馬紅
(中國光大銀行股份有限公司大連分行特殊資產(chǎn)經(jīng)營管理部 遼寧大連 116001)
大數(shù)據(jù)時代的到來,推動了各行各業(yè)的深化改革,數(shù)據(jù)的價值得到眾多領(lǐng)域的共同認(rèn)可。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展推動著金融領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,特別是具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的商業(yè)銀行也紛紛進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用,力圖通過大數(shù)據(jù)技術(shù)降低銀行風(fēng)險,實現(xiàn)自身的可持續(xù)發(fā)展。
大數(shù)據(jù)技術(shù)具有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理無法比擬的優(yōu)勢,在商業(yè)銀行風(fēng)險管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)是新時代發(fā)展的必然要求。
信息不對稱是造成商業(yè)銀行風(fēng)險的重要原因,大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用能夠有效降低信息不對稱,從而實現(xiàn)高質(zhì)量的風(fēng)險管控。通過深入挖掘、整合商業(yè)銀行內(nèi)部積累數(shù)據(jù)和外部共享數(shù)據(jù)能實現(xiàn)對客戶的精準(zhǔn)畫像,展現(xiàn)真實的客戶風(fēng)險狀況。通過對客戶財產(chǎn)、財務(wù)、交易、行為、市場和區(qū)域等方面數(shù)據(jù)的整合,形成全面的客戶風(fēng)險視圖,并通過全過程的大數(shù)據(jù)分析,及時掌握客戶情況,前瞻性地發(fā)現(xiàn)風(fēng)險,從而實現(xiàn)有效的風(fēng)險管理[1]。具體而言,在貸前環(huán)節(jié),大數(shù)據(jù)技術(shù)通過整合客戶數(shù)據(jù),實現(xiàn)對客戶精準(zhǔn)的綜合評分,包括信用評分和償債能力評價等,從而為客戶準(zhǔn)入提供有效指導(dǎo),減少商業(yè)銀行不良貸款率,降低經(jīng)營風(fēng)險。在貸中環(huán)節(jié),商業(yè)銀行通過動態(tài)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)搜集、整合和分析,實現(xiàn)對貸款客戶的實時監(jiān)控,及時進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警,減少銀行的潛在損失。在貸后管理階段,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)能對逾期客戶的企業(yè)、資產(chǎn)和其他個人信息有更全面的判斷,從而為貸后催收提供便利,實現(xiàn)更高效的不良資產(chǎn)處置。
風(fēng)險識別與評估是進(jìn)行有效風(fēng)險管理的基礎(chǔ),大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能更全面地進(jìn)行風(fēng)險識別與評估。商業(yè)銀行的風(fēng)險主要包括信用風(fēng)險、操作風(fēng)險和市場風(fēng)險三大類。針對信用風(fēng)險,現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行不僅缺乏統(tǒng)一的風(fēng)險評估,還缺乏針對中小企業(yè)和個人信用的評估手段,風(fēng)險評估不全面、不科學(xué)。通過大數(shù)據(jù)平臺,商業(yè)銀行可在建立豐富的風(fēng)險庫的基礎(chǔ)上,通過大量數(shù)據(jù)的采集、分析和交叉對比,量化客戶的風(fēng)險狀況,從源頭上減少貸款風(fēng)險,避免不良貸款的產(chǎn)生。針對操作風(fēng)險,商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對內(nèi)外部損失數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)、深入的分析,從而獲取風(fēng)險點,完善內(nèi)部操作流程,提高風(fēng)險管理。針對市場風(fēng)險,商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對產(chǎn)品交易價格、利率變化狀況進(jìn)行實時監(jiān)控,并進(jìn)行準(zhǔn)確的風(fēng)險計量與評估,最大程度地減少市場風(fēng)險的影響[2]。
利用大數(shù)據(jù)技術(shù),商業(yè)銀行能夠更好地計量風(fēng)險,實現(xiàn)全過程、全方位的風(fēng)險監(jiān)控,實現(xiàn)全面風(fēng)險管理。一方面,商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)風(fēng)險定量分析,通過搭建大數(shù)據(jù)平臺,挖掘和整合數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系,建立風(fēng)險計量模型庫,量化管理信用風(fēng)險;另一方面,商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)動態(tài)風(fēng)險監(jiān)管。風(fēng)險與商業(yè)銀行的運營發(fā)展相伴而生,無時不在。因此,靜態(tài)的風(fēng)險管理注定無法滿足商業(yè)銀行發(fā)展需求的,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對實時數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析和智能評估,能及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險,實現(xiàn)實時風(fēng)險監(jiān)控。總之,大數(shù)據(jù)技術(shù)助力更精確的風(fēng)險識別,實時的風(fēng)險監(jiān)控,從而實現(xiàn)全面風(fēng)險管理,促進(jìn)商業(yè)銀行的持續(xù)健康發(fā)展。
