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【摘要】以往各银行进行个人信用贷款，都有其各自的方法对顾客的信用进行评估，但是并不够全面、完善，做不到对各个数据都能有效的分析，但是随着大数据时代的到来，我们应该借助新的工具，对于贷款顾客信息更加全面的了解和掌握，以提升银行对个人信贷的风险控制，降低银行的不良贷款。本文以某国有银行为例，通过对传统信贷方式的现状以及存在的问题进行了分析，并且给出了在大数据下对商业银行的个人信贷风险管理的建议。
【关键词】大数据 商业银行 信息 风险控制 个人信贷
目前对于我国的个人信贷问题，银行对于借款的用户群体的信息掌握是不全面的，这就容易导致银行将钱借出去了，但是个人无法按时偿还债务，对于银行来说是存在着很大的风险的，而大数据时代的背景下，银行可以通过对顾客个人的资产清理、经营情况、消费水平、消费习惯等等各种数据，建立起一个对个人信用有效的评估机制，从而更好的进行个人信贷风险的控制。
一、某国有银行个人信贷管理的现状
随着经济的不断发展，近些年对于个人信贷的需求也不断的增加，有的银行已经将个人信贷作为一项正规化的业务开始实施，但是在个人信贷的管理上还存在很多的问题，个人信贷的不良资产率还是偏高，而且银行对于大数据信息虽然有所利，但是还需要进一步完善。
（一）近些年信贷需求不断增长
近些年由于经济形式的变化，对于很多企业来讲进行信贷的需求在不断增加，而对于个人而言，由于现在住房、购车等经济的压力不断增大，很多人选择利用信贷的方式，先交一部分款，提前享受住房和购车带来的方便，剩下的按期逐渐还。随着信贷需求的不断增加，银行也已经将信贷作为一块正规化的业务，近年来有数据显示，单是2014年某国有银行在国内的累计放款就已经达到8.98万亿元，这比14年某国有银行的新增贷款数量可是整整高出了9.6倍[1]。
（二）个人信贷的不良资产率偏高
虽然近年来信贷的需求不断增加，某国有银行的贷款投放实现了不断的增长，但是投放的信贷，其客户的质量并不是很好，有人做过统计，针对于某国有銀行截止到2015年6月30日的放贷情况来说其不良资产的的数量已经是14年年底的31.32%，这个数字相当可怕，如果不能进行有效的措施将不良资产率降低下来，那么对于银行来说其损失是巨大的。
（三）国有银行也开始利用大数据信息进行分析
大数据时代下，作为银行也必须要重视对其的运用，某国有银行已经提出来“充实数据仓库，建设集团信息库”作为银行重要的一项工作内容，将大数据引入对个人信贷的分析，效果还是非常显著的，但是在我国对于大数据的运用还需要进一步加强。[2]而且不单单是银行内，银行与银行之间、银行与其他行业之间，例如保险、小额贷款等也需要加强信息化合作。
（四）对于大数据信息的重视度不够
很多发达国家对于大数据的运用已经研究的比较详细，但是对于我国来说对于大数据信息的研究、在商业银行之间的实际运用不足，其主要原因是很多商业银行对于大数据信息的进一步研究和应用上并不够重视。
二、传统银行对于信贷风险控制的不足
（一）对于大数据的实际运用上还存在很多问题
相比于发达国家而言，我国对于大数据的分析利用少，专业的研究和运用也不足，还处于对大数据的摸索运用，很多细节方面也存在着各种问题，因此国有银行对于大数据的运用方面还需要一个不断探索加强的过程。例如我国现在比较大的某国有银行，虽然开始借助于大数据的信息，能详细的了解借款人在各个银行间的存款、贷款及其他业务情况，但是也仅限于银行之间的这些信息，对于借款人在其他方面的款项信息知之甚少，这就容易被人钻了空子，导致不良资产的增加。
（二）国有银行对于决策的管理上不够简单高效
国有银行的管理上往往是对于一项事务层层进行审批，一个明显的现状就是直接对顾客服务的窗口，人员实际的权利很小，对于很多客户提出的要求要层层汇报上级进行审批，而这个过程就是浪费大量的时间，同时一项业务有可能不只是一个部门需要审批，也有可能会造成部门之间责任的相互推卸，使得办事效率低下，而有些顾客在此过程中可能就选择了去其他的銀行进行业务的办理，也减少了银行的业务量[3]。
（三）传统的银行对于数据的使用不够全面
