商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管控探究
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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稱、效率低下和征信數(shù)據(jù)缺乏等問題亟待解決。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)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的益處，并結(jié)合實地調(diào)研結(jié)果分析了目前銀行信貸業(yè)務(wù)存在的問題，進(jìn)而提出相關(guān)建議：推進(jìn)數(shù)據(jù)共享平臺的建立，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)營思維，加強復(fù)合型人才隊伍建設(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)險管理
“十四五”規(guī)劃建議強調(diào)：推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實體經(jīng)濟(jì)深度融合，加強社會數(shù)字化、智能化水平和風(fēng)險防控。長期以來，信用貸款是中國商業(yè)銀行主要采用的貸款方式，面對金融科技和互聯(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)的融合是大勢所趨。商業(yè)銀行在長期經(jīng)營中積累了一定的數(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，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)營效率，緩解信息不對稱等問題導(dǎo)致的信貸風(fēng)險。
1文獻(xiàn)綜述
大數(shù)據(jù)時代的到來，金融業(yè)競爭加劇，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)。加強整理和分析信息數(shù)據(jù)的能力，控制信貸風(fēng)險，是商業(yè)銀行當(dāng)前的重要任務(wù)。商業(yè)銀行運用大數(shù)據(jù)技術(shù)控制信貸風(fēng)險方面，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)通過數(shù)據(jù)挖掘和深入分析，能夠掌握更具普遍性的風(fēng)險規(guī)律，不局限于員工主觀經(jīng)驗識別風(fēng)險，提升銀行風(fēng)控水平。劉莉和李舞巖(2022)通過實證分析得出，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。同時，部分學(xué)者對大數(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)真實性的缺乏，會使數(shù)據(jù)的收集與使用存在數(shù)據(jù)泄露與安全問題，同時大數(shù)據(jù)對于突發(fā)事件的預(yù)測與反應(yīng)能力有限，防控信貸風(fēng)險的有效性不佳。羅煜等(2020)指出，利用自有賬戶或政府公開的數(shù)據(jù)信息搭建大數(shù)據(jù)平臺和通過與電商平臺合作獲取數(shù)據(jù)對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行來說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)平臺抓取的和線下人工采集的數(shù)據(jù)存在被污染的可能，會導(dǎo)致“輿情監(jiān)控”準(zhǔn)確度不高。通過查閱現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者支持運用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提升銀行風(fēng)控能力的觀點，然而也有一些學(xué)者認(rèn)為商業(yè)銀行運用大數(shù)據(jù)技術(shù)管理信貸風(fēng)險存在數(shù)據(jù)缺乏真實性和安全性、大數(shù)據(jù)技術(shù)落后等問題。為了進(jìn)一步探討大數(shù)據(jù)對商業(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)合實地調(diào)研情況，為商業(yè)銀行運用大數(shù)據(jù)技術(shù)管控信貸風(fēng)險提出一些建議。
2商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢
隨著未來大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與全面優(yōu)化，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、處理和分析客戶數(shù)據(jù)的優(yōu)點將會日益凸顯，未來將有更多的商業(yè)銀行可以成熟地運用大數(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)平臺在互聯(lián)網(wǎng)中了解客戶的財務(wù)信息、信用情況、賬戶信息等，識別大量客戶信息的同時，可以有效地降低收集交易成本，緩解信息不對稱，獲得多維度數(shù)據(jù)并建立客戶信息數(shù)據(jù)庫。銀行獲得真實情況后，可以借助模型對其進(jìn)行信用評估和分級，計算出客戶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)險防控能力。