大數(shù)據(jù)背景下,商業(yè)銀行紛紛開始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,然而受多方面因素影響,現(xiàn)階段商業(yè)銀行風(fēng)險管理在融入大數(shù)據(jù)技術(shù)中還存在一些問題。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用是新時代下商業(yè)銀行風(fēng)險管理的大勢所趨,然而由于大數(shù)據(jù)來源的廣泛性及互聯(lián)網(wǎng)的共享性,導(dǎo)致商業(yè)銀行更容易產(chǎn)生信息安全隱患。一方面,如若管理流程存在漏洞,或大數(shù)據(jù)平臺存在漏洞導(dǎo)致黑客攻擊及數(shù)據(jù)泄露,就會給商業(yè)銀行帶來無法估量的損失,也會泄露客戶的隱私,造成客戶對銀行的不信任[3];另一方面,大數(shù)據(jù)采集的范圍廣、內(nèi)容繁雜,涉及一個采集標(biāo)準(zhǔn)和尺度的問題,這是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中普遍面臨的困境,對數(shù)據(jù)格外敏感的金融業(yè)更是如此。因此,若商業(yè)銀行在大數(shù)據(jù)采集中缺乏明確的標(biāo)準(zhǔn),就很有可能存在過度采集的問題,不僅會侵犯客戶的合法權(quán)益,還面臨道德和法律上的問題。
客戶信息數(shù)據(jù)割裂導(dǎo)致商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用效率較低,主要表現(xiàn)在兩個方面:一方面,行內(nèi)數(shù)據(jù)缺乏分享。各商業(yè)銀行分行、支行獲取的數(shù)據(jù)主要是為了本經(jīng)營行使用,行內(nèi)共享程度不高。由于總行搜集數(shù)據(jù)主要是為了風(fēng)險管理與評估,分支行搜集數(shù)據(jù)則主要為了貸款業(yè)務(wù)需要,在數(shù)據(jù)搜集和使用中總行與分支行之間、各分支行之間缺乏緊密的溝通,一些商業(yè)銀行還缺乏統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)信息平臺,這就造成客戶信息數(shù)據(jù)的割裂,不僅造成工作上的重復(fù)和低效率,還增大了風(fēng)險管理難度[4];另一方面,統(tǒng)一經(jīng)營行不同部門間信息共享度不高,客戶信息數(shù)據(jù)割裂。一般而言,對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的有個人信貸部門、零售部門和私人銀行部門,這幾個部門負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)不同,風(fēng)控管理也有較大差別,在信息采集、分析過程中的標(biāo)準(zhǔn)也有較大差異,因此各部門各自采集的信息既可能造成重要信息的缺失,又可能產(chǎn)生重復(fù)性的工作內(nèi)容,增大了商業(yè)銀行風(fēng)險管理的難度。
商業(yè)銀行傳統(tǒng)風(fēng)險管理大都是對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,然而在大數(shù)據(jù)背景下,商業(yè)銀行一方面要面對眾多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),另一方面是數(shù)據(jù)處理規(guī)模呈幾何量增長,這對商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力提出了更高的要求。面對數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù),商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力呈現(xiàn)不足的現(xiàn)狀,主要表現(xiàn)在三個方面:第一,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足高效率的數(shù)據(jù)處理要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理效率不高,并且對很多非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)無法處理,不能有效挖掘數(shù)據(jù)背后反映的風(fēng)險;第二,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)缺失。一些商業(yè)銀行仍采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理思維,缺乏對大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的戰(zhàn)略意識,沒有引進(jìn)相關(guān)大數(shù)據(jù)處理技術(shù),導(dǎo)致銀行在大數(shù)據(jù)處理上的核心能力不足;第三,大數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺失。這是影響商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力的重要因素,下文將著重分析。
