信贷;管理;应用

引言

近年来，银行在传统业务不断增长的同时，也在以客户为中心不断开拓新的应用市场，创新业务品种，推出了各具特色的信贷产品。对公信贷业务是我国商业银行重要的资产业务，也是银行最主要的盈利来源之一。信贷业务不仅受到银行经营战略、组织机构调整、业务模式变化、授权调整等内部因素的影响，也会受到宏观经济、市场状况、国家政策、监管政策等外部因素的影响。特别是对公信贷业务的快速发展以及业务创新需求的日趋增长，对产品还款方式、账务核算方式和业务服务渠道提出了更为灵活的处理要求。而传统信贷系统的数据建模、数据分析自适应能力不强，原有的信贷管理系统数据模型体系已难以满足对公信贷业务发展的需要。

1大数据技术

大数据技术实质是指大数据的应用技术，其主要包括了各类大数据平台、大数据指数体系等，大数据技术的应用能够帮助人们实现在海量数据中获取到自身需求数据，完成对大量数据信息的高效处理分析，并共享存在价值的数据信息，大大提升企业、个体的工作质量和效率。在传统商业银行信贷业务管理工作，管理人员更加重视与信贷业务本身相关的金融信息，一定程度忽视了去全面收集整理关于客户的信贷业务消费特点与资金用途去向等信息内容，这样一来就会导致商业银行的信贷业务不良贷款率居高不下，影响到银行机构建设的和谐健康发展。而基于大数据技术应用辅助下，能够让商业银行机构更好的进行信贷业务风险管理，加强对客户数据信息的收集整理、分析处理工作，全面提升银行信贷管理水平。

2大数据管控

大数据管控的含义是需要建立统一的数据标准，标准的统一可以提升数据本身的质量。另外，对于大量的数据源，应该加强管理，为金融大数据平台的建设提供有力的保障。大数据平台的建设不是随意而为，应该遵循一定的指导原则：第一要遵循经济性，大数据平台的建设一定要基于现有场景进行分析，对数据的规模合理评估，要充分考虑到后续数据的扩容问题;第二要考虑可扩展性，大数据平台的架构设计要充分考虑接口之间的开放性，功能模块设计要充分考虑可拓展性，还要充分考虑到后续扩容的可能性;第三要考虑可靠性，对于一个大数据平台来说，最重要的是可靠性，技术措施和系统架构要成熟，保证数据的准确性和完整性，还要满足客户的使用需求和数据的安全，保证系统安全可靠。

3银行信贷转型

在传统商业银行经营管理工作中，银行机构通常会借用信贷业务开展的利差结果赚取更多利润，通过持续扩大市场信贷业务规模，有效提升本银行机构的经营收入，然而在互联网金融冲击发展冲击下该种经营模式收到了极为严峻的挑战，银行机构要想在如今竞争激烈的金融市场上脱颖而出，就必须加强自身信贷业务发展的转型升级工作。传统商业银行需要合理引进应用大数据技术，安排专业人员负责对海量数据信息资源的优化整合利用，完成对市场已拥有和潜在信贷消费客户的个性化、精准化以及差异化的管理服务。商业银行要结合自身的服务优势特点，并利用大数据技术深入挖掘大量存在价值的客户数据信息，为客户制定出能够满足他们需求的信贷服务，并有效降低信贷业务开展的风险。

4大数据技术在银行信贷管理中的应用策略

4.1推动大数据基础架构建设

大数据技术逐渐成为商业银行信用卡业务的核心管理工具，为了充分发挥大数据为信用卡风险控制提供支持的作用，基础架构的建设首当其冲、不可或缺。只有具备了完善的基础架构和基础设施，在数据体系、传输流程、系统搭建等方面为大数据技术的实施与应用提供坚实的基础功能，才能进一步提升大数据技术带来的技术优势。但是技术架构的建设往往需要前期投入大量的人力、财力、物力，使许多银行望而却步“，工欲善其事必先利其器”，大数据基础架构建设是“功在当代，利在千秋”的战略工作，不能产生立竿见影的成效，但通过搭建完善的基础架构，一定能够使后续的工作事半功倍，保障信用卡业务的健康、有序、可持续发展。基础架构建设一般包括数据标准化治理、系统群搭建、应用体系搭建等方面，能够进一步提升大数据技术业务发展的有力支撑，为信用卡业务发展提供助力。

