大数据在银行金融业务风控管理中的应用.pdf

2023年10 月计算机应用文摘第39 卷第2 0 期大数据在银行金融业务风控管理中的应用徐哲显（上海宝信软件股份有限公司，上海2 0 12 0 3）摘要：随着金融市场的不断发展，风控管理的重要性越发凸显。通过应用大数据技术，银行能够更加准确、全面地对金融业务进行风控管理。文章将介绍大数据技术在银行风控管理工作中的应用，揭示其在提高风控效率、降低操作成本等方面发挥的重要作用；形成可复用的经验供其他金融机构借鉴，从而提高其风控管理的精准度和实效性，进而实现风险与资产质量的有效控制，为金融机构数字化、信息化转型升级提供助力。关键词：大数据；银行；风控管理；金融业务XU Zhexian中图法分类号：F832Application of big data in risk control management of banks financial businessAbstract:With the continuous development of the financial market,the importance of wind controlmanagement is becoming more and more prominent.Through the application of big data technology,banks can manage the financial business more accurately and comprehensively.This article willintroduce the application of big data technology in bank risk control management,and reveal itsimportant role in improving the efficiency of risk control and reducing operating costs.At the sametime,the formation of reusable experience for other financial institutions to learn from,so as toimprove the accuracy and effectiveness of their wind control management,and then achieve effectivecontrol of risk and asset quality,to provide assistance for the transformation and upgrading ofdigitalization and informatization.Key words:big data,bank,risk control management,financial business随着互联网技术的迅猛发展，金融行业逐渐向数字化和智能化方向转型,其中银行实体网点的储蓄、取款、贷款等业务已逐渐转变为线上移动支付业务。同时,由于具有资源丰富、灵敏度高等数据处理特性，大数据技术已成为银行实现风控管理的有力工具。银行呕须结合大数据技术进行创新应用研究；制定相应的风控管理策略,并提升风控管理水平；在满足客户需求的同时，为其提供安全可靠的服务 1 2 1银行金融业务风控管理的重要性2020年,全球金融机构因违规行为、欺诈和数据泄露等风险事件损失32 1亿美元；平均风控管理支出占总支出的4.1%；反欺诈技术市场规模高达12 5亿美元。2021年，全球智能合规技术（包含银行金融业务风控管理技术)市场规模约为157 亿美元。相关机构公布的数据显示，截至2 0 2 1年6 月末，全国银行业不文献标识码：A(Shanghai Baosight Software Co.,Ltd.,Shanghai 201203,China)良贷款余额为2.5万亿元人民币，不良率为1.9 2%。