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摘 要：大数据时代的到来解决了商业银行传统业务数据结构单一的难题，通过搜集借款人在社交APP、电商平台、搜索引擎的行为数据，构建各借款人的全面数据库及智能风险识别系统，能有效识别、区分标记正常客户、潜在的风险客户、风险客户，真正做到在贷前审批阶段将信用违约风险降至最低，极大地提高管理效率。虽然在大数据时代，商业银行处于有利的地位和取得了一定的成绩，但是，仍然面临严峻的挑战。
关键词：大数据;信贷审批;风险管理
一 引言
随着科技发展的日新月异及人民生活追求的普遍提高，小到个人、大到国家间都或多或少存在着不同种类的信贷合作，而对于借款人或机构而言，审批流在防范违约风险上起着不可或缺的作用。但不得不指出的是，我国商业银行的信贷审批流程中有不少问题亟待解决，倘若忽视这些问题的存在，商业银行信贷业务的发展步伐必然会停滞不前，同时也会伴随有不可估量的风险。尤其是在互联网金融突飞猛进的发展浪潮下，商业银行需要结合互联网金融理论与方法创新信贷审批机制，分享互联网金融的红利。
二 大数据分析在商银行信贷业务的应用价值
大数据分析在商业银行信贷业务的应用不仅可以有效解决传统业务办理低效、风险控制差的问题，还能产生一系列有利于银行革新与发展的实用价值。
（1）创建“海量数据库”
银行日常信贷业务会产生客户基础数据，应用大数据技术前的银行数据主要是借款人的账户信息、历史借贷记录等，数据结构单一，缺乏对客户行为信息的搜集，必然会低估信用风险。令人欣慰的是，大数据技术有助于银行搜集借款人在社交APP、电商平台、搜索引擎的行为数据，构建各借款人的全面数据库，不仅可以多维度、深层次评估借款风险，而且对于信贷记录空白的群体也有一定认知，在此基础上将借款人的基本信息与行为数据间的联系起来进行综合评判，从其他方面进行评估，获取更加真实、清晰的用户画像，为准确的风险评估提供强有力保障。将大数据分析技术应用于银行信贷客户相关信用数据的挖掘与分析，有助于商业银行结合自身的业务特点与实际需求进行个性化处理，量身定做行之有效的信贷风险评估模型，从而得出更精准的预测结果，从而使得商业银行方可以跳出传统评分卡模型的桎梏，使得风险评估的准确性得以显著提升，将损失降到最低。
（2）助推风险管理
随着人们生活水平的丰富，超前消费已成常态，导致信贷业务的指数型增长，极大加剧了商业银行信贷风险管理的难度，如此庞大的信贷业务导致银行对于资金的把控必须严格谨慎，压力巨大。传统的信贷风险管理主要涉及从贷款申请到还款整个流程的前、中、后三个阶段，包含 “贷前审批”、“贷中检查”、“贷后监管”三步，然而在业务实际操作过程中，三个步骤并不是同等重要，商业银行为了确保借款人有足够充足的还款能力会严谨、仔细的审查借款人的信息，往往会忽视贷后审查工作，从而导致信用违约的情况。令人欣慰的是，利用大数据技术，可以将信贷业务风险管理实现智能化，构建智能风险识别系统，能有效识别、区分标记正常客户、潜在的风险客户、风险客户，真正做到在贷前审批阶段将信用违约风险降至最低，极大地提高管理效率。
（3）信贷评级
大数据技术在数据挖掘方面的独特优势，试之快速成为金融领域的香饽饽，其创造的海量数据库毋容置疑将极大提高商业银行信贷风险评级的准确性和实用性。大数据分析应用于商业银行信贷业务不仅可以实现对贷款决策数据化、个性化、精准化，而且可以有效实时地进行贷后监管，控制信用风险。此外，大数据分析技术在预测与统计方面的先天优势，使其能快速应用于各大领域而备受推崇，主要原因是能更加快速地调节相关风险参数，不断完善与优化评级模型，提高评级工具的风险识别与区分能力。
（4）反欺诈
在科技发展日新月异的今天，骗取贷款、贷款诈骗等信贷欺诈行为也是层出不穷，各种新套路也是屡见不鲜，呈现出专业化、产业化、隐蔽化和场景化四大特点，这必然对信用风险、市场风险起到了推波助澜的作用。我们不得不承认的是，传统反欺诈手段受制于数据及技术的落后，对风险的控制逐渐显得力不从心。通过大数据技术进行贷后监管，通过各种机器学习算法深入挖掘借款人的贷后行为，通过与历史案件中欺诈者的行为进行对比，构建“有思想”的智能反欺诈模型。
三 大数据时代的到来给商业银行的信贷业务带来的挑战及相应措施
（1）数据结构单一
众所周知，数据是一切计量模型的源泉，而商业银行的数据主要是借款人的基本信息以及账户的流水信息，借款人的基本信息等大多是结构性数据，这些数据对信贷的评估结果影响甚微，商业银行要善于发挥金融媒介的特点，通过自己的日常缴费业务和电力、自来水、煤气、通讯等公用事业单位进行资源共享，通过分析相关数据多方面收集和多维度分析所有和借款人有关的信息及其相关联系人的信息;通过代理互联网商家付款的业务，和电商交换客户的消费信息等数据，还有其他医疗、交通等相关数据也可以通过各种渠道获取。只有数据集尽可能全面、丰富，才能最大化大数据分析的价值，在大数据时代下的信息战中立于不败之地。
