伴随经济增长压力加剧、市场环境日益复杂、金融政策逐步放开以及信息技术的高速发展,银行信贷业务在支持实体经济发展、实现自身稳定盈利等方面发挥愈来愈重要的角色,而其中风险管理是促使银行信贷功能得以良好实现的核心所在。毫无疑问,大数据具有数据容量大、种类多、真实性高、覆盖面广、维度丰富以及实时性高等特点,逐步成为银行业提升盈利水平、防控各类风险的重要举措。就我国而言,国务院、工信部以及银监会在2015-2017年间关于大数据技术、产业、在银行信贷业务风险管理中的应用制订了一系列政策与文件,其目的在于加强信贷业务安全管理以及完善风险管理体系。显而易见,商业银行处在海量数据的时代,而如何合理有效地收集、存储、处理、分析以及运用大数据已成为银行业降低信贷风险、减少违约损失以及提升风险管理水平的关键所在。文章在综合国内外文献以及界定主要概念的基础上,首先从理论与实践两个维度分析大数据与银行信贷业务风险管理耦合的相关理论,包括我国银行信贷业务风险管理的发展阶段、主要问题、两者的耦合基础(可行性、必要性与充分性)、一般机制(“数据——价值——绩效”的逻辑安排)以及国际经验等。其次,文章基于大数据视角分析S银行的信贷业务风险管理:1)分析S银行的整体情况、信贷业务状况、信贷业务风险管理的现状以及传统风险管理模式的不足。2)从应用理念、战略定位、实施步骤、系统架构、体系流程以及应用实例等维度分析大数据在S银行信贷业务贷后管理中的应用。S银行现阶段信贷业务大数据贷后管理系统为综合建模阶段,其发展战略包括数据收集与数据应用、掌握技术与保持领先、行内覆盖与行外盈利、树立品牌以及提升估值等四个方面,相应实施步骤为建立核心团队、建立风控技术、完善贷后管理、建立核心产品以及实现对外盈利。此外,其系统架构遵循“贷后管理应用数据库→规则引擎→实际应用”的原则,管理流程包含系统预警、预警异议、风险认定、风险排查、风险关注以及人工预警等六个主要部分,且具有智能化、自动化、标准化的特点。应用实效为有助于S银行精细化、全面化管理信贷业务,简化信贷业务贷后管理流程,实现由被动式向主动式贷后管理方式的转型,降低信贷风险和不良贷款率,减少由于无效贷后管理而造成的信贷业务损失,从而提升银行盈利能力,为实现全面风险管理奠定基础。最后,文章进一步分析了 S银行信贷业务大数据贷后管理系统的不足之处、优化方向与启示。其一,不足之处包括外部数据源类型较为单一,大数据系统的覆盖面有待提升;核心技术与人才团队欠缺,大数据系统的精准性有待提高;管理流程中人工占比较高,大数据系统的运行模式亟待优化;大数据贷后管理文化匮乏,新型风险文化有待培育;大数据贷后管理规划不足,新型商业价值有待挖掘。其二,优化方向为在核算成本效益的基础上适度扩展外部大数据源、以孵化和引进人才为核心加强自主技术研发、以协调业务与风控关系为关键优化大数据系统运行模式、以加强大数据文化建设为纽带推动全面风险管理体系的形成、以优化大数据战略为抓手培育新型大数据贷后管理商业价值。其三,对其他城商行的启示为城市商业银行实现金融科技与银行业务耦合具备优势、创新与深化大数据理念成为银行信贷业务风险管理的重点、多维度提升大数据应用实效是提高信贷业务风控实效的关键、完善大数据系统有助于推动银行风险管理模式的转变。