大数据如何帮助银行评估借贷信用?

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【摘要】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。

  生如夏花  ·  2016-12-01 16:50
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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