2.2提升信貸審批智能化水平
商業(yè)銀行通過數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建信用模型，對信用不同的客戶進(jìn)行分層次授信，創(chuàng)建信貸風(fēng)險評估系統(tǒng)。只需在系統(tǒng)中輸入企業(yè)的貸款指標(biāo)，根據(jù)信用評級進(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，從而實現(xiàn)流程化、標(biāo)準(zhǔn)化的審批過程。
2.3實現(xiàn)動態(tài)跟蹤信貸產(chǎn)品使用的可能
銀行在發(fā)放貸款的前、中、后全過程中，對客戶的經(jīng)營狀況等進(jìn)行全面動態(tài)實時監(jiān)控，精確定位企業(yè)或個人的信用額度和財務(wù)信息，及時識別并精準(zhǔn)控制風(fēng)險。通過大數(shù)據(jù)計算與分析，防止企業(yè)或個人用戶用虛假信息惡意騙取信用貸款，也可以在融資方發(fā)生重大財務(wù)狀況和金融風(fēng)險時，及時洞察并收回相應(yīng)抵押物，減少出現(xiàn)不良貸款的風(fēng)險。
3當(dāng)前商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)存在的問題
根據(jù)實地調(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)銀行需要收集對客戶的征信情況，會花費大量的人力、物力和經(jīng)濟(jì)成本。其次，在貸款審批完成后，貸中和貸后階段對于客戶情況的跟蹤也需要耗費大量時間和精力。由于成本高昂，銀行在貸款資金使用、客戶情況變化等方面的跟蹤工作容易松懈，這會導(dǎo)致其不能實時監(jiān)測到借款人的風(fēng)險行為，進(jìn)而無法采取及時的風(fēng)險管理措施，增加損失風(fēng)險。根據(jù)實地調(diào)研情況，調(diào)研銀行貸后進(jìn)行風(fēng)控主要通過電話、上門、與客戶單位聯(lián)系等方式進(jìn)行催收，同時鼓勵借款人通過按月、季、半年等方式結(jié)息，采用風(fēng)險線索監(jiān)測系統(tǒng)定期下放可疑貸款。若發(fā)現(xiàn)還息疑點，及時組織客戶經(jīng)理現(xiàn)場核實，做好風(fēng)險處置,傳統(tǒng)風(fēng)控方式仍占較大比重，實地考察借款人方式將耗費大量成本。
3.2數(shù)據(jù)積累和使用不充分
當(dāng)前，我國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、各政府部門掌握的本部信用數(shù)據(jù)和社會上的征信機構(gòu)收集的信用數(shù)據(jù)所組成，我國商業(yè)銀行同業(yè)之間、互聯(lián)網(wǎng)公司和第三方平臺之間還沒有完全達(dá)成數(shù)據(jù)共享，無法對客戶的信用進(jìn)行交叉驗證、實時監(jiān)控，這會導(dǎo)致客戶畫像不準(zhǔn)確。其次，銀行信息庫數(shù)據(jù)更新不及時。銀行信用數(shù)據(jù)收集渠道有限，過于依賴于客戶的征信記錄、收入穩(wěn)定性以及資產(chǎn)來決定客戶的還款能力。同時，商業(yè)銀行對于現(xiàn)有數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性關(guān)系分析不夠充分，導(dǎo)致其對信貸風(fēng)險的預(yù)判能力不足。銀行在貸前審批時，以上問題會使銀行與客戶之間信息不對稱情況越發(fā)嚴(yán)重，不利于控制信貸風(fēng)險。
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，客戶提供的會計報表、賬戶等信息是銀行判斷借款人違約風(fēng)險的主要依據(jù)，這導(dǎo)致銀行難以掌握客戶真實的經(jīng)營財務(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)險識別能力較低。
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)險識別只是為人工審批提供參考，與傳統(tǒng)審批沒有太大區(qū)別。另外，全面風(fēng)險管控思想理念流于表面，未深入商業(yè)銀行的各個層級和環(huán)節(jié)，銀行基層人員的風(fēng)險管理思想得不到深化與實踐。經(jīng)調(diào)研，銀行審批貸款時偏向于支持成熟度高且具有發(fā)展?jié)摿Φ闹攸c產(chǎn)業(yè)、有生產(chǎn)經(jīng)營經(jīng)驗的客戶，以規(guī)避信貸風(fēng)險，但這會導(dǎo)致長尾客戶受到的重視不足、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，對大量信息的依賴度越高。一旦信息安全出現(xiàn)問題，將會給銀行帶來嚴(yán)重后果，如內(nèi)部機密信息丟失、信譽受損等。
