杜會平（神木農(nóng)商銀行大保當支行）

　　摘要：信貸業(yè)務是商業(yè)銀行的重要業(yè)務之一，要想推動信貸業(yè)務發(fā)展、預防信貸風險的發(fā)生，商業(yè)銀行就必須做好管理模式的創(chuàng)新，以此保障自身的穩(wěn)定發(fā)展。大數(shù)據(jù)背景下，將大數(shù)據(jù)技術與商業(yè)銀行的信用業(yè)務相結合，可以有效監(jiān)控和管理信用風險，從而使商業(yè)銀行的信用制度更加完善。本文主要分析商業(yè)銀行信貸業(yè)務風險管理中常見的問題，提出構建完善的信貸體系、創(chuàng)新風險管理對策等措施，以期為商業(yè)銀行實現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展提供參考。

　　關鍵詞：大數(shù)據(jù)；商業(yè)銀行；信貸風險；管理

　　2023年10月，中央金融工作會議在北京召開。會議強調(diào)，要加大財政監(jiān)督力度，切實防范和化解財政風險。2024年，黨的二十屆三中全會提出，要完善金融監(jiān)管體系，筑牢防控系統(tǒng)性風險的金融屏障。如今，我國各大商業(yè)銀行致力于創(chuàng)新信貸風險管理策略。例如，某商業(yè)銀行不斷完善綠色金融體制機制建設，積極探索綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新，提高綠色金融綜合服務能力，踐行綠色運營、打造綠色銀行；致力于加強綠色信貸創(chuàng)新能力建設，將綠色信貸的創(chuàng)新點放在高新科技等領域，拓展綠色金融業(yè)務。信貸業(yè)務是我國各大商業(yè)銀行的主要業(yè)務之一，由于經(jīng)營對象和經(jīng)營方式的特殊性，商業(yè)銀行面臨的信貸風險相對較高。信貸風險會對商業(yè)銀行的穩(wěn)定運營產(chǎn)生較大影響，導致商業(yè)銀行無法更好地為當?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展提供服務。因此，商業(yè)銀行應加強對信貸風險的創(chuàng)新性管理，減少信貸風險對商業(yè)銀行發(fā)展造成的阻礙。

　　商業(yè)銀行信貸風險的分類及表現(xiàn)

　　商業(yè)銀行信用風險指銀行在發(fā)放貸款時不確定性因素導致的風險。信貸風險主要有四種：第一，信用風險，指債務人由于各種原因不能按期償付本金和利息的風險。第二，流動性風險，指銀行所控制的能夠及時付款的流動性資金不能滿足還款要求，這也是銀行償債能力降低的主要原因之一。第三，利率風險，指貨幣市場與資本市場的利率波動造成的信貸風險，主要是通過存款、借款、拆借等方式，對商業(yè)銀行的經(jīng)營結構和盈利產(chǎn)生一定的影響。第四，匯率風險，指商業(yè)銀行在持有和使用外匯時，由于匯率變動，而蒙受損失的可能性。

　　我國商業(yè)銀行的信貸風險管理現(xiàn)狀整體處于穩(wěn)定狀態(tài)，然而其風險抵補能力還需要進一步提升。數(shù)據(jù)顯示，2024年二季度末，商業(yè)銀行不良貸款余額3.3萬億元，較上季末減少272億元；商業(yè)銀行不良貸款率1.56%。這一數(shù)據(jù)表明我國商業(yè)銀行的信貸資產(chǎn)質(zhì)量總體穩(wěn)定。2024年上半年，我國國內(nèi)生產(chǎn)總值同比增長 5.0%，全國居民消費價格指數(shù)同比上漲0.1%。從數(shù)據(jù)可以看出，國內(nèi)經(jīng)濟的供需矛盾在緩慢改善，但是依然面臨有效需求不足、市場主體預期偏弱、重點領域風險隱患相對較多的問題。國家金融監(jiān)督管理總局全面履職以來，不斷完善金融監(jiān)管體制機制，強化機構監(jiān)管、行為監(jiān)管、功能監(jiān)管等。在資金運行方面，2024年商業(yè)銀行的貸款增量持續(xù)下降。截止到 2024年7月底，大型銀行和中小型銀行的貸款余額同比增幅分別為 10.43%和7.8%，貸款余額占比分別為65%和62%。從信貸結構分析，中長期經(jīng)營性貸款是最核心的資產(chǎn)構成，雖然近期增量減少，但是貸款余額占比提高，制造業(yè)的貸款增速保持領先狀態(tài)，其次為基礎設施的貸款增速，房地產(chǎn)貸款在低基數(shù)效應下增速趨穩(wěn)，個人購房貸款余額呈負增長。

