本文是一篇风险管理论文，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。
第 1 章绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
我国正在进行经济发展方式的转型和结构调整，在此过程中，我国银行业面临着更加严峻的考验，银行之间的竞争也逐渐变成了风控能力的竞争。在我国经济转型的过程中，大量企业出现了发展减速甚至负增长的情况，一些地区的中小企业的发展遇到了严重的问题，甚至濒临倒闭。银行保险监管委员会数据显示，2020年底中国商业银行不良贷款余额为2.7万亿元，不良率高达1.84%，表明中国银行业的风险管理需要加强，管理方式有待改进。
传统的商业银行信贷风险管理模式主要依靠人才，虽然银行有一套既定的程序和规章，但具体的实施过程和监督管理是由相关人员完成的，因此其中有几个主要问题：首先，存在效率低下的问题，仅靠人力无法保证风险管理的效率，人力的风险管理不仅不准确，而且限制了信息收集和处理的速度；第二，传统的商业银行信贷风险管理模式往往具有这样的特点，即一次性贷款风险评估，这意味着风险只能在贷款审查时进行管理，而不可能在整个过程中进行风险管理。最后，在传统的思维模式下，随着经济的发展和新的信贷环境的出现，商业银行在开展贷款业务时需要面对不同类型的客户，贷款的种类和数额也急剧增加。商业银行如果采用传统的信用风险管理方法，将不足以应对新的业务需求和信用贷款风险。
由于商业银行传统的风险管理模式存在上述问题，对其信贷业务的发展产生了很大的影响，而采用大数据技术可以有效地解决这些问题。首先，大数据技术具有很高的信息采集和处理速度，可以为商业银行的风险管理提供大量信息。商业银行本身有庞大的数据库和自己的信息收集渠道。结合大数据技术的优点，可以有效提高信息收集的速度和准确性。如果能够有效地分析、挖掘和利用这些数据，银行就能够为信贷风险的管理提供强有力的支持。其次，大数据的思维和分析方法可以很好地贯穿商业银行的信贷业务过程，形成整个过程的风险管理体系，从贷款前起到贷款后都起到相应的作用，并且可以收集更多的商业信息，对风险因素做出快速反应，提高银行风险管理的效果。最后，随着技术的发展和银行业的扩张，风险管理将变得越来越困难。
............................
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
（1）信贷风险管理的研究
西方商业银行自成立以来已发展了 500 多年，因此关于信贷风险管理的研究也已经持续了几个世纪，并逐渐形成了较为完备的信用风险管理体系，相关文献主要从理论、识别、衡量和评价三个方面进行论述。
关于信贷风险管理理论，国外很早就已经出现相关的研究。1988 年的《巴塞尔协议》规定了银行的资本充足率，加强了对银行资本和风险资产的监管，并统一了资产和负债的管理。这一举措提出了全面风险管理的概念，标志着信贷风险管理发展的一个里程碑。随后，在 2004 年和 2010 年发布了《巴塞尔二号协议》和《巴塞尔协议 III》，资本充足率仍然是核心，而内部评级法的重要性成为巴塞尔协议三最突出的特点。Karableva(2016)采用了平衡计分卡和 SWOT 分析法来对银行的信贷业务进行分析，并以俄罗斯银行为例，提出了支持银行信贷决策的大数据工具，研究发现，该工具通过风险管理系统工具提高了银行的信贷决策水平。
（2）大数据应用于信贷风险管理的研究
国外学者进行了不少关于大数据的研究，如 Viktor Mayer-Schonberger (2013)率先发现了大数据的趋势，并就此进行了大量研究。他认为我们正在经历一场思想和管理方面的革命，在大数据风险管理领域，除采用大数据分析外，还采用了快速统计历史数据的处理技术，解决了相关信息流动和触发计算的问题。同时，在满足模型匹配要求的情况下，大数据分析还可以给出判断结果。[41]Kshetri(2016)的报告表明，在中国和一些发展中国家，企业并不是不能够获得金融服务，只不过是由于统计口径不一样，很多企业的信贷业务并没有得到真实的反映。[44]Stuti Saxena(2017)等的案例研究表明，银行利用大数据技术和物联网技术可以有效的推广其各种业务，并向客户提供金融服务，而客户可以通过更快捷、更高效的服务获得更好的体验。[45]Kerr(2015)等的分析表明，投资银行正开始投入更多资源进行大数据分析，从大量客户数据中获取更大价值，从而推动业务增长和资源优化。[46]Ghosh(2014)和其他人讨论了银行业面临的几大数据挑战，这些挑战包括法律和监管方面的挑战、缺乏优秀数据技术人员的挑战，数据质量不稳定的挑战，这也突出了大数据对银行确定客户需求的价值。
......................
