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大数据在商业银行风险管控中的应用

作者：刘海洁何锡彤

来源：《中国集体经济》2021年第16期

摘要：在时代不断发展的背景下，商业银行面临的竞争也越来越激烈，对于商业银行而

言，风险管理是影响其健康长远发展的一大关键因素，传统的商业银行风险管控模式存在效率

低下、管理成效不佳等缺陷，而大数据技术的出现恰好为商业银行风险管理模式的转型与优化

带来了有利机遇。文章就对大数据在商业银行风险管控中的应用进行了分析和研究。

关键词：大数据;商业银行;风险管控;应用

商业银行在我国社会经济的发展中扮演着至关重要的角色，其作用是不容忽视的。但与

此同时，其在经营过程中也经常会遇到各种风险，这就要求相关人员做好对风险的管控工作，

这样才能实现商业银行综合效益的提升。在实际开展商业银行风险管理工作时，应注重大数据

的应用，因为大数据是以计算机信息技术、网络技术等为基础发展而来的，它能实现对风险的

量化管理，从而提高商业银行风险管控的效率与质量。

一、商业银行传统风险管控模式的弊端

（一）信息利用率偏低

在传统的风险管控模式下，银行对数据信息的利用率较低，具体表现在以下两个方面：

一是信息不够对称，数据处理表现出本地化、零散化等特征，面临信息孤岛等问题，一些数据

信息在得不到授权的情况下，银行也无法使用。二是对非结构化数据的关注度不够。伴随信息

技术的进一步发展，银行在对用户信息进行采集时，应将关注点放在其职业特点、购物偏好等

方面，上述数据大都属于非结构化数据。但从实际情况来看，很多商业银行大都偏向于采集和

存储较为单一的结构化数据，这些数据信息中真正有价值的信息非常少，由于对非结构化信息

的关注和利用不够，导致银行在风险管理、信用评估等方面经常出现失误和偏差。

（二）风险防控相对滞后

由于受到多方面因素的影响，商业银行在信贷业务上存在诸多漏洞，具体表现为信贷投

放问题以及贷后监测不到位。在传统管理模式的指导下，银行评估业务风险主要参照的是客户

的征信信息和财务信息，但上述信息本身具有明显的滞后性，且信息的准确度很难保证，这就

会对银行风险防控工作的开展产生直接影响，严重时还可能使企业付出惨重的经济代价。

二、大数据给商业银行风险管控带来的机遇和挑战

（一）机遇分析

大数据技术为商业银行数据信息的采集和利用提供了有利条件1.

商业银行风险管理本质上讲就是对采集到的数据信息进行全面而深入的分析。有了大数

据技术的支持，商业银行能在短时间内收集到更多的数据信息，并准确筛选出其中的冗杂、无

用数据，提高对海量数据信息的处理效率，构建一个完善的数据信息体系。站在数据挖掘的层

面上来看，商业银行可利用大数据技术广泛收集内外部数据信息，并借助专业化的评价模型对

这些数据进行分析和处理，从而彻底扭转银行对历史沉积数据的应用局面。站在信息层面上来

看，大数据技术的应用可便于商业银行从海量数据信息中找到有关自身经营运作以及外部条件

变化的评估结果，从而有效防止信息不对称问题的出现，使商业银行的风险管理模式得到改进

和优化。

大数据技术为商业银行2.开拓了全新的业务领域以及营销路径

引入大数据技术以后，商业银行的风险管理也逐渐从管控风险转变为“经营”风险。参照客

户留下的相关数据信息，商业银行可了解客户的消费偏好、风险倾向等，进而为各类客户提供

更具针对性的产品与服务，实现精准营销，这样不仅能有效降低银行的营销成本，同时还能实

现对潜在风险的防范。另外，在深入挖掘数据信息的基础上，商业银行还能了解客户对新业务

的需求和想法，从而突破传统业务领域，推出更多创新型产品和服务，为银行创造出新的经济

增长点。

大数据技术提高了商业银行风险管理的3.灵活性

以往的商业银行风险管理模式有很多明显的弊端，很难是实现对风险的全方位、高效化

管控，管理人员对风险的分析也大都处于较为肤浅的阶段，没有对风险进行深层次分析和挖

掘。另外，在时代不断发展的背景下，传统风险管理体制下的工作人员专业素质已经无法满足

当今金融行业的发展需求，在贷款的审批上也过于形式化，整个审批过程十分繁琐，没有对各

环节进行全面把控，这些都导致传统风险管理模式的运作效率显著下降。在将大数据技术投入

应用以后，商业银行可及时收集到准确可靠的内外部数据信息，从而为信贷风险的分析提供依

据，这一风险分析过程不仅更具专业性，同时还具有可复制性，一旦遇到新的风险，只需把相

关数据和指标重新输入进去，即可实现对新风险进行实时