大數(shù)據(jù)視角下商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管控研究

薛可楨 湯琪 朱鑫雨

(南京師范大學(xué) 江蘇南京 210023)

“十四五”規(guī)劃建議強(qiáng)調(diào)：推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，加強(qiáng)社會(huì)數(shù)字化、智能化水平和風(fēng)險(xiǎn)防控。長(zhǎng)期以來(lái)，信用貸款是中國(guó)商業(yè)銀行主要采用的貸款方式，面對(duì)金融科技和互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的快速發(fā)展，加速其與大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合是大勢(shì)所趨。

商業(yè)銀行在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)中積累了一定的數(shù)據(jù)資源，但是這些數(shù)據(jù)的挖掘和利用程度有待提升，而將大數(shù)據(jù)技術(shù)充分融入信貸業(yè)務(wù)中面臨著許多挑戰(zhàn)。鑒于此，商業(yè)銀行需要認(rèn)清大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展大勢(shì)，積極擁抱前沿信息技術(shù)，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)信貸思維，收集并安全合法地利用大數(shù)據(jù)，建立風(fēng)控系統(tǒng)，以降低成本，提升經(jīng)營(yíng)效率，緩解信息不對(duì)稱等問題導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

1 文獻(xiàn)綜述

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，伴隨著信貸信用結(jié)構(gòu)與期限結(jié)構(gòu)調(diào)整、存貸利差收窄，與客戶信息數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密的商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)面臨著革新和挑戰(zhàn)。加強(qiáng)整理和分析信息數(shù)據(jù)的能力，控制信貸風(fēng)險(xiǎn)，是商業(yè)銀行當(dāng)前的重要任務(wù)。

商業(yè)銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)控制信貸風(fēng)險(xiǎn)方面，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)與信貸業(yè)務(wù)的結(jié)合可以提高商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。雷海波(2021)指出數(shù)字征信能夠提高銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量，改善銀行信貸效率。王炯(2021)認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)通過數(shù)據(jù)挖掘和深入分析，能夠掌握更具普遍性的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)律，不局限于員工主觀經(jīng)驗(yàn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，提升銀行風(fēng)控水平。劉莉和李舞巖(2022)通過實(shí)證分析得出，銀行業(yè)后端大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展程度與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)水平呈顯著負(fù)相關(guān)，金融科技的進(jìn)步有利于管控銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí)，部分學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)提升信貸風(fēng)控能力持懷疑態(tài)度。巴曙松等(2016)認(rèn)為，社交和交易數(shù)據(jù)真實(shí)性的缺乏，會(huì)使數(shù)據(jù)的收集與使用存在數(shù)據(jù)泄露與安全問題，同時(shí)大數(shù)據(jù)對(duì)于突發(fā)事件的預(yù)測(cè)與反應(yīng)能力有限，防控信貸風(fēng)險(xiǎn)的有效性不佳。羅煜等(2020)指出，利用自有賬戶或政府公開的數(shù)據(jù)信息搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)和通過與電商平臺(tái)合作獲取數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)商業(yè)銀行來(lái)說不具備良好的可推廣性。劉少波等(2020)指出，銀行利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)抓取的和線下人工采集的數(shù)據(jù)存在被污染的可能，會(huì)導(dǎo)致“輿情監(jiān)控”準(zhǔn)確度不高。

通過查閱現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者支持運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提升銀行風(fēng)控能力的觀點(diǎn)，然而也有一些學(xué)者認(rèn)為商業(yè)銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)管理信貸風(fēng)險(xiǎn)存在數(shù)據(jù)缺乏真實(shí)性和安全性、大數(shù)據(jù)技術(shù)落后等問題。為了進(jìn)一步探討大數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)控的影響，本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)地調(diào)研情況，為商業(yè)銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)管控信貸風(fēng)險(xiǎn)提出一些建議。

2 商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

隨著未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與全面優(yōu)化，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、處理和分析客戶數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)將會(huì)日益凸顯，未來(lái)將有更多的商業(yè)銀行可以成熟地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行信貸業(yè)務(wù)。

