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商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控探究

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商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控探究

摘要:隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)信貸模式普遍存在的信息不對(duì)稱(chēng)、效率低下和征信數(shù)據(jù)缺乏等問(wèn)題亟待解決。文章以大數(shù)據(jù)技術(shù)為背景,探討了商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的益處,并結(jié)合實(shí)地調(diào)研結(jié)果分析了目前銀行信貸業(yè)務(wù)存在的問(wèn)題,進(jìn)而提出相關(guān)建議:推進(jìn)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建立,挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,提高數(shù)據(jù)真?zhèn)蔚谋鎰e力,加大科技投入和監(jiān)管,轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)思維,加強(qiáng)復(fù)合型人才隊(duì)伍建設(shè)等。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);金融科技;商業(yè)銀行;信用貸款;風(fēng)險(xiǎn)管理

“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(chēng)等問(wèn)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(hù)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(guò)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(guān)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(guò)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(wèn)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(hù)或政府公開(kāi)的數(shù)據(jù)信息搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)和通過(guò)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(shuō)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(xiàn)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(guò)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(guān)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(wèn)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(hù)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(hù)的財(cái)務(wù)信息、信用情況、賬戶(hù)信息等,識(shí)別大量客戶(hù)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(chēng),獲得多維度數(shù)據(jù)并建立客戶(hù)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(hù)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(guò)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(hù)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(guò)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(guò)程中,對(duì)客戶(hù)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(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算與分析,防止企業(yè)或個(gè)人用戶(hù)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(wèn)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(hù)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(hù)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(hù)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(guò)電話(huà)、上門(mén)、與客戶(hù)單位聯(lián)系等方式進(jìn)行催收,同時(shí)鼓勵(lì)借款人通過(guò)按月、季、半年等方式結(jié)息,采用風(fēng)險(xiǎn)線(xiàn)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(hù)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(mén)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(méi)有完全達(dá)成數(shù)據(jù)共享,無(wú)法對(duì)客戶(hù)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(hù)畫(huà)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(guò)于依賴(lài)于客戶(hù)的征信記錄、收入穩(wěn)定性以及資產(chǎn)來(lái)決定客戶(hù)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(wèn)題會(huì)使銀行與客戶(hù)之間信息不對(duì)稱(chēng)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(hù)提供的會(huì)計(jì)報(bào)表、賬戶(hù)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(hù)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(méi)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(hù),以規(guī)避信貸風(fēng)險(xiǎn),但這會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)尾客戶(hù)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(hù)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(lài)度越高。一旦信息安全出現(xiàn)問(wèn)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(zhuān)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(zhuān)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(hù)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(hù)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(zhuān)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(zhuān)業(yè)分析團(tuán)隊(duì),只能選擇依賴(lài)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(mén)、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(wèn)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(hù)信用數(shù)據(jù)后,研究人員可以通過(guò)分析不同類(lèi)別的數(shù)據(jù),發(fā)掘樣本數(shù)據(jù)與客戶(hù)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(lèi)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(hù),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(hù),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(guò)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(guò)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(hù)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(wèn)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(mén)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(zhuān)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(guò)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(zhuān)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(zhuān)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(hù)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(chēng)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(wèn)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。

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作者:薛可楨 湯琪 朱鑫雨 單位:南京師范大學(xué)

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