大數(shù)據(jù)在銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理中的應(yīng)用探討

摘要：現(xiàn)階段，我國銀行在發(fā)展過程中主要以多樣的金融業(yè)務(wù)為主，不同的金融業(yè)務(wù)類型在開展期間會涉及不同的金額，由此產(chǎn)生較多的經(jīng)營風(fēng)險。因此，在銀行開展金融業(yè)務(wù)過程中，為保障銀行自身利益不受外界因素影響，應(yīng)針對銀行內(nèi)部的風(fēng)控管理工作進行細化分析，有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合金融業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容，并且運用算法模型明確客戶的風(fēng)險等級，切實完善防范措施，減少金融業(yè)務(wù)風(fēng)險的發(fā)生概率。

關(guān)鍵詞：金融業(yè)務(wù)；風(fēng)控管理；銀行；應(yīng)用措施

1. 銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)的問題

1.1 大數(shù)據(jù)的安全問題

在銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理工作開展期間，銀行人員運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠根據(jù)銀行的實際需求、運營規(guī)模進行分析，創(chuàng)建更為穩(wěn)定的溝通平臺，加強銀行內(nèi)部各級人員的有效交互。但在大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中，銀行人員也需要重點關(guān)注由于大數(shù)據(jù)所導(dǎo)致的銀行安全問題。依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)所建設(shè)的互聯(lián)網(wǎng)信息平臺，能夠保證銀行在運行過程中各類信息的高效傳輸，但在大數(shù)據(jù)應(yīng)用期間，也會產(chǎn)生一定的安全問題，由于網(wǎng)絡(luò)安全漏洞的存在，銀行的數(shù)據(jù)可能被非法分子盜取、篡改，從而嚴重影響銀行的正常運營，給客戶帶來巨大的經(jīng)濟損失[1]。在大數(shù)據(jù)背景下，銀行金融業(yè)務(wù)開展風(fēng)控管理工作時，數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的信息安全性較低。如果風(fēng)控管理工作過程中出現(xiàn)了漏洞，產(chǎn)生了一定的問題，就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的信息丟失、信息錯亂以及信息被惡意盜取等問題，增加了銀行風(fēng)控管理工作的風(fēng)險。

1.2 大數(shù)據(jù)的開發(fā)、存儲問題

在大數(shù)據(jù)背景下，更關(guān)注垂直結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理形式已無法滿足現(xiàn)階段的風(fēng)控管理工作，與現(xiàn)階段的市場需求不相匹配，難以保證銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理工作的有效開展。同時，在銀行金融業(yè)務(wù)的種類、內(nèi)容、形式不斷擴展的情況下，各項工作在運行期間所涉及的數(shù)據(jù)種類也更加多樣[2]。在此背景下，風(fēng)控管理工作在開展期間就需要針對不同的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)價值等因素進行分析，開展有效的分類和規(guī)劃，重點關(guān)注大數(shù)據(jù)的開發(fā)和存儲問題，保證各項數(shù)據(jù)內(nèi)容能夠得到安全且全面的存儲。

2. 銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理的主要方式

2.1 構(gòu)建風(fēng)險模型體系

在銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理工作開展期間，銀行人員需要針對業(yè)務(wù)的風(fēng)險類型進行有效評判，由此做出切實可行的防范措施。在此背景下，就應(yīng)構(gòu)建風(fēng)險模型體系。鑒于當(dāng)前的金融環(huán)境，為了更好地控制風(fēng)險，銀行應(yīng)當(dāng)建立一套完善的風(fēng)險模型體系。通過對以往審計過程中發(fā)現(xiàn)的有效提示風(fēng)險的信貸類模型的分析，銀行人員可以采取篩選、優(yōu)化和重組等多種措施，有效整合內(nèi)部和外部的風(fēng)險信息，從而更好地把握金融市場的動態(tài)。在清晰梳理及有效規(guī)劃下，設(shè)定“經(jīng)營、誠信、關(guān)聯(lián)、資金”這四大類定性指標，并根據(jù)各類的風(fēng)險系數(shù)、風(fēng)險情況設(shè)定相應(yīng)的風(fēng)險模型體系，由此保證金融業(yè)務(wù)風(fēng)險的有效評估。

2.2 獲取風(fēng)險指標系數(shù)