（2）缺乏专业人才
大数据时代的到来，也是前一个时代的革新的必然产物，拥有传统技术与经验的研发人员、客户经理等如果在大数据背景下不及时更新自己的知识结构，也将会被大数据浪潮所淹没，而对商业银行来说，资金投入并不是他们需要考虑的问题，亟待解决的问题是如何配置大数据方向的专业人才，因为大数据技术对人才的要求是非常苛刻的，不仅要懂统计学等比较枯燥复杂的数学理论，还要会各种编程技术，实操熟练，更为重要的是，还必须懂金融、财务等专业知识。
（3）解决办法
首先，银行要向各部门尤其是数据分析部门传达大数据分析技术的实用性以及应用的紧迫性，让各个岗位工作者均有大数据观念，为全面展开大数据技术奠定思想基础。更为实在的是，通过加大研发投入开讲座、培训、派人进修等方式，使一部分人能在短时间内掌握一些前沿理论及技术，再让这一部分开小班分享所学知识，在全行上下形成浓厚的大数据知识学习氛围。然后改变日常业务的工作方式，通过自身代理业务全方位收集客户数据，建立一个统一的数据仓库，为进一步的数据挖掘奠定物质基础。最后，要大力培养已有员工成为大数据技术专业人才，同时也要向社会招聘有经验的技术人员，为数据挖掘奠定智力基础。
四 结束语
随着互联网金融的全面普及，大数据技术也得到了空前发展，在给商业银行信贷业务带来发展机遇的同时也伴随着前所未有的挑战。当前商业银行在管理信贷风险的过程中要明确当前存在的问题，不断开展大数据技术的学习及投入，引进大数据专业人才，在依靠经验操作的同时，使用大数据技术进行分析验证，待技术验证通过后便解决实际问题，提高效率的同时规避风险，推动大数据背景下商业银行信贷业务稳健发展。
参考文献：
[1]张左敏，李文婷.大数据在商业银行中的应用——基于风险控制的视角[J].科技与经济，2020，33（04）：61-65.
[2]张浩.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新分析[J].时代金融，2020（19）：20-21.
[3]陈婕.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].财经界（学术版），2019（35）：62-64.
作者简介：
藍丹丹（1989.04-），女，畲族，硕士研究生主要研究方向：商业银行风险管理.
2019年浙江金融职业学院青年科研《大数据分析在商业银行信贷管理和风险防控中的应用》课题（编号：10212272404）研究成果。
（浙江金融职业学院 310018）
关键词：大数据;信贷审批;风险管理
一 引言
随着科技发展的日新月异及人民生活追求的普遍提高，小到个人、大到国家间都或多或少存在着不同种类的信贷合作，而对于借款人或机构而言，审批流在防范违约风险上起着不可或缺的作用。但不得不指出的是，我国商业银行的信贷审批流程中有不少问题亟待解决，倘若忽视这些问题的存在，商业银行信贷业务的发展步伐必然会停滞不前，同时也会伴随有不可估量的风险。尤其是在互联网金融突飞猛进的发展浪潮下，商业银行需要结合互联网金融理论与方法创新信贷审批机制，分享互联网金融的红利。
二 大数据分析在商银行信贷业务的应用价值
大数据分析在商业银行信贷业务的应用不仅可以有效解决传统业务办理低效、风险控制差的问题，还能产生一系列有利于银行革新与发展的实用价值。
（1）创建“海量数据库”
银行日常信贷业务会产生客户基础数据，应用大数据技术前的银行数据主要是借款人的账户信息、历史借贷记录等，数据结构单一，缺乏对客户行为信息的搜集，必然会低估信用风险。令人欣慰的是，大数据技术有助于银行搜集借款人在社交APP、电商平台、搜索引擎的行为数据，构建各借款人的全面数据库，不仅可以多维度、深层次评估借款风险，而且对于信贷记录空白的群体也有一定认知，在此基础上将借款人的基本信息与行为数据间的联系起来进行综合评判，从其他方面进行评估，获取更加真实、清晰的用户画像，为准确的风险评估提供强有力保障。将大数据分析技术应用于银行信贷客户相关信用数据的挖掘与分析，有助于商业银行结合自身的业务特点与实际需求进行个性化处理，量身定做行之有效的信贷风险评估模型，从而得出更精准的预测结果，从而使得商业银行方可以跳出传统评分卡模型的桎梏，使得风险评估的准确性得以显著提升，将损失降到最低。
（2）助推风险管理
