大数据背景下商业银行信贷风险管理策略研究
大数据背景下对银行信贷风险的防范措施研究
大数据背景下对银行信贷风险的防范措施研究随着互联网金融业务的不断发展，银行信贷风险也日益凸显。
传统的风险管理手段已经不能适应现代大数据时代的需求，因此，银行需要在大数据背景下采取更加有效的措施来防范信贷风险。
第一，建立完善的信贷风险评估体系。
银行首先应该建立一套完整的信贷风险评估体系，对客户的信用等级、财务状况、还款情况等因素进行全面评估，从而实现针对性的信贷风险管理。
该体系的重点是依托大数据技术，收集客户的全部信息，分析客户的行为、习惯等数据，并利用数据建模技术实现反欺诈、预测违约风险等功能。
同时，该体系也需要不断更新和完善，根据新的市场、技术等环境调整模型参数和指标。
第二，加强对客户的监控和管理。
银行制定相关措施，加强对客户的风险监控和管理。
在客户的贷款期限内，不断跟进客户还款情况，及时处理还款逾期等情况，以减少不良资产的损失。
同时，银行应该利用数据挖掘和分析技术实时监控客户行为，发现违规操作和异常行为，及时采取应对措施。
第三，提升银行的风险管理能力。
银行应该加强团队建设，招揽专业人才，提升银行的风险管理能力。
银行可以对工作奖励与风险评级挂钩，这样可以激励银行员工提高风险意识，加强风险管理能力。
同时，银行需要加强内部控制管理，制订规范的操作流程，建立严密的审批与复核机制，加强内部合规管理。
第四，引入智能化技术。
随着人工智能、大数据、物联网等智能化技术的不断发展，银行可以引入这些技术，提升银行的风险管理水平。
比如，利用预测模型和机器学习技术，评测业务风险和客户风险；利用区块链技术加强数据的安全性和认证性；利用可视化技术，实现数据分析和数据展示的快速、直观化。
这些技术的引入可以帮助银行更加高效地防范风险。
总之，大数据背景下对银行信贷风险的防范措施需要兼顾风险评估、风险管理和风险监管，在实施中需要依托大数据技术和智能化技术，建立完善的信贷风险管理体系。
只有这样，银行才能更好地应对复杂多变的市场环境，保障稳健经营和可持续发展。
大数据技术在商业银行风险管理中的应用研究
大数据技术在商业银行风险管理中的应用研究随着新一轮技术革命的到来，大数据技术已经成为了商业银行风险管理的重要工具。
大数据技术的应用为商业银行提供了全新的方法和手段，使其能够更加精准地掌握风险情况，从而更有效地预防和应对风险。
本文将就大数据技术在商业银行风险管理中的应用进行探讨。
一、大数据技术如何应用于风险管理？商业银行会积累海量的数据，其中包括客户的信息、交易记录、评级信息等等。
这些数据量往往非常大，难以通过常规的手段进行分析。
而大数据技术通过数据挖掘、数据分析等方式，处理这些大数据，提取数据背后的规律和关联，发现变化趋势和潜在机会，同时还可以通过算法对客户进行评级或者分析客户的信誉度等。
在风险管理中，商业银行可以通过大数据技术对客户行为进行分析，判断其是否存在风险。
例如，通过对客户使用信用卡的习惯进行分析，可以发现客户是否存在逾期或者恶意套现的风险。
同时也可以将大量的客户数据进行聚类，找出风险相对较高的客户，采取相应的风险措施。
二、利用机器学习技术实现风险评级随着人工智能技术的发展，商业银行可以利用机器学习技术来进行风险评级。
在人工智能技术下，通过对客户的历史数据进行学习，可以发现客户的消费习惯、还款能力等特点。
通过对这些特点的分析，可以对客户进行风险评级，从而更准确地掌握风险情况，采取合适的风险措施。
机器学习技术可以通过对模型进行训练，从而提高模型的准确性和可靠性。
通过对模型的调整和优化，可以实现对风险的更加精准的判断，从而为商业银行的风险管理提供更加权威的决策依据。
