第 5 章 CQ 银行大数据信贷风险管理模型应用的建议
5.1 建设以大数据技术为核心的全面风险管理体系
全面风险管理是一个持续的过程，在这个过程中，员工、管理层和董事会之间的互动十分关键，尤其是在大数据时代，不同业务流程之间存在着密切的关系。整个风险管理过程贯穿于银行的经营活动之中，并帮助银行及时查明潜在的风险。
为了建立一个综合的风险管理系统，CQ 银行应加强顶层设计，创建八个综合风险管理体系。这八个主要制度主要包括：风险管理政策、风险管理体系、风险决策报告制度、授权管理系统、风险限额管理系统、风险评估与评价系统、风险奖惩制度以及风险责任约束制度。风险决策报告制度是一种资产质量控制制度。其中，核心是建立个性化、智能化、全流程的大数据风险控制体系。在大数据时代，所有人工重复的工作都将被机器取代，这种技术大大降低了风险管理成本，完全能够避免人为疏忽或有意创造的风险。
（1）多平台信息收集，更新客户资料数据库
信息调查主要是针对信贷客户所进行的一系列调查，了解企业的基本情况和信用水平。信用调查的主要方向是企业的经营状况和股东个人的信息。调查之后根据不同的信用评级对企业进行分类，其所能享受的贷款金额就取决于其信用等级。与个人信息相比，企业的信用数据收集限制较多，信用评级波动性更大。开放和共享的互联网时代已经到来，如果商业银行将长期利益作为其发展方向，主动与其他数据提供者建立双重和多边共赢的共享平台，则不仅可以降低数据获取的成本，还可以取得更可信的风险管理结果。通过多边数据平台，CQ 银行可以获得关于企业或者个人客户的大量信息，并且还可以对数据进行核对、汇总和补充，确保数据的准确和全面。
（2）建立内外金融产品数据库，加强产品风险控制
商业银行要充分发挥自身优势，取长补短，积极改革。事实上，一些银行已经尝试向客户提供一些新的金融产品，但总体而言，它们在新业务的风险管理方面还不完善。为了充分发挥专业优势，商业银行应建立科学、统一的金融风险管理体系，借助大数据技术，收集内部和外部的产品信息，进一步丰富其风险管理数据，优化风险管理体系。
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第 6 章结论与展望
6.1 研究结论
商业银行在经济发展中具有重要的地位，是支持实体经济发展的重要力量，但是随着经济环境的不断变化，银行之间的竞争也变得越来越激烈，并且客户的需求也越来越高涨及多元化，对商业银行的实力和服务水平都提出了更高的要求。对于信贷业务来说，是银行的主要收入来源之一，同时也是支持企业发展的重要方式，其风险管理不仅关系到银行的生存和发展，同时也关系到经济形势的变化。近年来，随着大数据技术的发展和成熟，它在许多方面得到了应用，也为商业银行管理信用风险提供了更有效的手段，加快了银行综合风险管理体系的进程。因此，研究商业银行信贷业务风险管理中存在的问题并提出合理化建议具有重要的现实意义。
本文通过对 CQ 银行信贷风险管理的分析，找出了其目前存在的问题及其主要成因，并设计了 CQ 银行大额数据信贷风险管理模型。从本文的研究中可以得出以下结论：
首先，进一步扩大风险管理应用中的大数据需要在战略层面进行科学和全面的规划。商业银行在应用大数据技术前，需要明确自身的战略规划，并在风险管理和具体业务层面等各方面运用大数据技术。大数据技术的应用不仅是为了解决当前的具体问题，而且从一开始就应根据其战略和定位对大数据应用进行规划。为了更有效地解决风险管理的难点，需要从全行的战略层面进行统一的规划和实施，并将大数据的应用嵌入到战略实施过程中。因此，在信贷风险管理中应用大数据技术要建立统一的标准，构建完善的流程和机制，并且建立健全的组织。
其次，大数据技术在信用风险管理中的应用是需要以数据平台作为基础的。要实现对数据的充分收集和有效分析，就需要将整个银行内部的信息相连通，采用统一的标准来进行数据的收集和处理，如果不能做到这一点，各个分行和支行之间无法全面的实现信息共享，那么也就不能够发挥大数据技术的优势。
第三，采用大数据技术还需要结合银行的实际情况以及不同业务、不同机构、不同客户的个体情况，突出大数据风险管理的差异化。对于商业银行来说，每个分行和支行所面临的情况也是存在差异的，因此不应忽视大数据应用上的差异。CQ 银行应强调自己的优势，集中优势资源，突破关键点，加强区域大数据合作，建立综合数据库，最大限度地将大数据技术应用于信用风险管理。
参考文献（略）
