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摘要：加快大数据技术对商业银行信贷业务的赋能是商业银行健康开展信贷业务的重要趋势。大数据对商业银行信贷业务的赋能涵盖了商业银行贷前营销、贷中审核、贷后管理，分别重点关注商业银行贷款客户的需求数据分析、征信数据分析及资信状况分析，因而能全时段、全方位、全视角对信贷客户的基本情况进行收集、分析及预测，有效的提升了商业银行信贷业务的质量，并且对信贷业务的风险防控能力提升有极大的价值与作用。
关键词：大数据;商业银行;信贷领域;关联风险;精准营销
随着互联网技术的迭代演化与互联网终端的快速普及，信息化时代悄然来临，数字信息成为影响金融企业发展的关键变量，商业银行也不例外。并且，互联网金融企业通过利用大数据工具在客户营销、服务等方面取得不错的效果，这进一步倒逼商业银行加速大数据的应用。本文立足商业银行信贷业务的生命周期，聚焦大数据对商业银行贷款业务各环节的赋能，从而得出大数据在商业银行信贷领域的实践应用，对于商业银行更好的发展信贷业务具有较大的理论价值与较强的实际意义。
1.大数据在商业银行信贷领域的应用探究
1.1贷前营销阶段：大数据赋能客户贷款需求分析与精准营销策略
在商业银行贷前营销阶段，大数据的应用主要聚焦在客户贷款需求分析与客户精准营销。一方面，商业银行基于对市场客户海量数据的分析，可以梳理出企业与个人的资金需求特征，商业银行立足客户画像有针对性的设计信贷产品，从而实现信贷业务的快速发展，如招商银行的闪电贷就是一个典型的案例;另一方面，商业银行基于商业银行内部的客户数据与商业银行外部的数据进行交叉分析，从而可以形成对目标客户的高效识别，同时针对具有某一类需求特征的客户，商业银行可以给予定制化信贷产品设计，从而实现精准化服务。无论是客户的精准分析还是客户的精准营销，大数据对于商业银行贷前的营销具有非常关键的作用，目前来说国内外商业银行都在进一步加速利用大数据的信息优势来营销客户，扩大信贷业务客群。
1.2贷时审核阶段：大数据优化客户评级评分模型与定额定价策略
在商业银行贷时审核阶段，大数据的应用主要聚焦在优化客户评级评分模型与贷款客户的定额定价。传统商业银行信贷业务客户准入重要是立足客户的基本信息来形成对客户的评分、评级，进而给予是否授信的最终决策。通过大数据的利用，可以高效的完善商业银行传统的客户评级评分体系，同时可以加速对评级评分体系的完善与优势，提升商业银行客户分析的准确度。更为重要的是，通过对大数据的应用，可以进一步优化对贷款客户的额度确定与定价，主要模式是基于客户类型、征信状况、市场利率趋势及市场敏感度等信息来确定额度与价格。由此可见，大数据在优化客户评级评分模型与定额定价策略方面能发挥重要价值与作用。
1.3贷后管理阶段：大数据完善客户风险监测分析与风险传染预测
在商业银行贷后管理阶段，大数据的應用主要聚焦在数据完善客户风险监测分析与风险传染预测等方面。长期以来，贷后管理都是商业银行贷款业务发展的薄弱环节，其核心原因在于商业银行对于客户信息与市场信息的反应慢，且判断不精准。从图1可以看出，不同的市场环境与市场主体，其对市场信息的反应存在过度与不足的情况。在信息时代，缺乏大数据的赋能支撑，商业银行的客户风险监测是难以发挥作用的，进而影响商业银行的风险管理。通过运用大数据，商业银行可以对客户自身的风险信息进行实时、可靠、精准的监控，从而降低商业银行面临的违约风险。同时，还可以探索建设客户群大数据信息监测库，通过收集内外部数据来判断企业征信情况与资产情况的变化，进而可以对信贷客户可能产生的各类风险实施提前健康、预判及处理，降低商业银行面临的相关风险。
2.尾言
总而言之，在信息时代，数据是重要生产力。商业银行在发展信贷业务时，立足精准、可靠、及时的数据分析，可以高效的提升商业银行信贷业务各环节的效率与工作质量，从而降低信贷业务面临的风险，最终有效的提升商业银行信贷业务的竞争实力与盈利能力。从商业银行贷款的全生命周期来说，大数据对商业银行信贷业务的赋能涵盖了商业银行贷前营销、贷时审核、贷后管理，具体包括大数据赋能客户贷款需求分析与精准营销策略、大数据优化客户评级评分模型与定额定价策略、大数据完善客户风险监测分析与风险传染预测。基于此，商业银行必须进一步注重在信贷领域的大数据应用。
参考文献：
[1]王斌.大数据背景下商业银行信贷风险管理问题研究[D].天津财经大学，2019.
[2]黄莉莎.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].经济师，2018（11）：165-167.