三、大数据技术如何帮助减少运营风险？在商业银行的运营过程中，存在一些难以预测的风险。
例如，突发的经济变动、政策调整、市场骤变等等。
而大数据技术可以通过对市场趋势、客户行为等进行分析，对这些风险提前进行预测，从而规避或者减少运营风险的损失。
例如，通过对客户行为数据的分析，商业银行可以发现客户的流失趋势，及时采取有效措施，减少客户的流失率。
大数据征信视域下的商业银行信贷风险管理研究
大数据征信视域下的商业银行信贷风险管理研究作者：徐显智来源：《中国民商》2023年第10期摘要：如今，伴随金融科技迅速发展，商业银行越发的关注大数据应用问题。
商业银行通过使用大数据模型，描绘客户精准画像，在筛选信贷客户、设计信贷产品以及防范信贷风险等方面，发挥了巨大作用。
在市场经济的发展过程中，绿色金融作为一种可以促进生态保护的理念开始受到社会各界的关注和推行。
商业银行是推行绿色金融的重要金融机构。
商业银行在绿色金融的大背景下，进一步加强绿色信贷的服务创新，从而增强企业的绿色经营生产活动，达到经济绿色可持续发展与生态保护和谐发展。
通过进一步加强对于绿色金融理念的认识，明确银行加强绿色信贷服务模式创新的重要性，进而为商业银行提出了有关加强绿色信贷服务的创新的建议。
本文主要围绕商业银行信贷风险管理工作进行分析，立足大数据征信视角，阐述大数据征信内涵，并分析了大数据征信视角下商业银行信贷风险管理的重要性，指出商业银行信贷风险管理时出现的问题，并提出了几点有效的防范对策，希望能为商业银行大数据信贷业务提供有益参考。
关键词：大数据；商业银行；信贷风险；征信；方法如今，伴随计算机算法不断变化，硬件处理数量能力迅速提高，人们逐步应用数据处理技术处理各领域事务。
大数据具有多样性、及时性、高价值性以及批量性特点，能够迅速处理每一类信贷业务产生的海量数据，而且可以挖掘数据背后潜在的价值。
大数据具有的特点，被商业银行所关注，将其应用在信贷业务风险防范这一层面，可以及时发现存在的信贷业务风险，动态监控信贷业务数据，全面升级传统征信技术以及方法，助力商业银行提升信贷业务服务水平以及风险防控能力，为商业银行未来发展而奠定坚实基础。
信贷风险的形成是一个从萌芽、积累直至发生的渐进过程。
在还款期限届满之前，借款人财务商务状况的重大不利变化很有可能影响其履约能力，贷款人除了可以通过约定一般性的违约条款、设定担保等方式来确保债权如期受偿之外，还可以在合同中约定“交叉违约条款”。
大数据时代背景下的商业银行风险管理研究
大数据时代背景下的商业银行风险管理研究随着大数据时代的到来，商业银行在经营管理过程中面临着新的机遇和挑战。
大数据时代背景下，商业银行在风险管理中，只有有效应用大数据手段，并发挥大数据技术的作用，才能有效化解商业银行经营风险，使商业银行在经营管理过程中，能够依靠大数据的方式，实现管理效益的提升和管理质量的提升，为整个商业银行风险管理提供有力支持。
因此，我们应立足商业银行发展实际，探讨大数据时代背景下商业银行的风险管理问题，为整个商业银行的风险管理提供方法和经验支持。
标签：大数据时代;商业银行;风险管理大数据时代带给了商业银行更多的技术支持和手段支持，使商业银行在发展中能够依靠大数据，实现经营管理效果的提升。
但是大数据时代商业银行在风险管理中也面临着新的问题，如何有效应用大数据手段，如何提高商业银行的风险管理水平，是现阶段商业银行在管理中面临的重要问题。
因此，我们应结合商业银行的风险管理实际，探讨大数据时代背景下商业银行在风险管理中面临的机遇和问题，并采取有效的应对措施，推动商业银行风险管理工作的有效开展。