在構(gòu)建科學(xué)全面的風(fēng)險模型體系后，銀行人員可以將金融業(yè)務(wù)構(gòu)成中所涉及的不良用戶信息輸入模型內(nèi)部，由此分析這些客戶的風(fēng)險特征。例如，在銀行金融業(yè)務(wù)期間，客戶企業(yè)是否出現(xiàn)停工停產(chǎn)的風(fēng)險狀況？客戶企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)金流是否出現(xiàn)兩年內(nèi)產(chǎn)生負值的情況？企業(yè)在運行過程中是否出現(xiàn)半年內(nèi)資產(chǎn)負債率增加過快的情況？再將客戶信息輸入風(fēng)險模型體系，風(fēng)險模型體系能夠自主整合客戶的風(fēng)險數(shù)據(jù)內(nèi)容，由此分析客戶的風(fēng)險指標及相應(yīng)系數(shù)。

2.3 擬定風(fēng)險預(yù)警客戶

在明確銀行客戶的風(fēng)險指標系數(shù)后，可以運用趨勢分析方法，針對風(fēng)險指標的系數(shù)情況進行全面整合，由此開展風(fēng)險值的歸一化處理，形成量化觀測系數(shù)計量風(fēng)險。在數(shù)據(jù)處理工作結(jié)束后，能夠有效篩選不良信貸客戶，并針對客戶所對應(yīng)的風(fēng)險系數(shù)進行分析，擬定風(fēng)險預(yù)警客戶，保證風(fēng)控管理工作的全面性和有效性。

3. 大數(shù)據(jù)在銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理中的應(yīng)用措施

3.1 建立信貸風(fēng)險模型

銀行在運行期間所涉及的金融業(yè)務(wù)主要包含存款業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)、支付結(jié)算業(yè)務(wù)、個人外匯業(yè)務(wù)等。由于在以上金融業(yè)務(wù)開展過程中，信貸業(yè)務(wù)所涉及的金額較大，并且業(yè)務(wù)時間長，所產(chǎn)生的風(fēng)險因素較多，因此本文主要針對銀行金融業(yè)務(wù)中的信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管控情況進行分析。在信貸業(yè)務(wù)開展期間，如果出現(xiàn)貸款主體惡意拖欠、自身資金不足或者企業(yè)發(fā)生虧損等各類問題，都會造成業(yè)務(wù)約定款項不能及時償還[3]。因此，銀行信貸業(yè)務(wù)在開展過程中需要建立更為完善的信貸風(fēng)險模型，針對信貸客戶的個人信息、企業(yè)的信貸主體情況進行全面整合，更為準確地判斷信貸主體的信用情況和違約概率，并針對風(fēng)險較大的客戶采取相應(yīng)的信貸限制，由此減少銀行金融業(yè)務(wù)的開展風(fēng)險。

在建立信貸風(fēng)險模型過程中，我國銀行一般會采用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立信息識別模型，以管理信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險。例如，銀行在開展風(fēng)控管理工作時，會通過支持向量機建設(shè)識別算法模型，針對信貸業(yè)務(wù)開展過程中所涉及的各類數(shù)據(jù)信息進行有效區(qū)分，并根據(jù)信息的特征屬性進行科學(xué)分類。在分類過程中，銀行人員還需要運用該算法模型，將硬性分類的數(shù)據(jù)進行松弛變量的軟分類，由此轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的算法，針對信貸業(yè)務(wù)的客戶主體風(fēng)險情況進行有效評判。在信貸風(fēng)險模型的構(gòu)建過程中，需要針對客戶的信息進行全面整合，一般會針對以下特征變量數(shù)據(jù)進行收集和記錄：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)識別、婚姻狀況、年齡、是否有車房貸、工作類別、信貸模型等。在信貸風(fēng)險模型的有效構(gòu)建下，銀行人員能夠?qū)⒁陨咸卣髯兞繑?shù)據(jù)輸入到模型內(nèi)部，根據(jù)特征數(shù)據(jù)的展現(xiàn)情況、分類情況以及最終的整合情況，將客戶信用區(qū)分為良好、中等、較差等不同類別，明確不同客戶的信貸風(fēng)險，針對不同情況開展切實可行的風(fēng)控管理措施。

