商业银行网络信贷风险及应对研究

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【摘要】经过数年的发展，网络金融的发展速度有所提升，这让网络信贷等业务也备受商业银行关注，其业务渠道还由实际逐渐转变为虚拟。但在快速发展的过程中也发生了许多问题，比如越来越难识别的信用风险，在操作及控制方面的难度系数增加了许多。本文分析了商业银行网络信贷风险控制中存在的问题，并提出商业银行网络信贷风险控制的相关建议，以供参考。

【关键词】商业银行；网络信贷；信贷风险管理

一、商业银行网络信贷风险管理的意义

1.促进信贷产品更新换代

进入数据时代后，互联网金融公司的数量持续增长。相较于传统的商业银行，它的最大优势是有着相对便捷的放款流程、金融产品也比较多元，这给传统商业银行造成了一定打击。故商业银行将采取各种方式研发网络信贷产品，借助云计算或其他创新技术了解顾客的实际需求，并为其制定更加合适的网络信贷产品，以期提高营销精准度。换言之，在这个全新时代，商业银行一定会因日渐激烈的市场竞争而加快网络信贷产品的迭代速度。

2.优化信贷风险管理程序

互联网金融公司可借助各种大数据基于多个方面分析客户信息，从而形成具有较高效率的风险评估模型，让公司在各种科学决策中做出精准且快速的反应。而商业银行则需持续优化相关风险评估方案，避免由于竞争力低于互联网金融公司而被市场淘汰。对此，本文认为商业银行可加快网络信贷风险业务的处理效率，使相关管理流程得以简化，并尽量避免在管理期间代入传统的管理模式，从而提高效率及精准度。

二、商业银行网络信贷风险管理的问题分析

1.数据应用能力较低

虽然商业银行可通过各种方式判断申请授信业务客户的信用水平，但只能于某些单一渠道获取数据。时至今日，仍有部分商业银行未尝试借助互联网平台，基于各个方面获取公司或个体的信用数据并展开全面分析，未构建与之相对应的数据信息库，甚至没有建立完整的信息档案。如此一来，若要对相关内容进行多次交叉检验，就有可能影响检测结果，致使一线工作者及负责审批信贷业务人员在评估用户的信用状况及还款能力时，掺入过多的主观观点。由于不具备良好的数据搜索能力，其应用效率较低，导致商业银行无法在网络信贷业务方面展开精准的风险管理工作，此类业务的风险系数也随之提高。

2.风险评级模式落后

目前，仍有很多商业银行是以外部及内部评级决定最终的信用等级，其评级的重点也是相关的数据信息。虽然该方法具有一定的合理性，但在数据时代，商业银行面临的是瞬息万变的市场环境，所以必须获取越来越多的数据信息。此时，若再沿用这种传统的风险评级模式，根本无法令其针对网络信贷业务展开高效且精准的风险管理，加上计算机信息技术持续发展，让商业银行能运用相关的数据信息，构建科学完备的数据库，但仍然无法及时更新信用评级模型知识。因此，即便构建了数据系统仍无法被高效利用，甚至还对风险评级模型的运用及优化造成一定影响。

3.风险管理效率较低

以往，商业银行需要在多次审批之后才能完成信贷风险管理工作。在此期间，若某个工作者与评估期间掺杂了过多主观意愿，就会让风险管理决策的真实性及实际效用大打折扣。另外，因同项业务会由多个部门审批，故在发生信贷风险后，经常会有部门相互推卸责任的情况发生，而且审批花费的时间成本较高。进入大数据时代后，商业银行所处的市场环境有了极大变化，该审批流程无法满足商业银行在网络信贷方面的业务发展目标，甚至会影响银行综合业务的开展。

三、商业银行网络信贷风险管理的建议

1.全面提升数据应用能力

商业银行在开展风险信贷管理工作时，要学会如何运用大数据或相关数据技术，提高自身的数据运用与收集能力，并通过内外部两大渠道收集更多的客户信息。其中，外部渠道主要是指与其他商业银行共享信息，再和专业水平较高的互联网金融机构或大数据分析机构、政府、企业等构建合作关系，基于各个方面了解客户的信用等级、收支状况及消费水平等，通过该方式扩大数据覆盖面；而内部渠道则为运用互联网金融平台对信贷产品进行持续优化，并从中收集各种顾客消费行为相关数据。在搜索客户信息时，采取各种方式保障信息的真实度，再将相关信息作用至网络信贷业务的风险管理工作中，为相关管理工作提供信息技术保障。

2.创新信贷风险管理模式

商业银行在沿用以往的信用评级模型时，还需基于大数据思维，找寻各种可挖掘信息的方法并构建客户信用风险评估模型，借助相关数据及统计手法估算顾客的违约概率。另外，在评估商业银行的盈亏状况后，还要制订相应的信贷管理方案。若要优化网络信贷风险管理模型，还需基于各个方面分析各类信息挖掘方法，从而找寻出具有较高契合度的风险评估方法及模型。商业银行还要运用各类信息技术全面剖析金融市场，以便掌握大概的变化规律及存在于市场中的相关信息，再将相关信息作用于网络信贷风险管理模型中，这不仅能针对此类风险进行全面评估，还可基于评估结果，设计出科学化的管理方案。

3.提升风险管理决策效率

进入大数据时代后，商业银行持续加快发展速度，还优化了多项业务，在此期间，可能会遇到种种风险，需要商业银行尽快提高与网络信贷相关的风险管理决策效率。一方面，要在以往信贷审批流程中引入各类数据信息，把涉及多个部门的信贷审批工作视为具有系统化特性的数据筛选流程，尽量避免掺入各种主观观点，借助大数据与短时间内审查，找出当中的风险点，如此方可在控制时间与成本的前提下，达到更理想的信贷审批效率；另一方面，在进行有关网络信贷风险管理工作的同时，还要运用大数据技术构建可作用于其中的风险识别系统，加之相关风险点可制订出更科学可行的网络信贷风险管理方案，此类方案的制订者为银行里的管理人员，其目的是为了避免由于参与部门过多而出现推卸责任的情况。还要借助大数据技术监测最终的管理结果，尽可能降低信贷业务的风险系数。

4.实施专业人才队伍建设

商业银行要贯彻专业化人才策略，以期提高网络信贷风险管理水平。一方面需制订合理的培训方案及规划，在规定时间内为在职一线人员及风险管理人员提供专业化培训，令其了解各种与时俱进的管理理念及管理手段，可着重提高其大数据应用水平，进而优化内部人员的综合能力及素质；另一方面还需树立长期可行的人才战略理念，运用科学合理的内部人力资源管理机制或相关举措，与外部引进各种大数据或互联网优秀人才，通过该方式为当前的网络信贷风险管理团队注入新鲜活力，使当前的人员团队在能力及知识结构方面得以优化，为商业银行提供足够的人才优势，使其更好地开展与网络信贷相关的风险管理工作。

四、结语

商业银行若要持续推进网络信贷业务的发展，就必须做好与之相关的风险管理工作，而这一系列的管理流程可能与商业银行的各个方面存在关系，会对其综合发展造成直接影响，如今已进入大数据时代，商业银行在展开网络信贷风险管理时拥有更多的管理方法及手段。就本研究结论而言，必须采取各种方式强化商业银行在获取数据应用数据方面的专业性，尝试在传统的信贷风险管理模型中注入创新元素，还需尽快培养专业化人才，从而达到更理想的管理决策效率。

参考文献

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作者:张冰 单位:河北经贸大学