强化银行风险管控和不良资产处置

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随着智能技术产业的快速发展，大量依靠大数据技术的大数据产品逐渐在金融领域得到广泛应用。特别是在控制银行风险和减少不良资产方面，目前已经有了比较成熟的做法。事实上，不良贷款的出现不仅受近年来国内外经济环境的影响，还与银行现有的信用信息系统和传统的信用信息方法不适应现代经济发展有关，大数据是解决这一问题的有力工具。

我国的信用信息系统始于1992年，但现有信用信息系统的覆盖面仍然非常有限。个人信用信息系统只反映个人或企业与银行之间的信用状况，企业之间的商业信用关系和个人与各方面之间的信用关系没有得到系统的记录和反映。

同时，传统的信用调查方式已经不能适应现代经济发展的实际情况。随着现代经济的发展，企业和个人的经济活动发生了巨大的变化，涉及的范围更广，内容更丰富。因此，衡量信用的维度更加多样化。银行仅靠财务报表无法了解企业的真实情况，权威机构的公共信息系统也无法涵盖企业和个人社会行为的全部信用信息。这些不足导致现有银行信贷信息系统中信息维度不足、信息真实性低、信息收集和分类的科学性不强，从而使银行无法准确判断客户的诚信状况、掌握客户的业务活动和预测客户的未来发展。

大数据技术的应用为现有信用信息系统的建设提供了很好的补充和加强。目前一些企业的尝试表明，大数据可以帮助银行提高信用报告水平和风险监控能力。

首先，一站式信用信息平台可以在贷款前筛选客户。目前，银行查询客户信息既费时又费力，这也增加了银行费用。利用企业一站式信用信息平台，可以最大限度地节省银行的人力、物力和时间，保证数据的有效、及时和准确。

其次，风险量化平台可以帮助贷后风险监控。该平台以企业的日常业务数据为基础，结合平台数据模型，采用动态实时的云数据捕捉技术，对企业的发展进行分析和评估，给出量化的风险分值，第一时间发现企业的生产经营变化，并在风险触发前3-6个月给出预警，以便银行等金融机构及时采取相应措施，防范和减少损失。

同时，“企业系谱”用于监控不良贷款。例如，一些企业通过关联交易转移利润，制造亏损假象，寻找不偿还银行贷款的理由；或通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据。通过对关联交易的查询，可以迅速发现这些虚假现象，使企业能够伪造和暴露其原始形态，从而防止银行被骗。

值得一提的是，大数据技术将有效解决中小企业的融资问题。银行发展中小企业客户不仅是国家的要求，也是银行改善客户结构的需要。然而，有融资需求的中小企业普遍存在资产少、担保不足的问题。利用金典联行的工具，以企业提供的反映其真实经营状况的历史数据为基础，通过大数据挖掘和分析技术，可以挖掘企业的真实经营状况、健康状况、盈利能力和历史信用积累，真实展示企业的实际经营信息，给出企业的信用评级和信用额度，从而为银行或相关金融机构提供贷款依据，缓解中小企业融资难的问题，挖掘潜在的优质客户。

此外，它还可以提高信用卡发行质量，合理增加信用，防止不良客户。大数据企业有许多独特的个人外部数据源和评分系统来帮助银行进行业务管理，如信用卡发行审批、审批配额、信用增级和交易监控。

金融的本质是商业风险，如何控制好风险尤为重要。特别是在当前新的经济常态下，中小企业面临不同程度的压力，银行风险开始显现。在这种背景下，金融机构有效地度量其贷款客户的风险无疑是一种迫切的现实需要。因此，提前控制风险已经成为银行利用大数据技术实现的首要目标。

一家股份制银行的董事长曾谈到量化风险管理给银行带来的三大收益:“首先，它至少可以比其他银行跑得更快；第二是实现最大的信息对称性；第三，效率和准确性有了很大提高。摆脱了大量的劳动后，有利于从总行和分行收集贷后风险管理信息，大大提高管理透明度。”据某商业银行测算，大数据技术可以有效降低不良贷款率47%以上。

在某种程度上，大数据技术相当于给中小微企业增加一套体检设备，让银行敢于把钱借给筛选出来的好企业，从而很好地解决融资问题。此外，大数据技术催生了新的金融服务模式，实现了全流程再造。将传统的手动点对点模式升级为智能、批量高效模式，可以最大限度地降低成本，促进金融机构的转型和发展。

特别是在过去，由于基层银行客户多，员工少，很难及时监控风险。大数据产品的应用可以帮助银行实时动态监控风险，从而避免和减少损失。