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关于大数据时代我国商业银行风险管理问题分析

时间:2019-02-16    作者: 王玉龙    来源: 永信论文网
摘要:随着大数据时代的到来,大数据技术在我国商业银行中获得了更为广泛的使用,其为国内传统商业银行带来了诸多机会和考验。该作笔者主要对国内商业银行在大数据技术应用方面存在的机会和挑战、当前我国商业银行加强风险管理的措施等方面进行了论述。

[关键词]大数据时代、商业银行、风险控制、研究与分析

现阶段,国内各商业银行的业务类型更加丰富多样,业务范畴持续拓展,如此一来,便对国内商业银行对自身业务推行过程中可能出现的各类风险的防控工作提出了更高的要求,目的是提前选用更具针对性、可行性的对策降低业务开展过程中的潜在风险。国内商业银行现今的信息来源不仅仅局限于以往范畴,比如说:电商、传感器等新的数据源为商业银行带来了更多契机。目前大数据技术正努力把各类数字化行为进行信息化、数据化操作,并且协助商业银行更好地掌握客户的行为属性以及自然属性,从而构建起健全的风险抵御机制。

现今,我国商业银行开展风险决策工作的时候依托的主要为审批工作者自身的职业判断,然而拥有审批权限的工作者作出的职业判断常常具有明显的主观臆断性,缺乏客观要素的支撑,令风险决策信息不对称的现象频繁出现。与此同时,因为风险决策的标准具有一定的差异性,大大削弱了总体业务流程的有效性、增加了业务难度。另外,国内商业银行在开展风险决策工作的时候通常只是借助原有的数据信息,缺少对即时数据的获取和探究,这就使得信息的真实性和客观性大大下降,并且也提高了商业银行风险防控工作的困难程度。

在此前提下,借助大数据技术可以对所要研究信息的各变量间的联系做出更具体、深入的剖析,进一步确定各变量间的关联性,同时找到多个变量间的本质联系,最终构建起系统、客观的决策分析模型,提高国内商业银行风险决策工作的科学性、合理性。此外,商业银行也能够通过此机会,吸引更多客户资源,增加利益。

我国商业银行以往挖掘客户资源的途径十分有限,信息量小,时效性不强,同时也缺少对客户数据的整合,这样一来,商业银行便无法有效判断客户风险及潜在风险,更严重的话还会误导银行对客户风险的识别。

在当前的时代背景下,因为对整体、在线特点的追求,令客户信息规模持续扩展,并且获得了更多非结构化的信息。所以说,在数据混淆不清的情况下,各商业银行可借助大数据技术来防止数据不对称现象的出现,简化数据复杂程度,提升银行防控风险的水平。另外,商业银行可借助多种数据搜集方法和手段,从广度与深度两个方面对客户信息进行收集和整合,增强客户资料的透明度。

简单来讲,即商业银行利用大数据思维对以客户为核心的风险控制系统进行构建,在完善信息授权及安全控制体系的前提下,进一步健全分级授权、共享信息的运作体制。

如今,国内商业银行开展风险防控工作的核心已经从以往的风险管控技术向风险计量技术转变,风险计量技术的进步和金融、信息化科技的发展融合息息相关。所以,各商业银行必须持续增强对风险计量技术的应用水平。大数据技术为此目标的达成提供了更多可能性,其可以通过大数据平台帮助银行企业构建起科学、客观的风险控制决策模型,提升银行的风险量化水平,最终向客户提供更有利的方案。

我国商业银行风险控制工作存在的一个重要问题即为大数据存储和开发的挑战,国内商业银行应当努力克服诸多技术方面的困难。原有商业智能、数据库解决方案侧重于结构化数据的解决,然而在当前的时代环境中,数据呈现出爆炸式增长的趋势,数据来源及数据种类呈现出多样性特点,这就提高了数据存储量,对数据提出了更高的要求。现阶段,原有数据库无法存储巨大的信息量。要想更好地开展大数据开发工作,我国各商业银行必须尽快建立起自身的大数据基础设备,譬如硬件和软件,从而达成获得、储存、研究与运用大数据的IT系统架构的目的。

