基于大数据的商业银行风险管理

基于大数据的商业银行风险管理

刘思伽

安康农商银行 725000

摘要：大数据技术的出现为商业银行风险管理提供了全新的解决方案，为银行风险管理的智能化、精细化和高效化提供了强有力的支持。本文将分析大数据技术在商业银行风险管理中的应用现状，探讨商业银行在大数据时代背景下的风险管理策略，并提出相应的建议，旨在为商业银行风险管理提供一些参考意见。

关键词：大数据时代；商业银行；风险管理

引言

商业银行是现代经济的核心机构之一，其主要职能是吸收存款、发放贷款以及提供各种金融服务。商业银行的核心业务涉及大量的资金流动，因此其面临着各种各样的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。这些风险不仅会影响银行的经营状况，也会对整个金融体系造成影响。随着大数据技术的不断发展，商业银行风险管理面临着新的机遇和挑战。因此，相关工作人员应抓住时代机遇，加强商业银行风险管理，从而促进社会经济的稳定发展。

1商业银行风险管理机制的概念

风险控制机制是银行为应对经营过程中的各种风险而设计的一种管理机制。在风险控制机制中，涉及的变量和部门较多，需要有针对性地控制风险造成的损失。随着外部环境的变化，各种业务运营的风险也不断增多，因此应当加大风险评估。风险控制机制涵盖银行现代公司治理体系、风险管理框架、风险管理技术和风险责任追究体系。在构建银行风险控制机制方面，要认真化解银行管理和业务发展中的短板，及时调整优化风险管理组织架构，纠正经营中存在的偏差，促进银行业务有效改善，提高商业银行的风险管理能力。有效构建风险管理机制，能够促进银行自身核心竞争优势的构建，提升银行竞争力。其中，银行竞争力因素涵盖风险和盈利能力控制、竞争力和客户服务。借助大数据拓展企业市场，进一步提升市场份额和资本利用率，银行能够对其内部竞争力进行深入分析。可见，风险管控能力是企业普遍具备的重要而独特的要素。

2大数据时代商业银行风险管理的现状与挑战

2.1数据难以整合

商业银行从各种内部和外部数据源收集数据，这些数据可能以不同的格式存在。例如，交易数据、客户信息和市场数据可能来自不同的系统或部门，使用不同的数据格式。商业银行整合这些异构数据源较为困难，需要耗费大量时间和资源。同时，由于数据来源的多样性，商业银行可能在不同的数据源中存储相同或类似的数据，这种数据冗余和重复会导致资源浪费、数据不一致和决策混乱等问题。

2.2数据质量较差

大数据时代，商业银行面临着数据质量问题。由于商业银行需要的数据来自多个渠道或系统，数据的准确性、完整性和一致性容易受到影响。商业银行从不同渠道或系统获取数据，但部分数据存在错误、缺失的情况。例如，客户信息可能包含拼写错误、过时的联系方式或错误的身份验证。如果基于这些不准确的数据进行风险评估和决策，可能导致决策失误。同时，商业银行还面临数据缺失的问题，即在收集和整合数据的过程中，某些字段或记录缺失。例如，某个客户的收入信息可能丢失或没有及时更新。缺乏完整的数据可能导致对风险的不准确评估和决策。此外，在大数据时代，商业银行会收集来自不同系统或部门的数据，这些数据的定义、命名和格式差异较大，容易导致数据混乱和解释困难，使得风险管理变得更为复杂。

2.3缺乏合适的数据分析工具和技术有效地分析

大数据是商业银行风险管理的关键。然而，部分商业银行使用的数据分析工具和技术较为落后，而传统的数据分析工具和技术无法处理大规模、高维度的数据。商业银行需要将更多的资源投入到先进的数据分析工具和技术方面，如机器学习和人工智能，以应对大数据时代的挑战。

