1、摘要信貸業務在商業銀行的金融市場開發中具有極為重要的作 用，但是潛藏的還款風險受到宏觀市場變化的牽制。 利用大數 據資源，獲取信貸用戶真實信息，成為規避放款風險的主要發展路徑。 基于此，本文分析了商業銀行發展大數據資源的基本需求，論述了當 前商業銀行在信貸業務中的普遍風險因素，并提出了商業銀行運用大 數據資源加強信貸業務風險管理的創新方法。 希望對商業銀行 加強信貸業務的數據化管理，降低放款風險提供理論參考。 關 鍵詞大數據；商業銀行；信貸業務；風險管理；創新機制大數據是互 聯網時代的新興產物，從量數、據數、普適記錄、人臉識別、到霧計 算、單粒度治理、無匿名社會、量子思維等多重角度，推進了現代

2、社 會數據文明的進程。 而商業銀行發展大數據資源，對用戶信用 進行精準描述，更加有助于加強風險管理效果。 基于此，本文 從大數據角度分析了當前商業銀行在信貸業務方面的風險管理創新 方法，現做如下分析。 一、商業銀行發展大數據資源的基本需 求1信用評估。 在資本市場不斷創新金融產品之后，商業銀行 信貸業務的獲利空間逐步受到市場擠壓。 拓展市場信貸業務過 程中，少數用戶隱匿了個人借貸信息，這部分信息數據很難在短時間 內快速反饋于信貸業務評估體系之中，以至于銀行信貸業務存在高風 險隱患。 而大數據資源，則是對信貸用戶的精準數據定位，包 括信貸需求人群、用戶消費特征、客戶還款能力以及不良消費記錄和 信

3、用記錄等數據信息。 那么這些數據有助于商業銀行更為精準 地定位用戶還款能力，降低商業銀行由于用戶了解程度不足而造成的信貸業務風險。 因此，商業銀行發展大數據資源的第一訴求， 在于信用平臺，增強信貸業務與終端客戶的粘稠度，為商業銀行信貸 業務提供理性分析的數據參考。2風險預測。商業銀行信貸業務并非僅對個體用戶開展，為大、中、小型企業提供信貸服務， 也是助力地方產業蓬勃發展的重要經濟支撐點。在經濟下行周期，商業銀行對中小企業的信貸業務風險相對更高，中小企業還款能 力下滑的關聯因素增多。即便評估企業固有資本，也很難抵消信貸業務的本質風險。市場動態發展的宏觀數據，需要建立更加完備的數據資源，進而將數據

4、挖掘延伸至各行各業，深度分析企業 所處產業領域的發展契機，才能對企業運營風險做出更為精準的判斷。 因此，商業銀行信貸業務的風險預測，已經不再是對于企業個體單位 的還款能力評估，而是對于整體行業發展趨勢的大數據分析。只有更為精準的預測潛在的市場動態風險，才能進一步支持商業銀行更 為合理的規劃，針對某一部分產業領域的放款數額和總量。二、當前商業銀行在信貸業務中的普遍風險因素1信用數據軌跡清晰度 低。 以往時期，銀行獲取大數據資源，基本來自商業銀行自主 構建的用戶分析數據。其主要因素是，個體用戶的金融數據清晰度較強，網絡消費、線下消費，均可通過銀行卡綁定用戶的基礎消 費信息。但是目前用戶消費數據存在

5、諸多市場隱匿條件，諸如微信掃碼付費、拉卡拉支付、終端機非法操作線下客戶套現等等。這些消費數據在本質上很難快速識別真偽度，對于用戶消費數據和信 用數據的軌跡描述較為困難。當用戶消費數據呈現出結構化與非結構化雙重特征之后，數據邊界被逐一打破，商業銀行追蹤用戶信 用風險的全景視圖出現多重干擾。2市場數據反饋時效性差。商業銀行并非直接參與金融管理的唯一市場單位，在宏觀金融市場的 范疇內，商業銀行僅為信貸業務的主要部門。中小企業從資本市場或網絡金融市場，獲取信貸服務的可能性較高。諸如麻袋財富、團貸網、你我貸、輕易貸、有利網、洋錢罐、翼龍貸、口袋理 財、91旺財、銀谷在線等等。網絡金融市場中能夠為中小企業

6、提供的貸款數額在逐年上升，與商業銀行信貸業務的最大區別是，放 款速度更快，審核條件較少。而這些貸款金額并不一定與商業銀行數據網絡掛鉤，商業銀行了解企業貸款的真實情況存在數據干擾。 除此之外，市場宏觀經濟數據對于某一產業領域的評估較為緩慢，商 業銀行依據部分外部參考數據，了解實際產業動向的基礎數據條件并 不充分，故而出現了市場數據反饋時效性差的弊端。如果無法了解貸款客戶的真實欠款情況，無法精準對接產業鏈發展動向和投資 回報率，那么商業銀行的信貸業務風險可控性也會隨之降低。三、商業銀行運用大數據資源加強信貸業務風險管理的創新方法1深度 挖掘個性消費數據資源。以往時期銀行評估客戶信貸償還能力，基本依

