大數(shù)據(jù)分析在商業(yè)銀行風險管控中的運用探討

張紹波 何允釗

摘 要：商業(yè)銀行的業(yè)務開展中，風險因素貫穿各個環(huán)節(jié)，新時代背景下，將大數(shù)據(jù)分析技術應用在風險管控中，才能保證業(yè)務的安全性。文章首先分析了大數(shù)據(jù)背景對商業(yè)銀行的影響，指出傳統(tǒng)風險管控模式的弊端;然后總結了大數(shù)據(jù)技術在銀行風險管控中的運用經(jīng)驗，最后探討了基于大數(shù)據(jù)的風險管控體系。

關鍵詞：商業(yè)銀行 風險管控 大數(shù)據(jù) 影響 預警體系

在商業(yè)銀行的風險管控中，大數(shù)據(jù)分析技術的應用價值，體現(xiàn)在四個方面：一是分析客戶，實現(xiàn)精準營銷，改善客戶的服務體驗;二是創(chuàng)新產(chǎn)品，有利于研發(fā)新型的金融產(chǎn)品和服務;三是優(yōu)化運營，簡化業(yè)務流程;四是防控風險，提高銀行的內控水平。以下結合實踐，探討了大數(shù)據(jù)技術在風險管控中的應用。

一、大數(shù)據(jù)背景對商業(yè)銀行的影響

（一）提高了競爭力

要想提高商業(yè)銀行的競爭力，客戶和市場是兩個法寶。大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)和應用，有利于在市場上站穩(wěn)腳跟，提高金融服務水平，凸顯出準確性、完整性的特點。不可否認，大數(shù)據(jù)技術成為商業(yè)銀行競爭的一種重要手段，通過數(shù)據(jù)采集和分析，能為競爭策略、業(yè)務開展提供支持，適應新的市場發(fā)展需求。

（二）帶來了新風險

大數(shù)據(jù)技術的應用，對商業(yè)銀行的發(fā)展帶來挑戰(zhàn)，銀行必須變革管理理念和方法。銀行要想獲得穩(wěn)定的客戶資源，就要收集客戶信息，開展預測工作，提高銷售服務的長遠性。在這個過程中，金融交易結構更加復雜，數(shù)據(jù)量明顯增多，信息的識別、整合、處理難度也在提高，很容易產(chǎn)生風險因素。

（三）創(chuàng)新了防控理念

大數(shù)據(jù)技術下，雖然商業(yè)銀行的經(jīng)營風險增多，但也創(chuàng)新了風險防控手段，尤其是風險的識別、監(jiān)控、預防等方面。相關研究稱，在信用卡詐騙案件中，利用大數(shù)據(jù)技術能降低詐騙成功率?；跀?shù)據(jù)挖掘技術下，風險監(jiān)測和預警具有充足的數(shù)據(jù)支持，風險應對能力明顯提升。

二、商業(yè)銀行傳統(tǒng)風險管控模式的弊端

（一）信息獲取受限

隨著電子商務、互聯(lián)網(wǎng)等平臺的出現(xiàn)，銀行數(shù)據(jù)中的信息量非常有限，甚至截斷了一些數(shù)據(jù)來源。例如：用戶使用支付寶時，在第三方支付平臺上留下消費信息，銀行只能留下交易金額，商家名稱、商品類型等信息無法得到。在此影響下，銀行的信息獲取受限，難以發(fā)揮出信息采集和處理的作用，繼而影響業(yè)務運營和產(chǎn)品服務等工作。

（二）信息利用率低

在傳統(tǒng)管理模式下，銀行對于數(shù)據(jù)信息的利用率低，主要體現(xiàn)在兩個方面：一是信息不對稱，數(shù)據(jù)處理具有碎片化、本地化的特點，存在信息孤島、數(shù)據(jù)黑盒等問題，部分數(shù)據(jù)得不到授權，銀行也不能非法使用。二是隨著信息技術的發(fā)展，銀行采集用戶信息時，應該關注購物興趣、記錄、工作特點等方面，這些數(shù)據(jù)多是非結構化數(shù)據(jù)。然而實際情況中，銀行多是采集存儲簡單的結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中的有效信息少，在信用評估、風險管理上會產(chǎn)生偏差。

（三）風險防控滯后

在多種因素的影響下，商業(yè)銀行在信貸業(yè)務上存在漏洞，一是信貸投放問題，二是貸后監(jiān)測不足。傳統(tǒng)的管理模式下，銀行評估業(yè)務風險，取決于客戶的財務信息、征信信息。但是，這些信息具有滯后性，且信息本身不夠準確，會影響風險防控工作的開展，甚至造成巨大的經(jīng)濟損失。

三、大數(shù)據(jù)技術在商業(yè)銀行風險管控中的運用經(jīng)驗

（一）工商銀行——融安E信

2012年，工商銀行構建企業(yè)數(shù)據(jù)庫和風險模型，用來防范信貸客戶的信用風險，結果顯示具有良好的效果;同時挖掘了部分非結構化數(shù)據(jù)，例如文本信息。2016年，工商銀行繼續(xù)整合信息資源，和公安部共同推出防止電信詐騙的軟件，即融安E信。該軟件的應用，對詐騙賬戶進行全方面控制，具有風險篩查、風險挖掘、反欺詐、定制服務等多種功能，客戶的風險識別能力明顯提高。

