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摘要：在商业银行金融市场中信贷业起着重要作用，但是，在实际运行中，商业银行应弄清宏观市场变化对还款风险的影响，进一步分析还款风险。由于大数据的迅速发展，一方面可以对用户信息进行严格审核，另一方面还可以降低贷款风险。基于此，文章主要分析了在大数据背景下，商业银行信用风险管理中存在的问题，提出了大数据背景下商业银行信用风险管理的创新措施，希望对有关从业者有所帮助。
关键词：大数据;商业银行;信贷业务;风险管理
大数据是互联网时代的新产品：在数量、数据、信息共享、人脸识别、雾计算、单粒度管理等方面起到了非常重要的作用，同时也为现代社会中数据文明的发展做出了贡献。商业银行对大数据资源的开发对用户贷款的进行了更精确的分析，进一步提高了风险管理的力度。在此基础上，本文就大数据分析了商业银行的现代风险管理方法，并进行了以下分析。
一、信贷风险管理的目标
商业银行无处不在，与人们的生活紧密相连，人们可以通过商业贷款购买房屋并投资项目。由于商业银行客户非常复杂，因此对商业银行贷款的风险管理技能提出了很高的要求。在实际工作中，商业银行分析和控制信用风险，不仅可以最大程度降低信用风险，还可以提高银行收益。商业银行贷款的风险管理是一项非常复杂而严格的系统，主要包括四个方面：一是放贷前对客户进行检查和审查;二是在贷款过程中对客户资料进行核对;三是控制贷款发放后贷方资金的使用;四是监控贷款人还款的时间，这四个方面涵盖了商业银行的整个贷款业务。商业银行信用风险的管理可优化信用资产的结构并进一步提高信贷的质量。另外，由于经济发展和市场条件的变化导致商业银行信用风险管理观念也在不断变化。目前商业银行的信用风险管理模式已经从传统的简单高利率转变为定性和定量的管理模型，从而保证银行的收益。当前商业银行的信用风险管理模型可以更精确地控制和监控信用业务的风险，进而实现了利润与风险之间的平衡，提高商业银行竞争力的目的。
二、商业银行信贷风险管理存在的问题
（一）风险评级模型缺创新
目前，商業银行采用的风险评级体系仍然是传统的内部和外部评级体系，其评级方法仍以传统数据为基础，而此方法至今仍被银行使用。这种方法至今被银行使用，说明其科学性是毋庸置疑的，但随着外部环境的变化，银行可获得的数据和信息变得越来越广泛。商业银行应充分利用这些数据和信息，进一步提高信用评级的准确性和实用性。计算机技术的不断发展促使许多商业银行创建了更为严格的数据库，但是商业银行未及时更新评级模型，从而导致该模型的数据库系统未得到充分使用。
（二）信贷体系有待完善
商业银行贷款体系在管理信用风险方面起着至关重要的作用：如果信用体系不完善，黑客就会攻击信贷体系，大大增加风险。所以，在实际发展过程中，商业银行对信贷体系的进行不断的完善和改进，以更好地确保贷款业务的良好发展。目前，商业银行信用体系还不完善是一个很普遍的问题。例如，许多商业银行对信贷系统和信贷风险监控系统缺乏全面的了解，而不完善的信贷系统是重要体现。原因主要分为以下两点：首先，我国的商业银行贷款起步较晚，发展迅速，相关人员无法及时监控信贷市场的变化，从而出现信息管理系统不合格，贷款的效果也将受到影响;其次，监督的定义和监督管理的内容还不够清楚，监督管理的不完善阻碍了信贷市场的发展。
（三）从业人员操作技能不强
调查显示，我国中小商业银行员工的操作技能还有待提升，这意味着一些信用风险管理措施无法有效实施。出现这种情况的原因有两个原因：首先，商业银行的工作人员没有接受专业的培训，从而导致工作人员的业务技能不熟练，从而导致在贷款业务由于个人原因而出现的信贷风险;其次，商业银行贷款业务的工作人员也没有真正认识到大数据技术和风险管理创新对信贷业务的重要性，许多工作人员认为，大数据技术只不过是一种信息技术的体现，与实际工作内容没有多大关系，只会增加人工成本，对信贷业务风险的管理影响很小，所以，在实际工作中，很多人员反对使用大数据技术来对信用风险进行管理。除此以外，受传统思想的影响，很多人不愿意去学习新技术，工作人员整体素质待提高。
三、商业银行运用大数据资源加强信贷业务风险管理的创新方法
（一）深度挖掘个性消费数据资源
