商业银行信贷业务与风险管理分析.doc

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1、商业银行信贷业务与风险管理分析摘要：信贷业务在商业银行的金融市场开发中具有极为重要的作用，但是潜藏的还款风险受到宏观市场变化的牵制。利用大数据资源，获取信贷用户真实信息，成为规避放款风险的主要发展路径。基于此，本文分析了商业银行发展大数据资源的基本需求，论述了当前商业银行在信贷业务中的普遍风险因素，并提出了商业银行运用大数据资源加强信贷业务风险管理的创新方法。希望对商业银行加强信贷业务的数据化管理，降低放款风险提供理论参考。关键词：大数据；商业银行；信贷业务；风险管理；创新机制大数据是互联网时代的新兴产物，从量数、据数、普适记录、人脸识别、到雾计算、单粒度治理、无匿名社会、量子思维等多重角

2、度，推进了现代社会数据文明的进程。而商业银行发展大数据资源，对用户信用进行精准描述，更加有助于加强风险管理效果。基于此，本文从大数据角度分析了当前商业银行在信贷业务方面的风险管理创新方法，现做如下分析。一、商业银行发展大数据资源的基本需求4学海无涯1.信用评估。在资本市场不断创新金融产品之后，商业银行信贷业务的获利空间逐步受到市场挤压。拓展市场信贷业务过程中，少数用户隐匿了个人借贷信息，这部分信息数据很难在短时间内快速反馈于信贷业务评估体系之中，以至于银行信贷业务存在高风险隐患。而大数据资源，则是对信贷用户的精准数据定位，包括信贷需求人群、用户消费特征、客户还款能力以及不良消费记录和信用记

3、录等数据信息。那么这些数据有助于商业银行更为精准地定位用户还款能力，降低商业银行由于用户了解程度不足而造成的信贷业务风险。因此，商业银行发展大数据资源的第一诉求，在于信用平台，增强信贷业务与终端客户的粘稠度，为商业银行信贷业务提供理性分析的数据参考。2.风险预测。商业银行信贷业务并非仅对个体用户开展，为大、中、小型企业提供信贷服务，也是助力地方产业蓬勃发展的重要经济支撑点。在经济下行周期，商业银行对中小企业的信贷业务风险相对更高，中小企业还款能力下滑的关联因素增多。即便评估企业固有资本，也很难抵消信贷业务的本质风险。市场动态发展的宏观数据，需要建立更加完备的数据资源，进而将数据挖掘延伸至各

4、行各业，深度分析企业所处产业领域的发展契机，才能对企业运营风险做出更为精准的判断。因此，商业银行信贷业务的风险预测，已经不再是对于企业个体单位的还款能力评估，而是对于整体行业发展趋势的大数据分析。只有更为精准的预测潜在的市场动态风险，才能进一步支持商业银行更为合理的规划，针对某一部分产业领域的放款数额和总量。二、当前商业银行在信贷业务中的普遍风险因素1.信用数据轨迹清晰度低。以往时期，银行获取大数据资源，基本来自商业银行自主构建的用户分析数据。其主要因素是，个体用户的金融数据清晰度较强，网络消费、线下消费，均可通过银行卡绑定用户的基础消费信息。但是目前用户消费数据存在诸多市场隐匿条件，诸如

5、微信扫码付费、拉卡拉支付、终端POS机非法操作（线下客户套现）等等。这些消费数据在本质上很难快速识别真伪度，对于用户消费数据和信用数据的轨迹描述较为困难。当用户消费数据呈现出结构化与非结构化双重特征之后，数据边界被逐一打破，商业银行追踪用户信用风险的全景视图出现多重干扰。2.市场数据反馈时效性差。商业银行并非直接参与金融管理的唯一市场单位，在宏观金融市场的范畴内，商业银行仅为信贷业务的主要部门。中小企业从资本市场或网络金融市场，获取信贷服务的可能性较高。诸如：麻袋财富、团贷网、你我贷、轻易贷、有利网、洋钱罐、翼龙贷、口袋理财、91旺财、银谷在线等等。网络金融市场中能够为中小企业提供的贷款数

6、额在逐年上升，与商业银行信贷业务的最大区别是，放款速度更快，审核条件较少。而这些贷款金额并不一定与商业银行数据网络挂钩，商业银行了解企业贷款的真实情况存在数据干扰。除此之外，市场宏观经济数据对于某一产业领域的评估较为缓慢，商业银行依据部分外部参考数据，了解实际产业动向的基础数据条件并不充分，故而出现了市场数据反馈时效性差的弊端。如果无法了解贷款客户的真实欠款情况，无法精准对接产业链发展动向和投资回报率，那么商业银行的信贷业务风险可控性也会随之降低。三、商业银行运用大数据资源加强信贷业务风险管理的创新方法4学海无涯1.深度挖掘个性消费数据资源。以往时期银行评估客户信贷偿还能力，基本依靠银行流

7、水、固定资产等显性数据信息。但是在整体市场消费升级的情况下，个性化消费比例逐步增加，消费习惯也在发生巨大改变。仅以银行流水和固定资产作为评估条件，显然并不足以阐释和还原用户信贷偿还能力。在收集用户基础消费数据时，消费品数据、消费习惯数据，可依据高端、大宗、金融类商品浏览习惯作为一种外部数据资源的获取路径。在汽车、金融理财、4学海无涯奢侈品等方面的数据信息获取，也是需要网络数据统计分析的主要侧重点。因此，商业银行在开发用户