大數(shù)據(jù)在銀行金融業(yè)務(wù)風控管理中的應(yīng)用與研究

曹陽

摘 要：對于銀行金融業(yè)務(wù)而言，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)能很好的控制風險?；诖耍疚氖紫忍接懏斍按髷?shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)金融業(yè)務(wù)風控管理中具體的應(yīng)用方式，然后結(jié)合當前該應(yīng)用領(lǐng)域存在的挑戰(zhàn)，研究銀行應(yīng)該從哪些方面著手建設(shè)，以在金融業(yè)務(wù)風控中更有效的應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。

關(guān)鍵詞：銀行金融業(yè)務(wù);風險管理;大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代，銀行越來越關(guān)注金融業(yè)務(wù)中，對相關(guān)數(shù)據(jù)的搜集、整理和信息挖掘的工作，并在信用風險管理等方面積極應(yīng)用，以改變以往成本高、效率低的風險管理。相比傳統(tǒng)風控管理方式，以大數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)的業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)和風控模型，能很好地識別許多金融業(yè)務(wù)中的風險，并有利于提升業(yè)務(wù)處理效率和風險管理的準確性。本文在分析大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)風控中的具體應(yīng)用的同時，結(jié)合向量機模型建設(shè)，淺談銀行風險控制利用大數(shù)據(jù)建設(shè)風險模型的具體優(yōu)勢，淺談大量數(shù)據(jù)如何使稽核管理等工作更為精準、有效。但就目前銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的狀況而言，存在建設(shè)不完全、技術(shù)人員不足等問題，限制了風控模型、管理等方面的有效建設(shè)。因此，銀行應(yīng)從相應(yīng)的方面來優(yōu)化自身的發(fā)展、建設(shè)，使大數(shù)據(jù)更好的在投資、風險防范中被應(yīng)用，幫助銀行業(yè)在競爭激烈的金融環(huán)境下較穩(wěn)定、健康的發(fā)展。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行金融風險管理中的應(yīng)用分析

1.1建立信貸風險模型

許多銀行的信貸業(yè)務(wù)金額、業(yè)務(wù)數(shù)量十分大，為避免貸款主體因惡意拖欠、自身資金不足或虧損等問題，造成不能按業(yè)務(wù)約定及時還款，許多銀行積極利用大數(shù)據(jù)建設(shè)了信貸風控模型，來準確的收集個人、企業(yè)等信貸主體的相關(guān)信息，以更準確、全面的判斷信貸主體的信用情況和違約的幾率，對風險大的客戶采取相應(yīng)的信貸限制，從而提升信貸風險控制的準確度、質(zhì)量。

銀行一般應(yīng)用大數(shù)據(jù)建立信息識別模型，以管理信貸業(yè)務(wù)風險，如通過支持向量機建設(shè)識別算法模型，通過建設(shè)超平面將不同類數(shù)據(jù)盡可能多地準確分開，以不同的特征屬性進行分類，對不能硬性分類的數(shù)據(jù)進行松弛變量的軟分類，最后轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的算法，如SMO等高效算法等。以支持向量機算法建設(shè)的信貸模型，主要應(yīng)用于對個人客戶的信息分析，一般包括20個特征變量，如個人賬戶狀態(tài)、儲蓄賬戶、信用歷史、信貸目的、信貸額度、分期付款率、分期計劃、資產(chǎn)類別、婚姻狀況、年齡、是否有房車貸、工作類別，信貸模型利用這些特征數(shù)據(jù)將客戶分為信用良好、信用差等不同類別，從而較好的預(yù)測個人用戶信貸風險。

1.2在信用卡審核、稽核管理等方面的應(yīng)用

信用卡業(yè)務(wù)在銀行金融業(yè)務(wù)中占據(jù)重要地位，其風險控制尤為重要，應(yīng)用成熟的大數(shù)據(jù)算法、模型，能客觀、廣泛的適用相關(guān)的業(yè)務(wù)操作和管理中。如在用戶申請信用卡的過程中，銀行將要求用戶通過網(wǎng)絡(luò)或相關(guān)職能機器填寫相關(guān)的個人資料，業(yè)務(wù)員或智能機器通過內(nèi)部大數(shù)據(jù)模型建立的算法，即可快速對客戶的申請資料進行處理，如今銀行信用卡辦理業(yè)務(wù)一般在1-2天，就可以給予用戶審批結(jié)果，從而提升客戶的辦理體驗。此外，稽核管理是許多金融業(yè)務(wù)操作過程中不可缺乏的重要一環(huán)，是對重點金融業(yè)務(wù)的審核、監(jiān)控，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能適當簡化人工審批過程，有利于及時發(fā)現(xiàn)、揭示業(yè)務(wù)操作中存在的問題，從而精準、全面、高質(zhì)量的識別和處理金融業(yè)務(wù)中存在的風險。

2.當前銀行金融風險管理應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)存在的挑戰(zhàn)

2.1數(shù)據(jù)存儲、技術(shù)開發(fā)方面存在的挑戰(zhàn)

銀行風險控制中應(yīng)用大數(shù)據(jù)建設(shè)相關(guān)的工作模型，在模型應(yīng)用前期需要進行大量的實踐、數(shù)據(jù)輸入和分析調(diào)整，才能保證模型的可靠性，而在模型真正應(yīng)用在工作中，龐大、類型復(fù)雜的業(yè)務(wù)量則會給大數(shù)據(jù)存儲、二次開發(fā)等方面造成巨大的挑戰(zhàn)，這也是銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)過程中應(yīng)著力、重點克服的技術(shù)難點。以往銀行的智能數(shù)據(jù)庫建設(shè)一般著力解決結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲、分析問題，但當前銀行金融業(yè)務(wù)量暴增，相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)更是爆炸式增長，數(shù)據(jù)來源、種類、性質(zhì)的多樣性更為突出，使得銀行金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲量劇增，使得相關(guān)的數(shù)據(jù)分析、整理等工作面臨更大的挑戰(zhàn)，不能有效的為相關(guān)業(yè)務(wù)決策提供有效支撐。