3.2 再造風(fēng)控管理流程

大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理流程已不能滿足現(xiàn)階段的金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理工作，因此應(yīng)有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)再造風(fēng)險管理流程，保證金融業(yè)務(wù)風(fēng)險管控工作的高效開展。大數(shù)據(jù)技術(shù)使與金融業(yè)務(wù)相關(guān)的風(fēng)險信息能夠得到快速的共享，風(fēng)險政策的高效傳導(dǎo)成為可能，因此銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理工作應(yīng)更趨向扁平化，提高風(fēng)控管理的有效性和全面性。風(fēng)控管理流程在構(gòu)建過程中應(yīng)當(dāng)從“線下延時－事后管理”向“線上－實時－事前事中管控”升級，如此保證風(fēng)控管理工作能夠從以往的“事后補救”向“事前防控”轉(zhuǎn)變。

我國銀行運用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展風(fēng)控管理工作時，可以通過外部數(shù)據(jù)采集、內(nèi)部引擎處理、對外服務(wù)接口三個步驟來完成。一方面，外部數(shù)據(jù)采集工作的開展，銀行人員可以通過線上平臺的信息數(shù)據(jù)搜集線下業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)記錄等，通過各類渠道搜索有關(guān)客戶的相關(guān)信息內(nèi)容，由此保證信息數(shù)據(jù)采集工作的有效開展。另一方面，在內(nèi)部引擎處理工作進行過程中，銀行人員可以積極應(yīng)用人工智能手段，借助于計算機視覺、自動語言處理、語音識別、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜及機器人技術(shù)等各類內(nèi)容，有效分析數(shù)據(jù)模型算法，開展數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)計算及分布式處理的工作。研究表明，機器學(xué)習(xí)模型能夠更好地預(yù)測個人信用風(fēng)險，構(gòu)建更為完善的風(fēng)控體系，促進風(fēng)控管理流程的有效進行。

現(xiàn)階段，我國有部分銀行有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)手段開展了實踐操作，降低了金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險。例如，江蘇銀行在開展風(fēng)控管理工作時，不僅構(gòu)建了“月光寶盒”這一開放式的金融服務(wù)平臺，同時也在不斷創(chuàng)新金融風(fēng)控手段，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興手段，推進運營風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的全面升級。江蘇銀行在發(fā)展過程中全面升級運營風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)與運營風(fēng)控體系。在運營風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)升級過程中，通過重塑“事前防控、事中監(jiān)控、事后流程管理”模式，結(jié)合風(fēng)險賬號，針對風(fēng)險等級較高的用戶發(fā)出相應(yīng)的提示，由此減少后續(xù)的高額金融風(fēng)險，有效保證各類業(yè)務(wù)的穩(wěn)定開展。

3.3 加強銀行與社交平臺融合

在社會發(fā)展過程中，銀行開展金融業(yè)務(wù)時會面臨多樣的經(jīng)營與管理問題，由此產(chǎn)生不同程度的經(jīng)營風(fēng)險。在此情況下，銀行應(yīng)借助現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)處理形式進行數(shù)據(jù)分析、處理與有效管控，減少銀行金融業(yè)務(wù)在發(fā)展過程中的風(fēng)險因素，避免銀行產(chǎn)生極大的損失。為保證銀行在開展金融業(yè)務(wù)時能有更加穩(wěn)定的風(fēng)險控制系統(tǒng)和完善的工作流程，銀行管理人員應(yīng)突破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式，將數(shù)據(jù)處理的邊緣化問題進行重點分析，并提出切實可行的完善措施。在金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理工作開展期間，客戶的數(shù)據(jù)信息極為重要，在后續(xù)的風(fēng)險分析工作開展過程中，需要保證客戶信息的全面性、真實性及有效性。