与大多数银行一样，某国有银行使用的数据大多是银行之间的数据，信息共享的范围比较小，对于办理信贷业务的顾客对其自身的消费水平、消费偏好、工资情况等都不了解，没有做到通过互联网的各个数据全面了解信息，这就使得信贷办理依据很片面，这也是个人信贷不良资产率偏高的原因之一。
（四）自身系统没有挖掘出来
现在很对银行的数据调出来显示还是比较混乱的，是一个个割裂的、独立的数据，而没能够对于数据之间建立一个比较系统的联系，从而对于银行来说，对客户的相关信息整合度比较低。对于某国有银行而言，其拥有集团信息库和数据仓库两大数据信息资源，两个数据库里面存储了超过七百万GB的信息数据，但是真正银行用到的，只有里面的不足5%的信息，只用到了700万GB里面的30万GB数据，于此而言，对于银行本身其系统还是不完善的，需要进一步优化，需要将得到的信息整合使用。
三、大数据背景下如何加强对商业银行的个人信贷风险管理
不良资产率的居高不下，对于银行来说是一件非常棘手的事情，业务增多了，但是多几个不良的资产，对银行来说是影响其经营效益的，因此，在大数据的背景下，如何使用好大数据信息，增强银行对于个人信贷的有效审核，降低不良资产率是亟待解决的问题。
（一）加强对个人信贷问题的重视
现阶段很多银行还是将重点将目光放在产品销售平台上以及支付问题上，对于大数据时代的到来和对大数据信息的应用根本就没有重视，还有一个原因就是针对于银行来说，已经存在的银行有着经营的优势，如果行业新加入成员，其投入资本比较多，经营风险也比较大，因此也使得现有银行处于一种比较稳定的推进过程之中，自然也就忽略了对于大数据的引进和更好的完善。 （二）減小数据信息的不对称性
银行要实现对于资金的回收，就必须在放贷之前充分了解办理信贷客户的详细信息，并确定该客户是否符合放贷条件，这就需要银行充分的利用大数据信息，对顾客做更详细的判断，比如：银行之间的数据共享，可以使银行之间对于该顾客的存、贷款信息一目了然，同时我们还需要将顾客的信息进行更深入的了解，比如说借助于第三方的信息平台，可以尽可能的让顾客通过电子渠道去进行办理业务，通过交易的数据，充分了解贷款人的资金情况、经营情况等[4]。
（三）不断完善信贷风险评估的工具
风险管理要依靠各种数据，银行应该不断加强对于借款人各项数据的整合，同时利用新的统计方法，把相关的数据汇总分析，将顾客可能违约的概率的大小进行估算，对于银行盈利和亏算的可能性做出评价，然后借助于银行系统的数据管理实现对是否可以放贷进行监督管理。
（四）对于数据的挖掘进行优化
对于数据之间的关系上的运用要加强，不断挖掘数据之间的信息，再者还需要结合先进的管理理念，在风险的评估上加强应用，加强对于信贷评估过程中对于数据的依托，无论是在介入、扩张、控制、压缩还是退出的时机上，都要加强信贷的介入，以不断提高信贷管理决策过程中数据的发挥的作用，提高信贷风险预判的科学性与准确性[5]。
（五）建立共享数据仓库
对于经常需要用到顾客数据信息的企业之间可以通过合作建立起共享的数据仓库，比如银行、保险、小额贷款行业等等，可以联合建立一个数据库，里面不仅包含顾客在各大银行的资产情况、贷款情况、公司的经营情况、客户个人的资产详情、客户通过电子方式进行的消费情况等等的明细全部包含在内，然后通过对于数据之间的信息进行科学的分析整合，对顾客的还款能力做出比较客观的评价，以对是否可以对顾客进行发放贷款做详细的分析预测，以减轻银行的不良资产状况。
四、结语
大数据时代的到来对于银行来说既是机遇也是挑战，现在人们对于信贷的需求不断的增大，银行也可以通过信贷获取更多的利润，但是银行必须充分利用相关的数据信息，对于顾客各个方面的数据信息做好分析整合，客观全面的对顧客的还款能力做出评价，才能更好的保障银行的良好发展，减少不必要的不良资产的出现。
参考文献
[1]孙培耘，闻君，颉浩颖等.大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制——以某国有银行为例[J].企业导报，2016，（7）：23-23，25.
[2]王海云.商业银行个人信贷业务风险控制研究[J].城市建设理论研究（电子版），2016，（11）：759-759.
[3]韩忠雪，林声东.智慧银行——大数据背景下商业银行的战略选择[J].海南金融，2016，（1）：80-83.
