标题：大数据与银行风险管理
时间：2014年8月10日 (下午3:06)
分类：消息汇
标签：风险管理
作者：清华金融评论

以大数据思维为基础发展起来的互联网金融，不仅使数据信息应用发生了质的飞跃，更引发了对银行经营与风险管理方式变革的思考，在风险识别、防范和提高效率等方面带来了很多全新的理念。 数据信息在风险管理中的运用 风险是信息不对称的表现，因此数据信息是银行风险管理的基础。作为经营风险的机构，银行既有数据信息应用的环境，更有数据信息应用的强烈需求。银行只有拥有尽可能多的各种数据信息，才有可能减少不确定因素，更多地了解借款人的真实情况，才有可能对其中的一些隐性风险、潜在风险进行揭示，对虚假信息、欺诈行为进行识别。就此而言，银行对数据信息的采集、整合与挖掘分析能力决定银行的风险管理能力，而风险管理的能力决定银行的竞争力。 要充分发挥数据信息在银行风险管理中的作用，就必须要尽可能多地获取和拥有数据信息，更充分有效地应用数据信息，以实现借款人的信息流、资金流、物流“三流合一”。在此基础上凭借以往的经验和定性因素以及市场变化预期来对借款人进行风险管理，使信贷经营行为更为理性，这也是银行风险管理提质升级的基本要求和重要内容。 银行传统的风险管理方式以良好的社会信用为基础，且借款人的生产经营方式比较简单、关联关系也比较清楚，需识别和判断的风险因素相对也比较清晰，其所需的相关数据信息采集主要由基层机构客户经理的现场调查和借款人提供。经过多年的改革发展，市场环境、信息技术、借款人生产经营方式及风险特征等都发生了很大的变化。交易结构复杂了，数据信息量增多了，有效应用数据信息的难度也增大了，其中的不确定性又给银行信贷业务带来了新的风险。 近年来银行的不良贷款出现了持续上升的态势，打破了近10年不良贷款额和不良贷款率的“双下降”，其中有20%左右可能会形成损失，需要核销。按现行的利差水平来计算，1亿元不良贷款的核销，需要有约50亿元正常贷款一年的净收益来弥补，可见风险管理对银行经营绩效影响很大。
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