例如，在銀行人員開展金融服務(wù)過程中，可以重新整合銀行人員與客戶的接觸途徑，借助于線上社交平臺，全方位服務(wù)客戶。在銀行人員借助線上社交平臺與客戶進行溝通和協(xié)作過程中，能夠真實地記錄客戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，在后續(xù)工作中，銀行人員將銀行的內(nèi)部信息、經(jīng)濟市場的外部信息整合為整體的信息數(shù)據(jù)框架，將此內(nèi)容輸入到風(fēng)險模型中，通過具體的算法明確客戶的風(fēng)險類型。在大數(shù)據(jù)時代，江蘇銀行積極挖掘數(shù)字技術(shù)在風(fēng)控管理工作中的有效應(yīng)用。同時，江蘇銀行也是我國較早實現(xiàn)金融科技的銀行之一。江蘇銀行在經(jīng)營過程中，為減少金融業(yè)務(wù)中的風(fēng)險發(fā)生概率，保證風(fēng)控管理工作的有效開展，有效應(yīng)用技術(shù)手段，與銀行業(yè)務(wù)相關(guān)的社交平臺進行聯(lián)系，構(gòu)建“月光寶盒”這一開放式的金融風(fēng)險服務(wù)平臺，在運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對各類金融業(yè)務(wù)進行有效監(jiān)控。在“月光寶盒”這一開放式金融風(fēng)險服務(wù)平臺的運營過程中，能夠為金融信貸產(chǎn)品提供貸前、貸中、貸后的信息和風(fēng)控支持，更好地解決業(yè)務(wù)在發(fā)展過程中所遇到的信息不對稱等各類問題。在“月光寶盒”服務(wù)平臺的有效應(yīng)用下，能夠減少銀行人員的工作壓力，并且為風(fēng)控管理工作的前瞻性、及時性、有效性提供有力支持。同時，在有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)后，銀行也可以與各個社交媒體建立合作關(guān)系，通過多個社交平臺的數(shù)據(jù)整合，針對客戶的信息內(nèi)容進行全面的整理與收集。在銀行與社交平臺建立互助合作的友好關(guān)系后，能夠?qū)崿F(xiàn)客戶數(shù)據(jù)資源的交流和共享，保證風(fēng)控管理工作的有效開展，減少金融業(yè)務(wù)在運營過程中的風(fēng)險發(fā)生概率。

3.4 加強人員隊伍建設(shè)

在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)控管理工作時，不僅需要有效調(diào)整風(fēng)控管理工作的相關(guān)體系、所涉及的算法模型，還應(yīng)提升銀行人員的個人能力，加強銀行內(nèi)部工作人員的隊伍建設(shè)，提高工作人員的專業(yè)素養(yǎng)。一方面，在培訓(xùn)過程中，銀行內(nèi)部管理人員需要增加多樣的培訓(xùn)方式，提高培訓(xùn)活動的質(zhì)量?？梢越柚髷?shù)據(jù)技術(shù)在線上培訓(xùn)平臺增設(shè)具有針對性的培訓(xùn)課程，讓不同工作職能的銀行人員進行定期學(xué)習(xí)，整合自身學(xué)習(xí)感悟、提出相應(yīng)疑問、記錄培訓(xùn)心得。在線下培訓(xùn)活動開展期間，銀行領(lǐng)導(dǎo)人員可以選聘具有說服力的代表性管理人員到銀行內(nèi)部進行演講和開設(shè)講座，針對金融業(yè)務(wù)開展過程中所出現(xiàn)的風(fēng)險問題、誘發(fā)的風(fēng)險因素等各類內(nèi)容進行分析，并全面講解。另一方面，在培訓(xùn)活動開展期間，銀行領(lǐng)導(dǎo)人員應(yīng)全面貫徹相關(guān)文件精神，重視人才隊伍建設(shè)，提高培訓(xùn)學(xué)習(xí)活動的質(zhì)量，保證銀行內(nèi)部的各級人員都能夠樹立端正的工作態(tài)度，提高銀行人員的工作熱情以及工作責(zé)任心。在培訓(xùn)活動的有效開展下，能夠保證銀行人員全面了解公司的相關(guān)規(guī)定，明確風(fēng)控管理工作的開展模式、開展方法，意識到實踐是優(yōu)化工作能力的根本，提高個人的綜合素養(yǎng)。

結(jié)語

綜上所述，現(xiàn)階段我國部分銀行處于穩(wěn)步運行、創(chuàng)新發(fā)展階段，在此期間，銀行管理人員和相關(guān)工作人員可以建立更加科學(xué)的信貸風(fēng)險模型、再造風(fēng)控管理流程、加強銀行與社交平臺的融合、加強銀行內(nèi)部大數(shù)據(jù)人才的建設(shè)，提高銀行的綜合能力，保證風(fēng)控管理工作的高質(zhì)量開展。在保證風(fēng)控管理工作效果后，有效提升銀行的發(fā)展動力，減少銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)險的發(fā)生概率，提高銀行運行效率，助力銀行的發(fā)展與創(chuàng)新。

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作者簡介：黎侃侃，本科，經(jīng)濟師，研究方向：基層金融機構(gòu)經(jīng)營管理。