大数据的出现引起了金融界的广泛关注和重视。随着网络金融的兴起，金融业的大数据应用尤其对离线商业银行产生了重大影响和冲击。与传统数据技术相比，大型数据具有数据量、数据类型和老化要求较高的4V特征，传统的系统体系结构和技术不再能够高效地处理大量数据，而且在收集、存储、检索、共享、分析甚至可视化结果方面也存在困难。以大数据时代为背景的数据成为金融企业胜利的决定性因素。自然属性上，商业银行本质上是经营风险的行业，风险管理是生存的根本。基于大数据的智能风险管理研究至关重要。第一，它有助于丰富商业银行的风险管理相关理论。第二，有助于商业银行智能地分析和管理风险的实用意义。 一、将大数据引入信用风险管理的必要性和可行性 (a)必要性 1.技术开发和遵循同行业应用程序流程要求较高的数据概念逐渐"吞噬"，重组了现有行业。信用风险管理引入大型数据不仅有助于金融机构优化信用业务，而且大型数据信息挖掘的好处使您能够更加有望地查看影响贷款资产安全性和收入的各种风险因素。由于数据挖掘分析技术长期以来一直在西方商业银行的风险管理中使用，因此大数据的出现为中国银行业在新平台上与西方商业银行竞争提供了特殊的机会。目前，银行业的大数据应用程序呈现出两大趋势。传统银行正在加强与数据服务公司的合作。新兴网络金融企业利用自己的技术，将大量数据积极应用到信用事业中。现有银行和新兴金融的大数据追赶显然是加快银行业整体信用风险管理量化过程，跟随竞争对手的步伐，在竞争中获胜的必要前提和基本条件。2.应对复杂风险情况的要求一方面，金融市场化改革继续深入发展，大量的金融创新正在推动市场的重大变化。另一方面，经济转型宏观地促进国民经济的长期发展，同时对银行研究判断的经济周期和行业状况、区域风险特征、客户风险趋势等的要求也在提高。 (b)可行性 1.建立更完善的信用信息系统银行综合信用业务生产和管理功能信息平台日益成熟，积累了庞大的历史和最新的信用数据信息，信用业务生产和管理功能信息系统与其他相关系统之间的交互渠道日益顺畅。2.建立基本数据挖掘分析经验在银行信用在线监控工作后，各级银行使用系统中存储的大量数据信息进行实施信用风险管理的可靠勘探，形成一系列工作方法，包括系统自动识别风险、大量监控警报等，促进信用风险管理手段的完善，积累了大量数据信息挖掘、处理实践3.适应大数据应用程序的分工专业团队系统最初在整条线上构建信用评级系统，形成以人员为中心的在线监控信用数据分析应用程序团队，围绕需求不断增加科学技术、软件和需求相关力量的构成强度，并提供进行大型数据工作所需的人员。二、当前大数据在信用风险管理中的应用策略 (a)改变管理哲学 首先要加强信用风险决策的数据基础理念，减少和根除鲁莽的经营。然后要加强数据之间的相关性应用，提高信用风险预判断的科学性和准确性。最后，要加强信用数据信息构建意识，积极着手构建基于信用数据的平台，促进数据信息的集成共享，扩大信用风险管理数据源访问渠道。 (b)非对称信息减弱银行以多种方式收集外部数据信息，同时促进交易信息的数据化，最大限度地指导通过电子渠道获取交易记录等结构化数据，更广泛地验证借款人的生产和运营信息与财务信息之间的关系，提高商业银行的风险识别能力。 (c)注重应用方向的突破 1.构建互联网金融平台，加快大型数据的获取，跟踪大型数据应用领域的领先互联网金融企业，加强与互联网社区、电子商务等的合作，构建并形成银行领导经营管理的O2O、B2C、B2B等互联网金融平台。平台完成后，您可以继续使用信用产品来积累在线用户的信用交易信息、行为和信用数据信息，汇总和探索适合信用风险管理的数据模型或方法。2.加快系统间信用相关信息的集成应用加强相关技术的学习和引进，最大限度地提高系统集成成本，解决信用相关信息的"思洛存储器"问题，将存储在整个系统中的与贷款相关的客户信息与贷款质量变化相关联，提高风险的早期发现和3.内部数据源信用风险管理价值深入挖掘关注大型数据技术的发展，同时重点跟踪非结构化数据信息技术趋势，必要时与数据分析专家合作，加快这一领域的数据信息价值挖掘，并在信用风险集成管理层面改进非结构化微数据信息的集成应用。 (d)深度应用方向 使用数据挖掘技术，使用机器学习算法或模型(如群集分析、决策树算法、并行算法等)处理大量信用数据和相关信息，发现数据之间隐藏的内部联系，或得出有价值的管理结论，从而大大促进许多管理任务(包括信用组合、等级模型和预警监控)的定量分析1.在大数据事故中重组信用风险管理体系结构在大数据事故中构建以客户为中心的全面风险管理系统，重新定义部门间功能分工改变分散在每个分支机构中识别风险的惯例，集中管理数据信息，根据集成的风险访问政策和标准风险防范措施处理同一个目标客户的不同贷款，提高风险管理2.提供有效的后期贷款管理监控路径，对客户进行全面持续的风险监控，对担保人和担保人的价值变化进行持续观察，有效地防止担保虚假等风险的发生。3.利用标准培养专业风险防范和控制人才提供大数据汇总单个行业或多个行业、特定地区或多个地区的信用风险事故流程，汇总相应的迹象、开发流程和解决方案，为特定级别的信用风险解决提供风险判断权重参考值，提供培养专业人员的经验标准，更快地适应市场需求。4.优化信用产品结构与大数据相结合大数据，在宏观经济条件下分析行业之间的所有联系，发现潜在增长点或潜在风险，协调和优化每个地区信用资源分配的集成，优化银行现有信用结构。三、结论 随着大数据时代的到来，数据成为金融公司胜利的关键元素，有效地管理和挖掘大数据成为商业银行未来竞争和增长的基础，成为商业银行最重要的生产元素和战略资本。银行是一家承担经营风险的企业，在此过程中，必须获得适合大数据发展的风险预防控制，这样才能在大数据时代的激烈竞争中战败。 参考文献:
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