楊穎航 時欣

在數(shù)字經(jīng)濟時代下，隨著人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)的不斷發(fā)展與進步，國家的重視程度也在不斷提高。2020年，我國關(guān)于“三農(nóng)”工作的中央一號文件明確提出“依托現(xiàn)有資源建設(shè)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)中心，加快物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、第五代移動通信網(wǎng)絡(luò)、智慧氣象等現(xiàn)代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，開展國家數(shù)字鄉(xiāng)村試點”。自2016年“普惠金融”概念的提出以來，國家對小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入人群等社會各階層和群體的金融服務(wù)需求愈加重視，對我國的金融行業(yè)提出了新的要求。商業(yè)銀行是金融市場上重要的中介機構(gòu)，其作用和地位不容忽視，而信貸業(yè)務(wù)作為商業(yè)銀行運營中的核心業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)規(guī)模和風險防控管理對商業(yè)銀行自身的發(fā)展產(chǎn)生著巨大的影響，不容小覷。因此，要想占據(jù)有利的市場份額，需要商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)能夠利用大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字工具來加強信貸風險管理，提高自身在信貸業(yè)務(wù)領(lǐng)域的競爭力，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

數(shù)字工具對商業(yè)銀行信貸風險管理研究的重要性

信貸信息獲取更加真實準確

現(xiàn)在全球已經(jīng)進入了數(shù)字化時代，巨量的數(shù)據(jù)規(guī)模與豐富的數(shù)據(jù)類型使傳統(tǒng)的“抽樣”分析思維逐漸轉(zhuǎn)變到“全樣”分析思維。商業(yè)銀行信貸風險信息逐漸復(fù)雜化和多樣化，大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)能夠為這些海量數(shù)據(jù)的處理提高效率以及進行有效信息的深度挖掘。數(shù)字工具的出現(xiàn)能夠拓寬商業(yè)銀行信息獲取的渠道，通過線上數(shù)據(jù)共享降低銀行與客戶之間因信息不對稱而產(chǎn)生的信用風險。商業(yè)銀行也可以借助第三方信息平臺，對客戶進行真實性、合規(guī)性調(diào)查，了解與其資金流動和周轉(zhuǎn)狀況相關(guān)的財務(wù)指標。通過這些渠道商業(yè)銀行能夠及時和便捷的了解客戶信貸風險進而有針對性的進行貸前風險評估和預(yù)測。

信貸業(yè)務(wù)辦理更加便捷高效

傳統(tǒng)的信貸辦理業(yè)務(wù)通常耗時耗力，一次業(yè)務(wù)“跑斷腿”，客戶體驗感差。通過大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等數(shù)字工具的應(yīng)用，能夠完全實現(xiàn)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的線上化。在線吸納客戶已經(jīng)成為商業(yè)銀行營銷模式的一種趨勢，這是一種高效的獲客方式。商業(yè)銀行可以利用數(shù)字工具創(chuàng)新線上銀行信貸業(yè)務(wù)、優(yōu)化手機銀行 APP，通過簡化信貸辦理流程、制訂個性化的功能、維護客戶信息安全等方式來增強客戶信貸業(yè)務(wù)辦理的體驗感和輕松感，滿足不同客戶的信貸需求。另外，在商業(yè)銀行的貸款定價中，貸款利率定價通常采用的是浮動利率制，因此商業(yè)銀行可以運用機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿算法對各項數(shù)據(jù)進行分析，歸納客戶特征和信用狀況，為每一位客戶制訂合適的借貸利率。

信貸風險管理更加嚴謹科學

商業(yè)銀行貸后追蹤管理對信貸風險的防控具有重要的意義。商業(yè)銀行傳統(tǒng)的風險防控模式對信貸數(shù)據(jù)挖掘不足、利用率較低等的缺陷，對此商業(yè)銀行可以借助大數(shù)據(jù)等數(shù)字工具挖掘客戶生產(chǎn)經(jīng)營狀況和信用狀況，及時分析并評估客戶的還款能力和違約概率，從而可以達到快速識別各類違約風險的目的。另外，商業(yè)銀行也可以通過整合數(shù)據(jù)資源，利用人工智能和區(qū)塊鏈等數(shù)字科技對銀行信貸的全過程進行監(jiān)督和風險預(yù)警，進而提高信貸風險管理效率。

商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸風險管理方法存在的問題

工作效率低

商業(yè)銀行傳統(tǒng)的信貸風險管理方法，通常利用貸款客戶的個人信息、財務(wù)情況和抵押品等進行盡職調(diào)查，建立貸前信貸風險評估模型，分析客戶的貸前信用風險。在大數(shù)據(jù)時代的背景下，各類信貸風險評估相關(guān)的數(shù)據(jù)信息量呈現(xiàn)爆炸式增長，商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)需要信貸人員花費大量時間處理數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的人力、物力成本急劇增長。相比之下，人工智能的工作效率將遠超普通工作人員，不僅可以解放生產(chǎn)力，還可以提高客戶的體驗滿意度。