因为国内商业银行业务范畴的持续拓展、业务类型的丰富多样,因此大数据的安全管控俨然已成为了当前我国商业银行风险控制面临的重要问题之一。尽管大数据可以在一定程度上减轻数据不对称现象,给各商业银行风险控制工作的开展提供更有效的方法,然而若管理不善,大数据也很容易变成大风险。大数据的运用使得数据安全风险特点出现变化,除了需要创新管控形式外,也应当将其纳入全面风险控制系统中,实施统一的监管与治理。

步入到大数据时代后,国内商业银行若想在风险防控方面有更大的建树,就必须想办法尽快解决大数据分析人才资源不足的问题。过去的数据分析形式是基本掌握需求后从样本数据开始,勾勒出商业银行风险防范的全景视图。相较之下,大数据是从总体样本出发,随商业银行业务类型的不断丰富以及业务规模的迅速拓展,把原本零散的市场信息、客户信息等快速有效地转化为风险决策支撑的可利用信息。如此一来,便对数据分析者提出了更高的标准和要求,他们必须同时兼备统计、运筹、风险管理、数据等多项跨领域的理论与技能,除此之外,也应当具备极强的信息发掘、数据建模能力。

当前,借助大数据对商业银行的各类风险要素实施管控,大数据的集成和整合方面的问题同样不可忽视。从此角度进行考虑,我国商业银行会面对愈发复杂的信息环境,它们的信息形态、种类及来源必定会呈现出多样性的特点。因此,必须对多种来源、不同类型、不同结构的数据信息进行更有效的集成和整合,突破原有数据化和非结构化数据两者之间的局限,才可以尽快建立起更加健全的大数据信息视图。

当前情势下,我国各商业银行应当尽快在内部建立起专业的大数据分析平台,从而帮助各商业银行提升数据建模以及风险防控的水平,同时对客户与项目可能存在的风险展开科学合理的风险评估。与此同时,商业银行可以借助大数据分析平台从网络、移动终端等各非传统渠道中及时捕捉到之前难以获取到或者不能使用的客户数据(非结构、半结构、流数据等等),并且经由和原有数据的不断整合、补充,针对大数据的非结构化特点,利用“云计算”等分析工具,实现对客户行为模式的研究与发掘。

当前,我国各商业银行必须更加注重风险管理人才的培养工作,特别是在大数据时代背景下,应运用大数据理念持续增强风险管控工作者的专业水平。同时,也应当加大培养、引进此方面人才的资金投入,尤其是在引入和保留高级风险控制人才上必须配备对应的体制。这样做的根本目的在于尽快打造出一支人数众多、结构科学、不但拥有丰富经验,对各类风险又具备足够的动态监测能力、定性及定量分析、评估及计量技术、潜在风险规避能力、数据建模能力、信息搜集与整合能力的综合性风险管理人才队伍。

国内商业银行应当借助大数据对各项风险要素进行优化处理,而要想更好地完成此项任务,就需要尽快挣脱传统数据源边界的束缚,更加重视在线网站、社交媒体等新型的信息来源,借助各种方式得到尽量多的客户数据。另外,也应当不断整合客户接触渠道,全面展现社交网络平台的效用,把商业银行内部信息与外部社交信息进行融合,以便获取到更全面的客户视图。还有,各商业银行需要加强和社交媒体、网站的战略化合作,实现对客户数据的有效整合、数据资料的交流共享,把风险控制和移动网络、电子商务、社交网络等紧密联系在一起。

要想更好地保障大数据的安全,国内商业银行就应当自觉做好下列几方面的工作:首先,对大数据链条中的一切机构进行协调,一起推动数据安全标准,加强产业的自我监管与技术共享;其次,不断加强和监督部门的协作沟通,利用监管服务来增强自己的大数据安全水平;再次,更加积极主动地和客户就数据利用、数据安全等方面进行交流联系,增强客户的数据安全意识,充分发挥出大数据风险控制的合力效应。

结束语

综上所述,大数据技术的运用在给我国商业银行带来更多发展契机的同时,也带来了诸多挑战。本文主要对大数据时代背景下国内商业银行存在的机会与挑战、提升风险管理能力的主要措施等方面进行了深入、全面的探析。当前商业银行的风险控制水平直接决定了自身的发展前景。若把数据信息比喻为商业银行的血液,则风险就当之无愧是商业银行的灵魂所在。国内各商业银行若要在愈发白热化的市场竞争当中占据一席之地,就应当加强运用各种分析手段从数据中找出各类潜在风险的能力,不断提升风险管控能力,分享大数据创造的利润。

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