[3]黄薷丹.大数据时代下商业银行信贷风险管理策略研究[J].产业创新研究，2018（11）：75-76+89.
作者简介：张岩（1965-），男，汉族，辽宁锦州人，单位：中国工商银行股份有限公司锦州分行，本科，研究方向：金融、信贷。
关键词：大数据;商业银行;信贷领域;关联风险;精准营销
随着互联网技术的迭代演化与互联网终端的快速普及，信息化时代悄然来临，数字信息成为影响金融企业发展的关键变量，商业银行也不例外。并且，互联网金融企业通过利用大数据工具在客户营销、服务等方面取得不错的效果，这进一步倒逼商业银行加速大数据的应用。本文立足商业银行信贷业务的生命周期，聚焦大数据对商业银行贷款业务各环节的赋能，从而得出大数据在商业银行信贷领域的实践应用，对于商业银行更好的发展信贷业务具有较大的理论价值与较强的实际意义。
1.大数据在商业银行信贷领域的应用探究
1.1贷前营销阶段：大数据赋能客户贷款需求分析与精准营销策略
在商业银行贷前营销阶段，大数据的应用主要聚焦在客户贷款需求分析与客户精准营销。一方面，商业银行基于对市场客户海量数据的分析，可以梳理出企业与个人的资金需求特征，商业银行立足客户画像有针对性的设计信贷产品，从而实现信贷业务的快速发展，如招商银行的闪电贷就是一个典型的案例;另一方面，商业银行基于商业银行内部的客户数据与商业银行外部的数据进行交叉分析，从而可以形成对目标客户的高效识别，同时针对具有某一类需求特征的客户，商业银行可以给予定制化信贷产品设计，从而实现精准化服务。无论是客户的精准分析还是客户的精准营销，大数据对于商业银行贷前的营销具有非常关键的作用，目前来说国内外商业银行都在进一步加速利用大数据的信息优势来营销客户，扩大信贷业务客群。
1.2贷时审核阶段：大数据优化客户评级评分模型与定额定价策略
在商业银行贷时审核阶段，大数据的应用主要聚焦在优化客户评级评分模型与贷款客户的定额定价。传统商业银行信贷业务客户准入重要是立足客户的基本信息来形成对客户的评分、评级，进而给予是否授信的最终决策。通过大数据的利用，可以高效的完善商业银行传统的客户评级评分体系，同时可以加速对评级评分体系的完善与优势，提升商业银行客户分析的准确度。更为重要的是，通过对大数据的应用，可以进一步优化对贷款客户的额度确定与定价，主要模式是基于客户类型、征信状况、市场利率趋势及市场敏感度等信息来确定额度与价格。由此可见，大数据在优化客户评级评分模型与定额定价策略方面能发挥重要价值与作用。
1.3贷后管理阶段：大数据完善客户风险监测分析与风险传染预测
在商业银行贷后管理阶段，大数据的應用主要聚焦在数据完善客户风险监测分析与风险传染预测等方面。长期以来，贷后管理都是商业银行贷款业务发展的薄弱环节，其核心原因在于商业银行对于客户信息与市场信息的反应慢，且判断不精准。从图1可以看出，不同的市场环境与市场主体，其对市场信息的反应存在过度与不足的情况。在信息时代，缺乏大数据的赋能支撑，商业银行的客户风险监测是难以发挥作用的，进而影响商业银行的风险管理。通过运用大数据，商业银行可以对客户自身的风险信息进行实时、可靠、精准的监控，从而降低商业银行面临的违约风险。同时，还可以探索建设客户群大数据信息监测库，通过收集内外部数据来判断企业征信情况与资产情况的变化，进而可以对信贷客户可能产生的各类风险实施提前健康、预判及处理，降低商业银行面临的相关风险。
2.尾言
总而言之，在信息时代，数据是重要生产力。商业银行在发展信贷业务时，立足精准、可靠、及时的数据分析，可以高效的提升商业银行信贷业务各环节的效率与工作质量，从而降低信贷业务面临的风险，最终有效的提升商业银行信贷业务的竞争实力与盈利能力。从商业银行贷款的全生命周期来说，大数据对商业银行信贷业务的赋能涵盖了商业银行贷前营销、贷时审核、贷后管理，具体包括大数据赋能客户贷款需求分析与精准营销策略、大数据优化客户评级评分模型与定额定价策略、大数据完善客户风险监测分析与风险传染预测。基于此，商业银行必须进一步注重在信贷领域的大数据应用。
参考文献：
[1]王斌.大数据背景下商业银行信贷风险管理问题研究[D].天津财经大学，2019.
[2]黄莉莎.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].经济师，2018（11）：165-167.
[3]黄薷丹.大数据时代下商业银行信贷风险管理策略研究[J].产业创新研究，2018（11）：75-76+89.
作者简介：张岩（1965-），男，汉族，辽宁锦州人，单位：中国工商银行股份有限公司锦州分行，本科，研究方向：金融、信贷。