　　大數(shù)據(jù)時代背景下商業(yè)銀行信貸風險管理存在的問題

　　一、信貸風險管理質(zhì)量有待提升

　　當前，我國已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)時代。如何充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術在信貸風險管理方面的應用優(yōu)勢，已成為商業(yè)銀行在信用風險管理中亟須解決的重要問題。然而，部分商業(yè)銀行信用風險管理的資料質(zhì)量不高，收集到的資料也并不完整。主要原因有兩點：第一，部分商業(yè)銀行未能完全理解大數(shù)據(jù)技術的重要意義，無法充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術在商業(yè)銀行發(fā)展和信貸風險防范中的作用。一些銀行雖然使用了大數(shù)據(jù)技術，但沒有將數(shù)據(jù)中蘊含的價值充分挖掘出來，導致大數(shù)據(jù)技術的作用得不到充分發(fā)揮。第二，部分商業(yè)銀行收集的數(shù)據(jù)主要來自稅收、司法、征信等官方網(wǎng)站，僅僅依靠這些數(shù)據(jù)并不能充分地反映客戶的信用情況，無法滿足信貸業(yè)務風險管理需求。

　　二、信貸風險評估機制有待完善

　　當前，傳統(tǒng)的信貸風險評估機制已經(jīng)無法充分滿足新時代商業(yè)銀行的發(fā)展需求。商業(yè)銀行信貸風險評估機制雖然在一定程度上能夠基于歷史數(shù)據(jù)和財務報表，分析借款人的還款能力和信用狀況，但是其往往忽略了市場動態(tài)變化、行業(yè)發(fā)展趨勢以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境對借款人信用風險的影響，難以全面捕捉潛在的風險因素。商業(yè)銀行需要對其評估機制進行完善與優(yōu)化。信用風險評估機制的不完備性體現(xiàn)在以下方面：第一，部分商業(yè)銀行對評估機制的研究不夠深入，研究結果與現(xiàn)實不符，對數(shù)據(jù)的分析效果不佳。商業(yè)銀行如果不能跟上時代發(fā)展的步伐，在信貸服務方面就會遭遇發(fā)展瓶頸，造成資源浪費和資金浪費，也難以充分利用大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)勢。第二，一些商業(yè)銀行并未對客戶的實際信用情況進行全面分析，也未能根據(jù)客戶的具體情況制定相應的風險防范措施，導致信用風險的產(chǎn)生，給自身造成了一定程度的損失。

　　三、未能構建專業(yè)化的風險管理團隊

　　在一些商業(yè)銀行中，信用風險管理隊伍的專業(yè)化程度相對較低，這在一定程度上影響了信貸風險管理的整體效果。一方面，信貸風險管理團隊沒有充分重視大數(shù)據(jù)技術，員工也缺乏對大數(shù)據(jù)風險模型和貸款產(chǎn)品的認識和理解，對具體的操作流程和管理方式不熟悉，因此在開展風險管理時會遇到阻礙，管理難度也會增加。商業(yè)銀行應組織相關人員參加專業(yè)的培訓，提高其管理意識，鼓勵他們將學到的知識和技能運用到實踐中。另一方面，一些商業(yè)銀行信用風險管理隊伍的綜合素質(zhì)水平參差不齊。商業(yè)銀行未能針對管理團隊的特點組織專業(yè)的培訓，團隊人員無法掌握先進的管理方法，依然采用傳統(tǒng)的管理理念和管理手段，很難達到理想的工作效果，商業(yè)銀行的信貸風險也就難以得到有效的控制。

