大数据技术在商业银行业务风险控制中的应用

［摘 要］随着大数据技术的不断成熟，各行各业对其的应用也日益广泛。商业银行作为金融体系的重要组成部分，面临着信贷风险、市场风险、操作风险等多方面挑战。本文将探讨大数据技术在商业银行业务风险控制中的应用，通过深入分析大数据技术在银行业务风险控制中的风险识别与评估、风险预警与监控、风险管理与效率以及风险干预与成本等方面的应用价值，揭示大数据技术在提高商业银行风险管理水平方面的重要作用，旨在提升商业银行的风险管理水平和市场竞争力。

［关键词］大数据技术；商业银行业务；风险控制

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.15.044

［中图分类号］F832 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）15-0142-04

0" " "引 言

在数字化浪潮席卷全球的背景下，大数据技术的应用为各行各业带来了前所未有的变革。将大数据技术能力应用于商业银行业务风险控制，是提升商业银行风险管理水平、增强市场竞争力的重要途径。通过本文的研究探索，我们期望充分发挥大数据技术在商业银行业务风险控制中的价值，提升其应对风险的综合能力，并为商业银行积极融入信息化的发展方向提供一定参考。

1" " "大数据技术用于商业银行业务风险控制的价值

1.1" "提升银行业务风险识别与评估的精准性

随着大数据技术的发展与应用，商业银行可以探索引入新的评估方法，如基于大数据和机器学习的评估模型，更准确地衡量客户的信用风险[1]。首先，大数据技术可以让商业银行收集和处理更为丰富的数据资源。如客户交易记录、征信信息、市场走势、政策变化等，通过对这些数据整合处理，能够帮助商业银行建立丰富的业务风险画像，帮助银行更为精准地评估业务风险。其次，大数据技术能帮助商业银行深入挖掘被隐藏数据信息。大数据技术的运算能力为商业银行分析海量数据隐藏下的业务风险规律和发展趋势，规避人工经验判断的主观性，提高风险预测准确率。最后，大数据技术还可以帮助商业银行实现业务风险识别的实时化和动态化。传统状态下的商业银行业务风险评估往往是事后复盘总结经验，而大数据技术能做到对业务风险的实时监测，一旦发现异常情况，可以立即触发预警机制，给银行预留应对风险的时间，减少风险损失。

1.2" "实现银行业务风险预警与监控的及时性

商业银行业务风险评估在传统流程中具有主观性和滞后性，缺乏构建风险预警系统的能力。通过大数据技术则可以实现商业银行业务风险信息的实时收集、处理、共享与监控，在异常交易、信用评分下降或市场风险指标超出预设阈值情况下，系统将自动触发预警机制，提供风险应对时间，避免风险扩大。一方面，大数据技术具备处理海量数据的能力，能够根据商业银行自身业务情况进行数据的实时收集、整合和分析，完成业务过程中的风险因素，保障风险信息实时共享与传递，确保风险预警能够迅速传达并得到妥善处理。另一方面，大数据技术还能帮助商业银行对业务风险进行动态跟踪和监控，通过对业务数据的持续监测和分析，实时了解业务风险的变化，并根据数据分析风险走向与发展隐患，为银行业务管理提供科学的应对策略。

1.3" "优化银行业务风险管理与决策的科学性

大数据技术的应用能够为商业银行的决策提供充足的数据支撑，帮助其有效预测未来风险趋势，有效平衡银行在风险控制与业务发展之间的矛盾，实现最优决策。第一，大数据技术能帮助商业银行更全面深入地掌握业务运行中的风险状况。通过对海量数据的收集、整合和分析，可以帮助银行描绘出更加精准的业务风险画像，进而更为准确地识别各类业务风险，并及时作出风险预警。第二，大数据技术可以帮助商业银行构建更科学合理的风险管理模型。根据不同商业银行的业务方向和数据积累，大数据技术可以通过对历史数据的挖掘和分析，制定出针对性的风险管理模型，使其更加符合商业银行的实际业务需要。第三，大数据技术可以促进商业银行业务风险管理的数智化转型。银行利用大数据能力可以构建适合自身发展的智能风险管理系统，完善银行对业务风险的实时监控、自动预警和智能决策，提高银行的数智化管理能力。

