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【摘要】在网络技术迅速发展的时代背景下，人们的日常工作生活中越来越离不开“数据”二字。基于此，本文首先对大数据技术的概念进行了简要阐释；其后，围绕采集跟踪、系统优化、分析评估三个方面，重点分析了大数据技术在银行贷后管理中的可行应用策略，意在通过本文的讨论，提升银行贷后管理工作的前瞻性、可靠性和安全性。
【关键词】大数据技术 银行贷后管理 逾期违约风险
一、引言
大数据时代的到来，为社会各个产业领域的经营模式提供了优化发展的新机遇和新方向。所以，为了实现银行业务工作质量的现代化提升，同时也为了实现银行单位对客户风险的有效规避，我们有必要对大数据技术在银行贷后管理中的应用进行分析研究。
二、大数据技术的相关概述
在网络技术寻思发展的时代背景下，人们的日常工作生活中越来越离不开“数据”二字。与此同时，随着社会中所产生各类数据信息的量级逐渐增大，人们对数据的处理和利用观念也逐渐向着动态化、实际化方向发展。在这种观念的影响下，结合了云计算技术、数据库技术等技术知识的“大数据技术”应运而生，为人们对各类数据的预测、统计、处理、储存、评估等活动提供了条件，并被快速、广泛地运用到了工业、金融、医学等多个行业的工作管理当中[1]。
基于以上，将大数据技术应用到银行贷后管理当中，相关人员可在银行的业务活动当中挖掘出大量的高价值数据信息，并据此提升业务决策、客户管理、风险控制、效益预估等环节的科学性和宏观性。
三、大数据技术在银行贷后管理中的可行应用策略
（一）做好大数据的采集跟踪，强化银行贷后管理的前瞻性
首先，对于贷款额度较大、授信等级较高的企业客户，银行相关人员应做好其大数据的远程跟踪管理工作，定期或不定期地对客户当前的的生产经营状态数据（如体制改革、股权变更、投资行为、社会事件、企业管理者动向等）进行调查采集，以此对企业客户当前所表现出的偿还能力进行了解。这样以来，一方面有利于银行贷款部门与企业客户之间的通信交流，及时与客户协商制定宽展还款时间、分期还款等问题解决手段；另一方面，也有助于银行对自身的业务经营做出保障，防止客户出现逾期不还、携款出境等失信问题发生。
其次，为了进一步提高银行贷后管理工作的质量，强化银行贷款业务的运行安全性，银行在贷后管理过程中应充分利用大数据技术，做好贷款客户潜在风险的分析排查。对此，可积极通过网络渠道，对国家及地方的环保部门、工信部门、银监部门、司法部门、税务部门等发布的贷款行业相关数据进行采集，严格、细致地审视“环评不达标名单”、“淘汰落后产能名单”、“银行风险客户名单”、“失信被执行人名单”、“非正常纳税用户名单”、“小企业征信记录报告”等数据信息文本。这样以来，利用大数据技术将具有“官方认证”的问题企业、失信用户数据与贷款客户名单进行比对，逐个排查出存在风险隐患和失信档案记录的客户信息，并进一步作出针对性的风险管理举措。
（二）做好大数据的系统优化，强化银行贷后管理的可靠性
将大数据技术应用到银行贷后管理工作时，相关人员不但要学会“利用数据”，还要“创造数据”。对此，在实际的工作过程当中，银行贷款部门可联结专业的网络技术人员，搭建出基于银行客户管理系统的“逾期贷款监管系统”，对存在预期违约情况的客户数据进行集中化、长期化管理、记录和保存，并按照日、月、季度、年的时间标准设置出相应的预期风险等级，以此将用户贷后负面行为的管理落到实处。同时，对于存在连续欠息或逾期时间过长的用户类型，还应建立起专门的“风险客户名单”，对其进行频繁化、重点化的还款提醒和动态跟踪，继而进一步提升银行贷后管理工作的针对性[2]。
与此同时，相关人员还应在“逾期贷款检测系统”中设置出一定的网络接口，將其与区域网络、公共网络进行连接，并与区域内其他银行单位达成真实化的数据共享合作。在此情况下，只要用户在一家银行中存在负面贷款行为，其违约记录相关数据将得到全区域乃至全国范围内银行单位的共享互通，进而建立起大范围、强效力的贷款行业风险预警体系。
