淺析大數據在商業銀行信貸的應用

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摘要:目前，大數據與金融加速融合發展，本文對大數據對商業銀行信貸業務的影響進行了分析，對大數據時代下商業銀行信貸業務發展及創新提出了對策建議。

關鍵詞:大數據;商業銀行;信貸業務

一、定義

大數據是一種數據集合，具有容量大，類型多，處理速度快，應用價值高的特點。目前，它已發展成為新一代信息技術，用于收集、存儲和關聯大量、分散和多樣化的數據，發現新的數據價值并創新各種應用功能。

二、大數據對商業銀行信貸業務的影響

(一)對商業銀行信貸業務戰略決策的影響。在大數據時代，商業銀行運用大數據技術，對客戶需求、項目情況、市場情況等進行更加科學合理地分析，對自身的服務對象和領域定位更加準確，可以更加科學、有效地開展戰略決策。大數據時代，商業銀行在經營方式方面面臨著重大變革，主要是更精細、科學和虛擬化的經營管理。(二)對商業銀行信貸業務流程的影響。1、客戶營銷環節。隨著大數據技術的不斷發展進步，商業銀行可以運用大數據技術實施“互聯網+”戰略，通過大數據來建立一整套完整的涵蓋客戶需求、行為習慣等方面的數學模型，使銀行工作人員能夠在很短的時間內快速掌握客戶的大量數據信息，并通過對數據信息規律進行分析，制定個性化營銷解決方案，實現對客戶的精準高效營銷。2、授信審批環節。隨著大數據技術的進步，商業銀行可以通過采用大數據技術，對傳統的信用評級模型進行完善，優化和完善自動審批策略，對客戶的授信審批更加便捷和靈活。3、貸后管理環節。貸后管理是商業銀行信貸業務流程中的最為關鍵、繁瑣的部分，也是最容易出現問題的環節，急需大數據技術發揮重要作用。利用大數據和移動互聯網技術進行貸后管理可以為銀行客戶經理的貸后管理工作提供有效支持。建立一套基于大數據技術的風險預警系統及貸后管理系統，將銀行內外部各種信息進行共享和融合，可以有效加強商業銀行貸后管理的薄弱環節。4、風險防控環節。在當前經濟大環境下，商業銀行信貸業務風險不斷暴露，商業銀行不良貸款率不斷升高，2018年底我國商業銀行的不良貸款余額為2萬億元，不良貸款率達1.89%，創10年新高。各家商業銀行急需提升自身的風險管控能力，傳統的商業銀行風險管理系統存在防控手段落后、信息滯后、不夠主動靈活的問題。而大數據技術具有實時性高、維度豐富、覆蓋面廣和人工智能化程度高的優點，這使得商業銀行信貸風險防控成為大數據應用的熱點方向和領域。

三、大數據時代下商業銀行信貸業務發展主要策略建議

大數據時代已經到來，大數據技術日益更新，大數據成為商業銀行提高核心競爭力的關鍵因素。商業銀行必須重視并充分發揮大數據在銀行信貸業務全流程各環節的作用，提升服務水平和能力，提高風險管控能力，增強銀行核心競爭力。(一)運用大數據對商業銀行信貸業務全流程實行精細化管理。一是改變信貸業務經營管理理念，堅持“數據治行”，以數據為支撐來做信貸決策；二是加強銀行信貸業務數據化建設，積極融入互聯網，加強大數據挖掘技術的研發投入；三是在信貸業務客戶準入環節加強大數據應用，對信貸業務客戶實行白名單、黑名單管理，優化客戶結構，嚴守風險底線，切實有效從源頭控制信貸業務風險；四是通過大數據應用實現客戶信用評級更加科學準確；五是在授信審批環節加強大數據技術的應用，提高銀行信貸審批效率；六是應用大數據技術來加強信貸業務貸后管理，基于大數據技術建立貸后風險監測系統、抵質押品價值評估系統、信貸項目遠程監控系統、動態預警監測機制等智能化的貸后管理系統；七是應用大數據技術加強客戶洗錢及恐怖融資風險評估及監測。八是在貸款回收方面充分運用大數據技術。(二)大數據時代下的商業銀行信貸業務創新。一是運用大數據技術實現信貸產品結構優化;二是運用大數據技術推進普惠金融發展，解決企業融資難問題;三是通過大數據金融來解決企業融資貴的問題;四是通過大數據金融為客戶提供綜合金融服務。

參考文獻

:[1]徐崚峰.大數據技術下的小微金融服務與產品創新[J].武漢金融,2017(05):9-12.

作者:王杰 單位:國家開發銀行山西省分行