中国人民银行发布的数据显示，2 0 2 1年全国银行业金融机构累计处置不良贷款近7.8 万亿元人民币从以上数据可知，在国际竞争日益激烈的今天，银行面临各种风险与挑战，包括流动性风险、信用风险、市场风险和操作风险等。银行金融业务风控管理是银行的核心工作之一，也是保障银行健康发展和客户资产安全的重要手段。加强银行金融业务风控管理的现代化建设，对提高银行整体风险防范和识别的能力，实现风险的动态监控与快速响应具有重要意义 3 41.1降低信用风险信用风险是银行金融业务的常见风险之一，包含违约风险、市场风险和收入风险等。利用大数据技术分析客户信息，银行可以了解客户的财务状况和还款意愿，并实现业务的实时监测；避免产生过度授信，从2023 年第 2 0 期而降低甚至杜绝违约率；在审核环节对资料进行细节对比,有助于提高审核准确度,从而大幅缩短信贷审批流程。1.2提高反欺诈能力来自不法分子的恶意欺诈及专业黑客的攻击时刻威胁着银行。通过构建完善的用户画像及比对交易数据,大数据技术能够帮助银行针对欺诈风险进行分类，从而实现精准的主体识别，进而基于深度学习与相关规则提高反欺诈能力。具体而言,银行可以利用大数据技术建立风险预警机制并提高监控能力，实现即时预警,旨在将风险降到最低。1.3加强合规管理合规管理是银行业务风控管理的重要组成部分。应用大数据技术，银行可以通过分析获得合规指标，实现“智能合规”，并集成合规政策验证业务行为数据的真实性；优化人机协同系统，持续增强反欺诈及报告机制的自动化能力；保障各项合规事宜的透明度，对用户身份、政策法规、支付交易等关键资料及环节明确验收标准并进行真实性验证；持续搜集评估数据，促进多级审核记录的增长。2大数据技术的具体应用随着金融市场的快速发展，银行金融业务不断增加,风控管理能力已成为银行的核心竞争力之一。作为一种先进的信息化工具，大数据技术在银行金融业务风控管理中得到了广泛的应用，包括风险评估、反欺诈控制、预测模型、产品推荐、商业分析及风险控制。2.1风险评估对银行客户的个人信息、信用记录、交易记录等进行数据挖掘和深度分析，大数据技术能够更精确地评估客户的信用状况及风险水平；帮助银行提高智能决策水平,优化贷款审核流程，在一定程度上能有效降低贷款违约率。2.2反欺诈控制传统反欺诈工作主要依靠人工经验和规则对风险进行控制。面对犯罪分子多变的攻击、欺骗方式，大数据技术有助于银行建立并完善反欺诈体系，从而实现海量数据采集、自动审查及自动识别等功能，进而有效地提高反欺诈控制工作的精准性、实时性和可操作性。2.3子预测模型基于大数据技术建立的预测模型,可以对未来市场情况、客户交易偏好等趋势进行预测和分析；还可以判断银行业务的风险水平及未来盈利情况，并在此计算机应用文摘基础上制定相应的风控管理策略2.4产品推荐利用数据分析和挖掘功能，大数据技术可以根据历史交易记录和个人需求，向客户推荐合适的金融产品；针对客户的反馈情况及时调整产品销售方案，从而提升销量。2.5商业分析大数据技术用于商业分析，可以了解客户所购产品的类型和销量，进而判断产品的最佳销售时间；可以快速反应客户的偏好变化，及时进行产品更新及销售策略调整。2.6风险监控大数据技术可以全面监控、追踪银行业务系统，实时识别并预警异常交易，有效防范非法操作及网络攻击等恶意行为，从而保障银行业务的安全与稳定。此外，大数据技术有助于银行优化用户体验并提升金融服务质量，实现多方利益共赢。3大数据技术应用面临的问题银行金融业务的风控管理是保障金融安全与稳健运营的重要一环，大数据技术有助于风控管理实现风险评估、策略制定和方案优化。然而，大数据技术在银行环境下面临五大问题。3.1信息泄露大数据系统需要收集、存储大量敏感数据，包括客户信息、财务信息等。若黑客攻击或内部人员操作不当导致信息泄露，将会对客户和银行的经济、声誉造成严重损害。3.2模型误判银行金融业务涉及大量交易数据，数据记录不合规、数据缺失等因素可能影响交易数据的准确性,从而导致模型误判或失效,进而对业务决策和预测产生负面影响,甚至影响银行的信誉度,造成潜在风险。3.3算法偏见融合大数据技术的风控管理涉及数据量庞大且复杂，能够反映人口统计学、社会经济和人群消费习惯等信息。然而,大数据技术中可能存在算法偏见，其中未预料到的数据输出和操纵将会对金融业务风控管理造成不良影响,进而产生不公平的风险评估和决策结果。