　　四、大數(shù)據(jù)技術的應用缺乏足夠的保障

　　第一，數(shù)據(jù)采集和處理不到位。部分商業(yè)銀行缺乏有效的數(shù)據(jù)處理機制，存在數(shù)據(jù)來源有限、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問題，導致數(shù)據(jù)在采集、清洗、整合和分析過程中存在偏差，進而影響風險評估的準確性和可靠性。第二，風險評估模型不精準。現(xiàn)有的風險評估模型在精準度與全面性上存在不足，部分商業(yè)銀行往往依賴有限的歷史數(shù)據(jù)和財務指標，而忽略了宏觀經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)周期、市場競爭態(tài)勢等多維度因素的影響。這種局限性使得風險評估模型在預測未來風險變化時顯得力不從心，難以準確反映借款人的真實信用狀況和潛在風險。第三，數(shù)據(jù)治理及安全防護不到位。部分商業(yè)銀行缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理標準和流程，造成“數(shù)據(jù)孤島”問題，各部門間數(shù)據(jù)難以共享和協(xié)同，影響了決策效率和風險管理能力。此外，一些商業(yè)銀行數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控和校驗機制不健全，使得數(shù)據(jù)錯誤和異常難以及時發(fā)現(xiàn)和處理，降低了數(shù)據(jù)的可信度。

　　大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行信貸風險管理創(chuàng)新措施

　　一、擴大數(shù)據(jù)采集范圍，完善客戶信息數(shù)據(jù)庫

　　第一，商業(yè)銀行應全面收集客戶信貸信息，提高貸款前調(diào)查質(zhì)量；對接政務大數(shù)據(jù)平臺，整合授信客戶的工商、司法、公積金、征信、稅務等內(nèi)外部數(shù)據(jù)，提高信息收集效率；采用人工智能技術對數(shù)據(jù)進行分析，構建多維度客戶畫像，通過風險模型判斷客戶最新資信情況。第二，商業(yè)銀行可以通過大數(shù)據(jù)采集結構化數(shù)據(jù)，以及半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，提煉關鍵信息，構建客戶關系知識圖譜，結合數(shù)據(jù)分析客戶狀態(tài)、經(jīng)濟行為、社會活動等信息，將客戶的財務情況、社會信用、關聯(lián)關系等動態(tài)信息與金融服務關聯(lián)起來，反映其綜合風險與信用狀況。以交通銀行為例，交通銀行開通了“線上評估房產(chǎn)價值+ 不動產(chǎn)抵押登記平臺”的功能，實現(xiàn)了抵押授信業(yè)務全流程網(wǎng)上辦理，方便信息查詢和預警監(jiān)測。

　　二、構建數(shù)字化風控平臺，實現(xiàn)風險資產(chǎn)高效處理

　　第一，采用大數(shù)據(jù)與人工智能結合的數(shù)字化技術，在交易賬戶、日常結算、上下游客戶等方面設置閾值，及時監(jiān)測客戶資金流、貿(mào)易流等異常交易行為，提高風險預警的前瞻性和精準性。第二，及時收集貸款人的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，完善風控模型，嵌入宏觀經(jīng)濟指標、區(qū)域環(huán)境特征、行業(yè)運行特點以及授信主體經(jīng)營等多維數(shù)據(jù)，充分采用風險監(jiān)測系統(tǒng)擴大風險監(jiān)測信息的范圍。第三，將5G通信技術與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等技術結合，聯(lián)合評估公司、評級機構、資產(chǎn)公司、律所等第三方服務機構，構建不良資產(chǎn)處置平臺，充分利用交易服務平臺實現(xiàn)對資產(chǎn)線索、司法信息等基礎數(shù)據(jù)的收集。第四，采用機器學習技術、大數(shù)據(jù)技術等進行自主催收、資產(chǎn)定價、分類處置和匹配管理，通過眾籌、不良資產(chǎn)證券化等方式提高交易達成的效率和質(zhì)量，最大限度地規(guī)避不良資產(chǎn)損失。

