大数据背景下商业银行信贷风险管理创新研究

　　杜会平（神木农商银行大保当支行）

　　摘要：信贷业务是商业银行的重要业务之一，要想推动信贷业务发展、预防信贷风险的发生，商业银行就必须做好管理模式的创新，以此保障自身的稳定发展。大数据背景下，将大数据技术与商业银行的信用业务相结合，可以有效监控和管理信用风险，从而使商业银行的信用制度更加完善。本文主要分析商业银行信贷业务风险管理中常见的问题，提出构建完善的信贷体系、创新风险管理对策等措施，以期为商业银行实现持续健康发展提供参考。

　　关键词：大数据；商业银行；信贷风险；管理

　　2023年10月，中央金融工作会议在北京召开。会议强调，要加大财政监督力度，切实防范和化解财政风险。2024年，党的二十届三中全会提出，要完善金融监管体系，筑牢防控系统性风险的金融屏障。如今，我国各大商业银行致力于创新信贷风险管理策略。例如，某商业银行不断完善绿色金融体制机制建设，积极探索绿色金融产品创新，提高绿色金融综合服务能力，践行绿色运营、打造绿色银行；致力于加强绿色信贷创新能力建设，将绿色信贷的创新点放在高新科技等领域，拓展绿色金融业务。信贷业务是我国各大商业银行的主要业务之一，由于经营对象和经营方式的特殊性，商业银行面临的信贷风险相对较高。信贷风险会对商业银行的稳定运营产生较大影响，导致商业银行无法更好地为当地经济的发展提供服务。因此，商业银行应加强对信贷风险的创新性管理，减少信贷风险对商业银行发展造成的阻碍。

　　商业银行信贷风险的分类及表现

　　商业银行信用风险指银行在发放贷款时不确定性因素导致的风险。信贷风险主要有四种：第一，信用风险，指债务人由于各种原因不能按期偿付本金和利息的风险。第二，流动性风险，指银行所控制的能够及时付款的流动性资金不能满足还款要求，这也是银行偿债能力降低的主要原因之一。第三，利率风险，指货币市场与资本市场的利率波动造成的信贷风险，主要是通过存款、借款、拆借等方式，对商业银行的经营结构和盈利产生一定的影响。第四，汇率风险，指商业银行在持有和使用外汇时，由于汇率变动，而蒙受损失的可能性。

　　我国商业银行的信贷风险管理现状整体处于稳定状态，然而其风险抵补能力还需要进一步提升。数据显示，2024年二季度末，商业银行不良贷款余额3.3万亿元，较上季末减少272亿元；商业银行不良贷款率1.56%。这一数据表明我国商业银行的信贷资产质量总体稳定。2024年上半年，我国国内生产总值同比增长 5.0%，全国居民消费价格指数同比上涨0.1%。从数据可以看出，国内经济的供需矛盾在缓慢改善，但是依然面临有效需求不足、市场主体预期偏弱、重点领域风险隐患相对较多的问题。国家金融监督管理总局全面履职以来，不断完善金融监管体制机制，强化机构监管、行为监管、功能监管等。在资金运行方面，2024年商业银行的贷款增量持续下降。截止到 2024年7月底，大型银行和中小型银行的贷款余额同比增幅分别为 10.43%和7.8%，贷款余额占比分别为65%和62%。从信贷结构分析，中长期经营性贷款是最核心的资产构成，虽然近期增量减少，但是贷款余额占比提高，制造业的贷款增速保持领先状态，其次为基础设施的贷款增速，房地产贷款在低基数效应下增速趋稳，个人购房贷款余额呈负增长。

　　大数据时代背景下商业银行信贷风险管理存在的问题

　　一、信贷风险管理质量有待提升

　　当前，我国已经步入了大数据时代。如何充分发挥大数据技术在信贷风险管理方面的应用优势，已成为商业银行在信用风险管理中亟须解决的重要问题。然而，部分商业银行信用风险管理的资料质量不高，收集到的资料也并不完整。主要原因有两点：第一，部分商业银行未能完全理解大数据技术的重要意义，无法充分发挥大数据技术在商业银行发展和信贷风险防范中的作用。一些银行虽然使用了大数据技术，但没有将数据中蕴含的价值充分挖掘出来，导致大数据技术的作用得不到充分发挥。第二，部分商业银行收集的数据主要来自税收、司法、征信等官方网站，仅仅依靠这些数据并不能充分地反映客户的信用情况，无法满足信贷业务风险管理需求。