一、大数据时代背景下商业银行发展面临的机遇（一）提升银行数据挖掘能力大数据时代背景下，商业银行在发展中能够依托大数据手段，实现对银行数据的充分挖掘。
在数据的处理中，既包括银行的经营管理数据，同时也包括银行的客户数据。
通过对银行经营管理数据的挖掘，能够总结银行的发展趋势，能够分析银行存在的潜在金融风险，并提供风险预警支持，使整个银行在经营管理过程中，能够及时识别经营风险，并采取有效应对措施。
通过对客户数据的挖掘，能够分析客户的类型、客户的偏好性，以及客户在银行金融产品销售中的购买能力，根据客户的类型采取有针对性服务，提高银行的服务质量。
因此，大数据手段增加了银行的数据挖掘能力，使银行在发展中能够应用大数据手段，实现经营管理效果的提升，为整个银行的经营管理奠定有效的基础，解决银行经营管理过程中存在的管理手段不足以及管理方法不对应的问题。
大数据背景下商业银行信贷风险管理案例分析
大数据背景下商业银行信贷风险管理案例分析随着大数据技术的广泛应用，商业银行可以更好地应对信贷风险，提高风险管理能力。
本文将分析大数据背景下商业银行信贷风险管理的相关案例，并探讨如何利用大数据技术提高信贷风险管理效率和精度。
一、大数据背景下商业银行信贷风险管理的挑战随着信息技术的发展以及金融市场的不断扩大，商业银行信贷风险面临着不断变化的挑战。
传统的风险管理方法无法满足风险监测和管理的需求，因此需要新的技术支持。
1.智能决策难度增加复杂的客户需求、不断变化的市场环境和商业银行的复杂组织结构，为决策者带来了巨大的挑战。
因此，智能化的决策在银行风险管理过程中变得越来越重要。
2.数据质量和准确性商业银行信贷风险管理过程中需要大量的数据，而这些数据的质量和准确性对于风险管理的精准度和效率至关重要。
3. 风险预测时效性商业银行的信贷风险管理需要及时预测风险，因此需要准确预测风险事件的发生时间，以及风险事件可能带来的影响。
二、大数据技术在银行信贷风险管理中的应用传统的银行信贷风险管理方法通过经验积累和统计分析等方式，对借款人进行风险分析和评估。
而随着大数据技术的日益发展，银行可以更准确地预测风险和制定风险管理策略。
1. 市场营销商业银行可以利用大数据技术对客户的需求和偏好进行深入分析，从而制定更好的市场营销策略，实现客户需求的精准匹配，降低信贷风险。
2. 风险评估利用大数据技术可以更准确地对借款人进行风险评估。
比如，根据借款人的行为数据、社交网络数据以及个人资金流数据等信息，建立信用评分模型，从而确定借款人的还款能力和还款意愿。
3. 预测风险商业银行可以利用大数据技术对市场环境、行业发展趋势等进行分析，预测可能发生的风险事件。
比如，建立基于大数据的风险模型，实现对风险事件的及时预测和预警。
三、案例分析以中国工商银行为例，该银行利用大数据技术提高信贷风险管理能力：1. 建立风险融合模型利用大数据技术，工商银行建立了风险融合模型，将不同领域的数据进行整合和分析，形成完整的风险评估体系。
商业银行如何利用大数据应对信贷风险
商业银行如何利用大数据应对信贷风险随着信息时代的到来，大数据技术在各个领域都得到了广泛应用，商业银行作为金融行业的核心机构，也开始加大对大数据的利用，以提高信贷风险管理能力。
本文将从不同方面探讨商业银行如何利用大数据应对信贷风险。
一、客户信用评估商业银行通过收集、整合客户的大量数据，如个人信息、历史交易记录、社交媒体数据等，可以建立客户的信用评估模型。
通过对这些数据进行分析，可以更加全面、客观地了解客户的还款能力和还款意愿，从而准确评估客户的信用风险。