1.4" "降低银行业务风险干预与效率的投入成本

传统的业务风险管理方法基本依赖人们的经验和定性分析，耗时耗力且效果不具备科学性，大数据技术则具备自动化处理和分析数据的能力，可以降低人工干预的不确定因素，实现商业银行业务风险的数字化管理。从优化银行业务流程层面而言，可以帮助商业银行进行历史数据分析，发现业务运行中的瓶颈和不足之处，并给出有针对性的改进方案。从提升管理效率层面而言，大数据技术可以为商业银行提供更为精准的营销和客户服务策略。通过对客户数据的分析，银行可以分析用户的消费习惯、需求以及潜在风险，从而制订出符合银行受众的个性化产品和服务方案，降低业务服务的边际成本，提高运营效率。

2" " "大数据技术用于商业银行业务风险控制的常见问题

2.1" "数据质量参差不齐

商业银行的数据量庞大且来源多样，数据结构复杂，导致数据统计过程中的数据质量参差不齐。一方面，银行业务的数据来源广泛且多样，如内部数据库、外部数据库、社交媒体等渠道，不同渠道的数据质量往往存在差异，从而导致大数据在处理这些数据时出现偏差，从而影响到商业银行业务风险控制中的准确性；另一方面，数据的缺失和不健全也会导致数据质量降低，在银行业务的日常数据记录中，部分数据可能因为系统错误、人为疏忽或技术限制而出现偏差，导致大数据技术在商业银行业务风险的识别和分析时缺乏必要的信息支持，影响制定应对风险策略的精准性。

2.2" "数据资源管理模式落后

在利用大数据进行金融业务风险管理时，许多银行仍然采用传统的垂直化数据资源管理模式，即将数据分散存储在各个业务部门的系统中，并且各个系统之间缺乏有效的数据共享和集成[2]。落后的数据资源管理模式将制约银行全面、准确地获取和分析数据，限制业务风险的综合评估能力，降低风险管理的精准度和效率。在大数据时代，商业银行在业务过程中会积累海量数据信息，而传统的数据资源管理模式往往注重数据的存储和简单的查询，缺乏对海量信息的筛选和深度挖掘能力，这两者之间的矛盾是当前银行数据管理模式中的主要问题。另外，不适用的数据资源管理模式还会导致数据孤岛现象的出现，造成商业银行各部门之间的信息不对称，难以形成完整、精准、全面的风险画像，导致业务风险控制丧失及时性和有效性。

2.3" "数据安全隐患突出

依托于大数据技术所建设的互联网信息平台，能够保证银行在运行过程中各类信息的高效传输，但在大数据应用期间，也会产生一定的安全问题，由于网络安全漏洞的存在，银行的数据可能被非法分子盗取、篡改，从而严重影响银行的正常运营，给客户带来巨大的经济损失[3]。第一，商业银行存储有庞大的客户信息，涉及客户身份隐私、交易记录等敏感内容，一旦泄露，将会对客户隐私造成严重影响，还可能引发银行的交易风险和声誉损失。第二，内部人员操作违规也是构成商业银行数据安全隐患的重要因素。在银行数据管理系统存在漏洞的情况下，内部工作人员的不当操作也可能导致信息泄露，给银行造成重大损失。第三，黑客攻击成为商业银行市场竞争中不容忽视的因素。随着技术的发展，新型攻击手段不断涌现，如APT攻击、数据流攻击等，黑客利用技术手段有目的窃取或篡改银行数据，这些都给商业银行业务风险控制中的数据安全带来新的挑战。

2.4" "缺乏专业技术人才

大数据技术应用于商业银行业务风险控制时，面临着缺乏专业技术人才的挑战，主要表现为对大数据技术的理解、应用以及持续创新能力的不足。一方面，市场上缺乏具备专业技能的稀缺人才，导致银行在招聘和配置人才时面临困难。大数据技术涉及数据相关的所有环节，基本包括获取、存储、管理、分析四个环节，其复杂性要求从业人员具备深厚的专业知识和精准的数据思维，这成为商业银行配置人才的重大挑战。另一方面，大数据技术在不断发展，由于银行对大数据技术应用于业务风险管理的意识不足，未建立从业人员的专业培训机制，导致现有的人才队伍难以跟上大数据技术的发展步伐，从而影响到整个环节的变革。

3" " "大数据技术用于商业银行业务风险控制的优化方案

3.1" "强化数据质量管理

大数据技术在商业银行业务风险控制中的应用无疑为银行的风险管理节省了人力物力，但数据质量参差不齐的问题也亟须改善。首先，银行需建立完善的数据采集质量标准，明确数据的完整性、准确性、一致性等要求，以满足符合银行业务风险控制中的数据要素。其次，商业银行需尽快完善数据收集和处理机制。在数据收集阶段，商业银行要保障数据来源的真实性和有效性，避免无效数据及错误数据对数据分析结果造成干扰。在数据处理阶段，银行应健全数据清洗和数据整合能力，对收集的数据信息进行筛选和预处理，进而提高数据采集的质量。最后，商业银行还应积极加强数据采集人员的专业素养培训，提高员工对数据质量的重视度和专业处理能力，确保大数据技术在商业银行业务风险控制中发挥最大效用。

