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摘要：大数据背景下，商业银行信贷风险管理体系也有了新的发展，如何解决信息不对称的问题成为商业银行信贷风险管理面临的主要问题。本文利用大数据思维视角来探讨如何建立完善商业银行信贷的信用评估体系，并由此得出基于大数据背景下的商业银行信贷风险管理完善思路及体系构架。
关键词：大数据；商业银行；信贷风险管理
一、引言
商业银行自我国市场经济建设以来，就是不可或缺的重要组成部分。他为我国经济的发展做出了重大贡献，通过对其他金融机构提供资金融通和结算等业务促进了社会资源和资金的运转流动，激活了市场活力，从而使价值创造的功能得以实现。就我国商业银行目前状况来说，他提供的融资方式是以信贷为主，而这也是我国社会融资的主要融资模式。因此，在我国的金融体系中，商业银行信贷风险管理便成为金融风险管理研究的最重要内容。随着我国经济步入新常态，原有的经济高速发展掩盖下的高不良贷款率也逐渐显现出来。因此，如何提高商业银行信贷风险管理也是我国现在亟需解决的一个问题。而互联网的广泛应用，尤其是大数据的分析使用，给我们解决商业银行信贷管理无疑打开了一个新的思路。
二、利用大数据思维来完善信息评估体系
大数据的核心在于对庞大海量的信息进行存储和进一步的分析，从而得出有用的结论。研究机构Gartner给大数据定义为在新处理模式下具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。而我国商业银行的信贷风险很大程度便是因为信息不对称，对借贷方了解不够，因此，通过大数据来分析借贷方的信用数据无疑是一条好的出路。而这条道路对商业银行的信息整合能力提高了更高的要求，如何在庞大的数据中找到有用的信息数据并快速的做出评估与决策，成为商业银行发展的新考验。基于大数据思维我们可以从以下几方面考虑商业银行信贷风险管理。
1．加强信息的搜集，减少信息的不对称
我国当前信用评级体系建设还存在严重不足，信息的时效性和真实性无法得到保障，因此金融市场上存在许多道德风险和逆向选择的金融现象；同时，许多机构采集的数据缺少重要信息或数据不完整等，都会给商业银行的信用评估带来影响。而大数据的5V特性（大量、高速、多样、低价值密度、真实性）可以为商业银行提供有效的信用信息。具体而言，商业银行可以建立行业数据共享平台，与相关企业互相共享数据；其次，可以通过向第三方信用评估机构购买或租赁其数据库进行评估；最后则是推进业务的电子化数据化进程，通过对客户的数据分析来实现对客户财务信用了解。
2．利用信贷评估工具进行管理
信贷管理是商业银行发展的重要环节，它离不开技术手段和工具的支持。并且，许多管理理论也是根据技术的发展才形成的，如可预见损失和不可预见损失等。以大量的数据的基础，经过统计学相关数学模型，对数据进行整理、分析，得到客户在贷款违约的可能和违约后对银行造成的损失的量化数据。如中信银行的“天罗地网”项目，它建立了从交易、风险、权益和服务等多层面、多层次的数据库，从而更加准确的把握了客户资料和对其风险评估的结果。信贷评估工具的应用管理有助于商业银行对信贷款的随时掌握。
3．在个人信用评估中合理应用
在现代互联网社会面前，通过大数据可以分析得出个人信用及其性格等特点。基于大数据的信用评估系统在我国许多金融机构都有应用。其系统采集的信息数据不仅仅包含了传统数据，也包含了许多非传统数据。如个人的房租缴纳记录、其他金融机构还贷记录、网络数据记录、法律记录、个人搬家记录等许多数据，而这些数据往往是一个人在社会表现自己的最直观的体现，基于大数据的个人信用评估系统正是针对于这些数据信息进行分析，一方面能有利于商业银行对客户进行更加精准的服务，另一方面也对信贷风险有了更为准确的把握。
三、大数据背景下商业银行信贷风险管理完善思路
1．完善行业信贷风险管理