二、行为模式分析大数据技术可以对客户的行为模式进行分析，通过对客户的消费行为、投资偏好、资金流动等信息的挖掘，可以准确判断客户的还款能力和偿还意愿。
商业银行可以根据这些分析结果，采取有针对性的措施进行风险控制和风险防范。
三、反欺诈风险分析通过大数据技术，商业银行可以对客户的交易行为进行实时监测和分析，及时发现异常情况和欺诈风险。
例如，通过分析客户的刷卡地点、消费金额、消费频次等信息，可以发现异常交易行为，及时采取措施进行风险控制和防范。
四、模型预测与优化通过大数据技术，商业银行可以建立信贷风险预测模型，对客户的还款能力和违约概率进行预测。
通过这些预测模型，可以及时预警和预防信贷风险的发生，从而减少信贷损失。
五、市场风险控制大数据技术可以帮助商业银行对宏观经济和市场风险进行监测和预测。
通过对各种经济指标、市场数据等信息的分析，可以及时发现和预测市场风险的变化，从而采取相应的风险控制措施。
六、综合风险管理商业银行可以通过整合各类数据，建立综合风险管理模型，对不同类型的风险进行综合评估和控制。
利用大数据技术，可以更加全面、准确地评估风险，提高风险管理的效率和水平。
总结起来，商业银行利用大数据应对信贷风险的方式主要包括客户信用评估、行为模式分析、反欺诈风险分析、模型预测与优化、市场风险控制和综合风险管理。
这些方式可以帮助商业银行更好地了解客户的信用状况和风险特征，提高信贷风险管理的科学性和准确性，从而降低信贷风险带来的损失。
大数据时代银行信贷风险管理研究
大数据时代银行信贷风险管理研究随着大数据时代的到来，银行信贷风险管理也迎来了全新的挑战。
传统的人工审核模式已经无法满足快速审批的需求，利用大数据技术对贷款申请人进行全面、深入的风险评估，成为银行信贷风险管理的新趋势。
本文将对大数据时代银行信贷风险管理进行探讨。
一、大数据在银行信贷风险管理中的重要性大数据技术在银行信贷风险管理中的应用，可以革新传统的人工审核模式，提高审批效率，减少操作失误，提高风控能力。
利用大数据平台，银行可以收集并整合客户的各种交易记录、信用记录、社交网络信息等数据，通过数据挖掘和数据分析，预测贷款人未来的收入和还款能力，判断客户的可信度、稳健性和支付能力，降低信贷风险。
二、多维度评估贷款人风险在大数据时代，银行信贷风险管理已经从单纯的客户信用评级，转向了多维度的风险评估，对客户的各种信息进行分析，如年龄、收入、资产、工作稳定性、社会关系、信用历史等多方面的数据，通过数据挖掘、机器学习等技术，生成客户风险评估模型，准确预测客户的还款能力、信用风险等。
三、风险预测模型的建立银行在建立客户信用模型时，需要从多个角度考虑客户的信用风险。
首先需要收集客户的个人信息和信用记录，包括但不限于身份证明、婚姻状况、学历、收入、财产、就业情况、逾期记录、借贷记录等数据，建立用户信用档案；其次，通过数据挖掘和机器学习算法，构建相应的信用评估模型，对信用风险进行评测，依据评估结果生成适宜的贷款方案和利率优惠策略，以此降低风险。
四、大数据分析优化客户服务流程大数据分析技术还可以优化银行客户服务流程，提升客户服务质量。
通过数据分析和挖掘技术，可以分析客户的需求、偏好、喜好等，为客户提供更加个性化、优质的金融服务。
银行可以根据客户的分析数据，为客户提供更符合其需求的服务，例如，贷款前的评估、贷款数额、还款期限等产品的匹配。
五、安全风险不能忽视银行在利用大数据技术进行客户信贷风险管理时，应注意客户数据的安全风险。
大数据环境下银行信贷风险管理分析
大数据环境下银行信贷风险管理分析随着互联网的迅猛发展和科技的进步，大数据在各个领域中的应用不断扩大。
在金融行业中，大数据的运用对银行信贷风险管理起到了重要的作用。