（三）做好大数据的分析评估，强化银行贷后管理的安全性
由于银行贷款业务会涉及到不同行业、不同背景、不同能力的多种客户类型，所以与其配套的大数据技术应用也势必带有很强综合性和全面性。具体来讲：
首先，银行相关人员一定要加快的对客户群体中各类行业市场数据的采集分析，对于一些现状情况不景气、发展潜力较缺乏的行业，应及时做出退出行为，以此避免不必要的业务风险，提升贷款产品的价值应用性和回流安全性。
其次，可根据银行自身的客户数据记录，以及当前贷款市场整体的运行态势，为不同额度的贷款产品设置出相应的“准入门槛”，对企业客户的生产能力、资金情况、经营规模等数据指标进行评估，以此保证贷款业务客户“宁缺毋滥”，实现经营风险的有效压缩。
最后，相关人员还可根据各类大数据信息分析评估出当前国家、区域经济的整体局势，并分化好各类行业在不同区域内的发展能力和“信用口碑”。例如，对于我国东部地区的企业客户，应加强对信息不对称、企业互保等贷款“骗术”的分析管理；对于东北地区的企业客户，应做好传统产业变革转型、地方经济波动较大等问题的综合考量；对于西部、南部尤其是沿海地区，应重视重大社会事件、房地产泡沫经济、灰色产业聚集等因素对客户偿还能力、支持能力的影响。只有通过大数据做好上述区域的综合分析，才可保障银行贷后管理能力的高质、高效实现。
四、总结
总而言之，在信息化的时代背景下，银行单位要实现自身贷款业务的良好发展，就必须要加快实现大数据应用体系的构建管理。分析可知，通过采集行业市场、官方部门、客户群体等多个领域的数据信息，并结合自身业务情况做出有效的分析评估策略，能帮助银行提高对潜在风险客户的辨别能力，从而强化银行贷后管理的整体质量，为银行安全、稳定的运行发展做出保障。
参考文献
[1]刘从正.浅谈大数据分析与贷后管理[J].赤子（上中旬），2016（01）：132.
[2]江苏银行营业管理部课题组，王小川，李响亮.大数据在小微信贷中的应用研究[J].金融纵横，2015（07）：69-76.
作者简介：韦怡（1988-），女，重庆，供职于重庆三峡银行股份有限公司，经济师。
【关键词】大数据技术 银行贷后管理 逾期违约风险
一、引言
大数据时代的到来，为社会各个产业领域的经营模式提供了优化发展的新机遇和新方向。所以，为了实现银行业务工作质量的现代化提升，同时也为了实现银行单位对客户风险的有效规避，我们有必要对大数据技术在银行贷后管理中的应用进行分析研究。
二、大数据技术的相关概述
在网络技术寻思发展的时代背景下，人们的日常工作生活中越来越离不开“数据”二字。与此同时，随着社会中所产生各类数据信息的量级逐渐增大，人们对数据的处理和利用观念也逐渐向着动态化、实际化方向发展。在这种观念的影响下，结合了云计算技术、数据库技术等技术知识的“大数据技术”应运而生，为人们对各类数据的预测、统计、处理、储存、评估等活动提供了条件，并被快速、广泛地运用到了工业、金融、医学等多个行业的工作管理当中[1]。
基于以上，将大数据技术应用到银行贷后管理当中，相关人员可在银行的业务活动当中挖掘出大量的高价值数据信息，并据此提升业务决策、客户管理、风险控制、效益预估等环节的科学性和宏观性。
三、大数据技术在银行贷后管理中的可行应用策略
（一）做好大数据的采集跟踪，强化银行贷后管理的前瞻性
首先，对于贷款额度较大、授信等级较高的企业客户，银行相关人员应做好其大数据的远程跟踪管理工作，定期或不定期地对客户当前的的生产经营状态数据（如体制改革、股权变更、投资行为、社会事件、企业管理者动向等）进行调查采集，以此对企业客户当前所表现出的偿还能力进行了解。这样以来，一方面有利于银行贷款部门与企业客户之间的通信交流，及时与客户协商制定宽展还款时间、分期还款等问题解决手段；另一方面，也有助于银行对自身的业务经营做出保障，防止客户出现逾期不还、携款出境等失信问题发生。