2.2大數(shù)據(jù)安全性問題

當今國內(nèi)銀行的金融業(yè)務(wù)在持續(xù)的拓展、創(chuàng)新，業(yè)務(wù)類型十分豐富，而一些重要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)系到銀行的發(fā)展和競爭，因此需要較好的保密，但基于當前大數(shù)據(jù)的管理、存儲等方面面臨較大挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)的安全性問題成為當前銀行風控需要面臨的一個新挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的利用可以大幅度優(yōu)化金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不對稱的問題，但銀行需要在數(shù)據(jù)管理、加密等工作上采取有效的方法，否則可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理不當，存在重要數(shù)據(jù)被攻破、盜取等重大問題，給銀行帶來信譽、管理危機。

2.3大數(shù)據(jù)分析人才不足

大數(shù)據(jù)技術(shù)將給銀行的業(yè)務(wù)操作、管理帶來多方面的改變，在風控管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)分析的模式發(fā)生根本改變，通過總體樣本即可從業(yè)務(wù)類型中拓展出相關(guān)的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以幫助銀行更準確的開發(fā)新業(yè)務(wù)，將原本零散市場中的信息快速轉(zhuǎn)化為支撐金融決策的有效信息。而隨著這些技術(shù)的實踐和升級，需要有持續(xù)的、高素質(zhì)能力強的大數(shù)據(jù)分析、管理人才，才能有效的在風控管理和數(shù)據(jù)存儲、安全、分析等方面，取得較好的工作結(jié)果。

3.提升大數(shù)據(jù)在銀行金融業(yè)務(wù)風控管理中應(yīng)用有效性的措施

3.1強化數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘工作

實現(xiàn)高效智慧風控的關(guān)鍵，是建立有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，利用銀行某區(qū)域類的ATM機、服務(wù)網(wǎng)點等線下渠道，和微信銀行支付、網(wǎng)上銀行等線上渠道的真實、可靠信息，全面挖掘基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為建設(shè)風控模型、創(chuàng)新業(yè)務(wù)產(chǎn)品等工作提供信息。

同時，為使銀行更好的進行大數(shù)據(jù)存儲管理，并以數(shù)據(jù)優(yōu)勢與電商平臺、金融平臺、政府機關(guān)、二手交易平臺等渠道更好的合作，進一步擴寬數(shù)據(jù)渠道，銀行應(yīng)著力建設(shè)可靠、有前瞻性的數(shù)據(jù)庫。在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的同時，建設(shè)相關(guān)的管理平臺，以實現(xiàn)多樣化的數(shù)據(jù)分析、查閱功能，提升信息帶來的效益。兩外，銀行應(yīng)根據(jù)深度的數(shù)據(jù)分析，在相應(yīng)的金融業(yè)務(wù)中做出準確、合理的管理。

3.2利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)平臺，創(chuàng)新業(yè)務(wù)咨詢服務(wù)

大數(shù)據(jù)不僅可以用于金融業(yè)務(wù)的具體操作中，還可以通過優(yōu)質(zhì)的咨詢業(yè)務(wù)以擴大業(yè)務(wù)量，吸引更優(yōu)質(zhì)的客戶。因此需要銀行利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，優(yōu)化已有的服務(wù)，通過更智能、人性化的線上、線下多渠道服務(wù)，優(yōu)化與金融業(yè)務(wù)相關(guān)的風險要素，盡快掙脫來自傳統(tǒng)數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)服務(wù)等方面的束縛。

銀行強化服務(wù)網(wǎng)站、社交平臺的信息建設(shè)，還能通過這些途徑收集更多的客戶數(shù)據(jù)，從而不斷的整合、調(diào)整與客戶的接觸渠道，從而更有效的將自身業(yè)務(wù)信息與外界社交信息融合，更全面、準確的獲取客戶畫像。利用這些渠道的數(shù)據(jù)，可不斷完善自身的風控模型，還有利于銀行與社交媒體、金融平臺進行戰(zhàn)略合作。

3.3強化各環(huán)節(jié)風險防范、數(shù)據(jù)管理的力度

風險防范、大數(shù)據(jù)管理涉及到許多的工作，因此需要全面的做好相關(guān)環(huán)節(jié)。首先，需要構(gòu)建大數(shù)據(jù)金融業(yè)務(wù)下協(xié)調(diào)、統(tǒng)一的工作模式，從而推動各環(huán)節(jié)以高安全標準進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集、處理工作，強化風險防范的有效性;其次，通過各部門協(xié)作溝通、監(jiān)督，及加大技術(shù)人員培訓(xùn)、優(yōu)化招聘等工作，提升自身業(yè)務(wù)風險防范水平和數(shù)據(jù)管理、分析能力。

結(jié)束語：

綜上，通過建立風控模型等方式，銀行能很好的發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用，從而更精準、全面的進行金融業(yè)務(wù)風險的預(yù)測和管理，提升業(yè)務(wù)風險管理的科學(xué)性和普遍性。銀行還應(yīng)該結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)數(shù)據(jù)庫、信息服務(wù)平臺，以更好的發(fā)揮大數(shù)據(jù)的風險預(yù)警效果和信息效益，為銀行的日常經(jīng)營和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等工作帶來積極影響，從而推動銀行在當前的金融環(huán)境下更穩(wěn)定、健康的快速發(fā)展。

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