例如,在数据收集和整理阶段,采样偏差、样本不平衡和数据缺失等因素可能影响数据集的偏向性;在数据处理和建模阶段（包含特征选择、模型设计和模型训练等环节），算法可能会因为人为或技术因素产生偏见，导致不同人群受到种族、性别、年龄及地理位置等歧视，使其在金融业务中面临不平等待4748遇，进而影响其融资、信贷和投资等金融需求3.4缺乏统一标准大数据技术发展迅速，在跨机构操作环节，不同银行和金融机构无法统一数据收集、处理和分析的方法,导致数据格式、质量与精度等存在差异；影响了跨机构的风险评估和监管、数据汇总与对比等；降低了跨机构风控管理的效率和准确性,也为银行的内控和监管工作带来了挑战。3.5人才储备银行必须拥有熟练的技术团队，其中包括数据分析师、大数据工程师和资深架构师等,才能科学且有效地应用大数据技术。但银行的大数据人才储备有限,尤其缺乏数据科学家和数据分析师等高端人才。因此,大数据在风控管理中的应用无法全面展开,可能会影响风控管理的准确度和效率。综上所述,大数据技术在银行金融业务风控管理中的应用面临信息泄露、误判、算法偏见、缺乏统一标准等问题。银行需要持续跟踪大数据技术在风险评估和决策流程中的作用,并及时更新和优化大数据架构,从而确保业务的稳定性和安全性，以期获得客户及社会的认可与信赖。4大数据技术应用的建议4.1楼数据采集与处理大数据在银行金融业务风控管理中起着至关重要的作用。为了使数据得到合理利用,需要确保数据采集和处理的有效性。银行可以通过内部系统和外部合作伙伴等渠道采集、整合并处理数据；使用高级分析工具,如机器学习和人工智能,从而进行风险预测与决策制定。4.2风险评估与监测为了识别潜在的欺诈等违规行为，银行需要提前确定指标并搭建风险模型,对风险进行评估与检测，同时需要定期更新模型；还需要实时监测市场行情变化，从而基于最新市场行情和交易状态调整策略和规则。4.3米精细化营销通过大数据分析，银行及金融机构可以提高市场洞察力，从而对卖方和买方进行匹配，旨在更好地预测客户需求并改善其体验；可以搭配不同的产品和服务组合，为客户提供个性化的解决方案，提高客户留存率和投资回报率。4.4跨部门协作为了最大限度地发挥数据分析的价值，银行可以计算机应用文摘将数据科学家、业务分析师和信息技术专家等专业人士联合起来进行跨部门、领域和地理位置的协作；还可以将不同源和类型的数据进行汇总，以便更全面、深入地对数据进行分析和管理。4.5主动强化安全防范银行需要主动强化安全防范，尤其需要保护客户隐私。银行可以采取更加主动的措施，如定期进行安全演练、制定风控管理计划，以及开展相关法律法规培训等。4.6引入监管合规审查机制银行需要与监管机构联合建立信息共享机制，保证所有工作遵循相关法规条例和政策。同时,银行需要披露数据来源、经过和用途等信息，确保业务的合规性。4.7引强化员工培训和教育大数据技术涉及许多计算机专业知识，银行需要对员工进行充分的技术培训,如定期举办技术研讨会和知识分享会等,有助于银行员工了解最新的风险评估方法及数据分析工具。5结束语大数据技术在银行金融业务风控管理中具有重要意义。通过大数据技术，银行可以更加准确地识别并评估风险,提高风控管理工作的效率和准确度，从而保障银行的稳健经营和客户的资产安全。然而,大数据在银行金融业务风控管理中也面临一些困境和挑战，如信息泄露、缺乏统一标准和人才储备不足等问题。因此，在应用大数据技术的同时，银行需要采取相应的安全措施进行管理；建立统一的数据标准和分类方法；培养和引进专业的大数据人才，以确保大数据技术在金融业务风控管理中得到有效应用。参考文献：1 张弘哗.大数据在银行金融业务风控管理中的应用 J.财会学习,2 0 2 1(12):149-150.2郭珍希.商业银行在互联网消费金融业务中的大数据风控应用初探 J.大众投资指南,2 0 19(13）：41-42.3朱鹏霏.金融科技背景下T银行小微信贷业务创新研究D.成都：电子科技大学,2 0 2 2.4王强.金融科技背景下TJ银行消费金融模式创新研究D.济南：山东财经大学,2 0 2 0.作者简介：徐哲显（19 8 0 一）,硕士，工程师,研究方向：人工智能、大数据分析。2023年第2 0 期