準確度差，且不能充分利用數(shù)據(jù)

信貸人員因為自身工作經(jīng)驗不足以及理論知識掌握不熟練等等原因很可能會出現(xiàn)操作失誤等風險。再加上個別信貸人員因為道德品質(zhì)等原因，導(dǎo)致徇私舞弊及損公肥私現(xiàn)象的出現(xiàn)。這些方面大數(shù)據(jù)和人工智能將會極大地提高數(shù)據(jù)處理分析的準確性。另外，商業(yè)銀行每天都記錄了大量的用戶資金流動信息，但是傳統(tǒng)的方法無法對這些海量數(shù)據(jù)進行實時收集、分類以及分析。大數(shù)據(jù)和人工智能可以對這些數(shù)據(jù)信息進行充分地利用，從中挖掘出潛在的優(yōu)質(zhì)營銷對象以及實時監(jiān)測貸款人員的潛在信貸風險。

無法實時監(jiān)控信貸風險

目前商業(yè)銀行的信貸風險管理基本都是基于客戶的歷史信息，對客戶之前的信貸風險進行評估。貸后風險管理基本上靠信貸人員的電話回訪以及走訪調(diào)查等方式進行。這樣的方法人工成本高，工作效率低下，且無法及時識別潛在的信貸風險。大數(shù)據(jù)和人工智能可以實時獲取客戶的資金流動信息，建立動態(tài)的信貸風險評估模型，實時監(jiān)測客戶信貸風險的變化情況，以及實時制定對應(yīng)的管理措施。

大數(shù)據(jù)環(huán)境下商業(yè)銀行信貸風險管理的研究路徑

建立人工智能財務(wù)分析系統(tǒng)

銀行在發(fā)放貸款之前，需要對借款企業(yè)的資產(chǎn)負債表、現(xiàn)金流量表以及利潤表進行分析，評估貸款人的償債能力，并據(jù)此制定不同的貸款分類決策。商業(yè)銀行對于企業(yè)的信用評價最主要是分析企業(yè)的償債能力以及盈利能力。企業(yè)不同的償債能力即盈利能力評價指標的側(cè)重點不同，充分利用不同的財務(wù)指標可以更精準地對企業(yè)的信貸風險進行評估。

搭建動態(tài)信貸風險管理系統(tǒng)

銀行的信貸風險管理主要包括風險識別、風險評估、風險控制、結(jié)果反饋及調(diào)整。其中風險識別是為了風險評估作前期準備，風險評估是依據(jù)客戶的信息評估風險等級，風險控制是以風險評估結(jié)果作為依據(jù)制定相應(yīng)的處理措施，結(jié)果反饋調(diào)整是根據(jù)風險控制的結(jié)果進行反饋并重新進行風險評估及風險控制的過程。因此要想實現(xiàn)動態(tài)信貸風險管理，最重要的是建立動態(tài)風險評估系統(tǒng)。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立動態(tài)信貸風險管理系統(tǒng)。

推廣智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信貸風險評估系統(tǒng)建立之后，還需要建立智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，自動更新管理客戶的資金流動等相關(guān)信息，實時監(jiān)測客戶的信貸風險情況。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計流程與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信貸風險評估系統(tǒng)的流程大部分一致。

創(chuàng)立信貸風險控制及結(jié)果反饋調(diào)整系統(tǒng)

利用人工智能技術(shù)建立信貸風險動態(tài)評估系統(tǒng)之后，需要對不同信貸風險等級的客戶采取對應(yīng)的處置措施，并根據(jù)結(jié)果反饋不斷優(yōu)化人工智能信貸風險評估系統(tǒng)，以及制定新的風險控制措施。

結(jié) 論

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)推進，我國的社會和生活已經(jīng)全面進入了數(shù)字化的時代。商業(yè)銀行作為市場上重要的金融機構(gòu)，信貸業(yè)務(wù)是其核心業(yè)務(wù)，因此加強信貸風險管理，不斷提高信貸風險防控能力對商業(yè)銀行具有重要的意義。商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸風險管理方法存在工作效率低、準確性差、數(shù)據(jù)利用率低等固有缺陷，亟需大力開展大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的信貸風險管理創(chuàng)新性應(yīng)用研究，將傳統(tǒng)的人工信貸風險管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苄刨J風險管理模式，自動收集歸整信貸風險相關(guān)的信息，通過人工智能信貸風險評估系統(tǒng)，實現(xiàn)信貸風險動態(tài)智能監(jiān)測，快速識別客戶的潛在信貸風險并及時采取有效應(yīng)對措施，極大提高信貸風險管理人員的工作效率及準確度。

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