大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)論文

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一、大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理SWOT分析

（一）定性分析

1.優(yōu)勢(shì)分析。商業(yè)銀行在多年發(fā)展中，擁有廣大的客戶群體，積累了客戶基本資料、客戶交易、客戶存貸款等大量數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，商業(yè)銀行憑借其雄厚的資本，可以建立大數(shù)據(jù)服務(wù)器等設(shè)備，將這些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與其他來源數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，數(shù)據(jù)分析人員通過云計(jì)算等技術(shù)手段挖掘出有價(jià)值的信息，從各個(gè)角度分析客戶需求以及識(shí)別信貸風(fēng)險(xiǎn)，從而有助于商業(yè)銀行更加科學(xué)地評(píng)價(jià)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)、評(píng)估業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、配置全行資源，引導(dǎo)銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。

2.劣勢(shì)分析。在現(xiàn)有的銀行交易系統(tǒng)中，客戶的身份證、交易流水等大量信息已被銀行掌握，但缺少如客戶的家庭情況、收入狀況、消費(fèi)習(xí)慣、興趣愛好等其他方面的信息。另外，目前小微企業(yè)客戶信息以及商業(yè)銀行的產(chǎn)業(yè)鏈客戶信息也比較缺乏，直接影響著銀行對(duì)這些客戶提供金融服務(wù)的水平。再者，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，需要金融專業(yè)人才和數(shù)據(jù)分析人才相互配合，才能充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，但數(shù)據(jù)分析人員較為匱乏也將成為商業(yè)銀行的軟肋。

3.機(jī)會(huì)分析。剛剛進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，商業(yè)銀行應(yīng)率先構(gòu)架大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略體系，制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，突破同質(zhì)性，實(shí)施差異化業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略，從而贏得先機(jī)。如果大數(shù)據(jù)獲得成功應(yīng)用，將為銀行創(chuàng)造先發(fā)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，使銀行決策從“經(jīng)驗(yàn)依賴”向“數(shù)據(jù)依據(jù)”轉(zhuǎn)化，打造不可復(fù)制的核心競(jìng)爭(zhēng)力?！皵?shù)據(jù)—信息—商業(yè)智能”將逐步成為銀行定量化、精細(xì)化管理的發(fā)展路線，數(shù)據(jù)分析也將成為其風(fēng)險(xiǎn)防控的法寶。

4.威脅分析。大數(shù)據(jù)在給商業(yè)銀行帶來前所未有的機(jī)遇的同時(shí)，也給其帶來了諸多威脅，例如大數(shù)據(jù)存在的風(fēng)險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)失真等。在大數(shù)據(jù)開發(fā)利用過程中，云計(jì)算技術(shù)將會(huì)得到廣泛應(yīng)用。但是云計(jì)算將數(shù)據(jù)存入云端，而云端往往是由第三方服務(wù)器實(shí)現(xiàn)存取的，如果第三方將數(shù)據(jù)泄露，將會(huì)給銀行帶來極大的風(fēng)險(xiǎn)。另外，互聯(lián)網(wǎng)金融正在顛覆著傳統(tǒng)的金融模式，網(wǎng)商具有活躍的交易記錄和巨大的金融需求，但商業(yè)銀行很難開發(fā)到這些客戶，將給銀行帶來挑戰(zhàn)。

（二）定量分析

除了對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理面臨的內(nèi)外部環(huán)境進(jìn)行定性分析外，還可以進(jìn)行定量分析。具體思路為：

①確定包括優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)、機(jī)會(huì)和威脅等多于10個(gè)的內(nèi)外部環(huán)境因素；

②利用主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、層次分析法（AHP法）等任一方法確定各因素的權(quán)重；

③給各個(gè)因素打分，分值范圍為1到5分，評(píng)分越高說明因素越重要；

④將各個(gè)因素的權(quán)重與得分相乘，從而最終計(jì)算出各個(gè)因素的加權(quán)分?jǐn)?shù)；

⑤各個(gè)因素加權(quán)分?jǐn)?shù)計(jì)算代數(shù)和得出公司的總加權(quán)分?jǐn)?shù)，然后根據(jù)分?jǐn)?shù)進(jìn)行判斷。某商業(yè)銀行內(nèi)外環(huán)境分析如附表所示。由附表可以看出，該銀行外部機(jī)會(huì)大于外部威脅，內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)大于內(nèi)部劣勢(shì)，應(yīng)抓住大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)遇，充分利用信息技術(shù)，更加科學(xué)地評(píng)估業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、配置全行資源，引導(dǎo)銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。

二、基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)構(gòu)建

目前，我們已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于大數(shù)據(jù)包含的信息量大而且非常復(fù)雜，傳統(tǒng)的系統(tǒng)已不能滿足銀行新的分析需求，有必要建立一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境，構(gòu)建大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)，采取新分析算法，搭建大數(shù)據(jù)跨業(yè)務(wù)的統(tǒng)一應(yīng)用平臺(tái)，從而滿足銀行精細(xì)化管理、差異化服務(wù)、提升風(fēng)險(xiǎn)分析能力的需求。

