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摘 要：对于银行金融业务而言，应用大数据技术能很好的控制风险。基于此，本文首先探讨当前大数据技术在银行业金融业务风控管理中具体的应用方式，然后结合当前该应用领域存在的挑战，研究银行应该从哪些方面着手建设，以在金融业务风控中更有效的应用大数据技术。
关键词：银行金融业务;风险管理;大数据
大数据时代，银行越来越关注金融业务中，对相关数据的搜集、整理和信息挖掘的工作，并在信用风险管理等方面积极应用，以改变以往成本高、效率低的风险管理。相比传统风控管理方式，以大数据技术建设的业务网络和风控模型，能很好地识别许多金融业务中的风险，并有利于提升业务处理效率和风险管理的准确性。本文在分析大数据在银行业风控中的具体应用的同时，结合向量机模型建设，浅谈银行风险控制利用大数据建设风险模型的具体优势，浅谈大量数据如何使稽核管理等工作更为精准、有效。但就目前银行大数据应用的状况而言，存在建设不完全、技术人员不足等问题，限制了风控模型、管理等方面的有效建设。因此，银行应从相应的方面来优化自身的发展、建设，使大数据更好的在投资、风险防范中被应用，帮助银行业在竞争激烈的金融环境下较稳定、健康的发展。
1.大数据技术在银行金融风险管理中的应用分析
1.1建立信贷风险模型
许多银行的信贷业务金额、业务数量十分大，为避免贷款主体因恶意拖欠、自身资金不足或亏损等问题，造成不能按业务约定及时还款，许多银行积极利用大数据建设了信贷风控模型，来准确的收集个人、企业等信贷主体的相关信息，以更准确、全面的判断信贷主体的信用情况和违约的几率，对风险大的客户采取相应的信贷限制，从而提升信贷风险控制的准确度、质量。
银行一般应用大数据建立信息识别模型，以管理信贷业务风险，如通过支持向量机建设识别算法模型，通过建设超平面将不同类数据尽可能多地准确分开，以不同的特征属性进行分类，对不能硬性分类的数据进行松弛变量的软分类，最后转化成相应的算法，如SMO等高效算法等。以支持向量机算法建设的信贷模型，主要应用于对个人客户的信息分析，一般包括20个特征变量，如个人账户状态、储蓄账户、信用历史、信贷目的、信贷额度、分期付款率、分期计划、资产类别、婚姻状况、年龄、是否有房车贷、工作类别，信贷模型利用这些特征数据将客户分为信用良好、信用差等不同类别，从而较好的预测个人用户信贷风险。
1.2在信用卡审核、稽核管理等方面的应用
信用卡业务在银行金融业务中占据重要地位，其风险控制尤为重要，应用成熟的大数据算法、模型，能客观、广泛的适用相关的业务操作和管理中。如在用户申请信用卡的过程中，银行将要求用户通过网络或相关职能机器填写相关的个人资料，业务员或智能机器通过内部大数据模型建立的算法，即可快速对客户的申请资料进行处理，如今银行信用卡办理业务一般在1-2天，就可以给予用户审批结果，从而提升客户的办理体验。此外，稽核管理是许多金融业务操作过程中不可缺乏的重要一环，是对重点金融业务的审核、监控，应用大数据技术，能适当简化人工审批过程，有利于及时发现、揭示业务操作中存在的问题，从而精准、全面、高质量的识别和处理金融业务中存在的风险。
2.当前银行金融风险管理应用大数据技术存在的挑战
2.1数据存储、技术开发方面存在的挑战
银行风险控制中应用大数据建设相关的工作模型，在模型应用前期需要进行大量的实践、数据输入和分析调整，才能保证模型的可靠性，而在模型真正应用在工作中，庞大、类型复杂的业务量则会给大数据存储、二次开发等方面造成巨大的挑战，这也是银行应用大数据过程中应着力、重点克服的技术难点。以往银行的智能数据库建设一般着力解决结构化的数据存储、分析问题，但当前银行金融业务量暴增，相关的用户数据更是爆炸式增长，数据来源、种类、性质的多样性更为突出，使得银行金融业务数据的存储量剧增，使得相關的数据分析、整理等工作面临更大的挑战，不能有效的为相关业务决策提供有效支撑。
