大数据在银行信用风险管理中的应用.pdf

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1、2015年第3期征信No．320l5总第194期CREDITREFERENCESer／alN0．194【理论研究】大数据在银行信用风险管理中的应用庞淑娟(中国工商银行博士后工作站，中国科学院管理学院博士后流动站，北京100032)摘要：随着数据的爆炸式增长和信息技术的发展，银行内外部聚集了大量的结构化和非结构化数据信息，为大数据技术在风险管理中的应用奠定了基础。具体介绍大数据技术在个人消费贷款信用风险预警和信用卡客户引入中的应用，分析认为，以先进信息技术架构为前提，以大数据分析和挖掘为基础，建设新型信用风险管理体系是商业银行增强核心竞争力和推动经营转型的必由之路。关键词：商业银行；大数据

2、；信用风险管理中图分类号：F830．33文献标识码：A文章编号：1674—747X(2015)03—0012—04这个词被广泛传播，2011年《Science>>杂志出版专刊一、引言((DealingwithData>)，从多个方面讨论大数据处理和当前银行面对内外部的诸多挑战。一方面，外应用专题。⋯部宏观环境的变化和结构调整的深化使得银行的风在国外金融界，美国银行、汇丰银行、摩根大通险管理愈加艰难；另一方面以电商为代表的互联网等同业利用大数据实现信用卡和电子银行等领域的企业已不仅仅满足于支付领域，开始全面拓土至传实时交易反欺诈。花旗银行通过社交网络、公共网统银行业务领域。在这种背景下，通

3、过大数据的应页获得客户的信用记录以及信用历史，应用在信用用有效控制风险和挖掘出新的业务增长点，成为银风险评估、精准营销等场景。ZestFinance利用机器行实现战略转型的有效途径。学习算法在5秒内对贷款申请人上万条原始信息分析，得出上千个可对其行为进行预测的指标。二、大数据技术的发展国内大数据的研究应用与国外相比起步稍晚，1989年在美国底特律召开的第11届国际人工但近几年出现了蓬勃发展的态势。我国国家自然科智能联合会议专题讨论会上，首次提出了“数据库中学基金于1993年首次支持对数据挖掘领域的研究的知识发现(KDD)”的概念。2008年，卡内基梅隆项目。2012年10月，国内成立了首

4、个专门研究大大学的R．E．Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的数据应用和发展的学术咨询组织——中国通信学会R．H．Katz、华盛顿大学的E．D．Lazow—ka联合业界组大数据专家委员会，加速推动了我国大数据的科研织“计算社区联盟”发表了非常有影响力的白皮书：与发展。2012年11月，“Hadoop与大数据技术大《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突会”以“大数据共享与开放技术”为主题，总结了八破》，这使得研究者和业界高管意识到大数据真正重个热点问题，特别是在IT等新兴领域，华为、阿里巴要的是其新用途和带来的新见解，大数据在产业界巴、百度等互联网公司对大数据技术进步起到了很逐渐

5、形成燎原之势。2oo8年，《Nature)出版专刊大的推动作用。_2(BigData：ScienceinthePetabyteEra>，使得大数据百度建立大数据计划，包括开放云、数据工厂、收稿日期：2015—01—16作者简介：庞淑娟(1986一)，女，河南鹤壁人，博士后，主要研究方向为大数据在信用风险管理中的应用。·12·【理论研究】庞淑娟大数据在银行信用风险管理中的应用百度大脑三大组件，通过大数据引擎向外界提供大险因素并预判风险变化趋势。数据存储、分析及挖掘的技术能力。腾讯建立大数再次，银行拥有广阔的大数据资源，具备开展大据战略的核心产品——腾讯云分析，提供APP移动数据研究与应用的

6、先天条件。银行亿级或千万级客数据、数据表现、多维分析、用户画像、数据可视化、户每日交易往来的数据积累形成了庞大的结构化和数据挖掘等综合数据服务。阿里金融利用客户的网非结构化数据资源，同时银行与外部信息平台的对购聊天记录、口碑评价、投诉纠纷等结构化、非结构接有待开发。因此银行需要借助由大数据构建的客化数据对贷款企业经营状况、信用水平和还款能力户画像及企业经营全景视图来进行风险管理、产品等进行信用评估，并最终判断是否贷款；同时给予对营销、业务创新等活动，进而寻找最优的模式支持商客户资金流的行为分析，实现流动性风险管理。京业决策。东根据客户的注册信息、网上交易信息进行数据挖四、大数据在风险管理

7、领域的应用掘，选择信用较好的一批客户发放小额贷款，建立京东白条业务。中国银联分析持卡人交易数据，反映(一)基于大数据进行信用风险管理的必要性宏观经济走势，预测PMI指数，并通过分析持卡人交随着国内经济向“新常态”的逐步转型，金融市易行为特点，挖掘分析客户属性，例如性别、职业等，场改革的持续深化，以及现代化信息技术的快速渗形成客户画像。透，银行传统的信贷风险管控体系面临严峻挑战。一是经济增长换档回落以及经济结构深人调整带来三、银行大数