摘 要

伴随着我国金融体制改革的进一步，市场的容纳程度不断加大，行业竞争也更加紧张，数据的递涨式增长和信息技术的不断发展，银行内外部集中了大量的结构化和非结构化的数据信息，奠定大数据技术在风险管理应用中的基础。其中本文具体介绍了大数据技术在商业银行的各类信用风险管理中的应用优势以及风险管理的各种有效对策，分析认为，以先进的信息技术架构作为前提，以大数据分析和数据的挖掘为基础，建设创新信用风险管理体系是商业银行增强核心竞争力和推动经营转型的有效方法。

关键词：大数据；商业银行；信用风险管理

Application of big data analysis in the bank credit risk management

ABSTRACT

With the deepening of China's financial system reform, the degree of openness of the market continue to increase, industry competition is becoming more intense. Besides , with the explosive growth of data and the development of information technology, the bank has gathered a large number of structured and unstructured data, which lays a foundation for the application of big data technology in risk management. This paper introduces the application of big data technology in all kinds of credit risk management of commercial banks and the countermeasures of risk management. It is concluded that, based on the advanced information technology architecture and big data analysis amp; mining, The construction of a new credit risk management system is the only way for commercial banks to enhance their core competitiveness and promote business transformation.

Key words：big data; commercial bank; credit risk management

目 录

1 绪论……………………………………………………………………………………1

1.1 研究背景…………………………………………………………………………1

1.2 研究现状…………………………………………………………………………2

1.2.1 商业银行信用风险现状 …………………………………………………………………2

1.2.2 信用风险管理中大数据技术应用的重要性…………………………………………3

2 商业银行信用风险管理………………………………………………………………5

2.1 商业银行信用风险管理概述………………………………………………………………5

2.2 商业银行信用风险管理的传统办法… …………………………………………………………5

2.2.1 专家系统…………………………………………………………………………5

2.2.2 信用评等系统……………………………………………………………………6

2.2.3 信用评分系统……………………………………………………………………7

2.3 商业银行信用风险管理的现代办法…………………………………………………………7

2.3.1 现代信用风险管理方法简介……………………………………………………………7

2.3.2 现代信用风险管理方法评述……………………………………………………………7

3 大数据分析的应用优势………………………………………………………………………………8

3.1 大数据分析在信用风险管理应用中的条件及特点……………………………………………8

3.2 大数据分析的应用优势…………………………………………………………………………8

3.2.1 金融服务脱媒化…………………………………………………………………8

3.2.2 渠道虚拟化………………………………………………………………………9

3.2.3 服务个性化……………………………………………………………………9

3.2.4 经营模式生态化…………………………………………………………………10

3.2.5 决策数据化……………………………………………………………………10

4 大数据分析的应用案例………………………………………………………………………………11

4.1 大数据分析在商业银行应用前景………………………………………………………………11

4.2 大数据应用案例………………………………………………………………………………11

4.2.1 渠道拓展……………………………………………………………………………11

4.2.2 个性化服务……………………………………………………………………………11

4.2.3 精准营销……………………………………………………………………………12

4.2.4 小微企业信贷………………………………………………………………………12

4.2.5 信用管理………………………………………………………………………12

5 商业银行信用风险管理对策…………………………………………………………………………13

5.1 商业银行信用风险管理存在的问题…………………………………………………………13

5.1.1 尚未形成正确的信用风险管理文化…………………………………………………13

5.1.2 风险管理技术落后…………………………………………………………………13

5.1.3 信息不完全和不对称………………………………………………………………14

5.1.4 政府监管力度仍有待加强…………………………………………………………14

5.2 商业银行信用风险管理应采取的对策…………………………………………………………15

5.2.1 健全商业银行的风险管理体系,提高风险管理水平……………………………………15

5.2.2 建立内部评级机制,规避客户信贷违约风险………………………………………15

5.2.3 运用现代信息技术,构建信用风险测量模型……………………………………………15

5.2.4 加强对操作风险的识别和评估………………………………………………………16

5.2.5 合理进行金融创新………………………………………………………………16

结论…………………………………………………………………………………17

致谢………………………………………………………………………………………18

参考文献……………………………………………………………………………………19

1 绪论

1.1 研究背景

首先，伴随着资本市场的逐渐完善以及金融创新的发展，银行的业务层次和盈利空间不停地受到压榨，导致以利息为主变为国内银行的主要收入来源，利润增长取决于传统发展模式的信贷扩张面临严峻的挑战。

基于以上所提出的这种情况，商业银行迫切需要尽快进行经营模式的转变，以求得市场机会和新的业务增长。大数据的应用正好可以满足银行的需求，为了更好地实现银行业务扩展的需求，通过对客户结构化和非结构化数据的应用分析，准确预测业务人群的潜在需求，并根据不同客户群体的特点来开展不同的业务拓展战略，从而提高特定客户和银行之间的黏合度和运营的效率，为银行的经营创新转型提供强有力的支持，解决现有问题。

其次，今天电商企业业务的快速发展严重改变了企业和个人的财务行为和习惯。电商企业的核心竞争优势主要靠掌握用户的核心信息资源，这样不仅具有渠道优势，而且有较快的推广速度。第一，企业通过分析客户信息开发专属客户的私人定制产品，从而做到有效的精确化营销和差异化服务，从简单的支付中介正在逐步变为交易配对、融资、支付代理、保险等一系列的中介服务。第二，随着现今电子商务的快速崛起，银行已经失去对客户在电商平台上进行的经营与交易信息的掌控，这样加剧了银行信息的失衡问题，同样使客户信用风险得表现形式更加多样化，信用风险管理的难度也大大增加，基于这种情况，银行需要大力推广银行信贷管理中的大数据技术的应用，形成更加多元化的客户信息平台，关注各类客户信息之间的相关性，进而然后发现潜在的风险因素和预判风险变化趋势从而找到解决方案。

再次，商业银行自身拥有大量的大数据资源，因此开展大数据分析研究与应用的基础更为牢固。银行数千万客户每次交易积累了大量的结构化和非结构化的数据信息资源，另一方面，银行和对外信息平台的接洽还有待进一步发展。