大數據時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險論文
一、大數據時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理SWOT分析
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1.優(yōu)勢分析。商業(yè)銀行在多年發(fā)展中，擁有廣大的客戶(hù)群體，積累了客戶(hù)基本資料、客戶(hù)交易、客戶(hù)存貸款等大量數據。在大數據時(shí)代，商業(yè)銀行憑借其雄厚的資本，可以建立大數據服務(wù)器等設備，將這些傳統數據與其他來(lái)源數據進(jìn)行整合，數據分析人員通過(guò)云計算等技術(shù)手段挖掘出有價(jià)值的信息，從各個(gè)角度分析客戶(hù)需求以及識別信貸風(fēng)險，從而有助于商業(yè)銀行更加科學(xué)地評價(jià)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jì)、評估業(yè)務(wù)風(fēng)險、配置全行資源，引導銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。
2.劣勢分析。在現有的銀行交易系統中，客戶(hù)的身份證、交易流水等大量信息已被銀行掌握，但缺少如客戶(hù)的家庭情況、收入狀況、消費習慣、興趣愛(ài)好等其他方面的信息。另外，目前小微企業(yè)客戶(hù)信息以及商業(yè)銀行的產(chǎn)業(yè)鏈客戶(hù)信息也比較缺乏，直接影響著(zhù)銀行對這些客戶(hù)提供金融服務(wù)的水平。再者，大數據時(shí)代下，需要金融專(zhuān)業(yè)人才和數據分析人才相互配合，才能充分挖掘數據價(jià)值，但數據分析人員較為匱乏也將成為商業(yè)銀行的軟肋。
3.機會(huì )分析。剛剛進(jìn)入大數據時(shí)代，商業(yè)銀行應率先構架大數據戰略體系，制定大數據發(fā)展戰略，突破同質(zhì)性，實(shí)施差異化業(yè)務(wù)發(fā)展戰略，從而贏(yíng)得先機。如果大數據獲得成功應用，將為銀行創(chuàng )造先發(fā)競爭優(yōu)勢，使銀行決策從“經(jīng)驗依賴(lài)”向“數據依據”轉化，打造不可復制的核心競爭力�！皵祿畔ⅰ虡I(yè)智能”將逐步成為銀行定量化、精細化管理的發(fā)展路線(xiàn)，數據分析也將成為其風(fēng)險防控的法寶。
4.威脅分析。大數據在給商業(yè)銀行帶來(lái)前所未有的機遇的同時(shí)，也給其帶來(lái)了諸多威脅，例如大數據存在的風(fēng)險、網(wǎng)絡(luò )安全、數據失真等。在大數據開(kāi)發(fā)利用過(guò)程中，云計算技術(shù)將會(huì )得到廣泛應用。但是云計算將數據存入云端，而云端往往是由第三方服務(wù)器實(shí)現存取的，如果第三方將數據泄露，將會(huì )給銀行帶來(lái)極大的風(fēng)險。另外，互聯(lián)網(wǎng)金融正在顛覆著(zhù)傳統的金融模式，網(wǎng)商具有活躍的交易記錄和巨大的金融需求，但商業(yè)銀行很難開(kāi)發(fā)到這些客戶(hù)，將給銀行帶來(lái)挑戰。
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除了對大數據時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理面臨的內外部環(huán)境進(jìn)行定性分析外，還可以進(jìn)行定量分析。具體思路為：
�、俅_定包括優(yōu)勢與劣勢、機會(huì )和威脅等多于10個(gè)的內外部環(huán)境因素；
�、诶弥饔^(guān)賦權法、客觀(guān)賦權法、層次分析法（AHP法）等任一方法確定各因素的權重；
�、劢o各個(gè)因素打分，分值范圍為1到5分，評分越高說(shuō)明因素越重要；
�、軐⒏鱾�(gè)因素的權重與得分相乘，從而最終計算出各個(gè)因素的加權分數；
�、莞鱾�(gè)因素加權分數計算代數和得出公司的總加權分數，然后根據分數進(jìn)行判斷。某商業(yè)銀行內外環(huán)境分析如附表所示。由附表可以看出，該銀行外部機會(huì )大于外部威脅，內部?jì)?yōu)勢大于內部劣勢，應抓住大數據帶來(lái)的機遇，充分利用信息技術(shù)，更加科學(xué)地評估業(yè)務(wù)風(fēng)險、配置全行資源，引導銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。
二、基于大數據的商業(yè)銀行征信系統構建
