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大数据风控与应对

2015-08-18 13:49
来源:中国电子银行网
作者:黄吉春
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  2015年6月-9月,中国金融认证中心(CFCA)、中国电子银行网(微信公众号:cfca-cebnet)联合全国近70家银行发起“2015未来银行”征文活动。以下为热心网友通过网络渠道投来的稿件。

  作者单位:厦门国际银行股份有限公司

  伴随信息技术的高速发展,金融业将需要面临互联网化的进程,金融的互联网化将改变传统金融的风险管理控制模式,传统金融借助大数据技术使风险管理呈现精准、动态、实时、可控。

  在传统的金融企业里面的风险管理流程主要包括风险识别、风险计量、风险监测、风险控制四个步骤,一般来说,银行的风险管理部门承担了风险识别、风险计量、风险监测的重要职责,各级风险管理委员会承担风险控制、决策的责任。而监测各种可量化的关键风险指标,不可量化的风险因素的变化和发展趋势以及报告银行所有风险的定性、定量评估结果等大部分跟风控有关的数据来源主要是依靠各种面对面的信息,通过大量的手工收集。

  而在大数据时代,大量的金融数据从互联网端挖掘信贷风险分析将不用随机分析法(抽样调查)这样的方式,而采用所有数据进行分析处理。根据整个业务逻辑的关联性去识别一些风险。

  大数据风险控制可能出现如下情况:金融机构跟金融服务需求者从来没有见过面。甚至有些情况下,在发放信贷之前,金融机构风险管理部门不知道借贷人是谁,这彻底颠覆了传统金融风险管理模式。金融机构获取的数据,有时比传统金融行业尽职调查获取的数据更多,但是有些时候,又要少很多。而不像在传统金融时代,每一笔信贷业务当中,所要收集的数据基本上是一个固定的模式。

  我们知道在传统信贷业务中,如果尽职调查获取的数据资料达不到金融机构风险管理部门的要求,可能就不会去做这笔信贷业务。同时,在大数据时代的风控管理呈现交叉、互动、融合的特点,打破传统金融的模块化的风险管理控制的组织架构模式,前端的市场营销部门在利用数据资源时,更多的需要与风险管理部门进行沟通,共同构建数据模型,判断所使用的数据资源是否合规合法,是否有侵犯他人的隐私权及其他违法行为。

  而在大数据风控时代,我们将通过大数据判断金融客户的金融行为,通过变量进行风险控制。虚假数据将成为小概率事件,通过事后监管和法制化建设,大数据分析满足金融机构的需求,降低金融机构对企业个及人信用的评估成本,减低金融机构风险监测成本。金融客户的每一次金融行为都会被记录在云端,然后形成一个虚拟的金融人格,这个金融人格形成大数据模型,最终判断金融客户在金融信用方面是否是一个值得信赖的客户。大大降低信用风险评估的成本。并且这种利用大数据技术的信用风险监测方式比传统风险监测方式更客观,更精准。减少了传统风险监测的人为主观判断产生的误差因素。

  而且,基础于互联网的大数据,不但能够识别金融信用,在某些领域彻底改变金融提供服务的方式,基础于大数据的金融服务会越来越多。对于信用越来越好,贷款可以越来越好,利率可以越来越低。风险管理控制会越来来越精准。风险管理控制成本会越来越低。金融机构可以根据不同的金融客户产生的金融风险数据提供不同的金融服务。未来金融机构的风控在云端,在互联网端的金融虚拟人格会越来越强化,大数据风控技术会越来越成熟,相信未来金融风控走向大数据风控的速度会越来越快。

 

责任编辑:王超

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