一、大数据对商业银行信贷风险管理的重要意义
(一)拓展了信息获取渠道
在大数据背景下，商业银行信贷风险信息数据呈现出多样化态势，其获取信息的渠道更为丰富，通过信息数据共享可以更加深入的了解信贷风险情况。同时，也可以充分借助第三方信息平台，对贷款者的言行和消费行为进行了解，甚至可以对其生产经营情况进行更为准确的调查，以此评估其还款意愿和还款能力。通过多样化的渠道能够使得商业银行在信贷风险管理方面的便捷度不断提升。
(二)促进了信贷产品更新换代
大数据时代催生了大量的互联网金融公司，与传统商业银行相比，其在放贷流程和金融产品方面具有明显的优势，因此对商业银行造成了较大的冲击。所以商业银行会在大数据背景下强化对自身信贷产品的研发，以大数据等信息技术了解客户的需求，进而为客户定制出个性化的金融产品，以此实现精准营销，提升其信贷产品的灵活性。所以，在大数据时代，会通过加大市场竞争而推动商业银行信贷产品的更新换代。
(三)优化了信贷风险管理程序
互联网金融公司可以借助大数据分析等对客户行为进行准确分析，其风险评估模式更为高效，可以为公司提供更多的决策依据，同时做出快速反应。所以商业银行在大数据背景下也会不断创新信贷风险评估模式，进而有效对抗互联网金融公司的竞争。另外，商业银行在大数据背景下可以有效加速信贷风险业务的处理，加速整个风险管理的流程，使其更加准确和高效，避免传统模式下商业银行信贷风险管理的混乱现象，解决了低效率和不准确等问题。
(四)加速了信贷审批流程
传统模式下，商业银行的信贷审批主要是以人工审批为主，需要经过大量的流程，因此客户等待的时间较长，信贷审批的严格性也较低。而大数据时代的到来为商业银行在信贷审批方面提供了诸多的便利条件，可以借助大数据等信息技术对客户资料进行全面审核，避免人工授信的繁琐程序，大大缩短了时间，因此在信贷审批过程中可以大大提升效率，有效促进商业银行在大数据背景下的各项业务发展。
二、大数据背景下商业银行信贷风险管理存在的问题
(一)数据搜集和应用能力较低
商业银行在进行授信业务过程中，对客户信用状况进行判断时，其数据获取渠道显得十分单一，各项数据的获取也十分片面且陈旧。很多商业银行还没有充分利用互联网平台对企业或者个人客户的相关信用数据进行全面的获取和分析，没有形成客户信用数据信息库，其信息档案建设还不完善，难以对各方面的信息进行反复的交叉验证，因此导致一线工作人员和信贷审批人员在对客户信用水平和还款能力进行评价过程中显得十分主观。由于在数据搜集和应用方面的能力还相对较低，所以在很大程度上降低了商业银行信贷风险管理水平，使其信贷风险有进一步加大的趋势。
(二)风险评级模式落后
现阶段，商业银行所使用的风险等级制度主要是传统银行的外部信用评级和内部信用评级，而其信用评级所使用的方法也主要是以传统的数据信息为基础的。虽然这种方法具有一定的科学性，但是在大数据时代背景下，商业银行所面临的环境不断发生变化，其所获取的信息不断增多，因此这种落后的风险评级模式已经不再适用于商业银行信贷风险管理的需求。计算机信息技术的不断发展，使得商业银行可以借助大数据等信息技术建立完善的数据库，但是其信用评级模型还得不到及时有效的更新，导致相应的数据系统得不到有效应用，因此限制了风险评级模式的更新和应用。
(三)风险管理决策效率较低
传统模式下，商业银行所实施的信贷风险管理都是要经过层层审批，在这一过程中如果某一个人的主观性较强，则会直接影响整个风险管理决策的效果。同时，由于多个部门对一项业务进行审批，所以一旦出现信贷风险，则存在各部门相互推诿的情况。另外，在进行风险管理决策审批过程中，会浪费大量的时间，尤其是对信贷业务产生风险疑问时，就需要进行反复的审批。在大数据时代，商业银行所面临的发展环境不断发生变化，这种风险管理决策的效率难以跟得上商业银行信贷业务发展的需要，对商业银行的整体业务增长造成了较大的不利影响。
(四)缺乏专业化风险管理人才
