商业银行信贷业务的风险管控探索

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的1篇商业银行信贷业务的风险管控探索范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

“十四五”规划建议强调：推动数字经济和实体经济深度融合，加强社会数字化、智能化水平和风险防控。长期以来，信用贷款是中国商业银行主要采用的贷款方式，面对金融科技和互联网信息技术的快速发展，加速其与大数据技术的融合是大势所趋。商业银行在长期经营中积累了一定的数据资源，但是这些数据的挖掘和利用程度有待提升，而将大数据技术充分融入信贷业务中面临着许多挑战。鉴于此，商业银行需要认清大数据技术的发展大势，积极拥抱前沿信息技术，转变传统信贷思维，收集并安全合法地利用大数据，建立风控系统，以降低成本，提升经营效率，缓解信息不对称等问题导致的信贷风险。

1文献综述

大数据时代的到来，金融业竞争加剧，伴随着信贷信用结构与期限结构调整、存贷利差收窄，与客户信息数据联系紧密的商业银行信贷业务面临着革新和挑战。加强整理和分析信息数据的能力，控制信贷风险，是商业银行当前的重要任务。商业银行运用大数据技术控制信贷风险方面，多数学者认为大数据技术与信贷业务的结合可以提高商业银行的风险管理能力。雷海波(2021)指出数字征信能够提高银行信贷资产质量，改善银行信贷效率。王炯(2021)认为大数据技术通过数据挖掘和深入分析，能够掌握更具普遍性的风险规律，不局限于员工主观经验识别风险，提升银行风控水平。刘莉和李舞岩(2022)通过实证分析得出，银行业后端大数据技术的发展程度与银行信贷风险水平呈显著负相关，金融科技的进步有利于管控银行信贷风险。同时，部分学者对大数据技术提升信贷风控能力持怀疑态度。巴曙松等(2016)认为，社交和交易数据真实性的缺乏，会使数据的收集与使用存在数据泄露与安全问题，同时大数据对于突发事件的预测与反应能力有限，防控信贷风险的有效性不佳。罗煜等(2020)指出，利用自有账户或政府公开的数据信息搭建大数据平台和通过与电商平台合作获取数据对于传统商业银行来说不具备良好的可推广性。刘少波等(2020)指出，银行利用大数据平台抓取的和线下人工采集的数据存在被污染的可能，会导致“舆情监控”准确度不高。通过查阅现有文献发现，大多数学者支持运用大数据技术能够提升银行风控能力的观点，然而也有一些学者认为商业银行运用大数据技术管理信贷风险存在数据缺乏真实性和安全性、大数据技术落后等问题。为了进一步探讨大数据对商业银行信贷业务风控的影响，本文在现有文献研究的基础上，结合实地调研情况，为商业银行运用大数据技术管控信贷风险提出一些建议。

2商业银行信贷业务运用大数据技术的优势

随着未来大数据技术的发展与全面优化，运用大数据技术收集、处理和分析客户数据的优点将会日益凸显，未来将有更多的商业银行可以成熟地运用大数据技术进行信贷业务。

2.1提高全面覆盖分析数据能力

在大数据背景下，商业银行利用大数据平台在互联网中了解客户的财务信息、信用情况、账户信息等，识别大量客户信息的同时，可以有效地降低收集交易成本，缓解信息不对称，获得多维度数据并建立客户信息数据库。银行获得真实情况后，可以借助模型对其进行信用评估和分级，计算出客户的违约概率和损失率，以便商业银行制定不良贷款处置方案，提高信贷风险防控能力。

2.2提升信贷审批智能化水平

商业银行通过数据变量之间的关联性，构建信用模型，对信用不同的客户进行分层次授信，创建信贷风险评估系统。只需在系统中输入企业的贷款指标，根据信用评级进行信贷产品匹配，提高信贷产品供给与需求的适配度，进而提供贷款建议作为审批依据，由审批人在系统结果的基础上进行检查与审批，从而实现流程化、标准化的审批过程。

2.3实现动态跟踪信贷产品使用的可能

银行在发放贷款的前、中、后全过程中，对客户的经营状况等进行全面动态实时监控，精确定位企业或个人的信用额度和财务信息，及时识别并精准控制风险。通过大数据计算与分析，防止企业或个人用户用虚假信息恶意骗取信用贷款，也可以在融资方发生重大财务状况和金融风险时，及时洞察并收回相应抵押物，减少出现不良贷款的风险。