[4]陆岷峰，虞鹏飞.互联网金融背景下商业银行“大数据”战略研究——基于互联网金融在商业银行转型升级中的运用[J].经济与管理，2015，29（3）：31-38.
[5]毛浩军.互联网金融背景下商业银行转型发展的路径厘析[J].中国商论，2016，（1）：77-80.
【关键词】大数据 商业银行 信息 风险控制 个人信贷
目前对于我国的个人信贷问题，银行对于借款的用户群体的信息掌握是不全面的，这就容易导致银行将钱借出去了，但是个人无法按时偿还债务，对于银行来说是存在着很大的风险的，而大数据时代的背景下，银行可以通过对顾客个人的资产清理、经营情况、消费水平、消费习惯等等各种数据，建立起一个对个人信用有效的评估机制，从而更好的进行个人信贷风险的控制。
一、某国有银行个人信贷管理的现状
随着经济的不断发展，近些年对于个人信贷的需求也不断的增加，有的银行已经将个人信贷作为一项正规化的业务开始实施，但是在个人信贷的管理上还存在很多的问题，个人信贷的不良资产率还是偏高，而且银行对于大数据信息虽然有所利，但是还需要进一步完善。
（一）近些年信贷需求不断增长
近些年由于经济形式的变化，对于很多企业来讲进行信贷的需求在不断增加，而对于个人而言，由于现在住房、购车等经济的压力不断增大，很多人选择利用信贷的方式，先交一部分款，提前享受住房和购车带来的方便，剩下的按期逐渐还。随着信贷需求的不断增加，银行也已经将信贷作为一块正规化的业务，近年来有数据显示，单是2014年某国有银行在国内的累计放款就已经达到8.98万亿元，这比14年某国有银行的新增贷款数量可是整整高出了9.6倍[1]。
（二）个人信贷的不良资产率偏高
虽然近年来信贷的需求不断增加，某国有银行的贷款投放实现了不断的增长，但是投放的信贷，其客户的质量并不是很好，有人做过统计，针对于某国有銀行截止到2015年6月30日的放贷情况来说其不良资产的的数量已经是14年年底的31.32%，这个数字相当可怕，如果不能进行有效的措施将不良资产率降低下来，那么对于银行来说其损失是巨大的。
（三）国有银行也开始利用大数据信息进行分析
大数据时代下，作为银行也必须要重视对其的运用，某国有银行已经提出来“充实数据仓库，建设集团信息库”作为银行重要的一项工作内容，将大数据引入对个人信贷的分析，效果还是非常显著的，但是在我国对于大数据的运用还需要进一步加强。[2]而且不单单是银行内，银行与银行之间、银行与其他行业之间，例如保险、小额贷款等也需要加强信息化合作。
（四）对于大数据信息的重视度不够
很多发达国家对于大数据的运用已经研究的比较详细，但是对于我国来说对于大数据信息的研究、在商业银行之间的实际运用不足，其主要原因是很多商业银行对于大数据信息的进一步研究和应用上并不够重视。
二、传统银行对于信贷风险控制的不足
（一）对于大数据的实际运用上还存在很多问题
相比于发达国家而言，我国对于大数据的分析利用少，专业的研究和运用也不足，还处于对大数据的摸索运用，很多细节方面也存在着各种问题，因此国有银行对于大数据的运用方面还需要一个不断探索加强的过程。例如我国现在比较大的某国有银行，虽然开始借助于大数据的信息，能详细的了解借款人在各个银行间的存款、贷款及其他业务情况，但是也仅限于银行之间的这些信息，对于借款人在其他方面的款项信息知之甚少，这就容易被人钻了空子，导致不良资产的增加。
（二）国有银行对于决策的管理上不够简单高效
国有银行的管理上往往是对于一项事务层层进行审批，一个明显的现状就是直接对顾客服务的窗口，人员实际的权利很小，对于很多客户提出的要求要层层汇报上级进行审批，而这个过程就是浪费大量的时间，同时一项业务有可能不只是一个部门需要审批，也有可能会造成部门之间责任的相互推卸，使得办事效率低下，而有些顾客在此过程中可能就选择了去其他的銀行进行业务的办理，也减少了银行的业务量[3]。
（三）传统的银行对于数据的使用不够全面
与大多数银行一样，某国有银行使用的数据大多是银行之间的数据，信息共享的范围比较小，对于办理信贷业务的顾客对其自身的消费水平、消费偏好、工资情况等都不了解，没有做到通过互联网的各个数据全面了解信息，这就使得信贷办理依据很片面，这也是个人信贷不良资产率偏高的原因之一。
（四）自身系统没有挖掘出来