我国经济的快速发展和互联网经济的全面繁荣，行业升级换代速度也越来越快，这使得银行必须加强风险管理的时效性。一方面，基于大数据的数据处理方式和服务效果可以快速准确的了解客户信息以及让客户选择自己，加强自己在同行业的市场竞争力。另一方面，通过大数据平台了解我国近年来宏观经济发展情况，比较分析出发展潜力大、成长性好以及贷款占比高的重点行业，并重点关注行业动向，把握行业发展规律和发展周期，通过市场规律来了解与该行业相关的风险危机，建立与该行业的信贷组合，从而改变优化原有的信贷结构，对该行业进行整体信用评估。对于有需要的商业银行甚至可以建立该行业的数学模型，预判其发展方向和信贷风险。而在放贷时可以根据行业信用评估与企业信用评估双重信用来合理放贷及信贷数额，开展金融活动。我们以大数据系统较为完善的九方大数据公司为例，它涵盖了我国上千万家企业的工商基本资料，包括公司介绍和近十年的发展历史、股东结构及其变化情况、企业核心竞争力分析、行业分析（包括上游供应商、下游客户和产品竞争对手）、企业贷款情况、法律诉讼情况等，甚至包括了企业被政府单位因何事被处罚的记录。这些信息都能够使商业银行更加详细的了解企业真实情况，进而控制信贷风险。
2．加强区域信贷风险管理
我国经济发展还存在很大的区域差异，不同的区域其金融水平也是不一样的。因此，实行全国统一的信贷政策，无疑会造成很大的资源浪费。而通过大数据可以对比出不同区域的经济发展环境和信贷环境情况，根据区域情况划分等级信贷区，根据不同等级实行不同的信贷管理政策，以减少资源浪费情况的发生。同时，银行总行可以适当放权，允许分行发挥区域特色信贷管理，建立健全区域的监测及考核制度。同时，依托大数据的区域信贷风险管理有利于发现区域经济发展特点，从而开拓新的信贷点。
四、建立以客户为核心的商业银行信贷风险管理制度
1．以大数据为指导建立完善信贷风险管理结构
由于我国的银行结构构成是总行－分行－支行这一金字塔型，从而易造成市场营销及风险控制产生较为严重的职能覆盖问题。当前的信贷业务无法进行有效的区别，导致信贷业务中存在的操作风险不能对此进行针对性的有效控制。目前大多数企业都会通过多渠道融资对业务进行发展，企业的业务方式可以在不同区域，不同市场或者不同银行进行，如此就增加了银行对客户开展风险评估工作的困难和结果的不准确性。如果单纯的从普遍有的资料信息对借款人进行风险判定，而不将其与借款者的社会关系及经营状况进行联系，所得出的结果往往会与真实情况不符。因此，以大数据为指导建立围绕客户信贷风险管理机制，针对同一个客户开展全局统一授信，将客户作为核心展开业务，同时完善组织结构内部的分工和合作，推动商业银行结构实现扁平化、矩阵化。另一方面，商业银行要将各分行机构独自进行风险识别的方式转变为统一集中管理，将各方面的资料信息进行集中的分析管理，并且根据客户的分类开展业务，增加风险把控的有效性。此外，围绕客户进行的风险管理体系，以大数据分析的结果为根据，对有效客户进行精准有效营销。
2．实施合理的贷后管理监督举措
由于对贷后管理工作意识薄弱，只重视准入条件限制，并且在我国经济快速发展的现状下，导致了贷后风险管理的难度及存在可能性增加。在新时展背景下，民营企业的融资途径增加，贷后管理工作更显得尤为重要。银行贷后管理工作可以从大数据入手，高效的获取更多信息为工作所用。例如，通过获取及对比客户所在行业的指标，就能了解客户相关数据的优劣情况等。全方面的对客户实施风险监控工作，可以有效的防范担保虚化等现象的产生，使信贷风险得以降低。
3．建立合理的标准制度，强化专业人才队伍
大数据能够总结各种类型的信贷风险事件的开始、过程以及结果。能够得出一些风险事件发生的预兆和解决办法，同时也能够为处理一些典型的信贷风险提供参考信息，也能给专业人员的培养提供案例和相关经验，以便他们可以快速的了解市场规律和满足市场需求。这也就要求了专业人才要以分析数据信息及模型对风险进行判定的方式来取代传统的经验型判定方法，从而获得综合性的专业财务风险人员。
参考文献：
［1］王连旨．大数据背景下H银行信贷风险管理研究［D］．陕西师范大学，2017．
［2］汤敏．大数据背景下商业银行风险管理战略研究［J］．海南金融，2017，（08）：4～8．
［3］丘桂玲．大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制［J］．经济师，2018，（07）：142～143.
作者:张莉 单位:中国农业银行股份有限公司运城分行