（二）光大銀行——大數(shù)據(jù)挖掘平臺

光大銀行在數(shù)據(jù)挖掘技術的基礎上，構建大數(shù)據(jù)挖掘平臺，將內部行為數(shù)據(jù)、外部征信數(shù)據(jù)相結合。該平臺的應用，功能包括用戶管理、風險管理、營銷、定價等，一方面提高了信息利用率，能為銀行的經(jīng)營決策提供支持，增強了應變能力。另一方面，算法模型的構建、分析、處理能力提高，能有效防控銀行業(yè)務運營中的風險因素。

（三）北京銀行——PureData方案

北京銀行利用IBM公司的PureData方案，采集客戶的行為預判信息，從而對潛在客戶進行精準定位，為跨界銷售創(chuàng)造了機會。該方案的應用，重點功能有兩個：一是反欺詐交易，二是大數(shù)據(jù)征信。不僅實現(xiàn)了行內業(yè)務系統(tǒng)的全面對接，能對反欺詐行為進行全程管理，將人工智能技術和風險管控相結合;而且業(yè)務應用的場景、模式不斷創(chuàng)新，不論是客戶的資金安全、還是銀行的快速發(fā)展，均有完善的安全防護措施。

四、基于大數(shù)據(jù)的風險管控體系

商業(yè)銀行風險管控體系的建立，要求整合內部外部資源，挖掘數(shù)據(jù)的有用價值，和大數(shù)據(jù)、人工智能等技術結合，促進管控體系的不斷完善。以下簡要介紹了該體系的應用情況。

（一）風險預警流程

該體系的風險預警流程是：①申請，在客戶端輸入客戶信息，例如地質、執(zhí)照、賬戶行、關聯(lián)實體等。②系統(tǒng)接收前端數(shù)據(jù)，進行預警排查，形成風險清單，給出分值或分檔。③排查關聯(lián)企業(yè)風險，例如股東、上下游客戶等，確定關系強度，并給出分值或分檔。④過濾篩查黑名單，如果是欺詐、洗錢、及其他黑名單，禁止通過。⑤綜合評定客戶的分值或分檔，得到風險預警結果。⑥輸出結果，并且傳輸至檔案室。

（二）關鍵功能的實現(xiàn)

第一，風險識別功能。商業(yè)銀行的運營風險，可以分為原發(fā)性風險、傳導性風險兩類。對于風險的識別，可以采用圖數(shù)據(jù)分析技術、機器學習算法，將兩者結合起來，實現(xiàn)風險識別的目標：①分析關聯(lián)業(yè)務的穩(wěn)定性、交易合同的真實性、財務關系的交叉性，結合風險傳遞的特點、銷售活動的規(guī)律，建立關聯(lián)圖譜，從而識別原發(fā)性風險。②對違約客戶進行分析，從中發(fā)現(xiàn)多種風險因素的關聯(lián)，從而識別傳導性風險。

第二，數(shù)據(jù)整合功能。數(shù)據(jù)整合功能的實現(xiàn)，關系到風險管理體系的應用，整合后的信用風險數(shù)據(jù)庫，包括信貸系統(tǒng)、風險系統(tǒng)、資金系統(tǒng)、內屏系統(tǒng)、融資平臺系統(tǒng)、客戶關系管理系統(tǒng)、銀監(jiān)會信息、央行信息、稅務信息等。需要整合的資源有：①內部資源，分析系統(tǒng)的運行現(xiàn)狀，對分散的客戶信息、產(chǎn)品、業(yè)務數(shù)據(jù)進行整合。②內外部資源，嚴格按照系統(tǒng)管理要求，對內部、外部數(shù)據(jù)進行調研分析，實現(xiàn)兩者的整合。③實體數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)業(yè)務的特征，將相似的業(yè)務數(shù)據(jù)整合在一起，促使分散的數(shù)據(jù)集中化。④參數(shù)代碼，對各個系統(tǒng)的參數(shù)代碼進行轉換，形成統(tǒng)一的標準體系。

第三，客戶關聯(lián)關系。建立客戶關聯(lián)關系預警圖，首先采集風險數(shù)據(jù)庫信息、客戶關聯(lián)和交易信息;然后進行深度挖掘加工，識別客戶關系，例如供應鏈關系、擔保關系、集團子公司關系等。

五、結束語

綜上所述，大數(shù)據(jù)背景下，提高了商業(yè)銀行的競爭力，帶來了新風險，也創(chuàng)新了防控理念。分析可知，商業(yè)銀行傳統(tǒng)風險管控模式的弊端，是信息獲取受限、風險利用率低、風險防控滯后。文中結合部分銀行的管理經(jīng)驗，介紹了風險管控體系的建設和應用情況，希望提高風險管控水平，促進商業(yè)銀行健康發(fā)展。

參考文獻：

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