专题资料(2021-2022年)大数据与风险管理.doc
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1、大数据与风险管理数据和风险历来就是银行的两大要素。数据是银行最有价值的资产,银行本身从事的是有风险的业务,如何依靠数据,量化风险,是发挥数据价值的关键。银行过去的风险管理与决策,以主观经验判断为主,辅以数据支撑,导致银行风险管理水平较低。而在当前宏观经济调整、利率市场化、外部竞争加剧的大环境中,如何依靠数据,量化风险,提高管理决策水平,进而提升银行竞争力,显得极为重要。本文在大数据不断升温的背景下,就大数据的有效性以及大数据在银行风险管理的应用等相关问题进行分析研究,希望能对有效大数据的建立以及大数据在银行风险管理方面的运用起到一定的借鉴意义。大数据的有效性运用大数据对银行风险进行管理,第一步
2、是建立一个安全有效的大数据。大数据服务于银行业务,故有效大数据推进过程中的数据、技术、成本选择方面应于银行业务相融合。在数据选择方面,充分挖掘银行内部沉睡数据(工资代发、年金、基金托管、公司账户等)的同时,注重互联网站、社交媒体、电商等新型数据来源,建立一个覆盖结构化、半结构化、非结构化的360维度的数据库;在技术决策方面,规避选择错误、过于滞后或者超前的风险,大数据是未来总体趋势,然而是分阶段推进的,当前尚处于初级水平。银行切勿急功近利,抱有太高期望,选择不切合实际的软硬件,所有这些都会对银行的发展带来不利影响;在成本投入方面,应综合评估开发管理维护成本,要注重考量银行业务人员使用的难易度。
3、总之一个安全有效的大数据要基于对银行业务的融合,同时要防止数据泄露,保护客户隐私,这是大数据在风险管理应用的前提。大数据推动风险管理本文所论述的大数据在风险管理的运用,是银行业务方面,特指信用风险,包括信贷、抵押、信用卡等,而非内部控制风险,也不是银行的操作市场流动性风险。在信贷领域,由于信息的不对称,将产生道德风险,致使银行遭受损失。银行对客户信息的获取大多源于客户申请贷款所填表格以及银行与客户面对面的交流,信息来源的广度和真实性可见一斑。通过大数据的运用,银行整合更多外部数据,以拓展对客户的了解,降低信用风险。数据收集包括(1)客户在社交媒体上的行为数据(光大银行建立了社交网络信息数据库)
4、。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图,从而进行更为精准的风险管理(2)客户在电商网站的交易数据,建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来(3)企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好掌握企业的外部环境发展情况,从而可以预测企业未来的状况(4)其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据,如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。借鉴国外大数据在银行信贷的实践:美国一家名为SCOR的金融信息公司抓取并分析客户的社交网站数据,为银行提供更为准确的信用评估结果,降低银行的信用风险和成本。SCOR公司收到银行客
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