目前，我們已經(jīng)進(jìn)入了大數據時(shí)代，由于大數據包含的信息量大而且非常復雜，傳統的系統已不能滿(mǎn)足銀行新的分析需求，有必要建立一個(gè)統一的數據環(huán)境，構建大數據的商業(yè)銀行征信系統，采取新分析算法，搭建大數據跨業(yè)務(wù)的統一應用平臺，從而滿(mǎn)足銀行精細化管理、差異化服務(wù)、提升風(fēng)險分析能力的需求。
�。ㄒ唬┐髷祿䲡r(shí)代商業(yè)銀行征信系統概述
在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地發(fā)現各類(lèi)欺詐行為，對保證商業(yè)銀行的正常運作和國家人民財產(chǎn)安全都顯得十分重要。商業(yè)銀行征信系統要針對信貸風(fēng)險防控工作的實(shí)際特點(diǎn)，通過(guò)客戶(hù)交易信息以及客戶(hù)其他信息收集來(lái)加強客戶(hù)信用風(fēng)險監測。系統總體見(jiàn)附圖。附表某商業(yè)銀行內外環(huán)境分析內部環(huán)境評分權重加權分外部環(huán)境評分權重加權分⑴整體競爭優(yōu)勢明顯；30.100.30⑴云計算的快速發(fā)展；50.150.75⑵良好的客戶(hù)群體；50.150.75⑵數據來(lái)源多樣化；50.251.25⑶資本雄厚，有能力建立大數據庫；40.050.20⑶科技發(fā)展為數據應用提供支持；40.200.80⑷擁有專(zhuān)業(yè)客戶(hù)人才；30.200.60⑷精準評估業(yè)務(wù)風(fēng)險；40.251.00⑸良好的內控環(huán)境；50.251.20⑸先入為主的機會(huì )；40.150.60優(yōu)勢⑹豐富的風(fēng)險防控經(jīng)驗；50.251.25機會(huì )⑹精細化管理的趨勢。40.100.40小計1.004.30小計1.004.80⑴缺乏個(gè)人客戶(hù)基本信息；-30.25-0.75⑴網(wǎng)商的競爭；-50.3-1.50⑵缺乏小微企業(yè)基本信息；-30.20-0.60⑵大數據安全風(fēng)險；-50.25-1.25⑶缺少產(chǎn)業(yè)鏈客戶(hù)的信息；-40.20-0.80⑶網(wǎng)絡(luò )安全面臨挑戰；-30.2-0.60⑷缺乏專(zhuān)業(yè)的數據分析人才；-30.10-0.30⑷外部風(fēng)險事件的影響；-30.15-0.45⑸缺乏非結構化數據收集能力；-50.15-0.75⑸外部風(fēng)險來(lái)源多樣化。-30.1-0.30劣勢⑹商業(yè)運營(yíng)模式面臨變革。-30.10-0.30威脅小計1.00-3.50小計1.00-4.10優(yōu)勢劣勢合計0.80機會(huì )威脅合計0.70系統將從海量數據中提取出有關(guān)聯(lián)的數據信息，以發(fā)現潛在或已知的風(fēng)險，系統將數據倉庫、模型庫、知識推理、人機交互四者有機地結合起來(lái)，充分發(fā)揮數據挖掘的作用，通過(guò)建立風(fēng)險評估模型較好地處理數據資源中存在的模糊性和隨機性，在成熟的模式識別技術(shù)和智能分析技術(shù)的輔助下，對銀行業(yè)務(wù)的全方位、多角度的可靠性分析和風(fēng)險評估，有助于商業(yè)銀行實(shí)施全面風(fēng)險管理體系，從而進(jìn)一步提高融資、貸款、授信等方面的風(fēng)險評估、監控水平。
�。ǘ┐髷祿䲡r(shí)代商業(yè)銀行征信系統工作原理
1.數據原料。數據原料是商業(yè)銀行風(fēng)險防控中的關(guān)鍵一環(huán)，它直接影響到數據挖掘的效率、精準度以及所得模式的有效性。目前，商業(yè)銀行針對客戶(hù)資料和消費記錄都建立了功能龐大的消費市場(chǎng)數據庫系統，在以大數據引領(lǐng)、以智能化為核心的產(chǎn)業(yè)變革時(shí)代，銀行要真正將數據作為風(fēng)險控制的源點(diǎn)，有效整合來(lái)自銀行網(wǎng)點(diǎn)、PC、移動(dòng)終端設備、社交網(wǎng)絡(luò )、征信機構等傳來(lái)的結構化和非結構化的海量數據，既要獲取常規渠道的數據，又要收集社會(huì )化媒體數據，真正將數據作為戰略性資產(chǎn)，實(shí)現從管控風(fēng)險向經(jīng)營(yíng)風(fēng)險方向的轉型。
2.數據工廠(chǎng)。數據工廠(chǎng)是利用數據挖掘理論與技術(shù)將數據中潛在的、有用的模式搜索出來(lái)，是整個(gè)征信系統最為關(guān)鍵的一步，也是技術(shù)難點(diǎn)。在數據工廠(chǎng)中，系統通過(guò)數據抽取工具、數據集成工具、數據過(guò)濾工具、數據挖掘工具以及模式評估工具等，從海量數據原料中提取輔助決策的關(guān)鍵性數據，并經(jīng)過(guò)歸納總結、推理、分析數據，利用數據挖掘中分類(lèi)、聚類(lèi)、偏差檢測、概念分析、異類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)序演變分析和元數據挖掘等功能，完成對銀行信用風(fēng)險控制、銀行市場(chǎng)風(fēng)險評估和銀行操作風(fēng)險評估，從而幫助決策者對信息預測和決策起作用。
