大数据分析支持信用管理

在当下这个大数据时代，受宏观经济下行的影响，实体经济困难向金融领域传导，当前我国银行资产的质量正在面临着新一轮的裂变压力。但是我国很多银行的信用风险管理模式尚未经历全经济周期考验，也无法对越来越繁杂的客户信用风险发数据及时的进行分析检测，存在变革的内在需要。所以永信认为，利用大数据来分析监测客户的信用风险，可能会是未来信用风险管理一个不可阻挡的趋势。

一、当前大数据信用风险管理存在的主要不足

1、信用管家管理有限与规模急剧扩张存在矛盾

近些年，国内银行贷款规模增长了几十倍，贷款客户数量的急剧增长，与商业银行信用风险管理专家所能覆盖客户数量局限存在严重冲突。贷前调查形式要求大量占据客户经理的有效工作时间，深入现场调查企业和项目实际情况的时间缩短、频率下降。过去客户信用风险没有充分暴露大数据风险分析，并非银行真实信用风险管理能力有效提升的原因，只不过是处在持续增长的宏观景气周期，且银行更加看重借款企业抵押担保等第二还款来源，现场深入调查必要性并不充分。

2、企业经营形态复杂与客户信用监测手段单一有限存在矛盾

无论是大型企业还是中小型企业，近年来经营形态均呈现出复杂化态势，大型企业多元化经营，投资渠道丰富，资金多向流动。永信发现目前国内对银行客户信用风险管理的监测手段总体有限，缺乏专业性人才。虽然各个银行均简历了贷款风险管理机制，但贷后风险管理主要是依赖于数据的录入。通常这个财务数据存在滞后性，且很多中小企业的财务数据真实性存疑，这也从某种程度上导致了信用管理的滞后。

二、利用大数据分析信用风险是趋势

大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。银行在长期经营过程中，已经积累了有关客户资金及交易行为的海量信息数据，为银行信用风险管理的变革开起来一扇全新的大门。

1、真正实现了贷后风险监测和预警

对借款企业账户信息、资金流向、关联方信息、网络信息、政府部门公开信息的深度挖掘，可以接近还原企业经营风险状态，为信用分析人才监测企业风险提供了可探索的路径。

2、实现银行信贷前中后台信息的贯通

大数据分析需要处理有关借款企业的海量信息数据，将原本分割的银行前中后台信息进行有效整合贯通，吸纳在信贷业务之外的其他碎片化信息，运用先进技术手段进行过滤与整合，进而分析预测借款企业的信用风险。

3、为贷款前营销和授信审批人员提供有效指导

经过大数据分析处理后的结果，可以为营销人员提供有效指导。基于大数据之间的显著性分析，企业具备相同特征的信息，发生违约风险的可能性越大，这样一来，营销人员可以对借款企业进行更为有效的筛选。

4、有效提升信贷经营与风险控制的效率

基于大数据分析，可以有效提升贷钱调查的效率。原本对贷款风险评估具备重大影响的信息，可以部分通过对借款企业过去的账户信息、信用信息、网络信息等而获得，从而减少了信用管理人才贷钱调查的时间，促使客户经理有针对性的开展现场调查。通过机器和大数据法来替代人工经验判断，可以进一步精简从事人员。返回搜狐，查看更多

（编辑：晋中站长网）

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