專業(yè)人才是大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力、提高風(fēng)險管理質(zhì)量的必要保證。大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行風(fēng)險管理中的應(yīng)用,一方面是大數(shù)據(jù)的采集、分析與預(yù)警,需要處理海量的數(shù)據(jù)內(nèi)容;另一方面是構(gòu)建風(fēng)險模型。商業(yè)銀行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理以報表分析為主,涉及的數(shù)據(jù)量相對較少,處理起來較為簡單。在風(fēng)險管理上,傳統(tǒng)方法是采用樣本分析,很難展現(xiàn)商業(yè)銀行風(fēng)險管理的真實情況,而大數(shù)據(jù)技術(shù)是從全樣本出發(fā),處理的數(shù)據(jù)量、復(fù)雜程度都大大增加,這就對工作人員提出了更高的要求,他們不僅要具備風(fēng)險管理相關(guān)知識,還要具備數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、金融學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的知識。就現(xiàn)狀而言,一些商業(yè)銀行缺乏大數(shù)據(jù)專業(yè)人才,導(dǎo)致在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用上存在瓶頸,風(fēng)險管理質(zhì)量不佳。
商業(yè)銀行利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險管理的前提是全面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),不僅需要銀行內(nèi)部獲取的數(shù)據(jù)資料,還需要外部的數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充。然而,現(xiàn)階段由于客戶隱私和風(fēng)險控制方面因素的影響,難以建立充分的外部數(shù)據(jù)共享??蛻舫鲇谧陨淼睦婵紤],根據(jù)不同銀行的風(fēng)控管理在信息提供上會有所美化,商業(yè)銀行難以從多個角度對信息的真實性進(jìn)行驗證[5]。同時,無論是人民銀行的征信系統(tǒng)還是商業(yè)銀行自己的數(shù)據(jù)庫,客戶信息的時效性都存在很大問題,這會給銀行帶來風(fēng)險。除了信貸風(fēng)險外,商業(yè)銀行同業(yè)之間缺乏系統(tǒng)風(fēng)險、操作風(fēng)險方面的數(shù)據(jù)共享,也不利于商業(yè)銀行的風(fēng)險防控。
針對大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行風(fēng)險管理存在的問題,本文針對性地提出了優(yōu)化策略。
要想保證數(shù)據(jù)安全,就必須強(qiáng)化數(shù)據(jù)資源風(fēng)險管控。首先,商業(yè)銀行要重視信息化建設(shè),完善大數(shù)據(jù)平臺,做好信息安全防護(hù),避免因黑客入侵造成的信息泄露,保證數(shù)據(jù)安全;其次,由于大數(shù)據(jù)的關(guān) 聯(lián)性強(qiáng),商業(yè)銀行要加強(qiáng)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的合作,協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)鏈條中涉及的監(jiān)管機(jī)構(gòu)與合作單位,共同制定數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn),明確數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)、采集范圍和使用范圍,嚴(yán)格按照基于法律范疇內(nèi)的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)采集、使用數(shù)據(jù),避免過度采集數(shù)據(jù)情況的發(fā)生,維護(hù)客戶的合法權(quán)益;最后,商業(yè)銀行要強(qiáng)化員工的數(shù)據(jù)安全意識,完善內(nèi)部數(shù)據(jù)管理和操作流程,制定標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集、使用流程體系,加強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)管,防止因操作風(fēng)險導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露、過度采集問題,切實確保數(shù)據(jù)安全。
針對客戶信息數(shù)據(jù)割裂問題,商業(yè)銀行要建立健全企業(yè)級信用風(fēng)險分析與預(yù)警平臺,實現(xiàn)充分的數(shù)據(jù)共享與風(fēng)險防控,降低銀行風(fēng)險[6]。商業(yè)銀行要整合現(xiàn)有的風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng),搭建統(tǒng)一的風(fēng)險分析與預(yù)警平臺,實現(xiàn)總行、分行和支行等不同層級、不同地區(qū)商業(yè)銀行及同一商業(yè)銀行不同部門的充分信息共享,統(tǒng)一數(shù)據(jù)搜集、整合,和統(tǒng)一風(fēng)險識別、監(jiān)控和應(yīng)對,既能通過統(tǒng)一平臺降低風(fēng)險管理成本,又能提高風(fēng)險管理的深度和效率,從而及時進(jìn)行風(fēng)險識別和防范。企業(yè)級信用風(fēng)險分析與預(yù)警平臺要在對整個商業(yè)銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、分析和整合的基礎(chǔ)上,構(gòu)建完善的風(fēng)險模型庫,并對各項業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)包含的實質(zhì)性風(fēng)險與風(fēng)險邊界進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控,及時識別和化解風(fēng)險。