3.數據產(chǎn)品。數據工廠(chǎng)最終的結果是數據產(chǎn)品，把所有最終經(jīng)挖掘發(fā)現的知識直觀(guān)地通過(guò)可視化技術(shù)展示給商業(yè)銀行，以幫助其理解和解釋數據挖掘的結果，控制信貸風(fēng)險。這些數據結果既包括傳統的諸如違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限等客戶(hù)信用信息，也包括客戶(hù)的其它方面的信用記錄、客戶(hù)的信用評級以及對市場(chǎng)風(fēng)險的評估。當然，整個(gè)數據挖掘過(guò)程是一個(gè)不斷反饋、循環(huán)往復的過(guò)程，信用評級結果也是動(dòng)態(tài)變化的。
4.數據應用。經(jīng)過(guò)數據挖掘得出的風(fēng)險評估結果為商業(yè)銀行評估信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險和收益情況提供了量化工具，改變了單純被動(dòng)信用風(fēng)險管理模式。在此背景下，商業(yè)銀行應規范貸款審批標準和審批程序，優(yōu)化金融信用監控機制，完善組織架構和規章制度，實(shí)施風(fēng)險動(dòng)態(tài)防控，使信貸風(fēng)險管理體系健康運行。
三、大數據時(shí)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理應注意的`問(wèn)題
在“大數據”時(shí)代，商業(yè)銀行面臨著(zhù)信用風(fēng)險防控的新形勢，要積極做好如下應對工作。
�。ㄒ唬╋L(fēng)險意識要思維開(kāi)放
商業(yè)銀行在進(jìn)行風(fēng)險預測時(shí)，需要考量政策、人為的操作風(fēng)險、市場(chǎng)環(huán)境等等眾多因素，但現有的技術(shù)水平難以支撐挖掘大數據的商業(yè)價(jià)值。因此，商業(yè)銀行需要具備一種像互聯(lián)網(wǎng)一樣的開(kāi)放式思維，建立分析數據的習慣，重視“大數據”開(kāi)發(fā)利用，關(guān)注與風(fēng)險預測高度相關(guān)的大數據信息，如客戶(hù)的基礎信息（如客戶(hù)開(kāi)立賬戶(hù)時(shí)留存的住址、年齡、從事行業(yè)、性別等等）、客戶(hù)交易信息（如客戶(hù)在A(yíng)TM機上的存取款情況、使用銀行卡、購買(mǎi)理財、使用其他業(yè)務(wù)的記錄等等）、外部的信息（從互聯(lián)網(wǎng)、電信運營(yíng)商、證券交易所等處挖掘來(lái)的有關(guān)信息）等，用數據說(shuō)話(huà)，從而提高不確定風(fēng)險的預測水平。
�。ǘ⿺祿弦⒅刭|(zhì)量
大數據很多時(shí)候是從一種非傳統的角度去分析、挖掘、利用數據價(jià)值的思路。由于數據來(lái)源龐雜廣泛，需要不斷利用技術(shù)創(chuàng )新去挖掘利用大數據的價(jià)值，再加上數據之間的關(guān)聯(lián)性很強，商業(yè)銀行應建立自己的數據地圖，整合銀行內部數據和大數據鏈上的其它外部數據，堅持做到數據要依照標準化采集，確保數據來(lái)源真實(shí)可靠，杜絕以假亂真；同時(shí)構建專(zhuān)門(mén)的數據分析方法和使用體系，對數據進(jìn)行規范化處理，并嚴格按照國家法律法規進(jìn)行使用，從而確保數據質(zhì)量，提高數據應用性。
�。ㄈ┫到y建設要高屋建瓴
大數據具有一般數據所不具備的特殊性，傳統的處理工具和解決方案難以滿(mǎn)足針對大數據的處理和分析需要，因此需要采用新的處理模式，才能發(fā)揮大數據的效能。商業(yè)銀行需要投入大量資源加快完善高度集中、完備、綜合、專(zhuān)業(yè)的數據倉庫系統，建設完善數據倉庫項目，從而適應“大數據”技術(shù)的需要。在系統建設中要高屋建瓴，要把對于非結構化數據分析的技術(shù)與現有的、基于結構化數據的分析工具相結合，預裝一些成熟的數據挖掘算法和文字文本的算法，完善數據挖掘工具的擴展性，便于數據分析人員能夠快速地進(jìn)行大數據分析。同時(shí)，對資源的投入一定要有相當的前瞻性，并兼顧當前實(shí)際，盡可能地實(shí)現資源利用最大化。
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