大数据时代商业银行风险管理措施

高杨

昆仑银行股份有限公司

摘要：大数据时代商业银行的业务开展及整体发展中可以融入更多的大数据思维，同时，风险管理中也应当对大数据予以具体应用。对大数据时代部分商业银行风险管理状况进行分析可以发现，动态的风险管理中涉及诸多管理内容，且管理层面也容易出现很多问题。风险管理上存在的不足无法较好弥补时，风险隐患也会处于较高水平。本文将具体分析新时期银行风险管理问题，并结合实际提出更为有效的管理策略。

关键词：大数据；商业银行；风险管理

    商业银行的整体发展中必然要面临多种风险，各种风险能否得到较好管理也会对商业银行发展产生诸多影响。现阶段，商业银行在发展中都进行了不同程度、不同形式的风险管理尝试，所进行的一些管理尝试取得了一些管理成效，但实际的风险管理中也存在很多问题。不得不承认的是，大数据时代下，大部分商业银行在风险管理上十分被动，如何更好对各种风险予以管理也需要商业银行进行更为充分的思考。

一、大数据时代商业银行风险管理概述

    大数据时代内数据的价值得到了广泛认可，这一时代下商业银行风险管理商业出现了一些新变化[1]。从积极的层面看，大数据分析等可以为商业银行风险管理创新提供新选择，这对于提升风险管理的创新性、有效性都有很大帮助，同时也可以为一些风险的定位、分析提供诸多参考。从消极的层面看，由于各项银行业务开展中都会产生一些数据，数据管理层面的压力会不断增加，且这一层面的风险管理也不容忽视，这实际上也对商业银行的风险管理提出了新要求。对于商业银行而言，基于大数据开展各项业务并进行风险管理的趋势十分明显，商业银行也应当将大数据思维充分融入到风险管理的方方面面，以此给予相应管理活动开展更多帮助、支持。

二、大数据时代商业银行风险管理中存在的问题

（一）风险管理的受重视程度不足

    大数据时代商业银行风险管理中存在很多问题，其中，风险管理的受重视程度不足是十分常见的问题表现[2]。商业银行内虽然具有较为完备的内控机制，但行业竞争越发激烈的情形下，部分商业银行在发展中更为看重存贷款业务的开展，风险控制上的力度则越发松懈，与业务扩张、发展相比，风险管老爹实际受重视程度较低。特别是一些基层网点内，风险管理环境并不理想。在这一问题影响下，很多商业银行内的风险管理环境并不理想，缺乏完整的风险管理制度作为支撑，且管理环境并不理想时，想要在大数据时代下进行相应风险管理也会更为困难。

（二）风险管理缺乏有效创新

    大数据时代下商业银行风险管理中的影响因素十分众多，其中，管理方式方法的选用状况是最为直接的影响因素。其不单单会对管理进程的快慢产生影响，同时也会对最终管理成效的取得产生影响。当前，很多商业银行虽然在正常进行风险管理，但更多是基于一些硬性要求进行相应的管理尝试。从形式上，基于一些业务开展硬性标准、规定进行的风险管理较为可取，但新时期各项业务开展中会产生大量数据，这些业务开展相关数据的产生也对风险管理提出了新要求。由于并未充分融入大数据思维冲更多角度进行风险的评估、管理，单位时间里所进行的风险管理也容易成为简单、机械性的重复。

（三）信用管理状况并不理想

    在大数据时代下商业银行的风险管理中包含着一项较为特殊的管理内容，即信用管理，信用管理状况通常也会对整体的风险管理状况产生直接影响。在很多商业银行内，信用管理的实际状况较差。特别是在一些信贷业务开展中，由于并未对用户的真实信用状况予以较好分析，并未基于大数据进行常态化的数据分析，以及数据分析基础上的信用管理，信用管理层面的不足往往也导致风险管理上带有极大压力。很多商业银行在发展上对贷款业务有了很大的依赖性，对贷款业务较高的依赖性也容易导致其轻视与之相关的信用管理，这一状态下，商业银行也很难在风险管理上取得突破。

三、大数据时代商业银行风险管理的具体措施

（一）加强风险管理制度建设

    大数据时代商业银行的风险管理中应当将基础性制度建设作为基础，从而为不同层面、不同时期的风险管理活动开展提供有效指导。例如，某商业银行一直以来十分看重风险管理制度建设，在大数据时代下，该商业银行也结合业务开展层面以及风险管理层面出现的变化，重新进行了相应的管理制度建设。在新的风险管理制度中，风险管理的权责关系得到了进一步明确，依托大数据分析进行风险评估与管理更是成为了制度中的基础内容。对于其它商业银行而言，其也应当充分认识到大数据时代下风险管理层面出现的变化，有侧重地进行管理制度建设，在银行内部强化风险管理宣传，借此强化各个部门与各层级人员的风险管理意识，以此营造更为良好的风险管理环境。

（二）依托大数据驱动风险管理创新

    商业银行内具体管理活动的开展，以及各项业务开展中都会产生各种数据，站在风险管理的视角下，这些数据也有很多价值[3]。因此，商业银行在大数据时代下应当做好相应数据的整合、分析，并更有针对性地进行风险管理。例如，在财务风险管理中，以基层网点为单位做好各个网点的财务数据分析、预算管理数据分析的做法十分可行。在存贷款业务、支付清算业务等业务风险的管理中，对业务开展相关数据予以较好整合、分析同样十分可行，基于数据分析结果进行的风险管理也能更为具有针对性。因此，融入大数据思维进行数据整合、分析，站在风险管理的视角下将数据分析结果作为参考也十分可取，这往往也能给予相应风险管理更多参考。

（三）重点进行信用管理

    考虑到大数据时代下商业银行信用管理会对风险管理状况产生直接影响，商业银行也应当融入大数据思维重点进行信用管理。具体来说，商业银行务必要建立信用信息数据库，在存贷款业务开展中，信贷部门应当结合已有的信用数据分析，为信贷业务开展以及信贷风险管理事宜予以考量。不仅如此，商业银行内各项业务的开展都要面临相应风险威胁，因此，银行内部也应当构建常态化的新颖管理机制。以贷款业务为例，商业银行除了要在贷前进行充分的信用评估外，也要常态化地进行信用跟踪，并在信用跟踪的进程中搜集相应数据，基于具体数据的分析进行相应管理，以此给予风险管理事宜更多参考。

结语

    大数据时代下商业银行不仅要在业务开展上对大数据予以应用，同时也要融入大数据思维进行风险管理。考虑到商业银行的业务类型十分多样，内部管理中涉及的管理内容十分众多，具体风险管理上的系统性、复杂性较高，在风险管理上进行系统规划也十分必要。面对大数据时代下风险管理中存在的问题，商业银行更加要结合风险诱发因素，以及具体的风险表现解决好相应问题，将各种问题的解决过程作为自身风险管理能力不断提升的过程。

参考文献

[1]杜亮.大数据背景下商业银行风险管理与数据治理对策[J].中国民商,2021(7):79-80.

[2]梁姣.金融科技时代商业银行加强金融风险管理的有效措施分析[J].商业经济,2022(9):2-3.

[3]贾迎欣.大数据时代商业银行风险管理策略研究[J].商业文化,2022(10):2-3.

作者简介：高杨，男，1983年6月出生，大学本科，中级经济师，现就职于昆仑银行股份有限公司，从事风险制度与风险管理。