大數據時代商業銀行信貸業務研究
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信貸資產出現壞賬的原因是多方面的：信貸人員的專業能力問題；職業操守問題；客戶不誠信問題；國家法律不夠完善問題；國家經濟大氣候問題等等。在借貸的過程中銀行和企業的博弈，銀行處于不理的地位，銀行和企業的信息不對稱，銀行只是憑借企業提供的材料進行貸與不貸的決策，風險是顯而易見的。而大數據時代的到來，為商業銀行的信貸業務帶來了機遇。我國的商業銀行，特別是國有商業銀行，擁有世界上最大的客戶群和網點網絡，每天產生海量的客戶賬戶交易信息，另外，我國的商業銀行都擁有雄厚的資金實力和技術實力，因此，在大數據時代是處于比較優勢地位的。商業銀行可以根據擁有的數據資源進行數據挖掘，開發信貸客戶關系管理系統，利用聚類分析法對信貸客戶進行細分，從而為不同的客戶開發不同的信貸產品；利用關聯分析法對客戶進行交叉營銷，從而最大限度提高客戶的貢獻率；利用分類法識別優質客戶，為優質客戶可以放寬貸款的條件，提高貸款的額度，從而提高優質貸款的比例；利用孤立點法，分析貸款客戶的異常行為，對可能出現的貸款損失進行預警，對客戶進行及時的跟進服務，了解企業經營情況和貸款使用情況，發現異常可以及早采取行動，最大限度地降低貸款風險。在這方面，電子商務企業阿里巴巴為商業銀行做出了榜樣：它借助大數據技術自動分析判定是否給予企業貸款，全程不進行人工干預，截至目前阿里巴巴已經放貸300多億元，壞賬率約0.3%左右，大大低于商業銀行。在相同的市場環境中，有如此的巨大反差，不能不引起人們的反思。這是基于大數據的精準數據分析戰勝基于經驗分析的普通專家的例子。雖然在大數據時代，商業銀行處于有利的地位和取得了一定的成績，但是，仍然面臨嚴峻的挑戰。
二、大數據時代的到來給商業銀行的信貸業務帶來的挑戰
（一）數據結構單一、不夠完整
商業銀行的數據主要是客戶賬戶的交易信息，客戶的個人身份信息等大多是結構性數據，而在大數據時代，大數據中的結構性數據只占15%左右，還有85%的數據是半結構性數據和非結構性數據。因此，商業銀行要利用自己連系廣的特點，利用服務等和電力公司，自來水公司、煤氣公司、電訊公司等公用事業單位進行信息共享，廣泛收集一切和客戶有關的信息，利用淘寶等互聯網商家付款的業務，和電商交換客戶的消費信息等數據，和導航服務提供商合作，獲取客戶的交通信息，和醫院交流客戶的健康信息，從法院的資料庫獲取客戶的合同信息、判決信息，還有大量的法庭調查信息等等，在大數據時代，你只有獲取盡可能詳細的客戶資料，你才可以了解你的客戶，然后更好地服務客戶，在這場以大數據為背景的信息戰中立于不敗之地。
（二）缺乏專業人才
大數據帶來的是一次革命，它不僅顛覆了我們以往的許多傳統觀念，而且，對我們的知識結構也將是一次革命，以往的專家如果在大數據浪潮面前如果不及時更新自己的知識結構也將面臨被淘汰的危險，而對商業銀行來說，最棘手的問題是缺乏人才，因為大數據對人才的要求與以往完全不同，國外給出了一種全新的稱呼叫數據挖掘科學家，他們要懂統計學，會編程，懂專業知識。
三、解決辦法
一是要普及大數據知識，樹立大數據觀念，為數據挖掘奠定思想基礎。通過講座、培訓、派人進修等方式，在全行上下形成一種大家都來學數據知識，利用大數據知識為銀行增效益的氛圍。二是在銀行的日常工作中要有大數據觀念，在客戶信息的錄入方面要準確，完整，在有關客戶屬性的設計方面要體現數據挖掘的觀念，考慮數據挖掘在概念分層等方面的便利性。三是進行相應的組織機構調整，建立有數據分析師，電腦工程師，和各專業人員組成的團隊，為數據挖掘奠定組織基礎。大數據時代的數據挖掘是一個系統工程，必須建立跨部門的工作小組共同攻關，才能建立比較科學合理的數據倉庫，同時開發出適用的挖掘工具，把數據倉庫和數據挖掘變成現實的生產力，為提高信貸資產質量服務，為提高商業銀行的效益服務。四是全方位收集數據，建立一個統一的數據倉庫，為進一步的數據挖掘奠定物質基礎。商業銀行要建立自己的數據倉庫，一方面把以前的歷史數據以科學、合理的方式導入數據倉庫，另外利用銀行聯系廣泛的優勢，和關聯企業進行數據共享，把關聯企業的數據也要導入數據倉庫，建立涵蓋客戶方方面面信息的數據倉庫，然后在此基礎上進行數據挖掘，挑選優秀的企業作為信貸業務的目標客戶，克服傳統上銀行等貸款客戶上門的做法，主動出擊，既滿足優勢企業的資金需求，又為銀行創造效益。五是大力培養人才，為數據挖掘奠定智力基礎。做任何事業，關鍵是人才，商業銀行要著力培養復合型人才，可以向全行職工提供一個數據倉庫，然后進行數據挖掘比賽，看誰的模型最有創意，誰發現的相關關系最獨特，誰從中發現了洗錢的模式等等，每年進行評獎，這樣可以培養一大批數據挖掘的能手，為大數據時代的信貸等業務提供充分的人才保障。
作者：華雅琴 單位：無錫職業技術學院