本文将探讨大数据环境下银行信贷风险管理的分析。
一、引言银行作为金融机构之一，承担着资金的中介角色。
然而，信贷风险一直是银行在开展业务过程中需要面临的主要挑战之一。
传统的信贷风险管理方法在应对日益复杂的金融环境和风险挑战时已经显得力不从心。
而大数据的应用为银行提供了全新的机会，通过对大数据的分析和挖掘，可以更准确、更及时地评估和管理信贷风险。
二、大数据在银行信贷风险管理中的应用1. 数据收集与整理在大数据环境下，银行可以通过各种渠道获取大量的客户和市场数据。
这些数据包括但不限于客户个人信息、交易记录、信用评级、资产状况等。
通过将这些数据进行整理和分类，银行可以建立起完整而准确的客户数据库。
2. 风险评估与预测通过大数据分析，银行可以深入挖掘客户数据背后的信息。
通过对客户历史交易记录和行为模式的分析，银行可以更准确地评估客户的信用风险。
同时，通过对市场环境和宏观经济指标的分析，银行可以预测不同行业和地区的风险情况，从而更好地控制信贷风险。
3. 反欺诈分析大数据的应用还可以帮助银行识别和防范欺诈行为。
通过对客户交易模式的比对和异常行为的检测，银行可以及时发现欺诈行为，并采取相应措施。
同时，银行还可以通过与其他金融机构和部门的数据共享，建立起更为完善的反欺诈网络。
4. 风险管理决策支持在大数据环境下，银行可以通过分析和挖掘海量的数据，为风险管理决策提供科学依据和决策支持。
例如，通过对历史数据和市场数据的分析，银行可以确定不同客户群体和行业的风险偏好，从而制定不同的信贷政策和措施。
三、大数据环境下银行信贷风险管理面临的挑战1. 数据安全与隐私保护大数据的分析需要大量的客户数据，其中可能包含一些敏感信息。
因此，银行在大数据应用过程中需要加强数据安全与隐私保护，确保客户信息不被滥用或泄露，维护客户的信任。
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大数据背景下商业银行信贷风险管理策略研究
作者：单光年
来源：《商业经济》2020年第08期
[摘要] 风险管理一直都是商业银行信贷业务发展的重要基础和保障。
大数据时代的到来，对商业银行信贷风险管理具有重要的意义，包括拓展了信息获取渠道，促进了贷产品更新换代，优化了信贷风险管理程序以及加速了信贷审批流程。
但是，当前商业银行在信贷风险管理方面还存在诸多的问题。
因此，应该从全面提升数据获取和应用能力、应用信贷风险管理新模式、提升风险管理决策效率、实施专业化人才建设等方面出发，全面提升大数据背景下商业银行信贷风险管理能力，确保其信贷业务的健康持续发展。
[关键词] 大数据;商业银行;信贷风险;管理策略
[中图分类号] F830 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043（2020）08-0164-02
一、大数据对商业银行信贷风险管理的重要意义
（一）拓展了信息获取渠道
在大数据背景下，商业银行信贷风险信息数据呈现出多样化态势，其获取信息的渠道更为丰富，通过信息数据共享可以更加深入的了解信贷风险情况。
同时，也可以充分借助第三方信息平台，对贷款者的言行和消费行为进行了解，甚至可以对其生产经营情况进行更为准确的调查，以此评估其还款意愿和还款能力。
通过多样化的渠道能够使得商业银行在信贷风险管理方面的便捷度不断提升。
（二）促进了信贷产品更新换代
大数据时代催生了大量的互联网金融公司，与传统商业银行相比，其在放贷流程和金融产品方面具有明显的优势，因此对商业银行造成了较大的冲击。