随着人们生活水平的丰富，超前消费已成常态，导致信贷业务的指数型增长，极大加剧了商业银行信贷风险管理的难度，如此庞大的信贷业务导致银行对于资金的把控必须严格谨慎，压力巨大。传统的信贷风险管理主要涉及从贷款申请到还款整个流程的前、中、后三个阶段，包含 “贷前审批”、“贷中检查”、“贷后监管”三步，然而在业务实际操作过程中，三个步骤并不是同等重要，商业银行为了确保借款人有足够充足的还款能力会严谨、仔细的审查借款人的信息，往往会忽视贷后审查工作，从而导致信用违约的情况。令人欣慰的是，利用大数据技术，可以将信贷业务风险管理实现智能化，构建智能风险识别系统，能有效识别、区分标记正常客户、潜在的风险客户、风险客户，真正做到在贷前审批阶段将信用违约风险降至最低，极大地提高管理效率。
（3）信贷评级
大数据技术在数据挖掘方面的独特优势，试之快速成为金融领域的香饽饽，其创造的海量数据库毋容置疑将极大提高商业银行信贷风险评级的准确性和实用性。大数据分析应用于商业银行信贷业务不仅可以实现对贷款决策数据化、个性化、精准化，而且可以有效实时地进行贷后监管，控制信用风险。此外，大数据分析技术在预测与统计方面的先天优势，使其能快速应用于各大领域而备受推崇，主要原因是能更加快速地调节相关风险参数，不断完善与优化评级模型，提高评级工具的风险识别与区分能力。
（4）反欺诈
在科技发展日新月异的今天，骗取贷款、贷款诈骗等信贷欺诈行为也是层出不穷，各种新套路也是屡见不鲜，呈现出专业化、产业化、隐蔽化和场景化四大特点，这必然对信用风险、市场风险起到了推波助澜的作用。我们不得不承认的是，传统反欺诈手段受制于数据及技术的落后，对风险的控制逐渐显得力不从心。通过大数据技术进行贷后监管，通过各种机器学习算法深入挖掘借款人的贷后行为，通过与历史案件中欺诈者的行为进行对比，构建“有思想”的智能反欺诈模型。
三 大数据时代的到来给商业银行的信贷业务带来的挑战及相应措施
（1）数据结构单一
众所周知，数据是一切计量模型的源泉，而商业银行的数据主要是借款人的基本信息以及账户的流水信息，借款人的基本信息等大多是结构性数据，这些数据对信贷的评估结果影响甚微，商业银行要善于发挥金融媒介的特点，通过自己的日常缴费业务和电力、自来水、煤气、通讯等公用事业单位进行资源共享，通过分析相关数据多方面收集和多维度分析所有和借款人有关的信息及其相关联系人的信息;通过代理互联网商家付款的业务，和电商交换客户的消费信息等数据，还有其他医疗、交通等相关数据也可以通过各种渠道获取。只有数据集尽可能全面、丰富，才能最大化大数据分析的价值，在大数据时代下的信息战中立于不败之地。
（2）缺乏专业人才
大数据时代的到来，也是前一个时代的革新的必然产物，拥有传统技术与经验的研发人员、客户经理等如果在大数据背景下不及时更新自己的知识结构，也将会被大数据浪潮所淹没，而对商业银行来说，资金投入并不是他们需要考虑的问题，亟待解决的问题是如何配置大数据方向的专业人才，因为大数据技术对人才的要求是非常苛刻的，不仅要懂统计学等比较枯燥复杂的数学理论，还要会各种编程技术，实操熟练，更为重要的是，还必须懂金融、财务等专业知识。
（3）解决办法
首先，银行要向各部门尤其是数据分析部门传达大数据分析技术的实用性以及应用的紧迫性，让各个岗位工作者均有大数据观念，为全面展开大数据技术奠定思想基础。更为实在的是，通过加大研发投入开讲座、培训、派人进修等方式，使一部分人能在短时间内掌握一些前沿理论及技术，再让这一部分开小班分享所学知识，在全行上下形成浓厚的大数据知识学习氛围。然后改变日常业务的工作方式，通过自身代理业务全方位收集客户数据，建立一个统一的数据仓库，为进一步的数据挖掘奠定物质基础。最后，要大力培养已有员工成为大数据技术专业人才，同时也要向社会招聘有经验的技术人员，为数据挖掘奠定智力基础。
四 结束语
随着互联网金融的全面普及，大数据技术也得到了空前发展，在给商业银行信贷业务带来发展机遇的同时也伴随着前所未有的挑战。当前商业银行在管理信贷风险的过程中要明确当前存在的问题，不断开展大数据技术的学习及投入，引进大数据专业人才，在依靠经验操作的同时，使用大数据技术进行分析验证，待技术验证通过后便解决实际问题，提高效率的同时规避风险，推动大数据背景下商业银行信贷业务稳健发展。
参考文献：
[1]张左敏，李文婷.大数据在商业银行中的应用——基于风险控制的视角[J].科技与经济，2020，33（04）：61-65.
[2]张浩.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新分析[J].时代金融，2020（19）：20-21.
[3]陈婕.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].财经界（学术版），2019（35）：62-64.
作者简介：
藍丹丹（1989.04-），女，畲族，硕士研究生主要研究方向：商业银行风险管理.
2019年浙江金融职业学院青年科研《大数据分析在商业银行信贷管理和风险防控中的应用》课题（编号：10212272404）研究成果。
（浙江金融职业学院 310018）