对大数据信息技术推动银行业风控创新的可行性研究

摘要

当前，中国的银行业面临着不良贷款高发的严峻形势，经济发达的沿海地区成为重灾区，并慢慢蔓延到了中西部地区，部分地区的一些银行甚至出现了两位数的不良率、损失率。大部分的不良资产是企业融资，中小企业的不良资产占了较大比重，近期有向大企业、大金额扩散的趋向，这是一个非常危险的信号。银行作为一类具有较大社会责任属性的企业机构，不良的高发不单对银行自身的盈利造成影响，也同时会对银行对社会责任的履行造成影响。一直以来，众多学术机构、学者均探讨发表过一些关于如何提高银行对企业资产业务的风险管控能力等相关方面的见解，在目前情况下，这又重新成为了一个重要的研究方向。同时银行自身也在研究尝试多种措施来化解企业融资风险高发的问题，其中提升大数据技术的运用来增强对企业融资的风险管控能力可能会是一个有效的解决方案。原有的信息数据应用仅限于银行内部系统，云端信息共享、大数据集成分析将可能成为银行防范企业融资风险的一个重要发展方向。
　　本文通过从大数据技术的现状及未来发展、银行对企业融资的当前风控模式、银行对大数据技术的当前应用及未来趋势等方面进行研究，论述了构建一个统一平台、数据库中心来管控企业融资风险的可行性及优势，尝试构建了该新系统的框架及运行模式（主要为银行对企业融资的风险控制），并提出了新系统分段建设的设想。

目录

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致谢

摘要

1 导论

1．1 选题背景和目的

1．2 研究思路和方法

1．3 研究现状

1．4 研究设想

1．5 论文框架结构

2 现有大数据及未来发展技术对银行的益处

2．1 现有大数据处理技术

2．1．1 数据传输

2．1．2 大数据库

2．2 未来发展

2．2．1 私有云技术

2．2．2 软件定义的网络

2．2．3 高级同步

2．2．4 Apache的Hadoop

2．2．5 客户端管理程序

3 银行业目前及未来发展对大数据技术需求的预测

3．1 市场定位、同业竞争、外部压力

3．1．1 竞争的加剧

3．1．2 金融市场的快速发展与完善

3．1．3 银行进入壁垒的降低

3．1．4 管制的放松

3．1．5 金融全球化

3．1．6 金融创新的不断涌现

3．2 全面电子信息化

3．2．1 客户

3．2．2 竞争

3．2．3 成本与收益

3．2．4 国内银行业网络平台建设现状

4 大数据技术对银行企业融资风控管理的适用性

4．1 银行内部现有对企业融资的风险识别模式

4．1．1 风险识别的量化指标分析

4．1．2 风险识别的非量化指标分析

4．2 银行内部现有对企业融资的风险管控模式

5 大数据技术与银行风控的现有结合

5．1 当前的银行风控形势

5．2 银行自身迸行大数据建设的优势

5．3 大数据对于银行业风险管控的推进作用

5．4 基于大数据的银行风险管控

5．4．1 全面风险视图的建立

5．4．2 客户线上信息识别

5．4．3 信用评分模型建设以及与之匹配的业务簧略设计

5．4．4 实时风控技术框架

5．4．5 智能决策与业务应用流程结合

5．5 应用举例之江苏银行

5．5．1．“享e融”个人纯线上贷款产品

5．5．2 “税e融”小微金融贷款

5．6 应用举例之民生银行

5．6．1 充分获取数据信息是关键

5．6．2 有效使用数据信息是核心

6 大数据与银行风控结合的未来展望—新系统的研究推论

6．1 新系统设计的理论基础

6．1．1 与蚂蚁金服风控体系的比较

6．1．2 设计原则及目标

6．1．3 新系统层级结构及特点

6．2 新系统的基础架构推论

6．2．1 新系统架构图

6．2．2 一个框架

6．2．3 一个门户

6．2．4 一个中心

6．2．5 多渠道、多应用

7 新系统具体运作举例

7．1 大致流程

7．2 发起申请

7．3 风险评估(贷前时点模式)

7．3．1 企业基本信息分析

7．3．2 企业财务数据分析

7．3．3 企业评级及审批决策

7．4 融资双方达成协议(融资发放阶段)

7．5 贷后管理(贷后时间段风险评估模式)

8 新系统的分段推进设想

9 结论

参考文献

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