　　二、信贷风险评估机制有待完善

　　当前，传统的信贷风险评估机制已经无法充分满足新时代商业银行的发展需求。商业银行信贷风险评估机制虽然在一定程度上能够基于历史数据和财务报表，分析借款人的还款能力和信用状况，但是其往往忽略了市场动态变化、行业发展趋势以及宏观经济环境对借款人信用风险的影响，难以全面捕捉潜在的风险因素。商业银行需要对其评估机制进行完善与优化。信用风险评估机制的不完备性体现在以下方面：第一，部分商业银行对评估机制的研究不够深入，研究结果与现实不符，对数据的分析效果不佳。商业银行如果不能跟上时代发展的步伐，在信贷服务方面就会遭遇发展瓶颈，造成资源浪费和资金浪费，也难以充分利用大数据技术的优势。第二，一些商业银行并未对客户的实际信用情况进行全面分析，也未能根据客户的具体情况制定相应的风险防范措施，导致信用风险的产生，给自身造成了一定程度的损失。

　　三、未能构建专业化的风险管理团队

　　在一些商业银行中，信用风险管理队伍的专业化程度相对较低，这在一定程度上影响了信贷风险管理的整体效果。一方面，信贷风险管理团队没有充分重视大数据技术，员工也缺乏对大数据风险模型和贷款产品的认识和理解，对具体的操作流程和管理方式不熟悉，因此在开展风险管理时会遇到阻碍，管理难度也会增加。商业银行应组织相关人员参加专业的培训，提高其管理意识，鼓励他们将学到的知识和技能运用到实践中。另一方面，一些商业银行信用风险管理队伍的综合素质水平参差不齐。商业银行未能针对管理团队的特点组织专业的培训，团队人员无法掌握先进的管理方法，依然采用传统的管理理念和管理手段，很难达到理想的工作效果，商业银行的信贷风险也就难以得到有效的控制。

　　四、大数据技术的应用缺乏足够的保障

　　第一，数据采集和处理不到位。部分商业银行缺乏有效的数据处理机制，存在数据来源有限、数据质量不高等问题，导致数据在采集、清洗、整合和分析过程中存在偏差，进而影响风险评估的准确性和可靠性。第二，风险评估模型不精准。现有的风险评估模型在精准度与全面性上存在不足，部分商业银行往往依赖有限的历史数据和财务指标，而忽略了宏观经济环境、行业周期、市场竞争态势等多维度因素的影响。这种局限性使得风险评估模型在预测未来风险变化时显得力不从心，难以准确反映借款人的真实信用状况和潜在风险。第三，数据治理及安全防护不到位。部分商业银行缺乏统一的数据管理标准和流程，造成“数据孤岛”问题，各部门间数据难以共享和协同，影响了决策效率和风险管理能力。此外，一些商业银行数据质量的监控和校验机制不健全，使得数据错误和异常难以及时发现和处理，降低了数据的可信度。

　　大数据背景下商业银行信贷风险管理创新措施

　　一、扩大数据采集范围，完善客户信息数据库

　　第一，商业银行应全面收集客户信贷信息，提高贷款前调查质量；对接政务大数据平台，整合授信客户的工商、司法、公积金、征信、税务等内外部数据，提高信息收集效率；采用人工智能技术对数据进行分析，构建多维度客户画像，通过风险模型判断客户最新资信情况。第二，商业银行可以通过大数据采集结构化数据，以及半结构化和非结构化数据，提炼关键信息，构建客户关系知识图谱，结合数据分析客户状态、经济行为、社会活动等信息，将客户的财务情况、社会信用、关联关系等动态信息与金融服务关联起来，反映其综合风险与信用状况。以交通银行为例，交通银行开通了“线上评估房产价值+ 不动产抵押登记平台”的功能，实现了抵押授信业务全流程网上办理，方便信息查询和预警监测。