4.2运营支撑科技化

基于金融科技创新，实现科技化的运营支撑。利用人脸识别、智能语音等技术手段，以大数据、云计算作为支持，形成金融科技应用场景，并对相关技术进行持续的优化和升级。例如，南通农村商业银行在金融科技创新中，应用机器人流程自动化（RPA）数字员工代替人工服务，可以实现长时间、持续性地运行工作，并保障提取信息、录入等各项工作处理的精准度，减少差错问题的发生，大幅提升工作效率。同时，在中国金融认证中心（CFCA）流程引擎的支持下，完成线上签章、线上认证（征信查询、贷款审批）、验证保存等工作，为客户提供便捷的金融服务。应用无线射频识别（RFID）技术进行档案管理，可以快速、准确地读取档案信息，实时监控档案的出入库，进而保障档案的安全性。

4.3 建立以数据驱动的客户成长评价体系

数字信用卡在初建立阶段需要借助外部数据库进行数据验证和客户评级，使客户交易流程顺畅化，提升客户体验。但这仅仅是开始，最终目标是利用大数据的能力，推进银行在给客户提供金融业务的全生命周期中不断提高效率和服务能力。数字信用卡的创新理念，还在于产品售后服务。首先将所有数字信用卡的客户数据进行统一标准化管理，利用大数据技术，迅速采集、处理、分析所有活跃和非活跃客户的海量行为数据，进而整合分析客户的行为，绘制不同客户的需求画像，对客户实行有效的分级管理。例如，旅游达人分配旅游咨询和优惠产品，美食达人分配美食咨询和產品，储蓄达人分配理财业务信息，等等。

4.4提升用户安全防范意识

银行、支付机构应经常组织开展支付安全防范宣传教育活动，尽可能覆盖到每一个用户。首先，告知用户严格遵守网络规范，不轻易打开陌生短信链接或不明网页，不轻易安装和运行下载的软件和来历不明的软件，定期升级系统防火墙，及时修复系统漏洞。其次，提示用户注重个人隐私保护，在支付环节应当再三确认支付环境是否安全，在进行大额交易之前要充分验证对方身份信息。最后，不能随意连接公共免费Wi-Fi，在打开支付软件或者进行移动支付时要尽可能使用自身终端设备的流量数据。

4.5风险预测和贷后管理

对公企业的风险控制基于各类基础数据，汇总分类的广义舆情风险事件目前已定义的有1800余种，涵盖了公司治理、股权管理、财务变动、业务经营及监管处罚等风险类别。对公企业风险事件一般通过产业链关系或者业务关联关系传导至主体企业，特殊舆情或资金风险可通过股权关联关系传导至主体企业。作为风险传导及监控的数据模型需要特别关注风险事件的分级分类，按照高中低不同级别划分对主体企业的影响。同时建立风险事件传导模型，对风险事件的传导和升级进行规律预测，按照事件的主体、类型、影响范围及关联程度等，进行风险传导监控和预测。具体模型设计原则包括：根据投行业务经验专家评估对不同性质风险事件按重要度赋予分值;按定量数据折合分值;区分系统性风险事件、潜在群体性风险事件和个体性风险事件，并叠加根据重要度判断该风险事件是否向外传导;评估主体企业信用的风险事件强弱分值和关联程度影响权重，运用众因子加权聚合贝叶斯算法，计算众因子对评估主体的信用影響程度等。

4.6全面提升数据应用能力

商业银行在开展风险信贷管理工作时，要学会如何运用大数据或相关数据技术，提高自身的数据运用与收集能力，并通过内外部两大渠道收集更多的客户信息。其中，外部渠道主要是指与其他商业银行共享信息，再和专业水平较高的互联网金融机构或大数据分析机构、政府、企业等构建合作关系，基于各个方面了解客户的信用等级、收支状况及消费水平等，通过该方式扩大数据覆盖面;而内部渠道则为运用互联网金融平台对信贷产品进行持续优化，并从中收集各种顾客消费行为相关数据。在搜索客户信息时，采取各种方式保障信息的真实度，再将相关信息作用至网络信贷业务的风险管理工作中，为相关管理工作提供信息技术保障。

结束语

金融大数据服务平台促进银行内部管理流程化，降低管理运营成本。运用大数据能够增加银行内部的透明度，使企业上下级之间的信息流通更顺畅;同时，基于大数据优化企业内部的各种流程，以及通过自己和社会信息归集渠道，了解客户真实反映，积极改进和提高，大大缩短信息收集、反馈时间，提高企业运作效率。而通过大数据应用和分析，能够准确定位内部管理缺陷，制定有针对性改进措施，实行符合自身特点管理模式，进而降低管理运营成本。

作者简介：张祎，女，汉族，江苏无锡人，就读于东南大学经济管理学院，研究方向：金融管理。

参考文献

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