大数据背景下商业银行风险管控浅析

　　一、引言

　　商业银行作为现代金融体系的主要参与主体之一，在许多方面都发挥着不可替代的作用。随着我国社会主义市场经济的不断发展，一方面信贷业务额度不断取得新突破，业务数量不断上涨，另一方面不良贷款率也在节节攀升，很可能在某一个时机，信贷风险就会猛然爆发。从这一点来说，主要信贷业务的提供者——商业银行，就成为信贷业务风险的主要受害者。而在当前信息时代，如果能够成功引入大数据技术，就能够为商业银行的信贷业务风险防控提供许多新思路。

　　二、商业银行应高度关注大数据的必要性分析

　　（一）筛选更多的有价值信息。客户信息是商业银行业务开展的必要支撑，同时客户信息也是商业银行判断客户风险的重要依据。在大数据技术的支撑下，商业银行可以在最短时间内获得客户的最新信息，并通过对这些信息的分析、整合，筛选出有价值的部分。而且之前商业银行经常会因为信息不对称问题而遭遇信贷风险，大数据就可有效消除信息不对称问题，从而提高数据的有效性。

　　（二）构建更周密的风险防控机制。如果可成功应用大数据技术，商业银行就能够摒弃旧有的风险管理模式，通过对客户的精准化分析，更准确地预测风险；而通过对信息应用机制的改进，也可提高信息共享度，为客户信息安全提供更坚实的保障。

　　（三）引入先进的风险防控手段。之前提到风险防控技术，通常指的是将风险作为管理对象，或是控制对象，而在大数据技术的支撑下，可以将风险视为量化指标，从而对风险进行更精准的测算。因此大数据的重要作用之一就是建立业务决策模型，从而实现对风险的量化管控。

　　三、商业银行如何借助于大数据技术实现对风险的有效防控

　　要应用大数据技术，商业银行还有许多现实问题需要解决，例如在大数据技术出现之前，商业银行的数据库以结构化数据为主，而当前信息时代，各种数据信息暴增，来自于各个渠道，呈现不同的类型，因此必须有科学的信息筛选技术，并有强大的数据储存功能。而商业银行目前的数据库，尚不能满足信息储存要求。要想实现对大数据技术的有效应用，商业银行可参考以下做法：

　　（一）培养大数据思维

　　培养大数据思维，首先是可为制定更科学的决策提供参考。应用大数据，就是从众多庞杂的信息中将有用的信息筛选出来，根据这些信息制定决策。因此具备了大数据思维，就可以按照大数据的要求来调整思考模式，从而保证思维的不断更新，提高决策效率。它从多个角度和层面对数据进行分析，从而得到更具有参考价值的部分，通过对这些更细化的信息的分析，就可以对所要研究的对象有更精确的了解。对于商业银行来说，大数据思维的培养，第一步是构建模型，为业务决策研究提供准确的参考依据，收集大量的信息，并对这些信息进行整理，去芜存菁，通过多次分析然后制定决策。此外大数据技术的应用，可自动筛选信息，同时对于危险信息也可自动预警，从而大大节省时间。

　　（二）应用具有先进水平的大数据信息技术

　　较为健全的风险管理体系，是能够对风险进行量化计算，并将风险归类为不同的等级，从而制定不同的防控措施。商业银行要构建完善的风险管控体系，首先应当保证这一体系可较为精准地识别预警信息，其次是可分析风险性质，并进行初步处理。而这两点都需要借助大数据来实现。先进的大数据技术，可将工作人员从繁杂的数据收集和测算工作中解脱出来，同时其对于风险的测算比人工测算更精确。先进的大数据技术还能够在风险发生之前提前做出应对。具体操作时，应当对数据信息制定更严密的监控措施，同时通过构建模型，将风险控制在初始阶段。例如可以制定监控参数，这样一旦风险超过参数值，就会自动预警，从而提高了风险信息的处理效率。

　　在大数据技术出现之前，商业银行对于风险信息通常是采用人工处理方式，不仅要耗费大量人力，而且准确率也不高，很难将风险完全识别清楚，因此无法掌握风险管理的主动权，反应较慢。而引入大数据技术后，就能够缩短风险的核查和处理时间，可主动发现信息，而不是等风险发展到一定阶段后再采取措施进行处理。商业银行的业务类型较多，其业务系统也有很多差异，风险控制措施的执行会比较困难。尽管可能无法在短期内形成统一的风险管控模式，但大数据技术可准确判断出风险的监控阶段，并总结出风险变化规律，这对于提高银行风险管控能力也是非常有利的。

　　（三）在大数据的支撑下调整信贷产品结构

　　信贷产品的结构，指的是对于信贷资金的使用，商业银行通过调整信贷结构，一方面可尽量减少信贷风险，另一方面也可获取更多的投资效益。因此信贷结构变化就决定着银行的业务方向。

　　目前我国处于经济发展新常态阶段，那些已经经过了成长期和发展期，通过获取信贷资产获利的产业，有可能发展前景不会太好，而那些刚开始进入成长阶段的产业，对于信贷资源的需求很高。不过需要注意的是，如果仅是在某几个产业中配置大量的信贷资产，实际上对经济的均衡化、整体化发展并无益处。

　　因此商业银行需要借助于大数据技术来实现对客户信息的深度发掘，并尽可能多地掌握客户对于产品的需求，提高营销的精准性，从而确定哪些是能够为银行带来高额收益的目标客户群体。之前商业银行对于企业的信用评价，主要依据是企业所报送的财务报表，披露的财务信息和出具的信用报告等，而大数据技术出现之后，则商业银行就需要对企业的多维度信息进行收集，包括企业的业务情况、与客户的业务往来、企业股东的信用、企业管理者的信用信息等，就可对企业的信用做出更客观、更全面的评价，不仅解决中小企业融资渠道狭窄的问题，更有利于银行信贷结构的不断完善，从而达到完善社会经济结构和产业结构的目的，避免各行业之间信贷结构失衡的问题。

　　（四）借助于大数据构建专业的风险防控团队

　　在大数据技术支撑下，商业银行可从各个角度对信贷风险进行分析，例如某个区域的信贷风险，或是某种行业的信贷风险等，可通过对风险规律的识别和总结构建风险应对模型，从而为培养专业的风险防控人才提供经验依据，改变依靠主观经验识别和分析风险的做法，利用数据模型和大数据技术来对风险进行综合评估，构建专业的风险防控团队。