分析应用大数据技术降低银行信贷风险的策略

　　[摘要]为充分发挥大数据技术降低银行信贷风险的有效作用，笔者从大数据分析常用的技术手段入手，对其进行了全面而深入地分析，并在此基础上全方位、深层次地探析了银行信贷常见风险与银行信贷风险分析手段，最后探究了应用大数据技术分析手段防范银行信贷风险的建议。

　　[关键词]大数据技术；银行信贷风险；常见风险；分析手段；建议

　　1大数据分析常用的技术手段

　　随着大数据技术的不断发展，其不仅被广泛应用于互联网行业，在银行信贷风险过程中同样发挥着非常重要的作用。信息技术的发展有效带动了大数据技术的产生和发展，在很大程度上我们都可以将大数据技术当成是信息技术发展到一定阶段的必然产物。对于身处信息技术时代的我们完全应该把大数据当成是信息时代的宝贵财富，其不仅能够为我们提供很多潜在的应用价值，同时还可以实实在在地推动很多行业的发展，为我们创造难以估量的经济价值。可以说，大数据技术的影响力已经辐射到了我们生活、学习和工作的各个角落。即使是我们习以为常的网购活动，其都会涉及到大数据技术的应用。但不可否认的是，大数据技术的发展让我们的隐私受到了威胁，也给一些不法分子提供了可乘之机。如何才能正确应用大数据技术趋利避害，最大程度上地扩大其应用优势而消除或者降低其不利影响，则是每个当代人都应该认真思考的问题。

　　说起大数据技术，与之共生的或者说是其发展之前的技术之一就是云技术。大数据分析常用的技术手段之一就是云技术。当前，由于行业发展的需要和时代的背景的不断变化都促使越来越多的领域需要借助于大数据分析系统来推动自身发展并在此基础上提高自身未来发展竞争力，扩大商品竞争市场。比如，金融领域往往需要借助于大数据系统并结合 VaR（value at risk） 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。用更抽象的语言来表达，也就是说支撑这些场景需求的分析系统，不可避免地会面临大致相同的技术挑战。业务分析是金融领域最为常见的工作类型之一，在大数据技术发展之前，这个过程中往往需要花费大量的人力、物力和时间成本来完成。但是利用大数据技术就可以对快速而智能化地对数据范围横跨实时数据和历史数据进行分析。当然，我们不但需要低延迟的实时数据分析，也需要对 PB 级的历史数据进行探索性的数据分析。如果没有云技术的帮助，大数据分析过程往往会存在可靠性和可扩展性问题。这是因为用户可能会存储海量的历史数据，这就使得其最终积累的数据规模有持续增长的趋势，这就需要引入分布式存储系统来满足可靠性和可扩展性需求，同时保证成本可控。技术栈深，需要组合流式组件、存储系统、计算组件和。可运维性要求高，复杂的大数据架构难以维护和管控，而这些问题都可以借助于云技术技术来解决。

　　2银行信贷常见风险

　　银行贷款不仅能够为客户解燃眉之急，帮助他们度過难关，同时还可以为银行创造收益，所以从双方的角度来讲，良好的贷款关系能够创造一个双赢的结果。然而，很多时候客户都没有及时归还贷款，使银行信贷存在各种各样的风险，不但给银行造成很大的经济损失，也时客户的信誉受到损害。一般来讲，客户未能按时归还贷款主要分为两种情况：一种是主观原因，也就是说客户自己并不想归还贷款，即使自己完全有能力归还贷款，这种情况比较恶劣，属于“老赖”行为；另一种则是乐观原因，因为自身经济情况不能及时归还。在信用系统与相关法律法规不断完善的情况下，目前的不良贷款主要是因为客户投资不成功，所以不能使资金及时回控，不但使客户自己的那部分投资资金变成“泡沫”，同时还造成银行贷款资金的损失。总的来说，目前银行信贷常见风险主要体现在以下几个方面：

　　2.1经营策略风险

　　如果一个人根本就不懂经营，那么即使他（她）有再多的经营资本，最终也会面临破产的边缘。所以，我们完全可以把经营策略的质量看成是决定企业生死存亡的关键因素之一。当然，经营策略在很大程度上要取决于企业的经营思想和经营习惯。如果没有大量而有效的前期市场调研工作作为基础，那么在经营过程中必然会遇到各种各样的问题，也会使经营风险极大提升。而企业的这种经营策略风险也会自然而然地转嫁到银行身上，使银行面临较大的信贷风险。所以从这里就可以看出，冒险式经营习惯不但会使企业经营面临很大的投资风险，也会使银行贷款面临着很大的风险。如果一个企业好高骛远，对自身经济实力和市场发展前景缺乏全面而系统的认识，一味地追求企业生产规模的扩大，就可能使企业把赖以生存的流动资金变成固定资产，使企业发展停滞不前，甚至会倒退，最终被自己现有的经营模式压垮。

