趙俊
摘 要:隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,需要不斷地引入新工具,客觀有效地評價客戶信用,進而達到信用風(fēng)險防控的目的,對貸款顧客信息更加全面的了解和掌握,以提升銀行對信貸的風(fēng)險控制,降低銀行的不良貸款。本文以中國銀行 H 分行為例,通過對傳統(tǒng)信用評價的現(xiàn)狀以及存在的問題進行了分析,并提出將傳統(tǒng)的信用風(fēng)險管理經(jīng)驗與大數(shù)據(jù)相結(jié)合,依托大數(shù)據(jù)對銀行的信貸資產(chǎn)進行風(fēng)險排查,為商業(yè)銀行辨識貸款壞賬風(fēng)險,避免產(chǎn)生壞賬損失等,給予信用管理工作一定的科學(xué)依據(jù)。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);商業(yè)銀行;信用風(fēng)險;風(fēng)險評價體系
1 引言
“大數(shù)據(jù)”這一表述源自于 apache org 人開源項目 Nutch。在初期主要用以描述大量數(shù)據(jù)信息。而谷歌 MapReduce 和 Google File Systerm(GFS)的發(fā)布后,大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵更加豐富,除用以對大量數(shù)據(jù)進行描述外,同樣也用以描述數(shù)據(jù)處理效率?,F(xiàn)在“大數(shù)據(jù)”已不僅僅是一個新興概念,數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)可以與物質(zhì)資產(chǎn)和人力資本相提并論,大數(shù)據(jù)正是銀行未來的核心動力。近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能硬件的快速普及,數(shù)據(jù)以爆炸方式增長,全球數(shù)據(jù)總量增長率維持在 50%左右。據(jù)統(tǒng)計,2015 年全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模達 384 億美元;到 2017 年,全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預(yù)計達到 501 億美元,兩年的復(fù)合年均增長率達 14.2%。由于信息數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度以及累積量愈來愈大,大數(shù)據(jù)開始為社會大眾所熟知,大數(shù)據(jù)行業(yè)利用獲取到的超多數(shù)據(jù)信息,通過對其進行針對性處理,尋找和總結(jié)總結(jié)相關(guān)規(guī)律,從而基于該規(guī)律對后續(xù)發(fā)展加以預(yù)測。所有的行業(yè)都能夠借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)來為行業(yè)服務(wù),從獲取到的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)更多潛在客戶,為未來的發(fā)展拓展更大的空間。
2 某分行現(xiàn)有信用風(fēng)險評價體系問題原因分析
2.1 信用風(fēng)險評價工作缺乏專業(yè)性
一般而言,信用風(fēng)險評價工作的開展,需要擁有相應(yīng)的專業(yè)性與權(quán)威性,只有這樣,才能確保所獲得的結(jié)果具有較高的可信度。因而,在對用戶信用進行評價時,便需結(jié)合生產(chǎn)、管理、經(jīng)營等方面進行探究。某分行在客戶信用風(fēng)險評價的過程中,缺乏專業(yè)性的評估人員。正是由于這一因素的影響,最終導(dǎo)致所獲得的評估結(jié)果無法獲得社會所認可。對于用戶而言,因為缺乏專業(yè)性的人員對其信用情況進行評估,進而導(dǎo)致其對評估結(jié)果的認可性不佳,也未能提升對信用評級工作重要性的認識。
2.2 評價指標(biāo)選取不合理
對于被評價的企業(yè)而言,所處行業(yè)可能存在相應(yīng)差異。因而,倘若在對企業(yè)信用進行評價時,所使用的評估方法相同,則可能存在相應(yīng)問題。另一方面,從評價指標(biāo)方面來看,存在財務(wù)與非財務(wù)兩類。其中,對于財務(wù)指標(biāo)而言,表示的是企業(yè)在發(fā)展過程中所對應(yīng)的經(jīng)營情況,可結(jié)合財務(wù)報表中的數(shù)據(jù)進行分析。但是,在此過程中并無法確保企業(yè)所呈現(xiàn)出來的財務(wù)報表具有較高的真實性,倘若財務(wù)報表中數(shù)據(jù)的真實性較低,便會對信用評價結(jié)果產(chǎn)生相應(yīng)影響。因而,在評價過程中,必須提升兩種指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性,以實現(xiàn)對企業(yè)信用等級客觀、公正的判斷。但是,通過對某分行信用評價體系進行分析可知,在指標(biāo)選擇方面存在壟斷性問題,與實際情況之間存在較大偏離。