7、靠銀行流水、固定資產等顯性數據信息。但是在整體市場消費升級的情況下，個性化消費比例逐步增加，消費習慣也在發生 巨大改變。僅以銀行流水和固定資產作為評估條件，顯然并不足以闡釋和還原用戶信貸償還能力。在收集用戶基礎消費數據 時，消費品數據、消費習慣數據，可依據髙端、大宗、金融類商品瀏覽習慣作為一種外部數據資源的獲取路徑。在汽車、金融理財、奢侈品等方面的數據信息獲取，也是需要網絡數據統計分析的主要側 重點。 因此，商業銀行在開發用戶數據資源時，需要與更多的 網絡平臺合作，盡量將更多的非結構化數據信息充分整合。進而了解用戶可能存在的個性化消費習慣，分析其中可能存在的非理性 消費特點，精準定位用戶長期還

8、款能力，降低信貸業務可能存在的潛 藏風險。2優化金融數據共享度與透明度。在金融數據產業中，商業銀行目前的用戶數據價值很高，各地區商業銀行的發展中， 用戶底層數據是最為寶貴的市場資源。因此，在金融市場競爭激烈的情況下，各家銀行并不會將用戶基礎數據公布，既是保護用戶 個人信息的金融商業規制，也是維護自身市場利益的先導。但是當金融數據共享度較低時，也為用戶隱匿個人借貸信息提供了便捷 條件。 尤其是2網絡借貸的多數信息，存在數據不可控性。那么商業銀行的大數據資源，只有在整體金融市場呈現出更髙的共享 度之后，才能甄別出終端客戶隱藏的借貸信息，降低信貸業務風險。 而真正共享度，也是建立在透明度之上的微觀數

9、據集合。 聚集 用戶信貸業務的所有信息，保持較高的透明度，成為商業銀行未來用 戶數據深度發掘的主要方向，可逐步加強信貸業務的總體風險管理水 平。 3改變傳統數據參考決策觀念。 以往時期商業銀行為 中、小、微企業提供貸款服務，主要是分析其固有資產是否能夠具備 抵償條件。雖然這樣的評估機制，令商業銀行的放款風險可控性更強。但是對于部分創新型企業而言，初期發展獲取的金融支持過低，限制了地方產業的全面振興。創新型企業創業初期的固有資產更多傾向于知識產權、品牌價值、市場認可度、產業領域 發展的潛在可能性。高估創新型企業的市場價位，顯然是一種髙風險的信貸評估弊端。但如果了解并掌握了更多的新型市場動態發展數

10、據，商業銀行放款條件也應當進行一定下調。放款決策在當前的市場發展階段中，應當積極轉化并與時俱進。將能夠真實反映企業未來價值的數據資源作為重點考察范圍，通過宏觀 市場的精準數據對接，達到更為精準的信貸業務決策，真正將高回報 與高風險合并，總結出全新的信貸業務決策機制。4補充信用描述風險預警機制。信貸業務決策機制需要參考商業銀行的市場定位，各地域商業銀行面對的市場環境截然不同，并不能選擇統一 的市場數據評價機制。但是風險管理預警機制則不同，需要建立相對一致的同步風險管控指標。這種風險管理的預警，是基于信用描述的數據解碼。大數據收集到的終端用戶信息，具有海量信息資源的普遍特征。這些數據資源并無法直接

11、反映出用戶的貸款償還能力，需要商業銀行做出更為精準的預測分析。預測分析的諸多環節，需要不同專業領域的精算師來細分，重點在于優 化數據結果，為商業銀行提供更為精準的用戶信用描述。進而輔助商業銀行合理規避不良信貸，加強數據反饋信息的針對性和參考 價值，增強信貸業務風險管理的時效性。四、結語綜上所述，商業銀行發展大數據資源的基本需求，在于信用評估和風險預測。 但是目前多數商業銀行，在信貸業務中仍然存在多種普遍風險因素,包括信用數據軌跡清晰度低，以及市場數據反饋時效性差等問題。 基于此，借助大數據資源，助力于商業銀行信貸業務發展的主要措施 為深度挖掘個性消費數據資源，以及改變傳統數據參考決策觀念。 同時需要優化金融數據共享度與透明度，補充信用描述風險預警機制, 進而增強商業銀行信貸業務的風險管理能力，發揮出金融大數據資源 的時效性。參考文獻1張莉大數據背景下商業銀行信貸風險管理的完善思考全國流通經濟,20182696-972王萍，潘罡，李文峰大 數據背景下的小微企業