大数据助推信贷风险管理创新探讨

2022-09-10

近年来, 大数据技术在金融行业得到了广泛的应用, 国内越来越多的商业银行纷纷借助大数据技术, 尝试搭建信贷风险管理的新格局, 全面增强信贷风险的全过程管控。然而受多方面因素的影响, 大数据技术在信贷风险管理的应用进程并不顺利, 暴露了一系列的问题, 在此基础上, 探究未来大数据助推信贷风险管理创新路径。

一、大数据在信贷风险管理应用中的问题

(一) 数据挖掘难度大

从宏观角度分析, 大数据技术在信贷风险管理的应用时间尚短, 国内大部分的金融机构还没有建立成熟的管理机制, 尤其是行业之间的信息共享机制建设严重不足。这一局面导致在信贷风险管理过程中, 数据挖掘的难度极大, 也就难以对客户形象进行真实而全面的刻画, 从而严重影响后续的信贷风险管理精准度。数据挖掘是大数据助推信贷风险管理的基本前提, 结合当前国内金融机构的大数据应用状况分析, 其大数据挖掘能力基本上是依赖于其各自原有的数据储备, 且各个金融机构的数据库还是孤立的, 很大程度上影响了数据挖掘的客户细分管理价值。通过数据挖掘技术, 通过客户画像能够为信贷风险识别开辟全新的思路, 然而由于金融数据信息更新频率高、处理难度大, 导致数据挖掘精确度无法保证, 从而使得依赖于数据挖掘技术的信贷风险管理过程复杂且无法控制, 影响了其信贷风险管理效果。

(二) 行业标准和规范不完善

国内关于大数据信贷风险管理应用起步较晚, 其应用过程仍处于极为不成熟的阶段, 对于金融行业大数据应用的行业标准和规范建设不足。一方面, 国内的大数据应用缺乏统一的数据共享开放标准, 导致行业之间的大数据的互动和交流存在极大的阻碍, 尤其是各个金融机构之间的数据无法真正实现共享开放。另一方面, 金融科技下随着大数据技术在信贷风险管理中的应用, 对于行业间的行业标准和规范建设需求也就越高, 仅靠当前的自我管理, 不仅不能达到信贷风险管理目标, 甚至还可能产生其他不可预料的风险。

(三) 大数据应用程度低

从整体上分析, 当前金融机构的大数据应用程度, 并没有实现预期的目标。当前大数据在信贷风险管理应用中, 由于大数据规模和质量不高、数据平台建设不足等多方面的因素, 导致当前大数据应用难以满足信贷风险管理的转型需求, 且大数据的应用反馈机制并不灵活。另外, 金融科技下, 大数据信贷风险管理应用机制并不成熟, 无法充分发挥大数据挖掘和风险预警价值, 也就无法为金融机构的信贷风险管理提供数据挖掘和分析决策支持。

二、大数据助推信贷风险管理创新路径

(一) 深挖数据挖掘分析价值

金融科技下, 大数据应用价值的实现关键在于数据挖掘能力, 大数据挖掘技术应用的越深, 其价值也就越大。只有当大数据达到一定规模时, 才能真正满足金融机构信贷风险管理的需求, 如信贷风险管理制度、监测分析、预警分析等, 从而实现精准管控信贷风险。因此, 针对当前大数据在信贷风险管理应用过程中的数据挖掘问题, 可以从以下方面着手:一方面, 逐步推进金融行业间大数据共享开放平台的建设, 解决国内各个金融机构之间的数据孤立问题, 以最低数据共享开放标准为切入点, 创新行业间的数据共享合作模式, 实现行业间的基本数据流通目标, 以促进行业间的大数据挖掘价值的实现。另一方面, 在大数据共享开放平台建设的基础上, 加强行业间大数据应用成果的互动交流, 建立完善的数据行业的长效沟通机制, 无障碍交流行业间的大数据技术成果, 以充分满足数据挖掘价值在信贷风险管理应用需求。

(二) 建立大数据标准规范

从行业整体分析, 可知当前国内金融机构的信贷风险管理, 对于大数据的应用缺乏整体的科学规划, 难以全面发挥大数据对于信贷风险管理中的应用价值。因此, 针对当前行业间大数据标准和规范缺失的问题, 具体可以从以下方面着手:一方面, 针对当前金融行业间对于大数据应用的引导缺失问题, 应结合国内金融发展实际状况, 科学提出大数据在信贷风险管理的应用指导规范, 进一步明确大数据助推信贷风险管理目标、方向、具体措施等, 建立行业间的大数据应用标准规范, 从而实现金融机构信贷风险管理合力, 有效提升金融行业信贷风险管理整体能力。另一方面, 完善金融行业的大数据标准和规范, 协同国内金融行业历练, 制定统一的大数据标准和规范, 对信贷风险管理中的大数据技术应用范围、方式、权限提出明确的规范, 实现严格的标准化、规范化管理, 从而有效保障大数据在信贷风险管理中的应用能够有序、健康、和谐的展开。

(三) 拓展大数据应用深度

结合当前行业间大数据在信贷风险管理应用状况, 可知大数据应用程度仍较低, 多是停留在客户形象刻画, 客户信用评估等方面, 其大数据信贷风险管理应用价值有待进一步推展。因此, 在金融科技背景下, 大数据信贷风险管理的应用深度拓展, 可以从以下几个方面着手:一方面, 对于现有的客户形象刻画, 客户信用评估应用, 应进一步拓展信息收集的范围, 包括客户互联网行为、金融交易行为, 以进一步提升客户形象刻画的精准程度, 并提升信用评估预测信贷风险的能力, 弥补当前国内客户征信系统的不足。另一方面, 进一步拓展大数据信贷风险预警监控体系, 建立信贷风险管理的事前预警、事中监控、事后监督的全过程监控流程, 充分发挥大数据信贷风险预警价值, 有效提高信贷风险管理能力。

摘要：金融与科技的结合是未来金融行业发展的必然趋势, 利用大数据助推信贷风险管理创新工作是“金融+科技”的显著体现。大数据技术在信贷风险管理中的应用, 能够通过真实刻画客户画像, 为商业银行的信贷风险管理提供具体的应对策略, 有效提升其信贷风险管理水平。基于此, 从当前大数据技术在信贷风险管理中的应用, 挖掘其应用问题, 从而提出针对性的解决措施, 充分发挥大数据助推信贷风险管理。

关键词：大数据,信贷,风险管理