信用风险管理急需大数据分析

受宏观经济下行压力影响，实体经济困难向金融领域传导，当前我国商业银行资产质量正面临新一轮劣变压力，这体现了银行资产质量顺周期演变规律。但我国商业银行信用风险管理模式尚未经历全经济周期考验，也无法对越来越庞杂的客户信用风险数据及时进行分析监测，存在变革的内在需要。而利用大数据分析监测客户信用风险，可能会是未来信用风险管理一个不可阻挡的趋势。

当前信用风险管理

存在的主要不足

一是专家管理有限与规模急剧扩张存在矛盾。2003年至今，我国银行贷款规模增长了近10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，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。

二是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，交易对手庞杂。中小型企业虽然主业单一，但企业大股东自主投资范围较宽，且自有资金与企业资金混用，个人投资风险往往转化为企业经营风险，企业经营风险也可能会向个人财务风险传导。而银行客户信用风险监测手段总体有限。虽然各行均建立了贷款风险管理体制，但贷后风险管理主要依赖于前台客户经理将借款企业财务数据的录入，以及对媒体和网络借款企业突发风险的跟踪处置。通常财务数据存在滞后性，且很多中小企业财务数据真实性存疑，客观上导致银行信用风险监测明显滞后，基本上无法做到实时预警。而网络或媒体上传播的企业突发风险，实际上是企业经营风险的充分暴露，银行“亡羊补牢”式的风险处置，并未真正达到实时监测贷款风险的初衷。

三是企业信息高度统一与银行信贷前中后信息传递割裂存在矛盾。借款企业信息覆盖从贷前调查到贷款到期收回的全过程，具备高度统一性。但银行信贷经营前中后台的划分，使得企业信息的传递被人为割裂。对企业授信，是基于客户经理贷前调查的信息；而在贷款审批时借款企业信息已经发生动态变化，但授信往往未实时调整；在贷后到贷款到期这段时间内，贷后风险监测信息往往无法及时传递给授信部门，对前台贷款营销的支撑与指导作用存在断裂。银行贷款经营重授信轻贷后、重营销轻风险、重审批轻持续管理的问题较为突出，很难全面把控借款企业的经营风险。

四是企业经营风险动态变化和银行贷后风险监测理念落后存在矛盾。企业经营面临内外部冲击，经营风险动态变化。基于贷前调查信息对借款企业经营风险的综合判断，客观上需要随着时间进行不断校正。虽然各银行也建立了信贷管理部门，但与真正的贷后风险监测相去甚远，所谓信贷管理大多涉及贷后检查、突发风险应对、不良贷款处置、信贷政策指导等方面，真正需要对借款企业信用风险、行业投向风险监测功能没有，或无法有效发挥作用。这些问题的存在，主要归结于银行贷后风险管理理念的落后，贷后管理仅具备形式要求，却无实质功能。

五是贷款全过程管理与银行贷后介入处置功能基本缺失存在矛盾。贷款从发放到收回或处置，需要进行贷款生命周期管理。在贷款生命周期的任何时点，一旦发现威胁到贷款到期偿还的重大风险隐患，就需要银行及时介入或处置，以维护银行信贷资金安全。但银行因为贷后风险监测功能缺失，或无法有效发挥作用，无法及时对贷款生命周期进行干预，进而造成风险累积爆发，影响到银行信贷资产质量。即使银行贷后管理部门依据自身经验和技术前瞻性监测到企业经营风险，但企业表面经营仍属正常，要求抽贷、退出将遇到前台极大阻力。

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变革开启了一扇全新的大门。

一是真正实现贷后风险监测与预警。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，为前瞻性动态监测借款企业风险提供了可探索的路径。

二是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，吸纳在信贷业务条线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。

三是为贷款前台营销和授信审批提供有效指导。经过大数据分析处理后的结果，可以为前台营销提供指导。基于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就越大。这样一来，前台营销可以对借款企业进行更为有效的筛选。也基于相同原理，在对借款企业授信过程中，可以更有效地把控企业风险总额，而非不切实际的授信。

四是有效提升信贷经营与风险控制的效率。基于大数据分析，可以有效提升贷前调查的效率。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账户信息、征信信息、网络信息等而获得，从而减少了贷前调查的时间，促使客户经理有针对性地开展现场调查。通过机器和大数法则来替代人工经验判断，可以进一步精简从事贷款授信审批人员。而在贷后管理过程中，广泛采用模型进行数据分析，可以有效提升风险监测的效率和前瞻性，并为前台营销提供方向性指导。