银行信贷业务中的大数据研究

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1、银行信贷业务中的大数据研究陈冠羽中信银行广州分行当前社会数据化的发展速度快，覆盖范围广，导致大数据很快成为了当前各个企业讨论的热门问题。银行作为商业的重心，自然成为了最早对大数据进行积累、应用的主体。并且，己经在大数据中探索出了一些成熟的、有价值的应用手段。关键词：银行信贷;大数据;建议;大数据时代是当前信息化发展的一个新的时代，银行信贷方面可以说是非常难得一种机遇，可以更好的发展银行的信贷业务，借助大数据的优势，促进银行方面的全面发展，让银行信贷业务突飞猛进，从而带动银行的整体业务。但也要注意其中出现的种种问题，并找到相应的解决方案进行研究解决，使银行信贷业务更好更快的发展。二、

2、银行信贷业务在大数据中的实践应用银行信贷业务中，大数据的应用可以渗透到信贷业务的各个层面。木文主要探讨的是银行信贷业务方面的客户营销、准入、预警等问题的实践应用。（一）客户营销方面近年来，由于出现了各种技术手段的广泛应用，使银行在大数据下，对客户的营销手段也是层出不穷，但主要可分为两类。1.银行信贷业务在大数据下的交叉销售模式这就包括了银行内部的交叉营销和银行外部的交叉营销模式。其中，在银行内部的营销模式屮，已经出现丫很多成熟的金融产品，而银行方面的棊本思路是利用POS商务的交易数据，银行根据这些数据的显示，找出信誉相对较好、交易量高、具有稳定交易额的客户，借助预授信的方式，先客户

3、实行无抵押的小额贷款业务。这样的营销模式与互联网上的许多贷款方式类似，这样的信贷方式还有很多，这也是在大数据下信贷方面一个便捷的发展。在银行外部也可以进行信贷业务，进本做法是让银行与税务部门相互合作，根据缴纳税务方面的清单，来选出缴税高、缴税稳定的企业，在对这些企业进行屮和性的评价，来为这些企业进行信贷业务的发放。但是就当前来说，银行在当前的大数据环境下进行的信贷业务也仅仅只是一个开始，根据当前银行线上业务还有很多数据方面的沉淀，根据当前的分析，也很容易让大数据在银行发展的基础上，发展到其他的领域。同时，银行信贷业务不仅仅可以和税务部门合作，其合作部门还可以是海关、工商、专利等部门

4、，根据这些部门提供的相关数据，也可以开展信贷业务。1.银行在大数据下个性化的销售模式这种模式根据记录客户在网上银行入口和消费习惯入手，对客户的风格和在消费偏好入手，将一些适合客户的产品或者服务放在客户最容以接收的地方，给客户推送具有针对性和精准性的产品或服务。然而，除了这个方面，银行还能根据客户平时在办理业务时所选择的风险和产品偏好关联性方面，将银行为客户定制的信贷业务对其推送，这样在银行的推送和信贷业务方面也有很大的发展空间。这样的方式，只是根据银行的发展情况结合大数据进行的一方面做法，在将来，随着大数据下银行业务方面的慢慢适应，相信还出衍生出更多的新做法。银行在开展较差营销分析

5、屮，加入大数据的模式，就能够实现以低成本的方式让客户的产品覆盖率以及客户粘稠性得到较高的提升，从而加长客户与银行方面的合作。（二）客户准入环节的应用对于信贷方面的客户，在客户准入环节的授信和审批工作，也是大数据环境下，银行信贷业务的核心应用。在国际社会，上世纪五十年代屮期，欧美国家A部一些银行就开始针对信贷业务，进行了对客户方面的星级评定和信用评估，同时还加上了专家的经验、自动评分和自动决策的方式，实现了人工与自动化相结合的授信审批工作。例如，一部分的欧美银行的自动化审批和决策已经达到了85%以上，这样不仅提高了授信审批工作的效率，对授信审批人员的资源也进行了节约，还有效的控制了银

6、行的风险问题。当前，银行对于数据方面采集范围以及建模方法的更新，银行的业务已经和大数据紧紧相连，这样不仅可以对传统的授信审批工作进行完善，还能对自动化的审批策略进行优化。与传统的评分和评级方法相比，大数据的评分评级模式有很多的优势。1.数据更广更丰富传统的评分与评级系统一般有8~15个变量，一般都是一些客户的基本信息、固定资产、固定收入、证信等方面的信息，这些信息都是密度较高的信息。但是对于大数据来说，除了这些密度较高的一些信息之外，还可以加入密度较低而体量较大的信息，比如客户的网上消费数据、用户偏好等。可以将变量成百倍千倍的增加，把这些变量加入大数据的模式，银行也可以利用大数据将

7、这些变量更好更稳定的分析出来。1.根据嵌套模型的技术构架银行可以根据刚刚从大数据中刚刚采集到的稀疏的数据，先通过子模具加工成密集的信息，同时在把这些信息进行加工处理，形成模型嵌套型的模式。2.加入候选型的模具嵌套当某一个数据的应用性开始下降并iL下降到一定的程度吋，自模具就会自动的将这一信息进行剔除，候选型的模具就会将这一信息进行重新处理，再加入到其他可以利用的模具中，这样可以让银行在数据利用方面达到最大化。这样一来，使得单一变量和模具上面对出现的问题和波动，就不会对