2.1 提高全面覆蓋分析數(shù)據(jù)能力

在大數(shù)據(jù)背景下，商業(yè)銀行利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)在互聯(lián)網(wǎng)中了解客戶的財(cái)務(wù)信息、信用情況、賬戶信息等，識(shí)別大量客戶信息的同時(shí)，可以有效地降低收集交易成本，緩解信息不對(duì)稱，獲得多維度數(shù)據(jù)并建立客戶信息數(shù)據(jù)庫(kù)。銀行獲得真實(shí)情況后，可以借助模型對(duì)其進(jìn)行信用評(píng)估和分級(jí)，計(jì)算出客戶的違約概率和損失率，以便商業(yè)銀行制定不良貸款處置方案，提高信貸風(fēng)險(xiǎn)防控能力。

2.2 提升信貸審批智能化水平

商業(yè)銀行通過數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建信用模型，對(duì)信用不同的客戶進(jìn)行分層次授信，創(chuàng)建信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。只需在系統(tǒng)中輸入企業(yè)的貸款指標(biāo)，根據(jù)信用評(píng)級(jí)進(jìn)行信貸產(chǎn)品匹配，提高信貸產(chǎn)品供給與需求的適配度，進(jìn)而提供貸款建議作為審批依據(jù)，由審批人在系統(tǒng)結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行檢查與審批，從而實(shí)現(xiàn)流程化、標(biāo)準(zhǔn)化的審批過程。

2.3 實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)跟蹤信貸產(chǎn)品使用的可能

銀行在發(fā)放貸款的前、中、后全過程中，對(duì)客戶的經(jīng)營(yíng)狀況等進(jìn)行全面動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控，精確定位企業(yè)或個(gè)人的信用額度和財(cái)務(wù)信息，及時(shí)識(shí)別并精準(zhǔn)控制風(fēng)險(xiǎn)。通過大數(shù)據(jù)計(jì)算與分析，防止企業(yè)或個(gè)人用戶用虛假信息惡意騙取信用貸款，也可以在融資方發(fā)生重大財(cái)務(wù)狀況和金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，及時(shí)洞察并收回相應(yīng)抵押物，減少出現(xiàn)不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)。

3 當(dāng)前商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)存在的問題

根據(jù)實(shí)地調(diào)研情況，目前大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)中的運(yùn)用還有所欠缺，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)模式仍占主導(dǎo)地位，銀行數(shù)據(jù)收集和使用能力有待提高。

3.1 數(shù)據(jù)收集成本較高

首先，在審批貸款前，商業(yè)銀行需要收集對(duì)客戶的征信情況，會(huì)花費(fèi)大量的人力、物力和經(jīng)濟(jì)成本。其次，在貸款審批完成后，貸中和貸后階段對(duì)于客戶情況的跟蹤也需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力。由于成本高昂，銀行在貸款資金使用、客戶情況變化等方面的跟蹤工作容易松懈，這會(huì)導(dǎo)致其不能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到借款人的風(fēng)險(xiǎn)行為，進(jìn)而無(wú)法采取及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施，增加損失風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)實(shí)地調(diào)研情況，調(diào)研銀行貸后進(jìn)行風(fēng)控主要通過電話、上門、與客戶單位聯(lián)系等方式進(jìn)行催收，同時(shí)鼓勵(lì)借款人通過按月、季、半年等方式結(jié)息，采用風(fēng)險(xiǎn)線索監(jiān)測(cè)系統(tǒng)定期下放可疑貸款。若發(fā)現(xiàn)還息疑點(diǎn)，及時(shí)組織客戶經(jīng)理現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)，做好風(fēng)險(xiǎn)處置,傳統(tǒng)風(fēng)控方式仍占較大比重，實(shí)地考察借款人方式將耗費(fèi)大量成本。

3.2 數(shù)據(jù)積累和使用不充分

當(dāng)前，我國(guó)征信體系由人民銀行征信中心負(fù)責(zé)的金融信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、各政府部門掌握的本部信用數(shù)據(jù)和社會(huì)上的征信機(jī)構(gòu)收集的信用數(shù)據(jù)所組成，我國(guó)商業(yè)銀行同業(yè)之間、互聯(lián)網(wǎng)公司和第三方平臺(tái)之間還沒有完全達(dá)成數(shù)據(jù)共享，無(wú)法對(duì)客戶的信用進(jìn)行交叉驗(yàn)證、實(shí)時(shí)監(jiān)控，這會(huì)導(dǎo)致客戶畫像不準(zhǔn)確。