　　2.2政策风险

　　国家政策的变化会对企业产生很大的影响。很多时候，一个欣欣向荣的企业都可能因为国家政策的变化而遭受当头棒喝，最终濒临破产。企业的资金投入如果不能与国家产业政策调整的预期相一致，那么企业就不能得到政策上的支持，甚至还会成为打压的对象。我国正处于经济转型升级的关键时期，而过去那些重工业就成为转型升级的主要对象。然而，这些重工业当中有很大一部分企业“尾大不掉”，根本就不能在短时期内完成转型升级的目标，那么相应的，其就可能在这个过程中成为历史。企业银行贷款的金额都比较大，有时候税率仅仅是发生了很小的上调，也会使企业感到非常的“吃力”，甚至还会打破企业偿还贷款的平衡点，导致其不能按时归还贷款。保护环境是每个企业都应该承担的社会责任。以牺牲环境为代价追求经济效益的经济发展模式已经成为过去式，而愈发严格、安全的经济发展模式要求企业既要追求经济效益，同时还要保护好环境，这在无形之中也会使企业的生产经营成本上升。2006年上半年，为抑制投资增长过快，国家出台一系列措施进行宏观调控.这些措施，都将成为制约企业经营效益和发展前景的主要因素之一。相应的，企业能够活动的经济效益降低，其偿还银行贷款的能力也随之降低，甚至还存在不能及时归还贷款的问题，使银行信贷风险大大提升。

　　3银行信贷风险分析手段

　　除了经营策略风险、国家政策风险以外，像市场风险、技术风险、产品或者服务退化风险、管理风险、财务风险等企业各种风险都或多或少的会增加银行信贷风险，使银行贷款不能按时归拢。科学技术的发展丰富了银行信贷风险分析手段和方法，也使得人们可以从新的角度看待银行信贷风险问题。信息技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术、物联网技术、计算机信息系统集成技术等现代化前端技术为降低银行信贷风险，提高银行投资经营稳定性奠定了基础。其中，应用大数据技术就可以有效地降低企业市场经营风险，通过前期的采集产品市场信息、筛选信息、应用信息等步骤，能够为企业制定一个更合理、更科学的发展档案，降低其投资风险。人工智能技术的应用能够降低企业管理风险，利用人工智能可以帮助企业分析财务信息、管理信息，从而使企业能够根据自身的实际情况规划人力资源，降低人工成本，提高其经济效益，保证其有足够的资金偿还银行贷款。云计算技术能够有效地降低企业产品或者服务退化风险。这是因为云计算技术能够及时捕捉市场的变化，通过分析消费者的消费习惯变化而判断产品未来一段时间内的消费情况，从而为企业调整生产结构提供有效信息，降低产品或者服务退化风险。

　　4应用大数据技术分析手段防范银行信贷风险的建议

　　像云计算技术、人工智能技术、物联网技术等都与大数据技术有着千丝万缕的关系，甚至可以把大数据技术当成是连接这些高科技技术的桥梁。所以从这里就可以看出，我们完全可以应用大数据技术分析手段来防范银行信贷风险，保障银行贷款投资的安全性，维护国家经济发展的稳定性。

　　4.1做好贷款前期的调研工作

　　很多时候，银行之所以会面临各种各样的信贷风险，就是因为银行未能做好贷款前期的调研工作，对贷款企业的情况了解的并不全面，甚至存在“骗贷”的可能性。因此，这就要求银行要充分利用好大数据技术这个分析工具，全面而系统地分析企业经营情况、固定资产情况、管理工作情况等，避免贷款资金“打水漂”。國内银行也应该加强交流与合作，将存在“老赖”行为的企业或者个人录入银行信贷失信名单中，为其他银行敲响警钟，也让那些“老赖”成为过街老鼠、人喊人打。

　　4.2加强对银行工作人员的培养培训

　　在应用大数据技术分析手段防范银行信贷风险时要具有灵活性，做到具体问题具体分析。为此，银行负责人要定期给银行工作人员进行培养培训，提高对他们工作行为的监督管理，同时还要求他们在给企业放贷之前要严格按照银行相关规定对企业进行考核，做到认真负责。除此以外，还要培养银行工作人员应用大数据技术分析手段防范银行信贷风险的能力，提高其工作效率。降低银行信贷风险需要银行每一个工作人员的努力，而政府也要起到监管的作用，制定明确的贷款制度，同时还要监督管理银行实际贷款行为。当然，大数据技术只是一种辅助分析手段，所以要正确地看待其应用价值，在实际工作中还要既要尊重“人”的地位，同时还要尽可能地发挥出大数据技术的应用优势，降低银行信贷风险，促进银行健康发展。

　　5结束语

　　综上所述，随着大数据技术的不断发展，其不仅被广泛应用于互联网行业，在银行信贷风险过程中同样发挥着非常重要的作用。将大数据技术应用在银行信贷风险过程中不仅可以防范银行信贷风险，保障银行贷款投资的安全性，还可以维护国家经济发展的稳定性。由此可知，《分析应用大数据技术降低银行信贷风险的策略》这一课题具有重要的研究意义。

　　参考文献：

　　[1]黄薷丹.大数据时代下商业银行信贷风险管理策略研究[J].产业创新研究，2018（11）

　　[2]张莉.大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善思考[J].全国流通经济，2018（26）

　　[3]徐源.大数据助推信贷风险管理创新探讨[J].现代营销（信息版），2019（7）：150.

　　作者简介：李鑫（1983-），男，侗族，贵州都匀人，硕士，高级讲师，研究方向：计算机信息系统集成、大数据技术、物联网技术。

　　李鑫 吕斌