3 建立信用風(fēng)險評價體系
3.1 基于大數(shù)據(jù)背景下評價指標(biāo)的初選
21世紀是互聯(lián)網(wǎng)崛起世紀,計算機技術(shù)水平的不斷提升,互聯(lián)網(wǎng)的興起使更多更為新穎的計算方式不斷涌出。這些新的計算方式也逐漸被眾多互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)所認可和應(yīng)用,Zestfinance 公司在設(shè)計和建立信用風(fēng)險評分模型時就運用了機器學(xué)習(xí)算法,這也開啟了信用風(fēng)險評分模型大數(shù)據(jù)時代,被行業(yè)內(nèi)所關(guān)注和熱議。通過對相關(guān)文章進行收集整理和歸納可以發(fā)現(xiàn),大部分互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)所推出的文章都是為了對這些信息技術(shù)進行公關(guān)炒作缺少具體的技術(shù)研討,這給大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險評分模型不斷發(fā)展造成極大影響。
大數(shù)據(jù)信息技術(shù)已經(jīng)成為了當(dāng)代時代特征,同時也使傳統(tǒng)金融發(fā)展方式發(fā)生了翻天覆地的變化。互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的興起,也為眾多商業(yè)銀行提供了更多機遇。從風(fēng)險控制角度來說,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠更好的了解客戶信息,并且對客戶風(fēng)險進行綜合評定和分析。還能夠運用風(fēng)險評估模型對客戶風(fēng)險進行動態(tài)監(jiān)管,不斷提高商業(yè)銀行風(fēng)險管理能力,降低商業(yè)銀行運營風(fēng)險提升運營效率。
3.2 信用風(fēng)險評價體系的基本原則
信用風(fēng)險評價體系的建立不僅僅影響著商業(yè)銀行借貸工作的展開,同時也會給商業(yè)銀行運營風(fēng)險造成直接影響。在信用風(fēng)險評價體系建立過程中必須要以下列原則為基礎(chǔ):(1)科學(xué)性 信用風(fēng)險評價體系的建立不僅僅需要各種財務(wù)指標(biāo)作為基礎(chǔ),同時也要注重對非財務(wù)指標(biāo)的選擇。(2)全面性 信用評價體系在對客戶信用狀況進行評價時,應(yīng)當(dāng)從全面性角度對企業(yè)整體進行綜合衡量,這樣才能夠使評價結(jié)果更為完善也更加客觀。(3)合理性 任何事物都擁有獨特的特征,信用評價體系在建立過程中也應(yīng)當(dāng)針對不同的特征進行綜合分析。在選擇衡量標(biāo)準時,不僅僅要對衡量標(biāo)準的可操作性、實踐性以及意義等進行綜合分析。(4)可量化性 通過對現(xiàn)階段國內(nèi)各大商業(yè)銀行進行分析可知,在用戶信用風(fēng)險評價方面,所使用的指標(biāo)體系不僅僅包含有可量化指標(biāo),同時也還有不可量化指標(biāo),這可以評價工作造成極大影響。(5)實用性 用戶信用風(fēng)險評價體系是商業(yè)銀行借貸工作中重要工具,應(yīng)用頻率相對較高。因此在指標(biāo)的選取過程中,不僅僅要針對其他特性進行指標(biāo)選擇,更要注重指標(biāo)的可操作性。
4 結(jié)束語
本文對于中國銀行某分行在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下所采用的信用風(fēng)險評價體系進行深入分析,并且找出當(dāng)前某分行在互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下信用風(fēng)險評估體系中存在的不足之處,對這些不足之處進行深入研究找出造成這些問題的主要原因,結(jié)合當(dāng)前國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展趨勢以及分行信用風(fēng)險評價需求為其提供更為有效的信用風(fēng)險評估體系。有效降低銀行運營風(fēng)險,提高工作效率。
參考文獻
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