从大数据视角反思信贷管理_数据分析师
随着云计算、物联网、社交网络等科技手段的不断进步，人类步入了大数据时代。身处大数据浪潮之中的中国商业银行，积累了几十年存贷汇核心业务相关的结构化数据，还存在电话银行、网银、ATM记录的大量非结构化数据。在大数据模式下，商业银行可以将客户行为与特定的时间、地点、生活场景及客户的社会背景联系起来，形成关于客户的完整图像；也可以通过一套科学的计算、分析系统，为预测客户行为、帮助银行制定具体的应对措施提供帮助。因此，建立大数据意识和思维，成为商业银行提高业务管理能力，特别是信贷管理能力的关键。
从商业银行信贷管理说起
多少年来，信贷业务一直是商业银行的核心业务。从文艺复兴时期意大利商人凭借对资金需求者信用的判断将自有资金贷放给相关需求者，到以真实商业票据为抵押的短期自偿性贷款，再到主要看重借款人预期收入的中长期贷款等，商业银行信贷管理经过几个世纪的变迁，其本质还是通过更准确的风险信息分析判断，降低自身信息不对称，从中获得收益。
为了准确地判断借款人风险状况，商业银行在信贷管理中采取了一系列措施。特别是巴塞尔新资本协议的普及，提供了基于借款人财务报表分析及建模的客户信用评级模型、基于历史数据和情景分析数据的压力测试方法、基于非预期损失的经济资本测算等，为商业银行信贷管理提供了有力工具。但是，随着信贷经营环境日趋复杂，财务报表展示的历史数据日益滞后于借款人的现实状态。怎样事先捕捉风险信号，成为信贷管理领域亟须解决的难题。而大数据时代的到来，进一步促使商业银行反思这种传统信贷管理模式，特别是P2P网络贷款平台的建立、网络小额无抵押信贷的兴起，为商业银行改变传统信贷管理模式、建立大数据管理模式提供了鲜活案例。
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