其次，銀行信息庫(kù)數(shù)據(jù)更新不及時(shí)。銀行信用數(shù)據(jù)收集渠道有限，過于依賴于客戶的征信記錄、收入穩(wěn)定性以及資產(chǎn)來(lái)決定客戶的還款能力。同時(shí)，商業(yè)銀行對(duì)于現(xiàn)有數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性關(guān)系分析不夠充分，導(dǎo)致其對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判能力不足。銀行在貸前審批時(shí)，以上問題會(huì)使銀行與客戶之間信息不對(duì)稱情況越發(fā)嚴(yán)重，不利于控制信貸風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 處理和辨別信息能力欠缺

傳統(tǒng)信貸模式下，銀行搜集數(shù)據(jù)的方式單一，客戶提供的會(huì)計(jì)報(bào)表、賬戶等信息是銀行判斷借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的主要依據(jù)，這導(dǎo)致銀行難以掌握客戶真實(shí)的經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況。此外，銀行風(fēng)控系統(tǒng)尚未成熟，收集、處理數(shù)據(jù)信息的能力欠缺，許多數(shù)據(jù)的收集與處理仍需人工輔助，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力較低。

3.4 傳統(tǒng)信貸思維仍占主導(dǎo)

傳統(tǒng)模式下，商業(yè)銀行的授信審批依然以人為主導(dǎo)，大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別只是為人工審批提供參考，與傳統(tǒng)審批沒有太大區(qū)別。另外，全面風(fēng)險(xiǎn)管控思想理念流于表面，未深入商業(yè)銀行的各個(gè)層級(jí)和環(huán)節(jié)，銀行基層人員的風(fēng)險(xiǎn)管理思想得不到深化與實(shí)踐。

經(jīng)調(diào)研，銀行審批貸款時(shí)偏向于支持成熟度高且具有發(fā)展?jié)摿Φ闹攸c(diǎn)產(chǎn)業(yè)、有生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的客戶，以規(guī)避信貸風(fēng)險(xiǎn)，但這會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)尾客戶受到的重視不足、銀行收益規(guī)模和信貸風(fēng)控能力難以提高。

3.5 用戶信息安全缺乏保障

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，信息的獲取變得更為容易。銀行信息化程度越高，對(duì)大量信息的依賴度越高。一旦信息安全出現(xiàn)問題，將會(huì)給銀行帶來(lái)嚴(yán)重后果，如內(nèi)部機(jī)密信息丟失、信譽(yù)受損等。

3.6 大數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺乏

商業(yè)銀行想要將信貸風(fēng)控與大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，需要一批同時(shí)熟悉信貸業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和系統(tǒng)編程能力的人才。員工不僅需要運(yùn)用專業(yè)知識(shí)對(duì)銀行自身數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)、中國(guó)人民銀行征信數(shù)據(jù)和第三方平臺(tái)的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和清洗，還需要在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立模型、風(fēng)控系統(tǒng)，并持續(xù)更新內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)、優(yōu)化升級(jí)模型和平臺(tái)，以提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警的準(zhǔn)確性。然而，同時(shí)掌握金融和計(jì)算機(jī)知識(shí)的專業(yè)人才非常缺乏，導(dǎo)致商業(yè)銀行不能及時(shí)組建內(nèi)部專業(yè)分析團(tuán)隊(duì)，只能選擇依賴于金融業(yè)務(wù)基礎(chǔ)不夠深厚的第三方平臺(tái)搭建風(fēng)控系統(tǒng)。

4 商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的對(duì)策建議

4.1 建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，打破數(shù)據(jù)孤島

為了充分利用大數(shù)據(jù)管控風(fēng)險(xiǎn)，銀行需要加強(qiáng)同業(yè)合作，消除行業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘。政府可以領(lǐng)頭建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，整合政府部門、各征信機(jī)構(gòu)的信用數(shù)據(jù)，給予并監(jiān)管金融機(jī)構(gòu)使用權(quán)限，緩解數(shù)據(jù)孤島的問題，提升數(shù)據(jù)資源使用效率。

