大数据在银行信贷管理中的应用分析

任辰 中国邮政储蓄银行太原市分行

当前我国大部分银行的融资方式就是信贷，目前也是我国主要的融资方式，但是银行在开展信贷管理中，由于各种因素的影响，会存在一定的业务风险，从而影响银行的资金回笼，影响银行的正常经营。特别是随着我国经济的高速发展，当前信贷的不良影响也随之显现出来，所以做好信贷管理工作是银行经营的重要内容。要提高银行的信贷管理水平，加强对大数据的应用十分关键，借助大数据工具来对客户的信息进行收集、分析，并做好客户的跟踪，借此减少信贷风险的发生。所以，大数据背景下，银行要学会运用大数据思维来开展信贷管理工作，也要借助大数据工具来完善信贷审核标准和流程，进一步提升信贷管理水平。

一、大数据背景下银行信贷管理存在的问题

（一）容易产生非银行借贷的商业诈骗情况

随着大数据技术的产生和应用，银行可以借助大数据技术来全面地了解客户的资料，方便后续业务的开展，但是在开展信贷管理工作时会受到大数据的影响，也存在着较多风险和问题，进而影响信贷管理效果。随着大数据技术在银行业务中的应用，容易产生一些非银行借贷的商业诈骗情况。当前我国金融行业发展良好，许多民间小额借贷企业也随之发展，民间的小额借贷是不需要向银行进行数据的汇报，借款人可以快速地获得贷款，可以有效地缓解借款人的燃眉之急。但是由于民间小额借贷是不需要上报数据到银行，所以银行无法了解借款人的信息情况，而且民间小额借贷企业也没有获得第三方数据的支持，因此无法了解贷款人的具体情况，因此容易产生一些不良借贷行为。借款人只需要填写相关的信息就可以在民间小额借贷企业进行借款，但是所填写的信息并没有得到充分的保护，容易出现泄漏的问题，因此也极容易被一些不法分子所利用，从而产生一些商业诈骗行为。

（二）增加了贷款后的风险

互联网时代，信息的快速传递成了竞争的重要因素，但是银行在开展信贷管理中，会存在信息传递不及时的现象，甚至还会存在信息传递不准确的问题，从而影响银行的借贷行为。由于我国民间小额信贷企业的发展，许多借款人都由向银行借贷转向企业借贷，但是小额借贷企业并没有和银行构建数据对接的渠道，所以在进行客户信息审核时，银行是无法获取客户的民间借贷情况，从而影响客户的信用评估。此外，许多银行在对客户进行征信查询时，常常是手动查询，信息获取时存在较大的不确定性。比如，银行信贷经理会由于个人的失误而导致银行无法全面获得客户的信贷情况，从而给银行的信贷造成损失。因此，虽然在大数据背景下信息的传递速度得到了极大的提升，但是银行的信息获取依然存在滞后或者不准确的现象，从而增加了银行贷款后的风险。

（三）存在激化效率和成本的矛盾

银行所获取的信贷数据大部分都是来自于借款方，在进行借贷信息收集整理分析中，银行需要花费大量的人力，进而增加了借贷管理的人力成本。大数据背景下，虽然银行建立了借贷数据库，但是在录入借款方信息时，也需要建立自动化的采集系统，从而查询借款方所提供的信息是否真实有效。但是自动化的信息采集系统，不仅需要较高的技术，也需要专业的团队来进行操作，费用较高，因此部分银行会选择自主研发信息采集系统。但是不管是购买第三方提供的信息采集系统还是自主研发信息系统，都会增加银行的运营成本。大数据背景下，银行建立了数据化的系统，虽然提高了银行业务的效率，但是与此同时也增加了银行的运营成本，从而造成了效率和成本之间的矛盾。

（四）短时间内很难消除信息孤岛的现象

由于各种因素，当前银行之间的信息是不对称的，要彻底消除信息孤岛的现象是非常难的。当前各个银行所获取的数据信息仅局限于内部使用，并没有在银行之间实现信息的共享，而且银行之间是存在一定的竞争，所以相互之间是很难实现信息的共享，信息孤岛的现象在短时间内是无法消除的。

