大數據與銀行風險管理
發布時間:2014-08-06
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以大數據思維為基礎發展起來的互聯網金融，不僅使數據信息應用發生了質的飛躍，更引發了對銀行經營與風險管理方式變革的思考，在風險識別、防范和提高效率等方面帶來了很多全新的理念。
數據信息在風險管理中的運用
風險是信息不對稱的表現，因此數據信息是銀行風險管理的基礎。作為經營風險的機構，銀行既有數據信息應用的環境，更有數據信息應用的強烈需求。銀行只有擁有盡可能多的各種數據信息，才有可能減少不確定因素，更多地了解借款人的真實情況，才有可能對其中的一些隱性風險、潛在風險進行揭示，對虛假信息、欺詐行為進行識別。就此而言，銀行對數據信息的采集、整合與挖掘分析能力決定銀行的風險管理能力，而風險管理的能力決定銀行的競爭力。
要充分發揮數據信息在銀行風險管理中的作用，就必須要盡可能多地獲取和擁有數據信息，更充分有效地應用數據信息，以實現借款人的信息流、資金流、物流“三流合一”。在此基礎上憑借以往的經驗和定性因素以及市場變化預期來對借款人進行風險管理，使信貸經營行為更為理性，這也是銀行風險管理提質升級的基本要求和重要內容。
銀行傳統的風險管理方式以良好的社會信用為基礎，且借款人的生產經營方式比較簡單、關聯關系也比較清楚，需識別和判斷的風險因素相對也比較清晰，其所需的相關數據信息采集主要由基層機構客戶經理的現場調查和借款人提供。經過多年的改革發展，市場環境、信息技術、借款人生產經營方式及風險特征等都發生了很大的變化。交易結構復雜了，數據信息量增多了，有效應用數據信息的難度也增大了，其中的不確定性又給銀行信貸業務帶來了新的風險。
近年來銀行的不良貸款出現了持續上升的態勢，打破了近10年不良貸款額和不良貸款率的“雙下降”，其中有20%左右可能會形成損失，需要核銷。按現行的利差水平來計算，1億元不良貸款的核銷，需要有約50億元正常貸款一年的凈收益來彌補，可見風險管理對銀行經營績效影響很大。從銀行自身的風險管理情況來分析，不良貸款的形成至少存在以下一些值得關注的問題……