淺談如何利用大數據分析提高商業銀行業務風險管控

張敏

【摘 要】互聯網信息技術的快速發展開辟了大數據分析和應用的新紀元，為商業銀行的發展帶來了難得的發展機遇，對商業銀行的業務風險管理產生了重要影響。商業銀行應當緊緊抓住這一千載難逢的大好機會，一方面通過制定嚴格的內控制度并加強制度執行力度規避風險，另一方面，利用大數據對客戶信息進行有效分析，提高大數據時代商業銀行的業務風險管理水平。然而，面對海量客戶信息，如何快速有效的利用數據分析來改善商業銀行的業務風險管理已經成為商業銀行面臨的一大難題。本文分析了大數據時代商業銀行面臨的風險和挑戰，提出了如何利用大數據分析來提高商業銀行業務風險管理的有效對策。

【關鍵詞】大數據分析；商業銀行；業務風險

一、大數據時代商業銀行面臨的風險和挑戰問題

大數據時代的商業銀行業務風險管控面臨著巨大挑戰。首先，商業銀行在傳統的數據管理當中，往往通過紙質賬簿或者計算機對數據進行存儲，其數據分析主要致力于結構化數據的分析，但隨著大數據時代的到來，非結構化或半結構化數據的大量出現，使得傳統的存儲方式變得無能為力，并且因大數據具有體量大、多樣化、密度低的特征，這就需要改變傳統的數據儲存方法，創新出嶄新的存儲方式，滿足業務風險管理數據分析的需要。其次，大數據通常用于查詢和分析傳統方式難以獲得的高價值、低密度的數據，所以需要利用更多高級數據分析工具和技術。第三，大數據時代商業銀行需要一批既具備扎實的業務功底，又懂得數據建模、數據挖掘的復合型人才。雖然近幾年部分商業銀行開始陸續組建自己的金融數據分析團隊，但是商業銀行高素質的大數據分析人才儲備不足，其中風險管控方面的尤為欠缺。第四，隨著近幾年網上銀行、手機銀行等商業銀行信息技術服務的大力推廣和普及，導致客戶交易方式發生了根本的變化?，F在到銀行網點柜臺辦理業務的客戶越來越少，銀行對客戶的掌控能力越來越弱了。此外，大數據時代權威組織的公共信息系統還不能涵蓋所有客戶的信用信息，商業銀行傳統的征信方式又無法滿足業務發展的實際需要，這就不可避免的導致商業銀行對客戶了解的信息程度不夠，無法對客戶的誠信作出準確判斷，對客戶的未來發展更是無法預測。

二、面對大數據時代，商業銀行在業務風險管控上應該采取以下對策

（一）構建數據管理體系，加強業務風險管控

有效甄別風險、防范風險和控制風險，是商業銀行穩健發展至關重要的關鍵環節。目前社會化媒體的互動、電子商務等發展，給商業銀行經營管理帶來一系列挑戰，銀行傳統的解決方案難以完成全面的業務風險管理，大數據分析的運用可以快速完成對數據的專業化處理，從而實現數據的“增值”。首先，大數據與云計算是密不可分的，大數據是依托于云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術對海量數據進行數據挖掘，可以有效幫助銀行了解客戶自然屬性和行為屬性，對客戶進行精準畫像；結合客戶行為，對客戶信用度、風險系數、資產負債狀況等進行深入分析，精準定位疑可客戶或異常交易，快速洞察潛在風險，測算出高風險客戶、偵測出員工可疑行為或產品流程缺陷等，并有針對性地加強管理、提高監管力度。其次，使用多種專業的大數據分析工具構建一系列數據分析模型，在事前、事中、事后（即業務開展前、開展期間和開展后）進行過程監控，查找控制缺陷和潛在風險，從結果管理向過程管理轉變，會對風險管理的建設作用更大。與此同時，商業銀行還要根據風險預警分級情況實現大數據可視化展示，根據問題級別第一時間采取相應的管理措施。最后，商業銀行要養成對大數據進行分析的習慣，在預測業務風險的時候，不要像過去那樣依賴決策者或風險管理者的經驗來判斷，而是在綜合考慮人為的操作風險、政策及市場的環境等多方面的因素的同時，用數據說話，加強大數據分析結論的解釋和應用，提高大數據分析結果的應用效率。