要想提高商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力,就必須樹立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略理念,落實大數(shù)據(jù)開發(fā)的硬件、軟件條件,充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù),培養(yǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)人才,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)開發(fā)能力的全面提高。首先,商業(yè)銀行要重視大數(shù)據(jù)技術(shù),灌輸大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性,讓每個員工都意識到大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性,形成大數(shù)據(jù)思維,形成在工作中使用數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)說話的文化氛圍;其次,商業(yè)銀行要建立健全大數(shù)據(jù)開發(fā)硬件和軟件系統(tǒng)。硬件系統(tǒng)方面,對現(xiàn)有硬件系統(tǒng)進(jìn)行更新、升級,滿足大數(shù)據(jù)存儲、計算、開發(fā)的需求,為大數(shù)據(jù)開發(fā)奠定良好的硬件基礎(chǔ)。軟件系統(tǒng)方面,搭建大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)智能引擎,為批量數(shù)據(jù)采集、挖掘和分析創(chuàng)造良好的軟件條件;最后,商業(yè)銀行要不斷提高大數(shù)據(jù)技術(shù)核心處理能力。加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)培訓(xùn),特別是對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)搜集相關(guān)崗位的培訓(xùn)及數(shù)據(jù)處理和分析相關(guān)崗位的專業(yè)培訓(xùn),對于有條件的,可以讓崗位人員到優(yōu)秀同業(yè)進(jìn)行學(xué)習(xí),提高數(shù)據(jù)開發(fā)能力。
人力資源是企業(yè)發(fā)展的核心競爭力。針對商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)人才不足的狀況,商業(yè)銀行要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才的引進(jìn)與培養(yǎng),從根本上提高大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。首先,商業(yè)銀行要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的引進(jìn)和留用。在人才引進(jìn)上,商業(yè)銀行可以重點采用校企協(xié)作的人才開發(fā)模式,與高校相關(guān)專業(yè)進(jìn)行緊密協(xié)作、定向培養(yǎng),并邀請優(yōu)秀學(xué)生到銀行實習(xí)、見習(xí),與其簽訂用工意向,實現(xiàn)源源不斷的人才儲備。在人才留用上,商業(yè)銀行要建立具有市場競爭力的薪酬體系,采用多樣化的激勵手段,構(gòu)建與員工共同發(fā)展的企業(yè)戰(zhàn)略,充分實現(xiàn)留住人才的目的;其次,商業(yè)銀行要加強(qiáng)員工培訓(xùn),提高員工大數(shù)據(jù)意識和大數(shù)據(jù)處理能力。根據(jù)崗位發(fā)展要求,制定完善的崗位培訓(xùn)計劃,進(jìn)行針對性的大數(shù)據(jù)技術(shù)員工培訓(xùn),全面提高崗位員工大數(shù)據(jù)素養(yǎng)[7];最后,商業(yè)銀行要搭建崗位輪動體系。讓各分、支行推薦數(shù)據(jù)分析崗位人員到總行數(shù)據(jù)中心進(jìn)行階段性交流工作,通過工作實踐提高員工的大數(shù)據(jù)素養(yǎng),實現(xiàn)大數(shù)據(jù)人才的引進(jìn)與培養(yǎng)。
外部數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行實現(xiàn)全面大數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ),因此商業(yè)銀行要強(qiáng)化同業(yè)協(xié)作,降低商業(yè)銀行風(fēng)險。一方面,商業(yè)銀行要搭建行業(yè)間數(shù)據(jù)共享平臺,實現(xiàn)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險、系統(tǒng)風(fēng)險和操作風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)、資料的實時共享,從而為大數(shù)據(jù)分析提供足夠的樣本來源,降低其風(fēng)險[8]。目前,除了人民銀行的征信系統(tǒng)平臺外,市場中還有針對信貸客戶的一些征信數(shù)據(jù)平臺,但缺乏統(tǒng)一的商業(yè)銀行行業(yè)間數(shù)據(jù)共享平臺。因此,相關(guān)部門要發(fā)揮引導(dǎo)功能,推動建立行業(yè)間數(shù)據(jù)共享平臺,強(qiáng)化同業(yè)協(xié)作,實現(xiàn)風(fēng)險控制的目的;另一方面,行業(yè)間數(shù)據(jù)共享并不意味著對客戶隱私的掠奪,相反,在這個過程中商業(yè)銀行要更加注重客戶隱私與信息安全,明確信息共享的界限,對涉及客戶隱私、未經(jīng)客戶同意的信息堅決不能共享,切實保障數(shù)據(jù)安全。