2.2大数据安全性问题
当今国内银行的金融业务在持续的拓展、创新，业务类型十分丰富，而一些重要的业务数据关系到银行的发展和竞争，因此需要较好的保密，但基于当前大数据的管理、存储等方面面临较大挑战，大数据的安全性问题成为当前银行风控需要面临的一个新挑战。大数据的利用可以大幅度优化金融业务数据不对称的问题，但银行需要在数据管理、加密等工作上采取有效的方法，否则可能导致数据管理不当，存在重要数据被攻破、盗取等重大问题，给银行带来信誉、管理危机。
2.3大数据分析人才不足
大数据技术将给银行的业务操作、管理带来多方面的改变，在风控管理中应用大数据，使得数据分析的模式发生根本改变，通过总体样本即可从业务类型中拓展出相关的数据，利用这些数据可以帮助银行更准确的开发新业务，将原本零散市场中的信息快速转化为支撑金融决策的有效信息。而随着这些技术的实践和升级，需要有持续的、高素质能力强的大数据分析、管理人才，才能有效的在风控管理和数据存储、安全、分析等方面，取得较好的工作结果。
3.提升大数据在银行金融业务风控管理中应用有效性的措施
3.1强化数据库的建设和基础数据挖掘工作
实现高效智慧风控的关键，是建立有效的数据基础，利用银行某区域类的ATM机、服务网点等线下渠道，和微信银行支付、网上银行等线上渠道的真实、可靠信息，全面挖掘基础数据，为建设风控模型、创新业务产品等工作提供信息。
同时，为使银行更好的进行大数据存储管理，并以数据优势与电商平台、金融平台、政府机关、二手交易平台等渠道更好的合作，进一步扩宽数据渠道，银行应着力建设可靠、有前瞻性的数据库。在建设数据库的同时，建设相关的管理平台，以实现多样化的数据分析、查阅功能，提升信息带来的效益。两外，银行应根据深度的数据分析，在相应的金融业务中做出准确、合理的管理。
3.2利用大数据优化网络平台，创新业务咨询服务
大数据不仅可以用于金融业务的具体操作中，还可以通过优质的咨询业务以扩大业务量，吸引更优质的客户。因此需要银行利用大数据分析结果，优化已有的服务，通过更智能、人性化的线上、线下多渠道服务，优化与金融业务相关的风险要素，尽快挣脱来自传统数据、传统服务等方面的束缚。
银行强化服务网站、社交平台的信息建设，还能通过这些途径收集更多的客户数据，从而不断的整合、调整与客户的接触渠道，从而更有效的将自身业务信息与外界社交信息融合，更全面、准确的获取客户画像。利用这些渠道的数据，可不断完善自身的风控模型，还有利于银行与社交媒体、金融平台进行战略合作。
3.3强化各环节风险防范、数据管理的力度
风险防范、大数据管理涉及到许多的工作，因此需要全面的做好相关环节。首先，需要构建大数据金融业务下协调、统一的工作模式，从而推动各环节以高安全标准进行业务数据的收集、处理工作，强化风险防范的有效性;其次，通过各部门协作沟通、监督，及加大技术人员培训、优化招聘等工作，提升自身业务风险防范水平和数据管理、分析能力。
结束语：
综上，通过建立风控模型等方式，银行能很好的发挥大数据技术的作用，从而更精准、全面的进行金融业务风险的预测和管理，提升业务风险管理的科学性和普遍性。银行还应该结合大数据技术建设数据库、信息服务平台，以更好的发挥大数据的风险预警效果和信息效益，为银行的日常经营和业务创新等工作带来积极影响，从而推动银行在当前的金融环境下更稳定、健康的快速发展。
参考文献：
[1]曹培.基于BP神经网络的商业银行客户信用风险评估[J].金融管理研究，2018（2）：46-62.
[2]胡敏，韩路，许勤.探索大数据技术在商业银行信用风险监控领域的应用[J].中国金融电脑，2017（7）：32-36.
