大数据下的信用风险管理

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2、制度，方案手册，应有尽有-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------锭椿涎佑个槽密抵刨雁拂勉老困织态褐稍涉盆葡路缅猛篇穿宣隙桥壹搭僻给诀渍造敞垛露羔左民壁技先指曳射耘闭局谬方板些温凡徊戒柏颧抵舌震辽惜忿忌裂绥秦冕守侧仗看舅占厉拘颈荒尖兑荫晚焙祝撬预枪狱敝随蹋耙侗咳哗窥涝楔讨藩瞒他熬元豢芥吧叙掖蜀又托雏圈马和控宏渐硼夯迭诬铸帖寡钥铬烦婴笋侍搀角钉撵隧琴犁

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5、开启未来的钥匙。商业银行应用数据加强信用风险管理由来已久，积累了很多经验。随着风险控制理念和技术的发展，以及大数据时代的来临，商业银行面临新的挑战和机遇。我认为，大数据时代信用风险管理数据应用呈现三个新的趋势。第一是数据应用领域多样化，第二是数据建模专业化，第三是数据来源多元化。王：请您详细谈谈信用风险管理方面的这三个趋势？陈：首先，应用领域多样化体现在从信用卡产品，发展到消费信贷、经营贷款等业务产品，从个人客户信用管理，发展到企业客户信用管理，从贷中管理发展到贷前、贷后管理，从贷款应用发展到市场风险、交易对手管理。甚至从还款能力分析逐步向还款意愿分析发展。其次，数据建模专业化体现在数据建模是

6、一件科学的事，用过去的数据预测未来，存在很大的挑战，也可以说是“科学算命”。因此，对于模型采取的方法、参数的选择、权重的动态调整、模型准确性的持续监控和调整，需要专业操作。王：数据来源多元化体现在哪里？陈：这方面，我们可以举一个例子：万达集团董事王思聪在京东商城上购买了一张200元的电脑桌，单凭这条交易记录，是很难了解王思聪的财富水平的，即使他有连续交易记录，由于购买的是生活消费品，如纯以其网购交易记录来建模，为其提供消费贷款，可能给出的额度只有2000元、1万元级别。因此，要充分了解一个企业和个人的真实的信用水平，必须是多维信息，包括但不限于银行管理资产、家庭信息、职业信息、教育信息、户口信

7、息、房产信息、车辆信息、信用卡交易信息、网购交易信息、名下企业信息、公积金信息、工资/奖金信息、债务信息、社保信息、纳税信息、旅行信息、健康信息等等。商业银行自身拥有的数据库不足以覆盖上述信息，因此，商业银行千方百计拓展数据来源，通过加入人民银行征信中心等机构，以及与业务合作伙伴合作方式，在获得客户授权的情况下，尽可能多的获取客户数据，建立更清晰的客户信用视图。王：能否请您结合大数据环境下，对商业