3当前商业银行信贷业务存在的问题

根据实地调研情况，目前大数据技术在商业银行信贷业务中的运用还有所欠缺，传统信贷业务模式仍占主导地位，银行数据收集和使用能力有待提高。

3.1数据收集成本较高

首先，在审批贷款前，商业银行需要收集对客户的征信情况，会花费大量的人力、物力和经济成本。其次，在贷款审批完成后，贷中和贷后阶段对于客户情况的跟踪也需要耗费大量时间和精力。由于成本高昂，银行在贷款资金使用、客户情况变化等方面的跟踪工作容易松懈，这会导致其不能实时监测到借款人的风险行为，进而无法采取及时的风险管理措施，增加损失风险。根据实地调研情况，调研银行贷后进行风控主要通过电话、上门、与客户单位联系等方式进行催收，同时鼓励借款人通过按月、季、半年等方式结息，采用风险线索监测系统定期下放可疑贷款。若发现还息疑点，及时组织客户经理现场核实，做好风险处置,传统风控方式仍占较大比重，实地考察借款人方式将耗费大量成本。

3.2数据积累和使用不充分

当前，我国征信体系由人民银行征信中心负责的金融信用基础数据库、各政府部门掌握的本部信用数据和社会上的征信机构收集的信用数据所组成，我国商业银行同业之间、互联网公司和第三方平台之间还没有完全达成数据共享，无法对客户的信用进行交叉验证、实时监控，这会导致客户画像不准确。其次，银行信息库数据更新不及时。银行信用数据收集渠道有限，过于依赖于客户的征信记录、收入稳定性以及资产来决定客户的还款能力。同时，商业银行对于现有数据之间的相关性关系分析不够充分，导致其对信贷风险的预判能力不足。银行在贷前审批时，以上问题会使银行与客户之间信息不对称情况越发严重，不利于控制信贷风险。

3.3处理和辨别信息能力欠缺

传统信贷模式下，银行搜集数据的方式单一，客户提供的会计报表、账户等信息是银行判断借款人违约风险的主要依据，这导致银行难以掌握客户真实的经营财务状况。此外，银行风控系统尚未成熟，收集、处理数据信息的能力欠缺，许多数据的收集与处理仍需人工辅助，风险识别能力较低。

3.4传统信贷思维仍占主导

传统模式下，商业银行的授信审批依然以人为主导，大数据风险识别只是为人工审批提供参考，与传统审批没有太大区别。另外，全面风险管控思想理念流于表面，未深入商业银行的各个层级和环节，银行基层人员的风险管理思想得不到深化与实践。经调研，银行审批贷款时偏向于支持成熟度高且具有发展潜力的重点产业、有生产经营经验的客户，以规避信贷风险，但这会导致长尾客户受到的重视不足、银行收益规模和信贷风控能力难以提高。

3.5用户信息安全缺乏保障

随着大数据技术的发展，信息的获取变得更为容易。银行信息化程度越高，对大量信息的依赖度越高。一旦信息安全出现问题，将会给银行带来严重后果，如内部机密信息丢失、信誉受损等。

3.6大数据专业人才缺乏

商业银行想要将信贷风控与大数据进行融合，需要一批同时熟悉信贷业务、数据挖掘技术和系统编程能力的人才。员工不仅需要运用专业知识对银行自身数据库的数据、中国人民银行征信数据和第三方平台的客户数据进行筛选和清洗，还需要在数据的基础上，建立模型、风控系统，并持续更新内部客户数据、优化升级模型和平台，以提升风险识别和预警的准确性。然而，同时掌握金融和计算机知识的专业人才非常缺乏，导致商业银行不能及时组建内部专业分析团队，只能选择依赖于金融业务基础不够深厚的第三方平台搭建风控系统。

4商业银行信贷业务运用大数据技术的对策建议

4.1建立数据共享平台，打破数据孤岛

为了充分利用大数据管控风险，银行需要加强同业合作，消除行业间的数据壁垒。政府可以领头建立数据共享平台，整合政府部门、各征信机构的信用数据，给予并监管金融机构使用权限，缓解数据孤岛的问题，提升数据资源使用效率。

