大数据时代商业银行信贷业务研究
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信贷资产出现坏账的原因是多方面的：信贷人员的专业能力问题；职业操守问题；客户不诚信问题；国家法律不够完善问题；国家经济大气候问题等等。在借贷的过程中银行和企业的博弈，银行处于不理的地位，银行和企业的信息不对称，银行只是凭借企业提供的材料进行贷与不贷的决策，风险是显而易见的。而大数据时代的到来，为商业银行的信贷业务带来了机遇。我国的商业银行，特别是国有商业银行，拥有世界上最大的客户群和网点网络，每天产生海量的客户账户交易信息，另外，我国的商业银行都拥有雄厚的资金实力和技术实力，因此，在大数据时代是处于比较优势地位的。商业银行可以根据拥有的数据资源进行数据挖掘，开发信贷客户关系管理系统，利用聚类分析法对信贷客户进行细分，从而为不同的客户开发不同的信贷产品；利用关联分析法对客户进行交叉营销，从而最大限度提高客户的贡献率；利用分类法识别优质客户，为优质客户可以放宽贷款的条件，提高贷款的额度，从而提高优质贷款的比例；利用孤立点法，分析贷款客户的异常行为，对可能出现的贷款损失进行预警，对客户进行及时的跟进服务，了解企业经营情况和贷款使用情况，发现异常可以及早采取行动，最大限度地降低贷款风险。在这方面，电子商务企业阿里巴巴为商业银行做出了榜样：它借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款，全程不进行人工干预，截至目前阿里巴巴已经放贷300多亿元，坏账率约0.3%左右，大大低于商业银行。在相同的市场环境中，有如此的巨大反差，不能不引起人们的反思。这是基于大数据的精准数据分析战胜基于经验分析的普通专家的例子。虽然在大数据时代，商业银行处于有利的地位和取得了一定的成绩，但是，仍然面临严峻的挑战。
二、大数据时代的到来给商业银行的信贷业务带来的挑战
（一）数据结构单一、不够完整
商业银行的数据主要是客户账户的交易信息，客户的个人身份信息等大多是结构性数据，而在大数据时代，大数据中的结构性数据只占15%左右，还有85%的数据是半结构性数据和非结构性数据。因此，商业银行要利用自己连系广的特点，利用服务等和电力公司，自来水公司、煤气公司、电讯公司等公用事业单位进行信息共享，广泛收集一切和客户有关的信息，利用淘宝等互联网商家付款的业务，和电商交换客户的消费信息等数据，和导航服务提供商合作，获取客户的交通信息，和医院交流客户的健康信息，从法院的资料库获取客户的合同信息、判决信息，还有大量的法庭调查信息等等，在大数据时代，你只有获取尽可能详细的客户资料，你才可以了解你的客户，然后更好地服务客户，在这场以大数据为背景的信息战中立于不败之地。
（二）缺乏专业人才
大数据带来的是一次革命，它不仅颠覆了我们以往的许多传统观念，而且，对我们的知识结构也将是一次革命，以往的专家如果在大数据浪潮面前如果不及时更新自己的知识结构也将面临被淘汰的危险，而对商业银行来说，最棘手的问题是缺乏人才，因为大数据对人才的要求与以往完全不同，国外给出了一种全新的称呼叫数据挖掘科学家，他们要懂统计学，会编程，懂专业知识。
三、解决办法
一是要普及大数据知识，树立大数据观念，为数据挖掘奠定思想基础。通过讲座、培训、派人进修等方式，在全行上下形成一种大家都来学数据知识，利用大数据知识为银行增效益的氛围。二是在银行的日常工作中要有大数据观念，在客户信息的录入方面要准确，完整，在有关客户属性的设计方面要体现数据挖掘的观念，考虑数据挖掘在概念分层等方面的便利性。三是进行相应的组织机构调整，建立有数据分析师，电脑工程师，和各专业人员组成的团队，为数据挖掘奠定组织基础。大数据时代的数据挖掘是一个系统工程，必须建立跨部门的工作小组共同攻关，才能建立比较科学合理的数据仓库，同时开发出适用的挖掘工具，把数据仓库和数据挖掘变成现实的生产力，为提高信贷资产质量服务，为提高商业银行的效益服务。四是全方位收集数据，建立一个统一的数据仓库，为进一步的数据挖掘奠定物质基础。商业银行要建立自己的数据仓库，一方面把以前的历史数据以科学、合理的方式导入数据仓库，另外利用银行联系广泛的优势，和关联企业进行数据共享，把关联企业的数据也要导入数据仓库，建立涵盖客户方方面面信息的数据仓库，然后在此基础上进行数据挖掘，挑选优秀的企业作为信贷业务的目标客户，克服传统上银行等贷款客户上门的做法，主动出击，既满足优势企业的资金需求，又为银行创造效益。五是大力培养人才，为数据挖掘奠定智力基础。做任何事业，关键是人才，商业银行要着力培养复合型人才，可以向全行职工提供一个数据仓库，然后进行数据挖掘比赛，看谁的模型最有创意，谁发现的相关关系最独特，谁从中发现了洗钱的模式等等，每年进行评奖，这样可以培养一大批数据挖掘的能手，为大数据时代的信贷等业务提供充分的人才保障。
作者：华雅琴 单位：无锡职业技术学院