二、大数据在银行信贷管理中的具体应用

（一）借助大数据思维来完善信息评估体系

通过借助大数据技术，可以实现对海量信息的储存和分析，从而得出有用的信息，因此银行在开展信贷管理工作时，可以借助大数据思维来完善信息的评估体系。当前银行之所以会存在信贷风险，主要是因为存在信息不对称，缺乏对借贷方信息的了解。在大数据背景下，银行则可以借助大数据技术的帮助来分析客户的信用程度。第一，银行可以借助大数据来实现信息的收集，减少信息不对称的现象。银行之间可以建立行业的数据共享平台，通过该平台可以获得完整真实的客户信息，减少信息不对称现象的发生。银行也可以通过第三方的信用评估公司来了解客户的信用程度，或者结合自身银行的电子数据来分析客户的财务情况等，从而开展更加科学可靠的信用评估。第二，银行可以借助评估工具来开展信贷管理工作。银行可以借助大数据工具来获取海量的信息，然后借助统计学的模型来对数据进行整理和分析，从而评估客户的信用。比如，当前中信银行建立了“天罗地网”项目，项目所覆盖的数据信息十分广泛，可以帮助信贷工作人员全面地掌握客户的资料，进而开展更加可靠的信用评估工作。第三，银行要合理利用个人信用评估。银行可以借助大数据技术和互联网技术来分析客户的个人信用情况。通过大数据工具，可以采取到客户的多项数据，比如客户的房租缴纳记录、还贷记录、法律记录等，从而对客户的个人信用进行合理的评估，为后续信贷管理工作提供重要的数据支撑。

（二）借助大数据来完善信贷风险管理的思路

由于存在信息不对称，银行的信贷管理是存在一定的风险的，大数据时代下银行可以借助大数据工具来完善信贷风险管理。第一，加强大数据在行业信贷风险管理中的应用。大数据和互联网的出现，使得银行和客户都可以快速地相互了解，从而结合自身的需求进行选择，因此大数据时代银行更要做好服务，借此增加自身的市场竞争力。整个金融行业在开展借贷业务中，都会存在较大的风险，因此金融行业应当借助大数据平台来了解我国经济的宏观发展情况，及时了解我国政策的变动，关注各个行业的发展动态，从而分析出发展前景较好的行业，结合相关的评估工具分析该行业的借贷风险，进而为各个行业提供更具针对性的借贷服务。比如，银行可以建立不同行业的数学模型，或者借助大数据公司的帮助来分析该行业的发展趋势以及潜在的信贷风险，如，银行可以借助九方大数据公司所提供的工商资料，包括企业的发展历史、股东变化情况、竞争力分析、法律诉讼情况等，方便银行全面了解借贷企业的真实情况。在处理借贷业务时，不仅要考量企业的信用程度，也要考量该行业的信贷风险，从而进行综合评估，然后再开展金融活动。第二，加强大数据在区域信贷风险管理中的应用。当前我国不同区域的经济发展情况存在很大的差异，因此统一化的信贷政策，容易造成资源的浪费。为了进一步加强对资源的利用，在开展信贷管理时，银行可以借助大数据工具来收集和分析各个地区的经济发展情况以及信贷情况，从而对不同地区进行信贷等级的划分，并采取不同的信贷管理政策。比如，银行总行要对分行进行适当的放权，允许各个分行结合经济发展情况来制定特色的信贷管理内容，方便分行挖掘更多的信贷点。

（三）借助大数据来创新信贷风险管理机制

借助大数据技术来实现信贷风险管理机制的创新，主要进行三方面机制的创新，分别是大数据信息处理机制的创新、逆向选择风险机制的创新和防范道德风险的机制创新。第一，加强对银行大数据信息处理机制的创新。大数据技术的应用，可以提高银行信息处理能力，并帮助银行实现信息系统的构建。结合互联网，并获得客户的允许，银行可以借助大数据来获取海量的信息，并借助大数据的运算能力来提高数据的转化效率和质量，从而为银行的借贷管理提供重要的信息。大数据具有处理非结构化数据的能力，比如银行可以借助HDFS 数据管理模块来对收集到的非结构化数据进行归纳，并按照既定的逻辑来为银行提供不同的指标。因此银行信贷管理人员可以借助大数据的数据处理能力来对客户进行审批，减少人力投入的同时，也可以提高审批效率。此外，银行也可以借助大数据的风控能力来对银行信息系统进行重构，从而提高系统的决策能力。比如，当前大数据在银行信贷风险管理应用最典型的例子就是快贷产品，银行在线上推出该产品，从申请到审批到放贷，所需的时间较短，整个审批过程都充分运用了大数据技术的帮助，对客户的资料进行全面的分析和匹配，根据相关的法则得出审批结果。