3.2" "优化数据管理与模型选择

落后的数据管理模型不仅不能帮助商业银行应对业务风险管理，还可能导致关键数据失真，误导银行业务管理和决策。因此，优化银行数据管理和模型选择将有效规避各类管理风险。第一，更新商业银行数据资源管理理念，树立大数据思维。商业银行需主动将传统以数据为中心的管理方式转变为以用户需求为导向的数据服务模式，精准定位数据资源，从而高效获取真实、准确、全面的数据要素。第二，完善商业银行数据资源管理流程。通过优化数据收集、整合、存储、分析、应用等环节，建立跨部门数据共享机制，规避数据孤岛隐患，实现数据资源的最大化利用。第三，加大商业银行数据管理投入。通过引入先进的数据分析工具、建立高效的数据处理平台等，提升银行的数据资源管理技术水平，为业务风险控制提供强有力的技术支持，从而推动数据资源管理模式的创新和发展。

3.3" "加强数据安全保障

大数据技术在应用于商业银行业务风险控制的过程中，不仅要加强对数据管理人员的管理，还要健全数据安全防护体系，以确保银行数据的安全性。从数据人员的管理与培训方向来讲，商业银行应重视对数据管理人员的专业素养培养，定期举行数据安全知识讲座和紧急情况的规范处理，提高管理人员对数据安全的重视程度和应对能力。同时，建立严格的数据安全责任制，明确各级人员的职责和处罚措施，防范内部泄露风险，确保数据安全工作的有效执行。从健全数据安全防护体系方向来讲，需要加强大数据平台的防火墙建设，采用先进的技术手段，全面强化信息安全防护措施，防止黑客攻击导致的信息泄露或丢失，从而确保数据的安全性和完整性[4]。

3.4" "引入大数据技术相关人才

想要解决大数据技术在商业银行业务风险控制中缺乏专业人才的问题，需要银行从人才引进与培养机制，人才激励与留任机制，积极推动大数据技术与业务风险的深度融合等三个方面入手。第一，积极推动大数据人才引进与培养机制。银行可以与高校共建产学研机构，以定向培育的方式为其预备大数据分析和风险管理能力的相关专业人才。同时，积极引入社会上具有丰富实战经验的大数据人才，为银行业务的风险控制团队培养“领头羊”人才。第二，建立完善的人才激励与留任机制。商业银行可以定期组织大数据技术培训，如大数据基础知识、数据分析方法、风险管理理论等，提升现有员工的专业能力和大数据素养。另外，商业银行需要健全数字化人才薪酬体系，同时做好晋升机制以及激励机制等配套体系的搭建工作，提升自身吸引力，为后续人才引进工作提供支撑[5]。第三，积极推动大数据技术与业务风险的深度融合。商业银行应鼓励大数据人才在实践过程中与业务部门建立实时沟通渠道，在充分了解业务需求的情况下研发适用于本银行业务风险控制机制的大数据模型和算法体系，有效提升风险控制效率与效果。最后，商业银行应主动关注大数据相关的前沿技术变革，积极跟进技术调整，以适应数字浪潮下的变革与冲击。

4" " "结束语

商业银行在推进大数据技术应用的同时，还需在加强数据质量管理、优化数据模型、提高数据安全、积极培养专业人才等方面做出努力，以充分发挥大数据技术的优势。未来，随着大数据技术的发展及应用方式的不断完善，其在商业银行业务风险控制中的应用将深入升级，以推动商业银行业务风险控制的探索和创新，为银行业务的稳健发展提供有力保障。

主要参考文献

［1］王宇航.互联网金融时代商业银行金融创新发展策略研究［J］.商场现代化，2024（6）：119-121.

［2］钟明岐.大数据在银行金融业务风控管理中的应用［J］.中国商界，2024（3）：170-171.

［3］黎侃侃.大数据在银行金融业务风控管理中的应用探讨［J］.互联网周刊，2023（22）：75-77.

［4］李书翔，王禹，宋杨，等.大数据时代下商业银行风险管理的优化路径［J］.全国流通经济，2024（4）：173-176.

［5］吕丹妮尔.数字金融对商业银行经营业务创新的影响研究［J］.全国流通经济，2024（4）：181-184.