4.2挖掘数据间的关联性，增强风险预判力

积累大量客户信用数据后，研究人员可以通过分析不同类别的数据，发掘样本数据与客户行为之间的关联性。例如，不良贷款率与借款人的工作类别、投资行为等因素之间的关联。若具备某种特质的借款人违约率较高，那么银行可以继续深入研究两者甚至多者之间是否存在因果关系，以增强对于信贷风险的预判能力。

4.3全方位扫描客户，提升数据真伪辨别力

首先，与传统数据收集模式相比，大数据包括大量非结构化数据，比如视频、语音、地理环境等，具有维度广、实时更新等特点。银行可以借助海量数据，全方位扫描客户，及时识别出预违规行为。其次，分布式记账与存储利于银行对业务追根溯源，确保信息流转过程中的真实性。

4.4加大科技投入，革新传统信贷思维

各商业银行应针对自身不足，加大科研投入，优化大数据技术的运用能力。同时，由传统的信贷经营思维向大数据思维转变，借助机器学习等人工智能技术，优化大数据风控平台的算法和风险识别准确度，以提高大数据风控系统在整个信贷审批流程中的地位。

4.5重视信息安全，完善法律法规

信息可得性的增强使得信息安全受到广泛重视。商业银行在应用大数据技术的同时，要注重网络信息的保护。通过增强系统保护、抵御黑客的攻击和非法侵入，对客户的资料信息进行加密处理，建立网络防火墙系统，严防数据泄露等问题。此外，大数据在银行信贷业务的应用尚未成熟，法律法规不完善，政府相关部门需尽快完善和出台法律法规，规范并维护市场经济秩序，严惩借助大数据技术进行违法操作的组织。

4.6加强引进和培养复合型人才

首先，商业银行要出台人才红利政策，吸引更多专业化人才加入团队。其次，要加强岗位技能培训。积极引入先进大数据理念和风控知识，通过多岗位定向培训，提升数据分析、风险控制人员的专业能力。最后，要加强复合人才培养。培养既熟悉信贷业务又擅长建模和编程的专业人才，打造对潜在风险有判断能力、掌握数据整合挖掘和风险分析能力的复合型人才队伍。

5结语

在传统信贷模式中，商业银行耗费大量成本收集客户征信数据，并且更新不及时、处理能力较弱，导致银行和借款人之间存在严重的信息不对称性、银行经营效率低和信贷风控能力欠佳。而在大数据时代，数据将成为商业银行抢占市场资源，提高行业地位的关键因素，只有具备挖掘和管理海量数据的能力，才能提高核心竞争力和可持续发展能力。商业银行想要充分、安全地运用大数据技术还面临许多挑战，大数据风控的发展之路仍然漫长。各商业银行需要转变传统信贷思维，从大数据角度解决现存问题，积极创新，推动银行在大数据背景下稳定健康发展。

参考文献

[1]孙旭然,王康仕,王凤荣.金融科技、竞争与银行信贷结构:基于中小企业融资视角[J].山西财经大学学报,2020,42(6):59-72.

[2]顾海峰,杨立翔.互联网金融与银行风险承担:基于中国银行业的证据[J].世界经济,2018,41(10):75-100.

[3]高建峰,张志荣.大数据时代商业银行风险管理优化[J].上海金融,2014(8):103-104.

[4]雷海波.数字征信是否改善了信贷使用:基于中国县域数据的实证研究[J].南方金融,2021(10):37-48.

[5]王炯.数字化信用风控体系实施路径[J].中国金融,2021(21):40-42.

[6]刘莉,李舞岩.金融科技与银行信贷风险:基于我国商业银行的经验证据[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2022(2):26-42.

[7]巴曙松,侯畅,唐时达.大数据风控的现状、问题及优化路径[J].金融理论与实践,2016(2):23-26.

[8]罗煜,黄钰文,徐蕾.大数据信贷的“第三条道路”[J].经济理论与经济管理,2020(5):9-21.

[9]刘少波,梁晋恒,张友泽.大数据技术视阈下银行信贷风险防控研究[J].贵州社会科学,2020(12):121-128.

[10]江明哲.借鉴大数据相关关系提升信贷审批前瞻性[J].上海金融,2015(2):100-106.

[11]姜明宇,周晓红.大数据背景下商业银行普惠金融信贷产品创新研究[J].新金融,2019(3):41-43.

作者:薛可桢 汤琪 朱鑫雨 单位:南京师范大学