现在很对银行的数据调出来显示还是比较混乱的，是一个个割裂的、独立的数据，而没能够对于数据之间建立一个比较系统的联系，从而对于银行来说，对客户的相关信息整合度比较低。对于某国有银行而言，其拥有集团信息库和数据仓库两大数据信息资源，两个数据库里面存储了超过七百万GB的信息数据，但是真正银行用到的，只有里面的不足5%的信息，只用到了700万GB里面的30万GB数据，于此而言，对于银行本身其系统还是不完善的，需要进一步优化，需要将得到的信息整合使用。
三、大数据背景下如何加强对商业银行的个人信贷风险管理
不良资产率的居高不下，对于银行来说是一件非常棘手的事情，业务增多了，但是多几个不良的资产，对银行来说是影响其经营效益的，因此，在大数据的背景下，如何使用好大数据信息，增强银行对于个人信贷的有效审核，降低不良资产率是亟待解决的问题。
（一）加强对个人信贷问题的重视
现阶段很多银行还是将重点将目光放在产品销售平台上以及支付问题上，对于大数据时代的到来和对大数据信息的应用根本就没有重视，还有一个原因就是针对于银行来说，已经存在的银行有着经营的优势，如果行业新加入成员，其投入资本比较多，经营风险也比较大，因此也使得现有银行处于一种比较稳定的推进过程之中，自然也就忽略了对于大数据的引进和更好的完善。 （二）減小数据信息的不对称性
银行要实现对于资金的回收，就必须在放贷之前充分了解办理信贷客户的详细信息，并确定该客户是否符合放贷条件，这就需要银行充分的利用大数据信息，对顾客做更详细的判断，比如：银行之间的数据共享，可以使银行之间对于该顾客的存、贷款信息一目了然，同时我们还需要将顾客的信息进行更深入的了解，比如说借助于第三方的信息平台，可以尽可能的让顾客通过电子渠道去进行办理业务，通过交易的数据，充分了解贷款人的资金情况、经营情况等[4]。
（三）不断完善信贷风险评估的工具
风险管理要依靠各种数据，银行应该不断加强对于借款人各项数据的整合，同时利用新的统计方法，把相关的数据汇总分析，将顾客可能违约的概率的大小进行估算，对于银行盈利和亏算的可能性做出评价，然后借助于银行系统的数据管理实现对是否可以放贷进行监督管理。
（四）对于数据的挖掘进行优化
对于数据之间的关系上的运用要加强，不断挖掘数据之间的信息，再者还需要结合先进的管理理念，在风险的评估上加强应用，加强对于信贷评估过程中对于数据的依托，无论是在介入、扩张、控制、压缩还是退出的时机上，都要加强信贷的介入，以不断提高信贷管理决策过程中数据的发挥的作用，提高信贷风险预判的科学性与准确性[5]。
（五）建立共享数据仓库
对于经常需要用到顾客数据信息的企业之间可以通过合作建立起共享的数据仓库，比如银行、保险、小额贷款行业等等，可以联合建立一个数据库，里面不仅包含顾客在各大银行的资产情况、贷款情况、公司的经营情况、客户个人的资产详情、客户通过电子方式进行的消费情况等等的明细全部包含在内，然后通过对于数据之间的信息进行科学的分析整合，对顾客的还款能力做出比较客观的评价，以对是否可以对顾客进行发放贷款做详细的分析预测，以减轻银行的不良资产状况。
四、结语
大数据时代的到来对于银行来说既是机遇也是挑战，现在人们对于信贷的需求不断的增大，银行也可以通过信贷获取更多的利润，但是银行必须充分利用相关的数据信息，对于顾客各个方面的数据信息做好分析整合，客观全面的对顧客的还款能力做出评价，才能更好的保障银行的良好发展，减少不必要的不良资产的出现。
参考文献
[1]孙培耘，闻君，颉浩颖等.大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制——以某国有银行为例[J].企业导报，2016，（7）：23-23，25.
[2]王海云.商业银行个人信贷业务风险控制研究[J].城市建设理论研究（电子版），2016，（11）：759-759.
[3]韩忠雪，林声东.智慧银行——大数据背景下商业银行的战略选择[J].海南金融，2016，（1）：80-83.
[4]陆岷峰，虞鹏飞.互联网金融背景下商业银行“大数据”战略研究——基于互联网金融在商业银行转型升级中的运用[J].经济与管理，2015，29（3）：31-38.
[5]毛浩军.互联网金融背景下商业银行转型发展的路径厘析[J].中国商论，2016，（1）：77-80.