（四）加强大数据在逆向选择风险机制创新的应用

随着互联网的快速发展，当前银行获取信息的渠道变得更加广泛，也可以借助大数据的信息处理能力来生成更加精准的客户信息，从而减少逆向选择的风险。通过运用大数据工具，银行可以通过广泛的渠道来收集客户的信息，比如可以通过税务系统来获取客户的税务情况、法院诉讼系统了解客户的法律诉讼情况等，从而对客户进行全面真实的信用评估。为了进一步降低贷款后的风险、降低逆向选择的风险，银行也可以借助大数据技术和人工智能技术来精准地描述借款人的画像，方便后续的跟踪。

（五）加强大数据在防范道德风险机制创新中的应用

为了进一步降低信贷后的风险，银行可以借助大数据技术来关注客户的贷款后风险指标，并建立大数据风险控制系统来对客户进行24 小时的跟踪和控制，及时发现贷款后存在的风险，减少道德风险的发生。互联网时代下，当前人们的信息都会实时记录在互联网上，所以银行通过大数据所获取的信息是真实有效的，并且在大数据的帮助下，能够在较短时间实现数据的变现，并及时提醒可能发生的风险，及时采取措施减少信贷风险的发生。比如，银行可以通过借款人是否按时缴税、生活支出是否发生较大的变化等多项数据来分析借款人的收入变化，从而考量借款人是否存在不能及时还贷的风险，并采取相应的措施，减少信贷风险的产生。

（六）借助大数据来规范贷款审核标准和流程

为了减少信贷风险的产生，银行可以借助大数据来规范贷款的审核标准和流程。首先，建立完善的审核标准，严格地做好贷款审核工作。比如，针对一些产能过剩或者重复建设的企业贷款，要加强控制，做好信贷风险的识别和防范工作。针对一些重点行业，银行也要做好实时监控工作，要切实把握好信贷风险的风向，及时采取措施减少风险的发生。其次，银行在管控信贷风险时，要加强对大数据技术的运用，严格规范审核程序，要切实做好三方面的审核工作。放贷前，信贷经理要做好客户的征信程度和个人详细信息的审核；审查时，要做好贷款资金用途的审核；放贷后，要做好贷款资金的流向监控，保证资金流向的合法性。在整个信贷过程中都会存在风险，因此银行必须规范审核流程，做好各个环节的审核工作。

（七）结合国家政策准确判断信贷投资方向

针对大数据背景下银行信贷存在的风险，银行业要做好对国家政策的判断，从而确保信贷投资方向的准确性。在进行企业放贷时，银行要及时关注国家政策的变动，要加强对企业资金来源的审核，特别是审核投资方向。在进行信贷审核时，要注重企业的信贷投资方向是否符合当前我国法律的规定、是否属于国家扶持的产业、投资是否正规等，进而开展后续的金融活动。所以要减少信贷风险的产生，银行必须慎重地选择合作的客户，审核信贷的投资方向，避免一些无目的信贷投资行为的发生，保证客户能够及时还贷。在对个人发放贷款时，银行也要做好贷款去向的查询，如果发现去路不明的贷款，要做好检查工作，保持高度的警惕性，借助大数据技术来对借款人的相关信息进行查询，从而得出借款人的信用报告，保证贷款资金流向的明确性和正规性，减少信贷风险的产生。

（八）加强对信贷人员的业务培训

为了进一步降低银行的信贷风险，银行不仅要加强对大数据的运用，还要加强对信贷人员的业务培训，提高信贷人员的工作能力。首先，银行要在内部树立良好的文化氛围，引导信贷人员树立正规经营的意识，保证信贷人员能够合法合规地开展信贷管理工作。其次，银行要加强对信贷人员的业务培训，保证员工能够全面掌握银行的信贷知识，能够准确地向客户讲解相关的信贷流程，帮助客户解答各种疑问。最后，银行要建立严格的审核考核制度，结合考核来调动员工的工作积极性，并借助制度来约束员工的行为，保证信贷审核工作的合法合规开展，借此提升信贷管理水平。

总而言之，互联网金融快速发展的时代背景下，银行的发展受到较大的挑战，因此银行也应当借助大数据技术和互联网技术来做好信贷管理工作。借助大数据技术来建立行业数据共享平台，实现信息的共享，减少信息传递的滞后和误差，从而开展更加有效的信息评估。此外，银行也可以借助大数据平台来对客户的信息进行全面的调查，并对客户进行实时的监控，及时掌握客户的还贷能力，减少信贷风险的发生。