大數(shù)據(jù)用于政策性銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控的價(jià)值

提高銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力 政策性銀行經(jīng)營(yíng)規(guī)模龐大，涉及多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生可能性較高。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對(duì)政策性銀行的各類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面分析和識(shí)別，包括信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等。大數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析大量的相關(guān)數(shù)據(jù)，幫助銀行更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的潛在影響，并及時(shí)采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。

增強(qiáng)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)能力 政策性銀行需要根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果來制定相應(yīng)的政策和規(guī)劃，以減少風(fēng)險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)和金融系統(tǒng)的沖擊。大數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的數(shù)據(jù)樣本和更精確的模型分析，從而改善風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。政策性銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，有效預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)事件的可能發(fā)生和演化趨勢(shì)，提前采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。

銀行利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的常見問題

垂直化數(shù)據(jù)資源管理模式落后 在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，許多銀行仍然采用傳統(tǒng)的垂直化數(shù)據(jù)資源管理模式，即將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在各個(gè)業(yè)務(wù)部門的系統(tǒng)中，并且各個(gè)系統(tǒng)之間缺乏有效的數(shù)據(jù)共享和集成。這種模式使得銀行難以全面、準(zhǔn)確地獲取和分析數(shù)據(jù)，限制了風(fēng)險(xiǎn)的綜合識(shí)別和管理能力。

業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與分析不夠深入 利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和分析是一種重要手段，但許多銀行在實(shí)踐中只局限于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析，未能深入挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，對(duì)于不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的交叉風(fēng)險(xiǎn)和鏈?zhǔn)斤L(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和分析還比較薄弱，這可能導(dǎo)致對(duì)復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)的忽視或誤判。

金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全問題突出 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，銀行積累的數(shù)據(jù)量不斷增加，其中包含大量敏感和機(jī)密信息。然而，許多銀行在數(shù)據(jù)安全方面仍存在一定的漏洞和不完善之處。例如，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸過程中的加密措施不到位，訪問控制機(jī)制不嚴(yán)密，容易遭受黑客攻擊面臨數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，這將給銀行的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和客戶信任帶來潛在的問題。

大數(shù)據(jù)在防控政策性銀行金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用

建立風(fēng)險(xiǎn)模型體系 政策性銀行可以借助大數(shù)據(jù)建立風(fēng)險(xiǎn)模型體系來強(qiáng)化金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管理。這個(gè)模型體系可以基于以往審計(jì)中揭示的有效風(fēng)險(xiǎn)問題和線索的信貸類模型進(jìn)行構(gòu)建?？梢圆扇≌邕x、優(yōu)化和新建等方法，全面分析信貸客戶內(nèi)外部的風(fēng)險(xiǎn)信息。通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，收集和整合各種與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括客戶的經(jīng)營(yíng)狀況、信用記錄、關(guān)聯(lián)方情況以及資金流向等信息，并進(jìn)一步將其細(xì)分為各個(gè)分類小項(xiàng)，進(jìn)而可以建立一個(gè)完整且高度精確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型體系框架，能夠幫助政策性銀行更好地了解自身以及客戶的風(fēng)險(xiǎn)狀況，便于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。

確立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)系數(shù) 通過對(duì)金融大數(shù)據(jù)的全面、深入分析和挖掘，政策性銀行可以獲取金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)信息，確立相關(guān)指標(biāo)系數(shù)，以更準(zhǔn)確地評(píng)估客戶的風(fēng)險(xiǎn)情況。具體而言，政策性銀行可以通過運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)模型體系，選取已具有不良特征的客戶，并對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)特征的細(xì)致分析。例如，政策性銀行可以根據(jù)數(shù)據(jù)信息顯示企業(yè)存在停工或停產(chǎn)等風(fēng)險(xiǎn)狀況，經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流連續(xù)兩年出現(xiàn)負(fù)值，半年內(nèi)資產(chǎn)負(fù)債率提示過快，信貸業(yè)務(wù)發(fā)生額超過當(dāng)期主營(yíng)業(yè)務(wù)成本等不同風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度的情況。通過測(cè)算和擬定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及相應(yīng)系數(shù)，政策性銀行可以更好地量化和評(píng)估這些風(fēng)險(xiǎn)，從而及時(shí)采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。

明確風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)象 對(duì)于政策性銀行來說，明確風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警對(duì)象非常關(guān)鍵?；诖髷?shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)控制需要針對(duì)不同的客戶群體，進(jìn)行精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和管理。在此過程中，政策性銀行可以采用趨勢(shì)分析方法，通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)系數(shù)的分析，確定風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警對(duì)象。政策性銀行可以將風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的絕對(duì)值進(jìn)行歸一化處理，將其轉(zhuǎn)換為相對(duì)值，并形成量化觀測(cè)系數(shù)，以便更好地計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，在篩選有效非不良信貸客戶時(shí)，政策性銀行還需要考慮客戶的信用評(píng)級(jí)、歷史交易記錄、行業(yè)背景等因素。這些信息可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來獲取和分析，幫助政策性銀行更準(zhǔn)確地判斷客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。此外，政策性銀行還需要根據(jù)實(shí)際情況，結(jié)合國(guó)家金融監(jiān)管政策和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化，及時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和監(jiān)測(cè)的對(duì)象和指標(biāo)體系，保證風(fēng)險(xiǎn)控制的效果和及時(shí)性。

預(yù)警各維度風(fēng)險(xiǎn) 在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，政策性銀行需要按照風(fēng)險(xiǎn)客戶的行業(yè)、規(guī)模、區(qū)域及所有制等特征進(jìn)行聚類分析，以進(jìn)一步明確各維度下的整體信貸風(fēng)險(xiǎn)暴露壓力，并進(jìn)行整體上的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判和預(yù)警。對(duì)于區(qū)域維度，政策性銀行可以根據(jù)客戶所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、市場(chǎng)需求和供應(yīng)等情況，以及客戶之間可能存在的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)等因素，進(jìn)行細(xì)致的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警。對(duì)于行業(yè)維度，政策性銀行可以通過對(duì)客戶所處行業(yè)的政策環(huán)境、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況等因素的分析，評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)和整體信貸風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于規(guī)模、所有制等維度，政策性銀行也可以借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)客戶的規(guī)模、組織形式、管理水平、財(cái)務(wù)狀況等指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估，以協(xié)助風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和管理?；谶@些維度的聚類分析，政策性銀行可以更好地把握風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)，及時(shí)預(yù)警信貸風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)具體情況采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制和管理措施，避免產(chǎn)生不良資產(chǎn)，保證資金安全和金融穩(wěn)定。

總之，政策性銀行在我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)與發(fā)展中肩負(fù)著重要使命，加強(qiáng)金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制，保證金融服務(wù)質(zhì)量和效益，不僅有助于銀行的穩(wěn)定發(fā)展，也有助于整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行。大數(shù)據(jù)技術(shù)在信息采集、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和數(shù)字化管理方面具有巨大優(yōu)勢(shì)，政策性銀行應(yīng)大力引進(jìn)和科學(xué)應(yīng)用，以達(dá)到管控金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、提升綜合效益的目標(biāo)。

作者單位：國(guó)家開發(fā)銀行陜西省分行