近年来商业银行在人才吸纳方面做出了巨大努力，各方面高素质人才数量不断增多，但在专业化风险管理方面的人才还显得相对欠缺，尤其是在大数据背景下其人才紧缺限制了信贷风险管理能力的提升。主要是因为当前商业银行在信贷风险管理人才方面的专业化培训不足，其在借助大数据等信息技术实施信贷风险管理的能力得不到有效提升，专业技能和综合素质都有待于提升。另外，我国对大数据和互联网方面的人才培养还处于起步阶段，因此商业银行没有专门从外部进行人才的引进，内部人才结构得不到有效的完善，难以在商业银行信贷风险管理中发挥专业化人才的推动作用。
三、大数据背景下商业银行信贷风险管理的对策建议
(一)全面提升数据获取和应用能力
商业银行在实施信贷风险管理之前，要充分借助大数据等信息技术，全面提升数据获取和应用能力，要从外部和内部两个渠道进行客户信息的搜集和应用。在外部渠道主要是通过商业银行之间的信息共享，同时与专业化的大数据分析公司、互联网金融公司以及政府机构和企业开展相应的业务合作，广泛收集客户在信用状况、收支情况、消费能力等方面数据，进而扩大数据覆盖范围。在内部渠道主要是借助互联网金融平台，丰富和完善信贷产品，获取更多的客户消费行为数据，拓展客户数据集成。在进行客户信息搜集的同时，要强化验证确保其真实性，将这些数据顺利应用到信贷风险管理中，确保信贷风险管理具有完备的信息技术保障。
(二)应用信贷风险管理新模式
在传统信用评级模式的基础上，商业银行要充分吸收大数据思维，探索新的数据挖掘方法，建立客户信用风险评估模型，依赖于各种数据和统计方法，对客户违约概率进行准确估算。同时，对商业银行的盈亏情况进行评价，之后再做出相应的信贷管理举措。在创新信贷风险管理模式的同时，要对各种数据挖掘方法进行全面对比分析，找出适合自身风险评估的方法和模型。另外，商业银行还要借助大数据等信息技术对金融市场发展变化情况进行全面分析，以充分捕捉市场信息和客户各方面信息，将其充实到信贷风险管理模式中，进而可以在短时间内对信贷风险进行准确评估以便于采取及时有效的管理措施。
(三)提升风险管理决策效率
大数据时代的到来加速了商业银行及其各项业务的发展速度，所以商业银行必须要全面提升信贷风险管理决策的效率。一方面，要在原有的信贷审批环节更多的应用大数据等信息技术，将多部门共同参与的信贷审批工作视为一项系统性的数据筛查过程，避免人为主观因素的干扰，通过大数据进行审查可以快速发现其风险点，进而在节省时间和成本的基础上提升了信贷审批效率。另一方面，在实施信贷风险管理时，要借助大数据技术建立相应的风险识别系统，并根据相应的风险点制定出信贷风险管理方案，由商业银行管理层直接作出信贷风险管理方案，避免多部门参与带来的相互推诿问题。同时要通过大数据技术对信贷风险管理结果进行检测，以保证信贷业务的低风险运行。
(四)实施专业化人才建设
在大数据背景下商业银行要实施专业化人才战略以强化信贷风险管理能力。一方面，要制定出科学的培训内容和培训计划，定期对现有一线人员和风险管理岗位人员进行专业化的培训，使其掌握先进的信贷风险管理理念和方法，尤其是要掌握大数据应用能力，强化内部人员团队的整体能力和素质。另一方面，商业银行还要树立长远的人才战略理念，通过完善内部人力资源管理机制等措施从外部引进一批专业化的大数据和互联网人才，充实到现有信贷风险管理人员团队中，完善现有人员团队的知识结构和能力结构，为商业银行在大数据背景下的信贷风险管理提供全面的人才保障。完善的风险管理是确保商业银行信贷业务在大数据背景下持续发展的关键所在，然而信贷风险管理涉及到商业银行的方方面面，具有牵一发而动全身的效应，大数据时代的到来为商业银行信贷风险管理提供了更多的可能性。从本文的研究来看，应该从全面提升数据获取和应用能力、应用信贷风险管理新模式、提升风险管理决策效率、实施专业化人才建设等方面出发全面提升大数据背景下商业银行信贷风险管理能力，促进我国商业银行在新时期的健康发展。
[参考文献]
[1]龙兴婷.论大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制[J].科技经济导刊,2019(18).
[2]张莉.大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善思考[J].全国流通经济,2018(26).
[3]汤敏.大数据背景下商业银行风险管理战略研究[J].海南金融,2017(8).
作者:单光年 单位:武威职业学院
