大数据在银行风险管理中的应用分析

摘要：在大数据等技术的迅速发展及应用中，以往的银行经营模式被逐步改变，传统银行和互联网金融的结合成为了未来趋势。在外部环境的逐步复杂下，在大数据的推广应用下，现有银行也面临着更大难度的风险管理。以下分析大数据背景下，银行面临的机遇和挑战，探究大数据在银行风险管理中的应用方法。

关键词：银行风险管理;大数据;应用

引言：在大数据时代的来临影响下，国内银行对数据收集及处理加强了重视，在各银行业务中，大数据的应用越发起着更重要的作用，为银行的风险管理等工作，带来了全新机遇，有利于银行竞争实力的提升。但同时，因大数据的特征影响，它也为银行管理带来了一定挑战，要探究银行风险管理中大数据的应用，银行工作者便应首先了解大数据带来的机遇及挑战。

一、大数据背景下银行面临的机遇和挑战

（一）机遇

在大数据时代中，互联网是银行开展业务及服务的重要载体，互联网在国民生活生产内的深度融合，让人们在业务查询及办理时，总会期望利用互联网手段[1]。在掌握国民该类思维模式后，大数据时代中，银行对金融服务进行的创新将有方向可行，且势在必行。在金融服务的创新中，银行可利用互联网对以往的柜台服务进行转变，在新金融产品的开发及推广中应用线上服务模式，以互联网为用户带来更便利的服务支持，提升银行的服务水准。此外，在用户喜好的分析中，大数据也是一项重要技术，利用对用户投资偏好、行为习惯等信息的合理分析，综合得出会受用户喜爱的投资领域、金融产品等，并为用户进行针对性产品及业务的推荐，提升银行的客户成交率。

（二）挑战

在互联网的发展下，国民消费理念、消费习惯被改变，但同时互联网也为银行发展带来了挑战。首先，和互联网金融有关的产品会不被所有用户所接受，尤其年龄偏大、思想观念相对陈旧等的用户，他们对互联网金融的认识有限，因此更多新产品无法实现在市场内的快速推广，当传统银行要实现转型发展时，大数据也为其带来了经营风险。其次，在大数据时代中，互联网存在的安全隐患相对较大，若银行在监管上不够到位，便会带来网络安全隐患，导致用户信息被盗取泄露，造成网络诈骗，为银行客户带来较大损失。最后，在不规范的借贷平台中，其借贷行为的不规范，也让国民对互联网金融有着一定负面认识，这也是影响互联网金融、现代银行发展的阻力。

二、大数据在银行风险管理中的应用方法

（一）集中式风险监测预警

在大数据时代中，银行风险预警及监测均可更为便捷，银行拥有用户的交易记录等不同信息，以往的技术无法对该类信息充分利用，而大数据的出现，便可对现有技术障碍良好克服，让银行交易信息数据发挥最大化的价值[2]。在银行客户数量的逐步增长下，客户信息也逐步复杂，而集中式风险监测预警中心的构建，能汇总银行信息，达成全面管控银行风险的效果。而风险全面控制一般分为三点，即事前预警、事中监控和事后监测。银行信息存在多变及动态性，在大数据分析中，分析人员应对银行信息及时分析挖掘，以此掌握其中的潜在风险，实现风险防范意识的提升。例如在客户贷款风险的管理中，大数据技术的应用，能监测客户存款、结算及交易内的大幅变动，异常交易信息会被监测中心所发现，当交易状况不在正常范围时，监测中心便可自动进行风险预警提示，当业务人员得到通知后，便可对贷款者信息、审批决策及意见进行核实，以此再完成后续管理。该监测中心的构建，能提升风险预警、风险监测的时效性，及时对异常状况发现并报警，达成风险管理，降低银行的损失。

（二）互联网反欺诈平台

在互联网金融的发展趋势下，银行应对外部欺诈特征深入分析，并在银行网上平台内进行反欺诈平台的构建[3]。该平台应具备智能化、实时性及自动化等特征，并和银行业务条线相渗透，对银行内外资源作整合，对银行优势充分利用，以此为平台带来有效数据及模型基础。其次，平台可利用历史交易数据、设备指纹，为客户构建行为习惯数据库，对各客户行为画像。当客户发起交易时，系统可将其行为画像对比于反欺诈特征，当匹配度偏低时，即可进行可疑交易的判定，精准打击不道德的交易行为。