3基于大数据的商业银行风险管理对策及建议

3.1提升风险管理的水平，完善现有风险管理模式

大数据时代，商业银行积极借助智能化设备打造大型数据库，与人工操作相比，智能化设备虽然可以长时间工作，但必须定期维护和优化，以延长其使用寿命和运行质量。在优化管理模型时，创设建立各种风控应用，如建立可视化平台。在业务创新中，要着力规范业务创新过程中的各个环节，提高可控性。快速识别、衡量、监测和控制金融转型新出现的风险，同时丰富业务转型的业务多样性，最大限度降低风险，以客户为中心，提高工作效率，有效控制风险。商业银行可以通过定期对员工进行培训，增强员工风险意识。此外，建立完善的风险防控体系，多角度分析当前商业银行经营的信用风险，结合国家政策，推动制度创新，规范商业银行信贷业务。

3.2加大支持实体经济

在我国，金融服务产业的发展离不开实体经济。在支持实体经济发展的过程中，银行业不应该只投资于贷款，还应该积极地支持那些有较高发展潜力的行业，比如三农、小微企业等。同时，对一些高污染、高耗能、产能过剩的产业，商业银行要采取相应措施，减少信贷投放。此外，银行还在继续加强服务举措，充实服务内容，优化服务方式；更好地为公司的发展服务。随着我国利率市场化进程的加快，存款与贷款之间的利差逐渐收窄，银行面临着生存与发展的巨大压力。尤其是在“一带一路”的背景下，各国都在加大对基础设施的投资力度，我们应该抓住“一带一路”的发展机会，并对可能存在的财务风险做出科学的判断。

3.3完善利率定价机制，优化商业银行风险管理方式与工具

商业银行应该尽快完善利率定价机制，增强自身的竞争力。商业银行应该以央行为学习对象，尽可能从自身的实际情况和市场需求出发，制订出符合我国国情的存贷款价格。另外，银行业也要学会利用资讯科技，透过网络理财平台，进行科技革新，并且要有定量分析客户的真实需求与市场发展趋势，并据此确定最佳的利率水平。为了保证我国商业银行的利率设置具有科学性和合理性，降低流动性风险的发生概率，有必要对其进行全面研究，并在此基础上构建一套以顾客为中心的存款定价模型。因此，在我国商业银行中，必须采用相应的手段提高其风险管理水平。

3.4重视强化数据信息的安全性，建立高效的经营风险预警系统

立足于商业银行数据特殊性及经营管理特点的角度，开展风险管理工作时，不仅需要提高对数据风险管控的重视，还应该加大银行潜在安全隐患的数据分析力度，结合实际发展情况及经营管理要求，准确预测未来发展趋势。同时，基于银行风险防控特点的数据分析，可以针对银行数据特征及主要经营管理形式进行总结，依托于大数据技术建立经营风险预警系统，通过系统发送的风险提示，帮助商业银行降低风险发生概率。从大数据安全的角度出发，在银行内部网络与外部网络之间建立防火墙，用于阻隔外部不良侵入，在内部系统中设置登录权限，引进人脸识别或者指纹识别技术，强化对内部人员的监管，以防出现机密数据信息泄露等情况，通过保障数据信息安全以减少商业银行风险，进一步提升经营管理水平。

结束语

综合以上分析，从大数据的角度来看，商业银行进行信用风险管理的过程中面临着前所未有的机遇和挑战。为了应对现有问题，需要借助大数据技术，这在很大程度上决定商业银行未来的发展方向。因此，商业银行应利用大数据技术增强对业务风险的信息化管理，推动大数据在信用风险管理和追偿系统运营中的共同应用，培养更多掌握如何应对风险的高级人才，社交网络平台一定要与商业银行适当结合，促进商业银行未来持续健康发展。

参考文献

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[2]王颖.大数据时代商业银行的全面风险管理[J].大众投资指南,2020(16):38-39.

[3]施志晖.大数据时代背景下商业银行客户管理策略研究[J].中国管理信息化,2020,23(13):128-129.