第 2 章相关概念和理论基础
2.1 银行信贷风险相关概念及类型
2.1.1 银行信贷风险的概念
银行信贷风险主要指的是银行在发放贷款之后，由于种种原因无法收回贷款的风险。产生这种风险的主要原因是银行没有做好风险管理或者是内部流程出现错误，导致贷款本金不能收回。从借款人的角度来看，信贷风险可能是借款人在有能力支付贷款本金和利息的条件下主观拒绝还贷造成的；也可能是因为客观原因导致借款人无法偿还贷款，如外部因素引起的自然或人为灾害。
2.1.2 银行信贷风险的类型
银行信贷风险的类型主要如表 2.1 所示：
表 2.1 银行信贷风险类型及关键属性
.............................
2.2 银行信贷风险管理相关概念及方法
2.2.1 银行信贷风险管理的概念
信贷风险管理是银行按照信贷业务的特点和流程，将针对其的风险管理分为几个主要环节，分别制定这些环节的管理方法和规则，并通过有效管理来控制信用风险。
信用风险管理是一个非常复杂的过程，受到各种因素的影响。首先，银行要综合考虑这些因素，并考虑若干指标对信用风险的影响。其次，银行应综合考虑所有影响因素，同时考虑其影响，并对信用风险进行系统分析。第三，针对一些重要的核心指标，银行要进行专门的重点分析，以确保信用风险分析和管理的针对性。定性分析法是以现有的知识和材料为基础，结合实际情况，通过信贷风险管理者自身的经验判断和分析，预测和判断一些可能的未来情况，分析未来的变化，并确定未来趋势。在商业银行风险管理中，要注意各种数据和信息收集的及时性，分析当前形势可能带来的后果，根据形势和市场环境评价企业的偿债能力，同时对企业过去的经济状况和生产能力进行评估。要充分考虑企业自身、企业投资者和经营者等多种因素的变化，结合具体的现实状况，采用静态分析与动态分析相结合的方法，对信用风险进行分析和评价。
2.2.2 银行信贷风险管理的方法
目前商业银行信贷风控的方法主要有以下三个：
第一是风险识别。风险识别是通过尽职调查和资料审查来了解贷款客户的信息，然后在这些信息中寻找可能产生的风险，并将这些风险详细的罗列出来，用于进行风险评估。
第二是风险评估。风险评估是建立在风险识别的基础上的，主要包括评估风险发生的概率大概是多少，发生风险带来的损害大致是什么，这是将在识别的基础上将风险更加量化和具体化的一个步骤。
第三是风险管理。在对风险进行评估之后，银行要针对不同类型低风险制定不同的管理措施，包括风险承受、风险规避、风险转移等。风险承受就是针对一些不会造成很大影响的风险或者是管理成本高于其所造成损失的风险，银行选择承担这个风险；风险规避则是想办法尽量降低这个风险发生的概率，最好能避免其发生，或者是降低造成的损害，最好使其造成的损害降到最低水平；风险转移也可以减少银行潜在的损失，目前这种方法通常有两种操作方式，一种是担保，另一种则是保险。
图 3.1 CQ 银行信贷风险管理组织架构图
..........................
第 3 章 CQ 银行信贷业务风险管理现状及问题分析 ............. 17
3.1 CQ 银行概况 .................... 17
3.1.1 基本情况 ....................... 17
3.1.2 风险管理部门组织架构 .................. 17
第 4 章 CQ 银行大数据信贷风险管理模型设计 ........................... 43
4.1 银行引入大数据技术的可行性分析 ............................. 43
4.1.1 大数据容量基数优势 ...................... 44
4.1.2 行业经验优势 .............................. 44
第 5 章 CQ 银行大数据信贷风险管理模型应用的建议 ..................... 57
5.1 建设以大数据技术为核心的全面风险管理体系 ................... 57
5.