[3]宋欢欢.大数据在银行信用风险管理中的实践探索[J].企业改革与管理，2017（12）：65.
关键词：银行金融业务;风险管理;大数据
大数据时代，银行越来越关注金融业务中，对相关数据的搜集、整理和信息挖掘的工作，并在信用风险管理等方面积极应用，以改变以往成本高、效率低的风险管理。相比传统风控管理方式，以大数据技术建设的业务网络和风控模型，能很好地识别许多金融业务中的风险，并有利于提升业务处理效率和风险管理的准确性。本文在分析大数据在银行业风控中的具体应用的同时，结合向量机模型建设，浅谈银行风险控制利用大数据建设风险模型的具体优势，浅谈大量数据如何使稽核管理等工作更为精准、有效。但就目前银行大数据应用的状况而言，存在建设不完全、技术人员不足等问题，限制了风控模型、管理等方面的有效建设。因此，银行应从相应的方面来优化自身的发展、建设，使大数据更好的在投资、风险防范中被应用，帮助银行业在竞争激烈的金融环境下较稳定、健康的发展。
1.大数据技术在银行金融风险管理中的应用分析
1.1建立信贷风险模型
许多银行的信贷业务金额、业务数量十分大，为避免贷款主体因恶意拖欠、自身资金不足或亏损等问题，造成不能按业务约定及时还款，许多银行积极利用大数据建设了信贷风控模型，来准确的收集个人、企业等信贷主体的相关信息，以更准确、全面的判断信贷主体的信用情况和违约的几率，对风险大的客户采取相应的信贷限制，从而提升信贷风险控制的准确度、质量。
银行一般应用大数据建立信息识别模型，以管理信贷业务风险，如通过支持向量机建设识别算法模型，通过建设超平面将不同类数据尽可能多地准确分开，以不同的特征属性进行分类，对不能硬性分类的数据进行松弛变量的软分类，最后转化成相应的算法，如SMO等高效算法等。以支持向量机算法建设的信贷模型，主要应用于对个人客户的信息分析，一般包括20个特征变量，如个人账户状态、储蓄账户、信用历史、信贷目的、信贷额度、分期付款率、分期计划、资产类别、婚姻状况、年龄、是否有房车贷、工作类别，信贷模型利用这些特征数据将客户分为信用良好、信用差等不同类别，从而较好的预测个人用户信贷风险。
1.2在信用卡审核、稽核管理等方面的应用
信用卡业务在银行金融业务中占据重要地位，其风险控制尤为重要，应用成熟的大数据算法、模型，能客观、广泛的适用相关的业务操作和管理中。如在用户申请信用卡的过程中，银行将要求用户通过网络或相关职能机器填写相关的个人资料，业务员或智能机器通过内部大数据模型建立的算法，即可快速对客户的申请资料进行处理，如今银行信用卡办理业务一般在1-2天，就可以给予用户审批结果，从而提升客户的办理体验。此外，稽核管理是许多金融业务操作过程中不可缺乏的重要一环，是对重点金融业务的审核、监控，应用大数据技术，能适当简化人工审批过程，有利于及时发现、揭示业务操作中存在的问题，从而精准、全面、高质量的识别和处理金融业务中存在的风险。
2.当前银行金融风险管理应用大数据技术存在的挑战
2.1数据存储、技术开发方面存在的挑战
银行风险控制中应用大数据建设相关的工作模型，在模型应用前期需要进行大量的实践、数据输入和分析调整，才能保证模型的可靠性，而在模型真正应用在工作中，庞大、类型复杂的业务量则会给大数据存储、二次开发等方面造成巨大的挑战，这也是银行应用大数据过程中应着力、重点克服的技术难点。以往银行的智能数据库建设一般着力解决结构化的数据存储、分析问题，但当前银行金融业务量暴增，相关的用户数据更是爆炸式增长，数据来源、种类、性质的多样性更为突出，使得银行金融业务数据的存储量剧增，使得相關的数据分析、整理等工作面临更大的挑战，不能有效的为相关业务决策提供有效支撑。
2.2大数据安全性问题
