大数据背景下商业银行信贷业务风险管理
摘要：信贷是我国银行业的一个重要组成部分，信贷风险管理一直是商业银行的研究热点。在大数据时代，利用新的信息技术对信贷风险进行有效的管理与创新已经成为商业银行发展的必然。本文从目前我国商业银行信贷服务的现状出发，对其发展趋势进行了初步的探讨。
关键词：数据；商业银行；信贷业务；风险管理；创新
一、引言
随着数字经济的飞速发展，大数据、人工智能等新技术的涌现，将对当前的人们生产和生活方式产生巨大的冲击，同时也必然推动传统金融服务模式发生变革。信贷业务是我国商业银行的一大收入来源，其发展的质量将直接关系到其收益的高低，因此，如何防范和改进信贷服务，是保证其稳定运行的关键。商业银行在长期的运营过程中，已经积累了大量的客户数据，在大数据环境下挖掘、分析、利用这些数据，可以有效地提升银行的风险控制能力，同时也为信贷业务的创新起到了积极的作用。
二、商业银行信贷业务风险管理存在的不足
（一）信息不对称带来信贷风险
由于银行与借款人的双向选择，导致借款人不能全面掌握彼此真实情况，致使信息的缺失，从而影响到信贷决策。信用行为中的信息不对称主要体现为反向选择与道德风险：高风险借款人倾向于通过银行借贷来获得银行信用利率。当前，各大商业银行间的竞争越
来越激烈，利润空间越来越小，银行在贷款时往往会选择高回报的项目，而忽略了潜在的高风险。由于信息不对称，银行很难对信贷资金流向进行监测。根据中国银公布的数据，截至2020年底，全国银行的不良贷款总额为3.5万亿元，同比增长2816亿元，不良贷款率1.92%，虽较年初下降了0.06%，但还是占比较大。大量的不良资产不但给商业银行带来了巨大的损失，同时也表明了信贷资源的使用并没有得到充分的发挥，从而给我国的经济和社会发展带来了不利的影响。
（二）贷款审批效率低无法适应客户需要
当前，随着我国经济和社会的快速发展，银行贷款的使用日益增多，随着国家大力支持小微企业的发展，如何解决小微企业的融资问题，如何避免因贷款规模的增长而带来的不确定性，已成为当前商业银行面临的一个重要问题。小微企业的融资具有周期短、时效性高等特点，而传统的信用审批方式通常是通过人工审核、层层审批，导致其效率低下，无法满足客户的资金需求。目前，我国的金融市场上，只有商业银行才能提供信用，而网上借贷平台的出现对商业银行的信用也产生了一定的影响。目前，我国商业银行的主要收入来源是信贷业务，对其进行数字化改造已迫在眉睫。
（三）贷后管理成本较高
传统的放款后管理方式是实地核查与非现场核查。实地核查通常会耗费较多的时间和人力，因此效率相对较低。非现场核查主要是通过对借入对象的相关资料进行分析，并对其进行风险评价，从而制定出相应的信贷监管对策。目前，我国的商业银行已经从大中型国有企业转变为以个体、微型企业为主的金融机构，其客户群体规模巨大，贷款后的风险管理也日趋复杂。若不加强对贷款后的风险管理，将给商业银行带来很大的损失。传统的非现场调查所采集的资料在广度、深度上都不能适应目前贷款后风险管理的要求，缺少有
效的分析工具，很难捕捉到重要的信息，由此产生了信贷风险。
（四）信贷结构亟待优化
过去，商业银行大都是“二八法则”的忠实拥护者，他们认为20%的客户可以为公司带来80%的收益，而信贷资源主要集中在大公司，而不太注重中小微企业。目前我国的中小微企业经营模式较为单一，产品同质化程度较高，已不能很好地满足客户的多元化消费和生活场景，目前的中小微企业的销售渠道仍主要集中在实体网点，这就给银行在寻找客户方面造成了一定的困难。由于信用资源的高度集中，对中小微企业和个人的融资不利，对产业结构的优化有一定的影响，同时也会忽略其潜在的盈利增长点。
三、大数据在信贷业务中的应用
（一）利用大数据实现信息对称
目前，我国的信贷评级制度存在着严重的不对称性，主要是由于企业的信贷评价与风险管理需要大量的客观资料。过去，商业银行在衡量客户还款能力时，往往会根据客户的银行流水、固定资产等显性数据作为参照，而现在消费者的生活质量在不断地改变，对于个人的消费要求也在不断提高，如果单纯从银行流水、固定资产等方面来衡量，那么很容易就会产生对客户实际还款能力的判断失误。因此，商业银行应该以大数据为基础，构建一个信息共享平台，以大量的客户数据为基础，通过对客户数据进行评价，以挖掘客户的各类交易数据。通过大量的数据分析，综合评估客户的信誉，提高评估的可信度。通过分析客户的非理性消费特征，准确掌握客户的长期还款能力，从而避免潜在的信贷风险。
（二）优化信贷审批流程
在大数据的基础上，对信用评价与风险管理指标进行创新，以达到更方便的信贷风险管理。利用大数据与人工智能技术，建立基于客户数据的智能风控系统，利用数据对客户的个人贷款需求进行分析，根据自身的风险偏好，对贷款进行相应的审核。对需要人工审批的贷款项目，通过大数据平台，可以实现客户满意度调查。现在许多银行已经推出个人信贷产品，客户无需去银行的实体营业网点，只要登陆银行网站或使用手机APP在线申请就可以实现。从申请、发放到收回的全过程都是无人化、无纸化的，不但免去客户繁琐的信息填写和递交过程，还能有效地减少人工信息的录入、检索、审核等工作，优化客户的体验。
（三）建立基于大数据的风险预警系统
以大数据为基础，构建信贷风险预警体系，将各类风控数据，包括企业、个人，利用云计算等技术，对其进行深度处理，并通过中介层，或与其他相关系统进行互动，实现风险预警。在获取客户基本信息后，预警系统会将信用记录、投融资信息等信息汇总成风险视图，在贷中借助大数据分析，在确保风险可控的前提下在客户的偿还能力内授信，实现利润和客户满意度的均衡，在贷后利用大数据监测借款人的风险行为，及时发现潜在风险。该系统能够在信用交易的全过程中，对客户的各种风险进行监测，并对风险进行预测、预警，跟踪风险行业和区域的贷款流向，监测各种突发情况，对潜在客户的风险进行评估，从而达到防范风险的目的。
（四）创新金融产品满足长尾客户需求
“长尾”（The Long Tail）一词最早是由《连线》杂志主编 Chris Anderson 在 2004 年的“长尾”一文中提出的，表现在需求曲线中就是那条无穷长的尾巴。长尾客户指的是中小微企业和个体客户，如果采用传统的方法来解决这些问题，将会造成很大的人力浪费，
从而提高银行的运营成本。一系列新技术如大数据的出现，使得商业银行的零售业务成本结构发生了变化，从而提高了零售业务的利润。在大数据、区块链等技术的支持下，商业银行通过对大量数据进行快速提取和分析，既可以有效地找到目标客户，又可以缩短产品研发周期，为客户提供个性化金融产品，从而更好地满足客户的需要。
四、结语
在数字经济时代，把大数据技术与商业银行的信贷业务有机地结合起来，是一种必然的趋势。随着大数据技术的不断发展，商业银行在信贷业务和风险管理上的创新，必须通过运用大数据技术，解决目前存在的问题，转变传统的思维方式和方式，不断地进行业务创新，以确保自身的健康发展。目前，以金融技术为核心的数字化经营策略已经成为我国商业银行转型的核心。
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