所以商业银行会在大数据背景下强化对自身信贷产品的研发，以大数据等信息技术了解客户的需求，进而为客户定制出个性化的金融产品，以此实现精准营销，提升其信贷产品的灵活性。
所以，在大数据时代，会通过加大市场竞争而推动商业银行信贷产品的更新换代。
（三）优化了信贷风险管理程序
互联网金融公司可以借助大数据分析等对客户行为进行准确分析，其风险评估模式更为高效，可以为公司提供更多的决策依据，同时做出快速反应。
所以商业银行在大数据背景下也会不断创新信贷风险评估模式，进而有效对抗互联网金融公司的竞争。
另外，商业银行在大数据背景下可以有效加速信贷风险业务的处理，加速整个风险管理的流程，使其更加准确和高效，避免传统模式下商业银行信贷风险管理的混乱现象，解决了低效率和不准确等问题。
（四）加速了信贷审批流程
传统模式下，商业银行的信贷审批主要是以人工审批为主，需要经过大量的流程，因此客户等待的时间较长，信贷审批的严格性也较低。
而大数据时代的到来为商业银行在信贷审批方面提供了诸多的便利条件，可以借助大数据等信息技术对客户资料进行全面审核，避免人工授信的繁琐程序，大大缩短了时间，因此在信贷审批过程中可以大大提升效率，有效促进商业银行在大数据背景下的各项业务发展。
二、大数据背景下商业银行信贷风险管理存在的问题
（一）数据搜集和应用能力较低
商业银行在进行授信业务过程中，对客户信用状况进行判断时，其数据获取渠道显得十分单一，各项数据的获取也十分片面且陈旧。
很多商业银行还没有充分利用互联网平台对企业或者个人客户的相关信用数据进行全面的获取和分析，没有形成客户信用数据信息库，其信息档案建设还不完善，难以对各方面的信息进行反复的交叉验证，因此导致一线工作人员和信贷审批人员在对客户信用水平和还款能力进行评价过程中显得十分主观。
由于在数据搜集和应用方面的能力还相对较低，所以在很大程度上降低了商业银行信贷风险管理水平，使其信贷风险有进一步加大的趋势。
（二）风险评级模式落后
现阶段，商业银行所使用的风险等级制度主要是传统银行的外部信用评级和内部信用评级，而其信用评级所使用的方法也主要是以传统的数据信息为基础的。
虽然这种方法具有一定的科学性，但是在大数据时代背景下，商业银行所面临的环境不断发生变化，其所获取的信息不断增多，因此这种落后的风险评级模式已经不再适用于商业银行信贷风险管理的需求。
计算机信息技术的不断发展，使得商业银行可以借助大数据等信息技术建立完善的数据库，但是其信用评级模型还得不到及时有效的更新，导致相应的数据系统得不到有效应用，因此限制了风险评级模式的更新和应用。
（三）风险管理决策效率较低
传统模式下，商业银行所实施的信贷风险管理都是要经过层层审批，在这一过程中如果某一个人的主观性较强，则会直接影响整个风险管理决策的效果。
同时，由于多个部门对一项业务进行审批，所以一旦出现信贷风险，则存在各部门相互推诿的情况。
另外，在进行风险管理决策审批过程中，会浪费大量的时间，尤其是对信贷业务产生风险疑问时，就需要进行反复的审批。
在大数据时代，商业银行所面临的发展环境不断发生变化，这种风险管理决策的效率难以跟得上商业银行信贷业务发展的需要，对商业银行的整体业务增长造成了较大的不利影响。
（四）缺乏專业化风险管理人才
近年来商业银行在人才吸纳方面做出了巨大努力，各方面高素质人才数量不断增多，但在专业化风险管理方面的人才还显得相对欠缺，尤其是在大数据背景下其人才紧缺限制了信贷风险管理能力的提升。
主要是因为当前商业银行在信贷风险管理人才方面的专业化培训不足，其在借助大数据等信息技术实施信贷风险管理的能力得不到有效提升，专业技能和综合素质都有待于提升。