3.6大數(shù)據(jù)專業(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。員工不僅需要運用專業(yè)知識對銀行自身數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、中國人民銀行征信數(shù)據(jù)和第三方平臺的客戶數(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)部客戶數(shù)據(jù)、優(yōu)化升級模型和平臺，以提升風(fēng)險識別和預(yù)警的準(zhǔn)確性。然而，同時掌握金融和計算機知識的專業(yè)人才非常缺乏，導(dǎo)致商業(yè)銀行不能及時組建內(nèi)部專業(yè)分析團(tuán)隊，只能選擇依賴于金融業(yè)務(wù)基礎(chǔ)不夠深厚的第三方平臺搭建風(fēng)控系統(tǒng)。
4商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的對策建議
4.1建立數(shù)據(jù)共享平臺，打破數(shù)據(jù)孤島
為了充分利用大數(shù)據(jù)管控風(fēng)險，銀行需要加強同業(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，整合政府部門、各征信機構(gòu)的信用數(shù)據(jù)，給予并監(jiān)管金融機構(gòu)使用權(quán)限，緩解數(shù)據(jù)孤島的問題，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，增強風(fēng)險預(yù)判力
積累大量客戶信用數(shù)據(jù)后，研究人員可以通過分析不同類別的數(shù)據(jù)，發(fā)掘樣本數(shù)據(jù)與客戶行為之間的關(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)深入研究兩者甚至多者之間是否存在因果關(guān)系，以增強對于信貸風(fēng)險的預(yù)判能力。
4.3全方位掃描客戶，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、語音、地理環(huán)境等，具有維度廣、實時更新等特點。銀行可以借助海量數(shù)據(jù)，全方位掃描客戶，及時識別出預(yù)違規(guī)行為。其次，分布式記賬與存儲利于銀行對業(yè)務(wù)追根溯源，確保信息流轉(zhuǎn)過程中的真實性。
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)針對自身不足，加大科研投入，優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)的運用能力。同時，由傳統(tǒng)的信貸經(jīng)營思維向大數(shù)據(jù)思維轉(zhuǎn)變，借助機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，優(yōu)化大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺的算法和風(fēng)險識別準(zhǔn)確度，以提高大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)在整個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，要注重網(wǎng)絡(luò)信息的保護(hù)。通過增強系統(tǒng)保護(hù)、抵御黑客的攻擊和非法侵入，對客戶的資料信息進(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)部門需盡快完善和出臺法律法規(guī)，規(guī)范并維護(hù)市場經(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加強引進(jìn)和培養(yǎng)復(fù)合型人才
首先，商業(yè)銀行要出臺人才紅利政策，吸引更多專業(yè)化人才加入團(tuán)隊。其次，要加強崗位技能培訓(xùn)。積極引入先進(jìn)大數(shù)據(jù)理念和風(fēng)控知識，通過多崗位定向培訓(xùn)，提升數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險控制人員的專業(yè)能力。最后，要加強復(fù)合人才培養(yǎng)。培養(yǎng)既熟悉信貸業(yè)務(wù)又擅長建模和編程的專業(yè)人才，打造對潛在風(fēng)險有判斷能力、掌握數(shù)據(jù)整合挖掘和風(fēng)險分析能力的復(fù)合型人才隊伍。
5結(jié)語
在傳統(tǒng)信貸模式中，商業(yè)銀行耗費大量成本收集客戶征信數(shù)據(jù)，并且更新不及時、處理能力較弱，導(dǎo)致銀行和借款人之間存在嚴(yán)重的信息不對稱性、銀行經(jīng)營效率低和信貸風(fēng)控能力欠佳。而在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)將成為商業(yè)銀行搶占市場資源，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，才能提高核心競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力。商業(yè)銀行想要充分、安全地運用大數(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。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)存問題，積極創(chuàng)新，推動銀行在大數(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)