　　二、构建数字化风控平台，实现风险资产高效处理

　　第一，采用大数据与人工智能结合的数字化技术，在交易账户、日常结算、上下游客户等方面设置阈值，及时监测客户资金流、贸易流等异常交易行为，提高风险预警的前瞻性和精准性。第二，及时收集贷款人的交易数据和行为数据，完善风控模型，嵌入宏观经济指标、区域环境特征、行业运行特点以及授信主体经营等多维数据，充分采用风险监测系统扩大风险监测信息的范围。第三，将5G通信技术与物联网、云计算、人工智能等技术结合，联合评估公司、评级机构、资产公司、律所等第三方服务机构，构建不良资产处置平台，充分利用交易服务平台实现对资产线索、司法信息等基础数据的收集。第四，采用机器学习技术、大数据技术等进行自主催收、资产定价、分类处置和匹配管理，通过众筹、不良资产证券化等方式提高交易达成的效率和质量，最大限度地规避不良资产损失。

　　三、完善商业银行信用评估体系

　　建立完善的信用评估系统是商业银行加强信贷风险管理的必要手段。商业银行应积极拥抱技术创新，充分利用大数据、人工智能、云计算等先进技术，提升信用评估模型的智能化和自动化水平。第一，商业银行应扩大数据采集范围，不仅包括传统的财务报表、信贷记录等结构化数据，还应广泛收集社交媒体行为、消费习惯、供应链关系等非结构化数据，以更全面地刻画借款人的信用画像。同时，加强数据清洗和整合能力，确保数据的准确性和时效性，为信用评估提供坚实的数据基础。第二，商业银行应不断优化信用评估模型，引入机器学习算法，提高模型的自适应能力和预测精度。通过不断迭代和训练模型，使其能够更准确地识别潜在风险，区分不同信用等级的客户，为信贷决策提供科学依据。第三，商业银行应加强与其他金融机构、政府部门、行业协会等的数据共享与合作，形成更加完整和准确的信用信息体系。

　　四、构建专业化、数字化管理人才队伍

　　注重专业人才的培养，提升他们对大数据技术的掌握水平，是建设数字化人才管理队伍的基础。只有那些拥有大数据技术、信息技术，具备扎实的金融专业知识的人才，才能更好地满足商业银行信贷风险管理的需求，对信贷风险作出正确、及时的判断，进而有针对性地进行数据挖掘，降低信贷风险。具体措施有两点：一是要引进优秀的人才。商业银行要严格制定人才招聘制度，招聘满足要求的专业人员。二是要对现有人才进行培训，保障信贷风险管理人员能够掌握金融、法律等专业知识，并且提高其信息识别、分析的能力。同时，培训也有利于增强人员的信贷风险防范意识，使其能够时刻在金融工作中融入大数据技术和思维，提高其工作效率。

　　五、做好商业银行信贷风险管理的数字化保障

　　随着我国步入大数据时代，在各项工作质量和效率提高的同时，保障数据安全成为金融机构关注的重点。充分利用大数据技术能够提高网络的安全水平，保证银行的信息安全，降低信贷风险。商业银行应将信贷业务的风险管理与大数据技术结合起来，对数据进行加密处理，确保数据的安全、可信。在进行信贷风险管理时，商业银行应审核客户的信用情况，利用大数据技术深度挖掘和分析客户的信用历史、交易记录、社会行为等多维度信息，构建全面的客户信用画像。通过大数据模型，商业银行不仅可以快速识别出潜在的高风险客户，预警可能发生的违约行为，还能精准定位优质客户，提供更加个性化和优质的服务。

　　结语

　　商业银行信贷具有高绩效、高风险的特点，大数据技术的应用可以使商业银行掌握更全面的客户信贷信息。信用风险与外部经济密切相关，外部经济的变化可能会对商业银行的财务状况和稳定经营造成不利影响。大数据背景下，商业银行要创新信贷风险管理措施，保障自身信贷业务能够更好地满足客户的需求。

　　参考文献

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　　作者简介：杜会平，本科，助理经济师，研究方向为农村金融工作。

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