引言
大数据是一种数据集合，具有容量大，类型多，处理速度快，应用价值高的特点。目前，它已发展成为新一代信息技术，用于收集、存储和关联大量、分散和多样化的数据，发现新的数据价值并创新各种应用功能。
1商业银行发展大数据资源的基本需求
1.1信用评估
在资本市场不断创新金融产品之后，商业银行信贷业务的获利空间逐步受到市场挤压。拓展市场信贷业务过程中，少数用户隐匿了个人借贷信息，这部分信息数据很难在短时间内快速反馈于信贷业务评估体系之中，以至于银行信贷业务存在高风险隐患。而大数据资源，则是对信贷用户的精准数据定位，包括信贷需求人群、用户消费特征、客户还款能力以及不良消费记录和信用记录等数据信息。那么这些数据有助于商业银行更为精准地定位用户还款能力，降低商业银行由于用户了解程度不足而造成的信贷业务风险。因此，商业银行发展大数据资源的第一诉求，在于信用平台，增强信贷业务与终端客户的粘稠度，为商业银行信贷业务提供理性分析的数据参考。
1.2风险预测
商业银行信贷业务并非仅对个体用户开展，为大、中、小型企业提供信贷服务，也是助力地方产业蓬勃发展的重要经济支撑点。在经济下行周期，商业银行对中小企业的信贷业务风险相对更高，中小企业还款能力下滑的关联因素增多。即便评估企业固有资本，也很难抵消信贷业务的本质风险。市场动态发展的宏观数据，需要建立更加完备的数据资源，进而将数据挖掘延伸至各行各业，深度分析企业所处产业领域的发展契机，才能对企业运营风险做出更为精准的判断。因此，商业银行信贷业务的风险预测，已经不再是对于企业个体单位的还款能力评估，而是对于整体行业发展趋势的大数据分析。只有更为精准的预测潜在的市场动态风险，才能进一步支持商业银行更为合理的规划，针对某一部分产业领域的放款数额和总量。
2商业银行信贷风险规避存在的问题
2.1商业银行信贷业务风险规避路径单一
当前，大部分商业银行主要是在进行信贷业务审批时对信贷业务申请方的相关资质以及偿贷能力进行调查和分析，信贷业务审批通过后，则是通过一定时期内的跟踪进行还贷能力的评价，在这个过程中主要依靠的是人工调查审核，由于信贷业务风险管理人员对信贷客户的相关情况进行深入了解，很难发展这个时期内客户的具体还贷能力进行评价，由于不能及时的对还贷能力欠缺的客户断贷或者提前收回贷款，引起信贷风险的增加。
2.2商业银行信贷风险监管范式已经不能够完全解决多元信贷风险的形式
随着商业银行信贷业务的多元化发展以及信贷规模的不断扩大，传统的信贷风险监管模式已经不能完全满足当前信贷管理。商业银行应当根据砀山商业银行信贷业务发展的需要，针对当前信贷业务容易出现的问题及风险建立相应的监管范式，从而提升风险管理能力。
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3大数据时代下商业银行信贷业务发展主要策略建议
3.1运用大数据对商业银行信贷业务全流程实行精细化管理
一是改变信贷业务经营管理理念，坚持“数据治行”，以数据为支撑来做信贷决策；二是加强银行信贷业务数据化建设，积极融入互联网，加强大数据挖掘技术的研发投入；三是在信贷业务客户准入环节加强大数据应用，对信贷业务客户实行白名单、黑名单管理，优化客户结构，严守风险底线，切实有效从源头控制信贷业务风险；四是通过大数据应用实现客户信用评级更加科学准确；五是在授信审批环节加强大数据技术的应用，提高银行信贷审批效率；六是应用大数据技术来加强信贷业务贷后管理，基于大数据技术建立贷后风险监测系统、抵质押品价值评估系统、信贷项目远程监控系统、动态预警监测机制等智能化的贷后管理系统；七是应用大数据技术加强客户洗钱及恐怖融资风险评估及监测。八是在贷款回收方面充分运用大数据技术。
3.2构建完善的信贷风险管理控制机制
大数据信息时代下信贷业务规模的增加需要完善的风险管理机制进行控制，商业银行应该根据不同的信贷业务类型建立不同的信贷风险应对机制，例如个人信贷与企业信贷的业务类型不同则需要相应的风险管理措施，不能够一概而论，实现商业银行的风险管理多元化、灵活性。
3.3利用金融工程构建涵括执行、监督、预警的商业银行信贷风险管理预防机制
商业银行信贷风险管理控制日常管理机构需要对商业银行的信贷业务进行全程的监督和控制，对风险控制工作的执行进行监督，对执行过程中出现的问题进行及时反馈，防止更大的或者系统性信贷风险的发生，在商业银行信贷业务的不同环节实现预防和管理的同步管理机制。
3.4改变传统数据参考决策观念
以往时期商业银行为中、小、微企业提供贷款服务，主要是分析其固有资产是否能够具备抵偿条件。虽然这样的评估机制，令商业银行的放款风险可控性更强。但是对于部分创新型企业而言，初期发展获取的金融支持过低，限制了地方产业的全面振兴。创新型企业创业初期的固有资产更多倾向于知识产权、品牌价值、市场认可度、产业领域发展的潜在可能性。高估创新型企业的市场价位，显然是一种高风险的信贷评估弊端。但如果了解并掌握了更多的新型市场动态发展数据，商业银行放款条件也应当进行一定下调。放款决策在当前的市场发展阶段中，应当积极转化并与时俱进。将能够真实反映企业未来价值的数据资源作为重点考察范围，通过宏观市场的精准数据对接，达到更为精准的信贷业务决策，真正将高回报与高风险合并，总结出全新的信贷业务决策机制。
3.5完善信贷风险管理体系是有效解决个人信贷风险的关键举措
相较于企业以及其他组织机构来说，个人信贷业务的审批以及监管如果没有完善的信息系统将直接引发信贷风险。个人信贷业务的审批往往是根据客户在其所在商业银行的相关业务交易情况以及工资收入相关情况进行贷款额度的审批，但是在这个过程中却难以真正的界定贷款方的贷款用途以及后期的还贷能力，直接导致商业银行潜在风险的增加 。
结语
综上所述，商业银行发展大数据资源的基本需求，在于信用评估和风险预测。但是目前多数商业银行，在信贷业务中仍然存在多种普遍风险因素，包括信用数据轨迹清晰度低，以及市场数据反馈时效性差等问题。基于此，借助大数据资源，助力于商业银行信贷业务发展的主要措施为深度挖掘个性消费数据资源，以及改变传统数据参考决策观念。同时需要优化金融数据共享度与透明度，补充信用描述风险预警机制，进而增强商业银行信贷业务的风险管理能力，发挥出金融大数据资源的时效性。
参考文献
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论文作者:陈进华
论文发表刊物:《中国西部科技》2019年第24期
论文发表时间:2019/11/27
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