（一）大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)概述

在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地發(fā)現(xiàn)各類欺詐行為，對(duì)保證商業(yè)銀行的正常運(yùn)作和國(guó)家人民財(cái)產(chǎn)安全都顯得十分重要。商業(yè)銀行征信系統(tǒng)要針對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)防控工作的實(shí)際特點(diǎn)，通過客戶交易信息以及客戶其他信息收集來加強(qiáng)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)總體見附圖。附表某商業(yè)銀行內(nèi)外環(huán)境分析內(nèi)部環(huán)境評(píng)分權(quán)重加權(quán)分外部環(huán)境評(píng)分權(quán)重加權(quán)分⑴整體競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯；30.100.30⑴云計(jì)算的快速發(fā)展；50.150.75⑵良好的客戶群體；50.150.75⑵數(shù)據(jù)來源多樣化；50.251.25⑶資本雄厚，有能力建立大數(shù)據(jù)庫；40.050.20⑶科技發(fā)展為數(shù)據(jù)應(yīng)用提供支持；40.200.80⑷擁有專業(yè)客戶人才；30.200.60⑷精準(zhǔn)評(píng)估業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；40.251.00⑸良好的內(nèi)控環(huán)境；50.251.20⑸先入為主的機(jī)會(huì)；40.150.60優(yōu)勢(shì)⑹豐富的風(fēng)險(xiǎn)防控經(jīng)驗(yàn)；50.251.25機(jī)會(huì)⑹精細(xì)化管理的趨勢(shì)。40.100.40小計(jì)1.004.30小計(jì)1.004.80⑴缺乏個(gè)人客戶基本信息；-30.25-0.75⑴網(wǎng)商的競(jìng)爭(zhēng)；-50.3-1.50⑵缺乏小微企業(yè)基本信息；-30.20-0.60⑵大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)；-50.25-1.25⑶缺少產(chǎn)業(yè)鏈客戶的信息；-40.20-0.80⑶網(wǎng)絡(luò)安全面臨挑戰(zhàn)；-30.2-0.60⑷缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才；-30.10-0.30⑷外部風(fēng)險(xiǎn)事件的影響；-30.15-0.45⑸缺乏非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集能力；-50.15-0.75⑸外部風(fēng)險(xiǎn)來源多樣化。-30.1-0.30劣勢(shì)⑹商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式面臨變革。-30.10-0.30威脅小計(jì)1.00-3.50小計(jì)1.00-4.10優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)合計(jì)0.80機(jī)會(huì)威脅合計(jì)0.70系統(tǒng)將從海量數(shù)據(jù)中提取出有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息，以發(fā)現(xiàn)潛在或已知的風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)倉庫、模型庫、知識(shí)推理、人機(jī)交互四者有機(jī)地結(jié)合起來，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的作用，通過建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型較好地處理數(shù)據(jù)資源中存在的模糊性和隨機(jī)性，在成熟的模式識(shí)別技術(shù)和智能分析技術(shù)的輔助下，對(duì)銀行業(yè)務(wù)的全方位、多角度的可靠性分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，有助于商業(yè)銀行實(shí)施全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，從而進(jìn)一步提高融資、貸款、授信等方面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、監(jiān)控水平。

（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)工作原理

1.數(shù)據(jù)原料。數(shù)據(jù)原料是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防控中的關(guān)鍵一環(huán)，它直接影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率、精準(zhǔn)度以及所得模式的有效性。目前，商業(yè)銀行針對(duì)客戶資料和消費(fèi)記錄都建立了功能龐大的消費(fèi)市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，在以大數(shù)據(jù)引領(lǐng)、以智能化為核心的產(chǎn)業(yè)變革時(shí)代，銀行要真正將數(shù)據(jù)作為風(fēng)險(xiǎn)控制的源點(diǎn)，有效整合來自銀行網(wǎng)點(diǎn)、PC、移動(dòng)終端設(shè)備、社交網(wǎng)絡(luò)、征信機(jī)構(gòu)等傳來的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，既要獲取常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)，又要收集社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)，真正將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略性資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)從管控風(fēng)險(xiǎn)向經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)方向的轉(zhuǎn)型。

2.數(shù)據(jù)工廠。數(shù)據(jù)工廠是利用數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)將數(shù)據(jù)中潛在的、有用的模式搜索出來，是整個(gè)征信系統(tǒng)最為關(guān)鍵的一步，也是技術(shù)難點(diǎn)。在數(shù)據(jù)工廠中，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)抽取工具、數(shù)據(jù)集成工具、數(shù)據(jù)過濾工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及模式評(píng)估工具等，從海量數(shù)據(jù)原料中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，并經(jīng)過歸納總結(jié)、推理、分析數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘中分類、聚類、偏差檢測(cè)、概念分析、異類分析、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)序演變分析和元數(shù)據(jù)挖掘等功能，完成對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)控制、銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和銀行操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從而幫助決策者對(duì)信息預(yù)測(cè)和決策起作用。