当今国内银行的金融业务在持续的拓展、创新，业务类型十分丰富，而一些重要的业务数据关系到银行的发展和竞争，因此需要较好的保密，但基于当前大数据的管理、存储等方面面临较大挑战，大数据的安全性问题成为当前银行风控需要面临的一个新挑战。大数据的利用可以大幅度优化金融业务数据不对称的问题，但银行需要在数据管理、加密等工作上采取有效的方法，否则可能导致数据管理不当，存在重要数据被攻破、盗取等重大问题，给银行带来信誉、管理危机。
2.3大数据分析人才不足
大数据技术将给银行的业务操作、管理带来多方面的改变，在风控管理中应用大数据，使得数据分析的模式发生根本改变，通过总体样本即可从业务类型中拓展出相关的数据，利用这些数据可以帮助银行更准确的开发新业务，将原本零散市场中的信息快速转化为支撑金融决策的有效信息。而随着这些技术的实践和升级，需要有持续的、高素质能力强的大数据分析、管理人才，才能有效的在风控管理和数据存储、安全、分析等方面，取得较好的工作结果。
3.提升大数据在银行金融业务风控管理中应用有效性的措施
3.1强化数据库的建设和基础数据挖掘工作
实现高效智慧风控的关键，是建立有效的数据基础，利用银行某区域类的ATM机、服务网点等线下渠道，和微信银行支付、网上银行等线上渠道的真实、可靠信息，全面挖掘基础数据，为建设风控模型、创新业务产品等工作提供信息。
同时，为使银行更好的进行大数据存储管理，并以数据优势与电商平台、金融平台、政府机关、二手交易平台等渠道更好的合作，进一步扩宽数据渠道，银行应着力建设可靠、有前瞻性的数据库。在建设数据库的同时，建设相关的管理平台，以实现多样化的数据分析、查阅功能，提升信息带来的效益。两外，银行应根据深度的数据分析，在相应的金融业务中做出准确、合理的管理。
3.2利用大数据优化网络平台，创新业务咨询服务
大数据不仅可以用于金融业务的具体操作中，还可以通过优质的咨询业务以扩大业务量，吸引更优质的客户。因此需要银行利用大数据分析结果，优化已有的服务，通过更智能、人性化的线上、线下多渠道服务，优化与金融业务相关的风险要素，尽快挣脱来自传统数据、传统服务等方面的束缚。
银行强化服务网站、社交平台的信息建设，还能通过这些途径收集更多的客户数据，从而不断的整合、调整与客户的接触渠道，从而更有效的将自身业务信息与外界社交信息融合，更全面、准确的获取客户画像。利用这些渠道的数据，可不断完善自身的风控模型，还有利于银行与社交媒体、金融平台进行战略合作。
3.3强化各环节风险防范、数据管理的力度
风险防范、大数据管理涉及到许多的工作，因此需要全面的做好相关环节。首先，需要构建大数据金融业务下协调、统一的工作模式，从而推动各环节以高安全标准进行业务数据的收集、处理工作，强化风险防范的有效性;其次，通过各部门协作沟通、监督，及加大技术人员培训、优化招聘等工作，提升自身业务风险防范水平和数据管理、分析能力。
结束语：
综上，通过建立风控模型等方式，银行能很好的发挥大数据技术的作用，从而更精准、全面的进行金融业务风险的预测和管理，提升业务风险管理的科学性和普遍性。银行还应该结合大数据技术建设数据库、信息服务平台，以更好的发挥大数据的风险预警效果和信息效益，为银行的日常经营和业务创新等工作带来积极影响，从而推动银行在当前的金融环境下更稳定、健康的快速发展。
参考文献：
[1]曹培.基于BP神经网络的商业银行客户信用风险评估[J].金融管理研究，2018（2）：46-62.
[2]胡敏，韩路，许勤.探索大数据技术在商业银行信用风险监控领域的应用[J].中国金融电脑，2017（7）：32-36.
[3]宋欢欢.大数据在银行信用风险管理中的实践探索[J].企业改革与管理，2017（12）：65.