商业银行风险管理研究

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2、理研究商业银行风险管理研究商业银行风险管理研究商业银行风险管理研究商业银行风险管理研究商业银行风险管理研究商业银行风险管理研究第一篇：大数据技术在银行风险管理中的运用　　随着大数据时代浪潮的来临，商业银行开始逐渐重视数据信息的收集、分析与处理，大数据技术在银行的各个业务尤其是风险管理方面起到的作用越来越重要，为银行风险管理的发展带来了新的机遇，提高了银行自身的竞争实力。　　商业银行经营行为过往采用传统的风险控制模式，无论是需求还是成本要求都非常高，在我国经济逐步转型及先进信息技术的蓬勃发展的情况下，这种传统的风险管理模式已经面临了巨大的挑战。首先，我国经济目前正处于下

3、行周期，很多行业产能过剩的情况十分严重，许多企业的日常经营都是勉强维持，这给银行信贷工作的开展增加了巨大的风险，整个银行业对于信贷资产风险的管理难度进一步加剧。熟悉银行业的人都知道，银行资产与国内的宏观经济走势有着正相关的关联关系，呈周期性波动特征。作为资金输出方的银行必须优化传统监控方式，通过事前、事中、事后全流程监督的方式来更好的应对风险状况。其次，我国当下经济呈现的主要特征是交叉风险，急需风险联动控制平台的构建。在金融全球化的驱动下，单独的行业如果在供应链上下游的行业间游走，会产生更大的风险传导效应。目前，单独企业具有明显的区域分散、多元化经营的特点，风险面牵涉

4、广、关联度复杂，因此互联互通数据平台的建立与积极整合既是应对也是必然。大数据技术可以挖掘更多、更广、更深的数据，大大提升银行的风险管理工作中数据的类型与容量，并通过有效共享内部系统间的数据对原有银行的信息分析、获取及应用方式产生较大的改变，从而对信息化风险监控工作的开展提供了更好的技术储备。其一，大数据技术对客户进行不断交易的行为过程中产生的大量数据进行挖掘与清洗，并从中识别出与风险控制具有密切关联的实用信息，以此对银行的业务决策、评价等工作提供帮助，从而提高银行这个数据仓库的应用效率。其二，大数据技术打破了传统的数据边界，其整合客户的行为信息，全面分析客户的行为结构

5、，不仅有效地降低原先风险管理工作中信息不对称的风险，而且能够在更为科学、立体的追踪评价基础上重新构建风险管理的视图。　　大数据技术目前经常采取的应用方式有以下五种。一是概念描绘。通过统计量描述方式对大量细节数据的分布进行分析，并在此基础上对同风险具有联系的指标作进一步特征分析；二是关联分析。对数据间具有的关联特征进行发现，并对关联规则以及行为进行挖掘；三是分类预测。通过对历史数据建立预测规则以及合理的分类，较好的应用在未来数据的预测工作中，支持向量机以及逻辑回归都是经常应用到的模型类型；四是聚类分析。通过将数据以相似组群的方式进行分类，将具有相同特征客户划分为一组，并

6、对这部分数据的潜在特征进行进一步分析；五是孤立点分析。一般寻找海量数据中奇异点，进行欺诈行为预测。JS银行以风险管理为切入点，在风险服务共享、互联网反欺诈、机器投顾、员工行为排查等方面对大数据技术的应用取得较好成效。　　1.打造金融风险服务云平台　　该项目致力于打造一个开放式的金融风险服务云平台，主要解决信息不对称的问题，通过数据的采集与整合，向中小型金融机构提供包括内控名单、贷款定价参考、贷前信用报告、风险评级评分、反欺诈客户识别、贷后信用报告、贷后风险预警及授信额度管控等更为专业、灵活的大数据金融风控云服务，以提升JS银行在大数据风险控领域的品牌价值。目前内控名单

7、功能已投产，在名单采集方面通过单笔和批量方式，采集各家金融机构的风险客户信息；在名单查询方面提供了贷款核销、不良贷款、逃废银行债务、贷款逾期、失信被执行人等类型的风险客户查询。接入平台的机构遵循权利对等、信息共享、资源互换原则，免费查询名单信息。通过平台采集到的风险客户信息，将全部进入预警系统黑名单库，供业内风险防控使用。　　2.研发开展机器投顾业务　　该业务是将人工智能与大数据相结合，打造在线财富管理工具，运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供投资建议。该项目具备四大优势，一是科学化配置：根据科学的理论进行配置；二是个性化定制：根据