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    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?;诖?,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?;诖?,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

    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

    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、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数据资源时,需要与更多的网络平台合作,尽量将更多的非结构化数据信息充分整合。进而了解用户可能存在的个性化消费习惯,分析其中可能存在的非理性消费特点,精准定位用户长期还款能力,降低信贷业务可能存在的潜藏风险。2.优化金融数据共享度与透明度。在金融数据产业中,商业银行目前的用户数据价值很高,各地区商业银行的发展中,用户底层数据是最为宝贵的市场资源。因此,在金融市场竞争激烈的情况下,各家银行并不会将用户基础数据公布,既是?;び没Ц鋈诵畔⒌慕鹑谏桃倒嬷?,也是维护自身市场利益的先导。但是当金融数据共享度较低时,也为用户隐匿个人借贷信息提供了便捷条件。尤其是P2P网络借贷的多数信息,存在数据不可控性。那么商业银行的大数据资源,只有在整体金融市场呈现出更高的共享度之后,才能甄别出终端客户隐藏的借贷信息,降低信贷业务风险。而真正共享度,也是建立在透明度之上的微观数据集合。聚集用户信贷业务的所有信息,保持较高的透明度,成为商业银行未来用户数据深度发掘的主要方向,可逐步加强信贷业务的总体风险管理水平。3.改变传统数据参考决策观念。以往时期商业银行为中、小、微企业提供贷款服务,主要是分析其固有资产是否能够具备抵偿条件。虽然这样的评估机制,令商业银行的放款风险可控性更强。但是对于部分创新型企业而言,初期发展获取的金融支持过低,限制了地方产业的全面振兴。创新型企业创业初期的固有资产更多倾向于知识产权、品牌价值、市场认可度、产业领域发展的潜在可能性。高估创新型企业的市场价位,显然是一种高风险的信贷评估弊端。但如果了解并掌握了更多的新型市场动态发展数据,商业银行放款条件也应当进行一定下调。放款决策在当前的市场发展阶段中,应当积极转化并与时俱进。将能够真实反映企业未来价值的数据资源作为重点考察范围,通过宏观市场的精准数据对接,达到更为精准的信贷业务决策,真正将高回报与高风险合并,总结出全新的信贷业务决策机制。4.补充信用描述风险预警机制。信贷业务决策机制需要参考商业银行的市场定位,各地域商业银行面对的市场环境截然不同,并不能选择统一的市场数据评价机制。但是风险管理预警机制则不同,需要建立相对一致的同步风险管控指标。这种风险管理的预警,是基于信用描述的数据解码。大数据收集到的终端用户信息,具有海量信息资源的普遍特征。这些数据资源并无法直接反映出用户的贷款偿还能力,需要商业银行做出更为精准的预测分析。预测分析的诸多环节,需要不同专业领域的精算师来细分,重点在于优化数据结果,为商业银行提供更为精准的用户信用描述。进而辅助商业银行合理规避不良信贷,加强数据反馈信息的针对性和参考价值,增强信贷业务风险管理的时效性。

    四、结语

    综上所述,商业银行发展大数据资源的基本需求,在于信用评估和风险预测。但是目前多数商业银行,在信贷业务中仍然存在多种普遍风险因素,包括信用数据轨迹清晰度低,以及市场数据反馈时效性差等问题?;诖?,借助大数据资源,助力于商业银行信贷业务发展的主要措施为深度挖掘个性消费数据资源,以及改变传统数据参考决策观念。同时需要优化金融数据共享度与透明度,补充信用描述风险预警机制,进而增强商业银行信贷业务的风险管理能力,发挥出金融大数据资源的时效性。

    参考文献:

    [1]张莉.大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善思考[J].全国流通经济,2018(26):96-97.

    [2]王萍,潘罡,李文峰.大数据背景下的小微企业银行融资信息平台构建研究[J].青岛大学学报(自然科学版),2018,31(03):111-115.

    [3]尹秀,彭菁,刘歆宁.县域小微企业信贷业务分析及优化建议--以湖南省湘潭县为调查对象[J].农银学刊,2018(04):38-43.

    [4]张璐昱,王永茂.电商大数据金融下小微企业融资模式研究--基于蚂蚁金服与京东金融的比较[J].西南金融,2018(07):53-59.

    作者:王克非 单位:中国建设银行湖北省分行营业部

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