银行业的本质是经营风险,而信用风险是其中最主要的一类。在金融科技加速发展、银行数据规模空前增长的背景下,如何利用好数据资源,更有效地管理信用风险,无论对银行的传统业务,还是资产托管等新兴业务,均具有重要意义。由于目前国内外文献对银行资产托管业务信用风险管理的研究成果不多,本文尝试从大数据的视角出发,以JS银行资产托管业务为研究对象,对其信用风险的成因、信用风险管理现状及优化进行讨论和分析。本文的分析思路是:首先,对银行资产托管业务信用风险的成因、资产托管业务信用风险管理的内涵,以及大数据的概念、特征及应用作简要论述,并明确本文分析所基于的理论基础是信息不对称理论和全面风险管理理论;其次,结合JS银行资产托管业务信用风险管理现状,从信用风险管理流程的信息获取、信用风险数据分析、信用风险决策管理三个环节进行分析后,指出其现阶段存在的信息缺乏、数据加工处理不及时、信用风险管理指标单一等问题。上述问题产生的根本原因分别是客户信息收集仅依赖人工、数据分析共享体系尚未建立、决策者不重视数据价值;最后,针对上述问题及原因分析的结果,基于全面风险管理框架论述JS银行资产托管业务信用风险管理的优化策略,优化策略设计的核心是大数据相关理论和方法在信用风险管理各环节中的运用。在对优化作可行性与必要性分析的基础上,从全面风险管理的视角出发,提出充分运用大数据理论方法,通过强化数据库归集,制定标准化信用风险数据分析,规范业务、部门、机构、高管各层级全面信用风险的决策管理,来构建JS银行资产托管业务大数据信用风险管理体系。此外,通过明确大数据平台中信用风险评估方法、加强嵌入权限体系的信用风险评估系统流程再造、完善资产评估体系信用风险识别与测算系统等措施来提高和完善JS银行资产托管业务的信用风险管控能力。本文研究结果不仅对今后JS银行资产托管业务的信用风险管理具有一定的现实指导意义,同时为大数据背景下银行资产托管业务如何借助前沿科技提升风险管控能力提供了新的思路。