另外，我国对大数据和互联网方面的人才培养还处于起步阶段，因此商业银行没有专门从外部进行人才的引进，内部人才结构得不到有效的完善，难以在商业银行信贷风险管理中发挥专业化人才的推动作用。
三、大数据背景下商业银行信贷风险管理的对策建议
（一）全面提升数据获取和应用能力
商业银行在实施信贷风险管理之前，要充分借助大数据等信息技术，全面提升数据获取和应用能力，要从外部和内部两个渠道进行客户信息的搜集和应用。
在外部渠道主要是通过商业银行之间的信息共享，同时与专业化的大数据分析公司、互联网金融公司以及政府机构和企业开展相应的业务合作，广泛收集客户在信用状况、收支情况、消费能力等方面数据，进而扩大数据覆盖范围。
在内部渠道主要是借助互联网金融平台，丰富和完善信贷产品，获取更多的客户消费行为数据，拓展客户数据集成。
在进行客户信息搜集的同时，要强化验证确保其真实性，将这些数据顺利应用到信贷风险管理中，确保信贷风险管理具有完备的信息技术保障。
（二）应用信贷风险管理新模式
在传统信用评级模式的基础上，商业银行要充分吸收大数据思维，探索新的数据挖掘方法，建立客户信用风险评估模型，依赖于各种数据和统计方法，对客户违约概率进行准确估算。
同时，对商业银行的盈亏情况进行评价，之后再做出相应的信贷管理举措。
在创新信贷风险管理模式的同时，要对各种数据挖掘方法进行全面对比分析，找出适合自身风险评估的方法和模型。
另外，商业银行还要借助大数据等信息技术对金融市场发展变化情况进行全面分析，以充分捕捉市场信息和客户各方面信息，将其充实到信贷风险管理模式中，进而可以在短时间内对信贷风险进行准确评估以便于采取及时有效的管理措施。
（三）提升风险管理决策效率
大数据时代的到来加速了商业银行及其各项业务的发展速度，所以商业银行必须要全面提升信贷风险管理决策的效率。
一方面，要在原有的信贷审批环节更多的应用大数据等信息技术，将多部门共同参与的信贷审批工作视为一项系统性的数据筛查过程，避免人为主观因素的干扰，通过大数据进行审查可以快速发现其风险点，进而在节省时间和成本的基础上提升了信贷审批效率。
另一方面，在实施信贷风险管理时，要借助大数据技术建立相应的风险识别系统，并根据相应的风险点制定出信贷风险管理方案，由商业银行管理层直接作出信贷风险管理方案，避免多部门参与带来的相互推诿问题。
同时要通过大数据技术对信贷风险管理结果进行检测，以保证信贷业务的低风险运行。
（四）实施专业化人才建设
在大数据背景下商业银行要实施专业化人才战略以强化信貸风险管理能力。
一方面，要制定出科学的培训内容和培训计划，定期对现有一线人员和风险管理岗位人员进行专业化的培训，使其掌握先进的信贷风险管理理念和方法，尤其是要掌握大数据应用能力，强化内部人员团队的整体能力和素质。
另一方面，商业银行还要树立长远的人才战略理念，通过完善内部人力资源管理机制等措施从外部引进一批专业化的大数据和互联网人才，充实到现有信贷风险管理人员团队中，完善现有人员团队的知识结构和能力结构，为商业银行在大数据背景下的信贷风险管理提供全面的人才保障。
完善的风险管理是确保商业银行信贷业务在大数据背景下持续发展的关键所在，然而信贷风险管理涉及到商业银行的方方面面，具有牵一发而动全身的效应，大数据时代的到来为商业银行信贷风险管理提供了更多的可能性。
从本文的研究来看，应该从全面提升数据获取和应用能力、应用信贷风险管理新模式、提升风险管理决策效率、实施专业化人才建设等方面出发全面提升大数据背景下商业银行信贷风险管理能力，促进我国商业银行在新时期的健康发展。
[参考文献]
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[责任编辑：高萌]。