本站小編為你精心準備了淺談大數據助推信貸風險管理創新參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要：金融與科技的結合是未來金融行業發展的必然趨勢，利用大數據助推信貸風險管理創新工作是“金融+科技”的顯著體現。大數據技術在信貸風險管理中的應用，能夠通過真實刻畫客戶畫像，為商業銀行的信貸風險管理提供具體的應對策略，有效提升其信貸風險管理水平。基于此，從當前大數據技術在信貸風險管理中的應用，挖掘其應用問題，從而提出針對性的解決措施，充分發揮大數據助推信貸風險管理。

關鍵詞：大數據；信貸；風險管理

近年來，大數據技術在金融行業得到了廣泛的應用，國內越來越多的商業銀行紛紛借助大數據技術，嘗試搭建信貸風險管理的新格局，全面增強信貸風險的全過程管控。然而受多方面因素的影響，大數據技術在信貸風險管理的應用進程并不順利，暴露了一系列的問題，在此基礎上，探究未來大數據助推信貸風險管理創新路徑。

一、大數據在信貸風險管理應用中的問題

（一）數據挖掘難度大從宏觀角度分析，大數據技術在信貸風險管理的應用時間尚短，國內大部分的金融機構還沒有建立成熟的管理機制，尤其是行業之間的信息共享機制建設嚴重不足。這一局面導致在信貸風險管理過程中，數據挖掘的難度極大，也就難以對客戶形象進行真實而全面的刻畫，從而嚴重影響后續的信貸風險管理精準度。數據挖掘是大數據助推信貸風險管理的基本前提，結合當前國內金融機構的大數據應用狀況分析，其大數據挖掘能力基本上是依賴于其各自原有的數據儲備，且各個金融機構的數據庫還是孤立的，很大程度上影響了數據挖掘的客戶細分管理價值。通過數據挖掘技術，通過客戶畫像能夠為信貸風險識別開辟全新的思路，然而由于金融數據信息更新頻率高、處理難度大，導致數據挖掘精確度無法保證，從而使得依賴于數據挖掘技術的信貸風險管理過程復雜且無法控制，影響了其信貸風險管理效果。

（二）行業標準和規范不完善國內關于大數據信貸風險管理應用起步較晚，其應用過程仍處于極為不成熟的階段，對于金融行業大數據應用的行業標準和規范建設不足。一方面，國內的大數據應用缺乏統一的數據共享開放標準，導致行業之間的大數據的互動和交流存在極大的阻礙，尤其是各個金融機構之間的數據無法真正實現共享開放。另一方面，金融科技下隨著大數據技術在信貸風險管理中的應用，對于行業間的行業標準和規范建設需求也就越高，僅靠當前的自我管理，不僅不能達到信貸風險管理目標，甚至還可能產生其他不可預料的風險。

（三）大數據應用程度低從整體上分析，當前金融機構的大數據應用程度，并沒有實現預期的目標。當前大數據在信貸風險管理應用中，由于大數據規模和質量不高、數據平臺建設不足等多方面的因素，導致當前大數據應用難以滿足信貸風險管理的轉型需求，且大數據的應用反饋機制并不靈活。另外，金融科技下，大數據信貸風險管理應用機制并不成熟，無法充分發揮大數據挖掘和風險預警價值，也就無法為金融機構的信貸風險管理提供數據挖掘和分析決策支持。

二、大數據助推信貸風險管理創新路徑

（一）深挖數據挖掘分析價值金融科技下，大數據應用價值的實現關鍵在于數據挖掘能力，大數據挖掘技術應用的越深，其價值也就越大。只有當大數據達到一定規模時，才能真正滿足金融機構信貸風險管理的需求，如信貸風險管理制度、監測分析、預警分析等，從而實現精準管控信貸風險。因此，針對當前大數據在信貸風險管理應用過程中的數據挖掘問題，可以從以下方面著手：一方面，逐步推進金融行業間大數據共享開放平臺的建設，解決國內各個金融機構之間的數據孤立問題，以最低數據共享開放標準為切入點，創新行業間的數據共享合作模式，實現行業間的基本數據流通目標，以促進行業間的大數據挖掘價值的實現。另一方面，在大數據共享開放平臺建設的基礎上，加強行業間大數據應用成果的互動交流，建立完善的數據行業的長效溝通機制，無障礙交流行業間的大數據技術成果，以充分滿足數據挖掘價值在信貸風險管理應用需求。

（二）建立大數據標準規范從行業整體分析，可知當前國內金融機構的信貸風險管理，對于大數據的應用缺乏整體的科學規劃，難以全面發揮大數據對于信貸風險管理中的應用價值。因此，針對當前行業間大數據標準和規范缺失的問題，具體可以從以下方面著手：一方面，針對當前金融行業間對于大數據應用的引導缺失問題，應結合國內金融發展實際狀況，科學提出大數據在信貸風險管理的應用指導規范，進一步明確大數據助推信貸風險管理目標、方向、具體措施等，建立行業間的大數據應用標準規范，從而實現金融機構信貸風險管理合力，有效提升金融行業信貸風險管理整體能力。另一方面，完善金融行業的大數據標準和規范，協同國內金融行業歷練，制定統一的大數據標準和規范，對信貸風險管理中的大數據技術應用范圍、方式、權限提出明確的規范，實現嚴格的標準化、規范化管理，從而有效保障大數據在信貸風險管理中的應用能夠有序、健康、和諧的展開。

（三）拓展大數據應用深度結合當前行業間大數據在信貸風險管理應用狀況，可知大數據應用程度仍較低，多是停留在客戶形象刻畫，客戶信用評估等方面，其大數據信貸風險管理應用價值有待進一步推展。因此，在金融科技背景下，大數據信貸風險管理的應用深度拓展，可以從以下幾個方面著手：一方面，對于現有的客戶形象刻畫，客戶信用評估應用，應進一步拓展信息收集的范圍，包括客戶互聯網行為、金融交易行為，以進一步提升客戶形象刻畫的精準程度，并提升信用評估預測信貸風險的能力，彌補當前國內客戶征信系統的不足。另一方面，進一步拓展大數據信貸風險預警監控體系，建立信貸風險管理的事前預警、事中監控、事后監督的全過程監控流程，充分發揮大數據信貸風險預警價值，有效提高信貸風險管理能力。

參考文獻：

[1]李小西.商業銀行大數據信貸業務風險管理[J].科技經濟導刊,2019,27(10):192+191.

[2]黃薷丹.大數據時代下商業銀行信貸風險管理策略研究[J].產業創新研究,2018(11):75-76+89.

[3]張莉.大數據背景下商業銀行信貸風險管理的完善思考[J].全國流通經濟,2018(26):96-97.

作者：徐源 單位：北京建筑大學