3.數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)工廠最終的結(jié)果是數(shù)據(jù)產(chǎn)品，把所有最終經(jīng)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)直觀地通過可視化技術(shù)展示給商業(yè)銀行，以幫助其理解和解釋數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，控制信貸風(fēng)險(xiǎn)。這些數(shù)據(jù)結(jié)果既包括傳統(tǒng)的諸如違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限等客戶信用信息，也包括客戶的其它方面的信用記錄、客戶的信用評(píng)級(jí)以及對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。當(dāng)然，整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程是一個(gè)不斷反饋、循環(huán)往復(fù)的過程，信用評(píng)級(jí)結(jié)果也是動(dòng)態(tài)變化的。

4.數(shù)據(jù)應(yīng)用。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘得出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果為商業(yè)銀行評(píng)估信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)和收益情況提供了量化工具，改變了單純被動(dòng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理模式。在此背景下，商業(yè)銀行應(yīng)規(guī)范貸款審批標(biāo)準(zhǔn)和審批程序，優(yōu)化金融信用監(jiān)控機(jī)制，完善組織架構(gòu)和規(guī)章制度，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)防控，使信貸風(fēng)險(xiǎn)管理體系健康運(yùn)行。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)注意的問題

在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，商業(yè)銀行面臨著信用風(fēng)險(xiǎn)防控的新形勢(shì)，要積極做好如下應(yīng)對(duì)工作。

（一）風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)要思維開放

商業(yè)銀行在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)時(shí)，需要考量政策、人為的操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)環(huán)境等等眾多因素，但現(xiàn)有的技術(shù)水平難以支撐挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。因此，商業(yè)銀行需要具備一種像互聯(lián)網(wǎng)一樣的開放式思維，建立分析數(shù)據(jù)的習(xí)慣，重視“大數(shù)據(jù)”開發(fā)利用，關(guān)注與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)高度相關(guān)的大數(shù)據(jù)信息，如客戶的基礎(chǔ)信息（如客戶開立賬戶時(shí)留存的住址、年齡、從事行業(yè)、性別等等）、客戶交易信息（如客戶在ATM機(jī)上的存取款情況、使用銀行卡、購買理財(cái)、使用其他業(yè)務(wù)的記錄等等）、外部的信息（從互聯(lián)網(wǎng)、電信運(yùn)營(yíng)商、證券交易所等處挖掘來的有關(guān)信息）等，用數(shù)據(jù)說話，從而提高不確定風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)水平。

（二）數(shù)據(jù)整合要注重質(zhì)量

大數(shù)據(jù)很多時(shí)候是從一種非傳統(tǒng)的角度去分析、挖掘、利用數(shù)據(jù)價(jià)值的思路。由于數(shù)據(jù)來源龐雜廣泛，需要不斷利用技術(shù)創(chuàng)新去挖掘利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值，再加上數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性很強(qiáng)，商業(yè)銀行應(yīng)建立自己的數(shù)據(jù)地圖，整合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)鏈上的其它外部數(shù)據(jù)，堅(jiān)持做到數(shù)據(jù)要依照標(biāo)準(zhǔn)化采集，確保數(shù)據(jù)來源真實(shí)可靠，杜絕以假亂真；同時(shí)構(gòu)建專門的數(shù)據(jù)分析方法和使用體系，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，并嚴(yán)格按照國(guó)家法律法規(guī)進(jìn)行使用，從而確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用性。

（三）系統(tǒng)建設(shè)要高屋建瓴

大數(shù)據(jù)具有一般數(shù)據(jù)所不具備的特殊性，傳統(tǒng)的處理工具和解決方案難以滿足針對(duì)大數(shù)據(jù)的處理和分析需要，因此需要采用新的處理模式，才能發(fā)揮大數(shù)據(jù)的效能。商業(yè)銀行需要投入大量資源加快完善高度集中、完備、綜合、專業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，建設(shè)完善數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目，從而適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的需要。在系統(tǒng)建設(shè)中要高屋建瓴，要把對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與現(xiàn)有的、基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析工具相結(jié)合，預(yù)裝一些成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法和文字文本的算法，完善數(shù)據(jù)挖掘工具的擴(kuò)展性，便于數(shù)據(jù)分析人員能夠快速地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。同時(shí)，對(duì)資源的投入一定要有相當(dāng)?shù)那罢靶?，并兼顧?dāng)前實(shí)際，盡可能地實(shí)現(xiàn)資源利用最大化。

作者：谷增軍