过去，查看客户的信誉和资产情况，都是依靠在银行存款和固定资产来确定客户的信誉度。但是，随着市场总消费量的增长，个性化消费的比例逐渐增加，从而人们的消费习惯也发生了巨大变化。显然，仅凭银行存款和固定资产作为评估用户的还贷能力是不够的。所以，在评估个人的还款能力时，还可以根据客户的消费数据（比如高质量产品，大众产品和金融产品的等），来评估个人的还款能力。但是在评估个人的消费情况时，利用大数据技术对个人消费的数据进行统计分析是非常重要的一个途径，同时降低了信贷的风险。在实际工作中，商业银行必须与大量的网络平台合作，以集成非结构化数据信息，全面要了解用户的个人消费习惯，分析消费的非理性特征，查明用户的长期还款能力，降低贷款业务的潜在风险。
（二）大力构建社会信贷体系
大数据技术在商业银行贷款业务系统中的使用大大提高了信贷业务的效率，而信用查询系统主要使用客户贷款标识。因此，在实际工作中开展信贷业务对避免错账和信贷风险非常重要。特别是，商业银行的相关管理人员应使用大数据评估用户的信誉度，并筛选信誉度不合格的用户，以保护银行的利益。同时，利用大数据技术创建信用信息系统，以便于以后对相关信息的查询，并在保证商业银行和贷方之间信息一致性的背景下，有效地避免因信息原因而引起的风险。另外，大数据技术的应用对相关人员也提出了更高的要求。商业银行员工应学习大数据技术，并制定合理的大数据技术培训内容，从而保证商业银行贷款体系的安全性。商业银行从建立内部监控系统和外部监控系统以实施风险管理开始，不仅在第一时间避免了信用风险的发生，还保证了银行的信誉。除此以外，监督制度主要以银监会作为主体的监督活动过程中，因此在实际工作中，确保监督工作的独立性，避免主观因素而影响银行的正常工作。监督管理要落实在工作中的各个方面，全面提高了监管的有效性，为实施信用风险管理领域的创新做出了贡献。
（三）提升从业人员的专业技能
在信息快速发展的背景下，大数据技术已在金融行业得到充分利用。在金融行业中，能够熟练地使用大数据技术，而高素质人才已成为商業银行的重要资源和核心竞争力。在实际工作中，可以利用大数据技术设置专门的管理系统，尤其是用于信用风险管理的系统，但是这些系统需要高素质的管理人员的参与。因此，银行信用风险管理的有效性在很大程度上取决于商业银行相应的人员素质和操作技能，所以，商业银行的决策者必须将风险管理放在首位，避免决策阶段出现不安全因素。另外，商业银行可以根据实际情况建立信用风险管理系统，降低发生信用风险的可能性。商业银行的贷款业务在未来将继续增长，为了获得更多高技能的人才，商业银行需要从内部进行控制，建立高质量的培训机制，制定有效的培训计划，提高人才的综合素质，进而提高商业银行在市场上的竞争力。
（四）强化银行对自身信贷业务流程的监督管理能力
银行应全面控制信贷风险，对技能不足的管理者进行相应的培训，以确保在实际工作质量和工作效率，从而改变员工的传统管理和操作方法，实现从“种数量”向“高质量”的方向转变。客户申请贷款时，银行必须进行几项检查，以确认客户资料的真实性，并在贷款过程中，对客户的相应资料进行复印并且存档，从而进一步避免银行的风险。另外，为了确保贷款资金的安全，银行必须充分对贷款的数量和日期进行严格控制，并进一步加强风险评估。在对客户信息进行审核时，不仅要确保客户提交的材料的完整性，还要注意客户的资料信息是否真实，客户的理由是否合理等。
（五）与风险偏好匹配的客群选择范围
如上所述，商业银行从理论上来讲可以覆盖所有互联网用户，但在实际操作过程中也不可能做到这一点，在实际发展过程中，要根据市场供求关系，保证成本，收入和风险之间的平衡，从而保证客户和企业双方的利益。因此，本文认为，由于不同的商业银行规模和承受的风险能力不同而影响企业的实际发展战略，因此商业银行应在互联网借贷业务的早期阶段，详细区分互联网借贷业务的客户群，并根据客户的实际情况对客户进行相应的业务工作，避免在线贷款业务的风险。
四、结语
因此，商业银行在利用大数据技术时，主要的需求是对商业银行信誉度和风险预测进行管理。然而，目前，大多数商业银行在贷款业务中仍然存在许多风险因素，其中包括信贷数据方式的清晰度不佳以及对市场数据的反馈不及时。在此基础上，借助大数据资源，发展商业银行贷款业务最重要的措施是对消费数据资源进行分析，同时对传统的参考数据进行更新。另外，在实际管理过程中，必须优化商业银行数据的透明度，完善与信用有关的风险预警机制，然后扩展商业银行贷款的风险管理措施，从而确保大数据背景下商业银行信贷业务与风险管理的有效管理。
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（作者单位：潍坊银行股份有限公司）