其次，为了进一步提高银行贷后管理工作的质量，强化银行贷款业务的运行安全性，银行在贷后管理过程中应充分利用大数据技术，做好贷款客户潜在风险的分析排查。对此，可积极通过网络渠道，对国家及地方的环保部门、工信部门、银监部门、司法部门、税务部门等发布的贷款行业相关数据进行采集，严格、细致地审视“环评不达标名单”、“淘汰落后产能名单”、“银行风险客户名单”、“失信被执行人名单”、“非正常纳税用户名单”、“小企业征信记录报告”等数据信息文本。这样以来，利用大数据技术将具有“官方认证”的问题企业、失信用户数据与贷款客户名单进行比对，逐个排查出存在风险隐患和失信档案记录的客户信息，并进一步作出针对性的风险管理举措。
（二）做好大数据的系统优化，强化银行贷后管理的可靠性
将大数据技术应用到银行贷后管理工作时，相关人员不但要学会“利用数据”，还要“创造数据”。对此，在实际的工作过程当中，银行贷款部门可联结专业的网络技术人员，搭建出基于银行客户管理系统的“逾期贷款监管系统”，对存在预期违约情况的客户数据进行集中化、长期化管理、记录和保存，并按照日、月、季度、年的时间标准设置出相应的预期风险等级，以此将用户贷后负面行为的管理落到实处。同时，对于存在连续欠息或逾期时间过长的用户类型，还应建立起专门的“风险客户名单”，对其进行频繁化、重点化的还款提醒和动态跟踪，继而进一步提升银行贷后管理工作的针对性[2]。
与此同时，相关人员还应在“逾期贷款检测系统”中设置出一定的网络接口，將其与区域网络、公共网络进行连接，并与区域内其他银行单位达成真实化的数据共享合作。在此情况下，只要用户在一家银行中存在负面贷款行为，其违约记录相关数据将得到全区域乃至全国范围内银行单位的共享互通，进而建立起大范围、强效力的贷款行业风险预警体系。
（三）做好大数据的分析评估，强化银行贷后管理的安全性
由于银行贷款业务会涉及到不同行业、不同背景、不同能力的多种客户类型，所以与其配套的大数据技术应用也势必带有很强综合性和全面性。具体来讲：
首先，银行相关人员一定要加快的对客户群体中各类行业市场数据的采集分析，对于一些现状情况不景气、发展潜力较缺乏的行业，应及时做出退出行为，以此避免不必要的业务风险，提升贷款产品的价值应用性和回流安全性。
其次，可根据银行自身的客户数据记录，以及当前贷款市场整体的运行态势，为不同额度的贷款产品设置出相应的“准入门槛”，对企业客户的生产能力、资金情况、经营规模等数据指标进行评估，以此保证贷款业务客户“宁缺毋滥”，实现经营风险的有效压缩。
最后，相关人员还可根据各类大数据信息分析评估出当前国家、区域经济的整体局势，并分化好各类行业在不同区域内的发展能力和“信用口碑”。例如，对于我国东部地区的企业客户，应加强对信息不对称、企业互保等贷款“骗术”的分析管理；对于东北地区的企业客户，应做好传统产业变革转型、地方经济波动较大等问题的综合考量；对于西部、南部尤其是沿海地区，应重视重大社会事件、房地产泡沫经济、灰色产业聚集等因素对客户偿还能力、支持能力的影响。只有通过大数据做好上述区域的综合分析，才可保障银行贷后管理能力的高质、高效实现。
四、总结
总而言之，在信息化的时代背景下，银行单位要实现自身贷款业务的良好发展，就必须要加快实现大数据应用体系的构建管理。分析可知，通过采集行业市场、官方部门、客户群体等多个领域的数据信息，并结合自身业务情况做出有效的分析评估策略，能帮助银行提高对潜在风险客户的辨别能力，从而强化银行贷后管理的整体质量，为银行安全、稳定的运行发展做出保障。
参考文献
[1]刘从正.浅谈大数据分析与贷后管理[J].赤子（上中旬），2016（01）：132.
[2]江苏银行营业管理部课题组，王小川，李响亮.大数据在小微信贷中的应用研究[J].金融纵横，2015（07）：69-76.
作者简介：韦怡（1988-），女，重庆，供职于重庆三峡银行股份有限公司，经济师。