浅谈如何利用大数据分析提高商业银行业务风险管控
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【摘 要】互联网信息技术的快速发展开辟了大数据分析和应用的新纪元，为商业银行的发展带来了难得的发展机遇，对商业银行的业务风险管理产生了重要影响。商业银行应当紧紧抓住这一千载难逢的大好机会，一方面通过制定严格的内控制度并加强制度执行力度规避风险，另一方面，利用大数据对客户信息进行有效分析，提高大数据时代商业银行的业务风险管理水平。然而，面对海量客户信息，如何快速有效的利用数据分析来改善商业银行的业务风险管理已经成为商业银行面临的一大难题。本文分析了大数据时代商业银行面临的风险和挑战，提出了如何利用大数据分析来提高商业银行业务风险管理的有效对策。
【关键词】大数据分析；商业银行；业务风险
一、大数据时代商业银行面临的风险和挑战问题
大数据时代的商业银行业务风险管控面临着巨大挑战。首先，商业银行在传统的数据管理当中，往往通过纸质账簿或者计算机对数据进行存储，其数据分析主要致力于结构化数据的分析，但随着大数据时代的到来，非结构化或半结构化数据的大量出现，使得传统的存储方式变得无能为力，并且因大数据具有体量大、多样化、密度低的特征，这就需要改变传统的数据储存方法，创新出崭新的存储方式，满足业务风险管理数据分析的需要。其次，大数据通常用于查询和分析传统方式难以获得的高价值、低密度的数据，所以需要利用更多高级数据分析工具和技术。第三，大数据时代商业银行需要一批既具备扎实的业务功底，又懂得数据建模、数据挖掘的复合型人才。虽然近几年部分商业银行开始陆续组建自己的金融数据分析团队，但是商业银行高素质的大数据分析人才储备不足，其中風险管控方面的尤为欠缺。第四，随着近几年网上银行、手机银行等商业银行信息技术服务的大力推广和普及，导致客户交易方式发生了根本的变化。现在到银行网点柜台办理业务的客户越来越少，银行对客户的掌控能力越来越弱了。此外，大数据时代权威组织的公共信息系统还不能涵盖所有客户的信用信息，商业银行传统的征信方式又无法满足业务发展的实际需要，这就不可避免的导致商业银行对客户了解的信息程度不够，无法对客户的诚信作出准确判断，对客户的未来发展更是无法预测。
二、面对大数据时代，商业银行在业务风险管控上应该采取以下对策
（一）构建数据管理体系，加强业务风险管控
有效甄别风险、防范风险和控制风险，是商业银行稳健发展至关重要的关键环节。目前社会化媒体的互动、电子商务等发展，给商业银行经营管理带来一系列挑战，银行传统的解决方案难以完成全面的业务风险管理，大数据分析的运用可以快速完成对数据的专业化处理，从而实现数据的＂增值＂。首先，大数据与云计算是密不可分的，大数据是依托于云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术对海量数据进行数据挖掘，可以有效帮助银行了解客户自然属性和行为属性，对客户进行精准画像；结合客户行为，对客户信用度、风险系数、资产负债状况等进行深入分析，精准定位疑可客户或异常交易，快速洞察潜在风险，测算出高风险客户、侦测出员工可疑行为或产品流程缺陷等，并有针对性地加强管理、提高监管力度。其次，使用多种专业的大数据分析工具构建一系列数据分析模型，在事前、事中、事后（即业务开展前、开展期间和开展后）进行过程监控，查找控制缺陷和潜在风险，从结果管理向过程管理转变，会对风险管理的建设作用更大。与此同时，商业银行还要根据风险预警分级情况实现大数据可视化展示，根据问题级别第一时间采取相应的管理措施。最后，商业银行要养成对大数据进行分析的习惯，在预测业务风险的时候，不要像过去那样依赖决策者或风险管理者的经验来判断，而是在综合考虑人为的操作风险、政策及市场的环境等多方面的因素的同时，用数据说话，加强大数据分析结论的解释和应用，提高大数据分析结果的应用效率。
（二）加强大数据安全管控，有效提升业务风险管理水平。
目前，商业银行利用大数据分析改善业务风险管理和控制初见成效，但距离理想的风险控制目标仍存在一定的差距。商业银行必须找到改善业务风险管控的有效方法，将大数据分析整合到一个全面的风险管理系统中，有效分析数据的风险特征，消除大数据可能带来的＂大风险＂。一是加强与监管机构合作交流，提升自身的数据安全管理能力。二是主动与客户在数据安全和数据使用方面加强沟通，加强商业银行业务操作人员的服务意识和数据安全意识，形成业务风险管控的合力效应。三是协调大数据链中的所有相关部门，加强行业自我监督和技术分享，共同推进数据安全标准的实施，确保商业银行信息安全管控在各个方面都不存在无效和失败的问题，避免客户信息的泄露并造成严重后果。
（三）加快大数据分析人才储备，促进数据分析人才队伍建设。
大数据分析是一项重要任务，它的应用对专业人才素质提出了很高的要求。为了实现业务经营可持续发展，在激烈的市场竞争中站稳脚跟，商业银行就必须加快人才资源储备，推动大数据人才队伍建设。这是当前也是今后商业银行一直都要努力的方向和必然要求。商业银行相关从业人员不仅要对数据分析有一定的了解，而且要有很高的数据建模能力；不仅能够正确掌握商业银行的业务操作流程，而且必须能使用工具快速分析业务操作中各种风险的来源。因此，从事数据分析的人员必须具备较高的专业素质和数学统计专业知识。但目前商业银行经济类专业人才较多，具备信息科技大数据专业知识的人才较少或严重不足。因此，商业银行应高度重视大数据专业人才的培养和引进，加快大数据分析团队的建设。一方面可通过校园招聘引进人才，另一方面还可以面向社会招聘这方面的高精尖人才加入团队。除此之外，针对相关人员大数据应用能力不强，专业性不够等问题，还要在商业银行内部有意识的培养这方面的人才，注重发现和培养既懂商业银行业务又熟悉大数据分析的复合性人才。
（四）加快电子交易风险监测平台建设，提高风险防范和预防能力。
建立能够进行跨渠道监控和综合数据分析的电子交易风险监控平台，根据客户交易的风险评估结果选择最合适的后续措施。在实际交易发生之前，可以实时监控和分析商业银行的特定交易类型，例如登录、密码重置等，包括客户的第二次认证，客户的外部呼叫验证和直接发布，以及基于风险评估的结果。为提高商业银行业务的风险管理和控制，有必要加快电子交易风险监控平台的建设。通过大数据监控和分析电子渠道交易，结合渠道和客户服务系统，实现对高风险交易的实时干预，确保有效控制业务操作风险。除此之外，要更好地了解客户的消费习惯和行为特征，更及时准确地研究和预测市场趋势，提高商业银行防范业务风险效率，提升商业银行市场竞争力。
三、结束语
大数据时代的商业银行有着诸多的发展机遇，同时也面临更加复杂的市场竞争局面。不仅要面对同业之间的激烈竞争，而且还要面对互联网金融在信息平台上带来的冲击和挑战。可以预见，商业银行未来的竞争将变得越来越激烈。未来，商业银行只有顺应大数据发展潮流，利用大数据分析对商业银行业务风险进行有效管控，转变自身观念，发挥自身优势，多多借鉴互联网金融一些好的做法和经验，加强大数据专业人才储备，不断对自身进行完善，增强自身业务风险防控的能力，提高对商业银行风险防控的水平，才能将挑战变为机遇，抢占竞争制高点，才能使商业银行保持稳定可持续发展。
【参考文献】
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