4.2 挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判力

積累大量客戶信用數(shù)據(jù)后，研究人員可以通過分析不同類別的數(shù)據(jù)，發(fā)掘樣本數(shù)據(jù)與客戶行為之間的關(guān)聯(lián)性。例如，不良貸款率與借款人的工作類別、投資行為等因素之間的關(guān)聯(lián)。若具備某種特質(zhì)的借款人違約率較高，那么銀行可以繼續(xù)深入研究?jī)烧呱踔炼嗾咧g是否存在因果關(guān)系，以增強(qiáng)對(duì)于信貸風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判能力。

4.3 全方位掃描客戶，提升數(shù)據(jù)真?zhèn)伪鎰e力

首先，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集模式相比，大數(shù)據(jù)包括大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如視頻、語(yǔ)音、地理環(huán)境等，具有維度廣、實(shí)時(shí)更新等特點(diǎn)。銀行可以借助海量數(shù)據(jù)，全方位掃描客戶，及時(shí)識(shí)別出預(yù)違規(guī)行為。其次，分布式記賬與存儲(chǔ)利于銀行對(duì)業(yè)務(wù)追根溯源，確保信息流轉(zhuǎn)過程中的真實(shí)性。

4.4 加大科技投入，革新傳統(tǒng)信貸思維

各商業(yè)銀行應(yīng)針對(duì)自身不足，加大科研投入，優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用能力。同時(shí)，由傳統(tǒng)的信貸經(jīng)營(yíng)思維向大數(shù)據(jù)思維轉(zhuǎn)變，借助機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，優(yōu)化大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)的算法和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確度，以提高大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)在整個(gè)信貸審批流程中的地位。

4.5 重視信息安全，完善法律法規(guī)

信息可得性的增強(qiáng)使得信息安全受到廣泛重視。商業(yè)銀行在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的同時(shí)，要注重網(wǎng)絡(luò)信息的保護(hù)。通過增強(qiáng)系統(tǒng)保護(hù)、抵御黑客的攻擊和非法侵入，對(duì)客戶的資料信息進(jìn)行加密處理，建立網(wǎng)絡(luò)防火墻系統(tǒng)，嚴(yán)防數(shù)據(jù)泄露等問題。此外，大數(shù)據(jù)在銀行信貸業(yè)務(wù)的應(yīng)用尚未成熟，法律法規(guī)不完善，政府相關(guān)部門需盡快完善和出臺(tái)法律法規(guī)，規(guī)范并維護(hù)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)秩序，嚴(yán)懲借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行違法操作的組織。

4.6 加強(qiáng)引進(jìn)和培養(yǎng)復(fù)合型人才

首先，商業(yè)銀行要出臺(tái)人才紅利政策，吸引更多專業(yè)化人才加入團(tuán)隊(duì)。其次，要加強(qiáng)崗位技能培訓(xùn)。積極引入先進(jìn)大數(shù)據(jù)理念和風(fēng)控知識(shí)，通過多崗位定向培訓(xùn)，提升數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)控制人員的專業(yè)能力。最后，要加強(qiáng)復(fù)合人才培養(yǎng)。培養(yǎng)既熟悉信貸業(yè)務(wù)又擅長(zhǎng)建模和編程的專業(yè)人才，打造對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)有判斷能力、掌握數(shù)據(jù)整合挖掘和風(fēng)險(xiǎn)分析能力的復(fù)合型人才隊(duì)伍。

5 結(jié)語(yǔ)

在傳統(tǒng)信貸模式中，商業(yè)銀行耗費(fèi)大量成本收集客戶征信數(shù)據(jù)，并且更新不及時(shí)、處理能力較弱，導(dǎo)致銀行和借款人之間存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱性、銀行經(jīng)營(yíng)效率低和信貸風(fēng)控能力欠佳。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)將成為商業(yè)銀行搶占市場(chǎng)資源，提高行業(yè)地位的關(guān)鍵因素，只有具備挖掘和管理海量數(shù)據(jù)的能力，才能提高核心競(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)發(fā)展能力。商業(yè)銀行想要充分、安全地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)還面臨許多挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)風(fēng)控的發(fā)展之路仍然漫長(zhǎng)。各商業(yè)銀行需要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)信貸思維，從大數(shù)據(jù)角度解決現(xiàn)存問題，積極創(chuàng)新，推動(dòng)銀行在大數(shù)據(jù)背景下穩(wěn)定健康發(fā)展。