（二）加強大數據安全管控，有效提升業務風險管理水平。

目前，商業銀行利用大數據分析改善業務風險管理和控制初見成效，但距離理想的風險控制目標仍存在一定的差距。商業銀行必須找到改善業務風險管控的有效方法，將大數據分析整合到一個全面的風險管理系統中，有效分析數據的風險特征，消除大數據可能帶來的“大風險”。一是加強與監管機構合作交流，提升自身的數據安全管理能力。二是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，加強商業銀行業務操作人員的服務意識和數據安全意識，形成業務風險管控的合力效應。三是協調大數據鏈中的所有相關部門，加強行業自我監督和技術分享，共同推進數據安全標準的實施，確保商業銀行信息安全管控在各個方面都不存在無效和失敗的問題，避免客戶信息的泄露并造成嚴重后果。

（三）加快大數據分析人才儲備，促進數據分析人才隊伍建設。

大數據分析是一項重要任務，它的應用對專業人才素質提出了很高的要求。為了實現業務經營可持續發展，在激烈的市場競爭中站穩腳跟，商業銀行就必須加快人才資源儲備，推動大數據人才隊伍建設。這是當前也是今后商業銀行一直都要努力的方向和必然要求。商業銀行相關從業人員不僅要對數據分析有一定的了解，而且要有很高的數據建模能力；不僅能夠正確掌握商業銀行的業務操作流程，而且必須能使用工具快速分析業務操作中各種風險的來源。因此，從事數據分析的人員必須具備較高的專業素質和數學統計專業知識。但目前商業銀行經濟類專業人才較多，具備信息科技大數據專業知識的人才較少或嚴重不足。因此，商業銀行應高度重視大數據專業人才的培養和引進，加快大數據分析團隊的建設。一方面可通過校園招聘引進人才，另一方面還可以面向社會招聘這方面的高精尖人才加入團隊。除此之外，針對相關人員大數據應用能力不強，專業性不夠等問題，還要在商業銀行內部有意識的培養這方面的人才，注重發現和培養既懂商業銀行業務又熟悉大數據分析的復合性人才。

（四）加快電子交易風險監測平臺建設，提高風險防范和預防能力。

建立能夠進行跨渠道監控和綜合數據分析的電子交易風險監控平臺，根據客戶交易的風險評估結果選擇最合適的后續措施。在實際交易發生之前，可以實時監控和分析商業銀行的特定交易類型，例如登錄、密碼重置等，包括客戶的第二次認證，客戶的外部呼叫驗證和直接發布，以及基于風險評估的結果。為提高商業銀行業務的風險管理和控制，有必要加快電子交易風險監控平臺的建設。通過大數據監控和分析電子渠道交易，結合渠道和客戶服務系統，實現對高風險交易的實時干預，確保有效控制業務操作風險。除此之外，要更好地了解客戶的消費習慣和行為特征，更及時準確地研究和預測市場趨勢，提高商業銀行防范業務風險效率，提升商業銀行市場競爭力。

三、結束語

大數據時代的商業銀行有著諸多的發展機遇，同時也面臨更加復雜的市場競爭局面。不僅要面對同業之間的激烈競爭，而且還要面對互聯網金融在信息平臺上帶來的沖擊和挑戰?？梢灶A見，商業銀行未來的競爭將變得越來越激烈。未來，商業銀行只有順應大數據發展潮流，利用大數據分析對商業銀行業務風險進行有效管控，轉變自身觀念，發揮自身優勢，多多借鑒互聯網金融一些好的做法和經驗，加強大數據專業人才儲備，不斷對自身進行完善，增強自身業務風險防控的能力，提高對商業銀行風險防控的水平，才能將挑戰變為機遇，搶占競爭制高點，才能使商業銀行保持穩定可持續發展。

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