（三）事后检查评价机制

在大数据时代中，银行要做好风险管理，事后检查评价机制的构建便不可或缺，它有利于银行提升风险管理的实效性，以事后检查，逐步进行事后评价机制、责任管理等机制的完善。首先，在事后评价机制中，通过对业务规则、数据技术模型的利用，扫描银行数据，以此进行隐藏风险隐患的挖掘，找到技术偏差，将银行的控制水准有效提升。其次，在责任管理机制中，该机制可配合于其他机制，当风险问题发生时，能及时明确责任人，及时解决问题，并实现各责任人风险意识的提升，达成风险源头控制的效果，避免局面无法控制。最后，在纠偏机制中，它能严格检查风险管理内的异常项目，并了解异常产生的原因，安排项目重新启动的过程，对有关策略及时调整，实现风险控制水平的提升。

（四）智能化的风险控制

在银行风险管理中，各银行均积极进行风险监控技术的开发，利用云计算、大数据等优化风险监管。例如各银行大数据平台的打造，利用智能化的信息服务平台，全面利用了银行的业务数据，在实现营销能力提升的同时，也提升了風险管理的智能化水准。而在银行风险管理中，也诞生了不同的数据化风控产品，例如部分产品可对网站数据进行机器抓取，抓取如消费网站、购物网站数据等，而上述数据均可为征信报告制定提供来源，以大数据对个人征信综合分析，保障征信报告的全面性。其次，部分产品可利用图关联，以可视化形式，对客户资金往来、交易信息进行展示，各客户均有对应的信息网络，通过定期的全面扫描，便可找到异常客户信息。最后，部分产品可整合互联网内不同风险信息，为银行在贷款前调查、贷款后监控等工作带来信息支持，协助银行对贷款风险及时发现，便于及时补救。

（五）以大数据信息共享

在大数据时代中，银行要对大数据分析充分利用，整合海量信息，在其中进行有效信息的挖掘。对银行而言，该机构有着丰富的数据资源，且数据具备价值高、标准化等特征，深度挖掘该类数据，能实现数据深度价值的发挥。银行可对信息搜索引擎技術进行引入，为用户提供深度感知市场的机会，使其在银行产品或服务选择中，拥有更多有效的参考信息，保障产品服务选择的适宜性。在银行中，整合分享其内外部的不同信息，有利于分析客户、客户有关关系等风险，实现风险管理水准的提高，提升风险评估质量，提高风险管理可靠性。

（六）开发机器投顾业务

该业务在于结合大数据及人工智能，以此构建在线式财务管理工具，以智能算法、投资组合优化等为理论模型，为用户带来不同的投资建议。而该业务具备的优势有以下几点，即从客户风险偏好出发完成个性化定制，以科学理论为支撑合理配置，避免情绪化、非理性的投资，以及自动对大批量的服务客户进行运算的优势。而在现阶段中，我国的机器投顾尚处于初级阶段，国内企业对机器投顾产品的推出也有限，主要有以下几类，首先是传统的金融机构产品，其次是互联网公司所开发的财富管理应用，最后是第三方的独立智能投顾产品。在以往的投资活动中，因多数国民不具备一定理财经历，普通客户因此无法获得合理投资顾问等服务，而机器投顾可在同一时间内，以一对多模式为不同客户带来服务，以此对普通客户面临的服务短板进行弥补，为其带来更为合理的资产配置参考，避免因对客户风险习惯未充分挖掘所带来的客户风险。

（七）大数据信用评分

大数据信用评分机制的构建，能实现风险决策机制的完善，降低大数据时代中银行面临的风险。在大数据的应用下，银行在信用评级上能更为便捷，以大数据技术，构建新型信用评分机制，全面调查用户征信。例如在传统的征信体系中，部分个人及企业均未拥有记录，该机制的构建，便能评价该类无记录个人或企业，为银行带来业务支持。而该机制和银行不同业务的联系，和贷款后监控、放款核验等银行各业务系统的对接，能为风险决策部、业务部带来充足完整的信息资料，为业务风险评估带来帮助，降低风险，提升风险管理质量。

结束语：结合以上，大数据的出现，为银行的风险管理带来了挑战及机遇，银行应对大数据牢牢把握，以此对银行的数据整理体系作完善，实现信息数据潜在价值的挖掘利用，提升银行的风险管控能力，为银行的健康发展带来助力。本文分析了大数据时代下银行面临的机遇和挑战，探究了大数据在银行风险管理内的应用，但上述应用方法的实践，仍需结合不同银行的真实情况，在实践应用中改进优化。

参考文献：

[1]赵强.大数据在商业银行风险管理中的应用[J].商情，2019，000（018）：176.

[2]刘强.大数据在商业银行风险管控中的应用探讨[J].科学与信息化，2019，000（016）：165-165.

[3]李雪.大数据在银行信用风险管理中的应用[J].中国科技投资，2018，000（032）：164.

杭州银行王丹怡

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2023/09/08