大数据如何帮助银行评估借贷信用？

来源: 九次方大数据   

如果把国民经济比作人类肌体，货币即是血液。如何让“血液”适量、适时、适度地流到需要的领域，时刻考验着金融机构的资本管理能力，尤其是对金融业总资产占比合计80%以上的国有商业银行、股份制商业银行、城商行、农商行而言，自身健康发展对国民经济的重要性不言而喻。

然而，银行是经营风险的行业，与生俱来的行业属性决定了银行业始终要与风险为伍。银监会主席尚福林曾坦言，信用风险始终是银行业面临的主要风险。值得警惕的是，借贷信用判断不当，会直接将银行引向流动性风险。

一改传统信用评估模式

 为什么信用风险在银行业内难以做到可控？传统上，银行对借贷客户信用能力的判断，依赖其资产负债情况、以往的信用记录、抵押担保等信息，搜集的有效信息来源不全面；同时，由于采集的信息存在滞后性，并不是实时动态信息，所以难以及时捕捉风险；过于依赖信贷审批人员的主观判断，易造成风险评估的失准；贷后风险管控存在难度，难以避免逾期催收。如果能够有每一个企业动态、完整的画像，将可以解决这一难题。

大数据可以为企业进行完整画像，极好地帮助银行完成贷前调查和贷后风险管控。大数据系统实时、动态地获知贷款企业的行政处罚、工商处罚、税务处罚、环保处罚、海关处罚、法院诉讼等信息，一旦发现负面潜在风险，系统即自动预警。

控制征信风险高发区

 一直以来，小微企业是征信风险的高发地，使小微企业贷款风险可控，将解决银行业的一大痛点问题。小微企业融资难问题主要在于银行对于小微企业的信息把控不准确，或者说信息不对称。大数据的参与帮助商业银行更好地评估小微企业的还款能力，推动良性信贷增长，改善了商业银行的信贷结构，进而引导货币流向更有生命力的产业。

在“大众创业，万众创新”的浪潮下，势必会诞生更多的小微企业。通过数据采集、数据分析、数据建模，为每一个小微企业作出精准画像，进行有效评估。

无论是大型企业还是小微企业，其征信都将通过大数据来整体衡量。大数据通过挖掘企业运营、财务数据等信息实现了对企业的信用评级，在此基础上，对多头贷款、关联担保等进行分析，针对有经营异象的企业进行信用预警。

可以说，银行业正在经历一场前所未有的数据化、信息化革命转型，正在将数据作为判断市场、精准营销、发现价格、评估风险、配置资源的重要依据，从而将形成新的金融生态。

来源: 九次方大数据

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