　　三、完善商業(yè)銀行信用評估體系

　　建立完善的信用評估系統(tǒng)是商業(yè)銀行加強信貸風險管理的必要手段。商業(yè)銀行應積極擁抱技術創(chuàng)新，充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等先進技術，提升信用評估模型的智能化和自動化水平。第一，商業(yè)銀行應擴大數(shù)據(jù)采集范圍，不僅包括傳統(tǒng)的財務報表、信貸記錄等結構化數(shù)據(jù)，還應廣泛收集社交媒體行為、消費習慣、供應鏈關系等非結構化數(shù)據(jù)，以更全面地刻畫借款人的信用畫像。同時，加強數(shù)據(jù)清洗和整合能力，確保數(shù)據(jù)的準確性和時效性，為信用評估提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。第二，商業(yè)銀行應不斷優(yōu)化信用評估模型，引入機器學習算法，提高模型的自適應能力和預測精度。通過不斷迭代和訓練模型，使其能夠更準確地識別潛在風險，區(qū)分不同信用等級的客戶，為信貸決策提供科學依據(jù)。第三，商業(yè)銀行應加強與其他金融機構、政府部門、行業(yè)協(xié)會等的數(shù)據(jù)共享與合作，形成更加完整和準確的信用信息體系。

　　四、構建專業(yè)化、數(shù)字化管理人才隊伍

　　注重專業(yè)人才的培養(yǎng)，提升他們對大數(shù)據(jù)技術的掌握水平，是建設數(shù)字化人才管理隊伍的基礎。只有那些擁有大數(shù)據(jù)技術、信息技術，具備扎實的金融專業(yè)知識的人才，才能更好地滿足商業(yè)銀行信貸風險管理的需求，對信貸風險作出正確、及時的判斷，進而有針對性地進行數(shù)據(jù)挖掘，降低信貸風險。具體措施有兩點：一是要引進優(yōu)秀的人才。商業(yè)銀行要嚴格制定人才招聘制度，招聘滿足要求的專業(yè)人員。二是要對現(xiàn)有人才進行培訓，保障信貸風險管理人員能夠掌握金融、法律等專業(yè)知識，并且提高其信息識別、分析的能力。同時，培訓也有利于增強人員的信貸風險防范意識，使其能夠時刻在金融工作中融入大數(shù)據(jù)技術和思維，提高其工作效率。

　　五、做好商業(yè)銀行信貸風險管理的數(shù)字化保障

　　隨著我國步入大數(shù)據(jù)時代，在各項工作質(zhì)量和效率提高的同時，保障數(shù)據(jù)安全成為金融機構關注的重點。充分利用大數(shù)據(jù)技術能夠提高網(wǎng)絡的安全水平，保證銀行的信息安全，降低信貸風險。商業(yè)銀行應將信貸業(yè)務的風險管理與大數(shù)據(jù)技術結合起來，對數(shù)據(jù)進行加密處理，確保數(shù)據(jù)的安全、可信。在進行信貸風險管理時，商業(yè)銀行應審核客戶的信用情況，利用大數(shù)據(jù)技術深度挖掘和分析客戶的信用歷史、交易記錄、社會行為等多維度信息，構建全面的客戶信用畫像。通過大數(shù)據(jù)模型，商業(yè)銀行不僅可以快速識別出潛在的高風險客戶，預警可能發(fā)生的違約行為，還能精準定位優(yōu)質(zhì)客戶，提供更加個性化和優(yōu)質(zhì)的服務。

　　結語

　　商業(yè)銀行信貸具有高績效、高風險的特點，大數(shù)據(jù)技術的應用可以使商業(yè)銀行掌握更全面的客戶信貸信息。信用風險與外部經(jīng)濟密切相關，外部經(jīng)濟的變化可能會對商業(yè)銀行的財務狀況和穩(wěn)定經(jīng)營造成不利影響。大數(shù)據(jù)背景下，商業(yè)銀行要創(chuàng)新信貸風險管理措施，保障自身信貸業(yè)務能夠更好地滿足客戶的需求。

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　　作者簡介：杜會平，本科，助理經(jīng)濟師，研究方向為農(nóng)村金融工作。

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