商业银行信贷风险防控措施对央行金融风险监测的启示

发布时间：2023-05-20 05:16

　　当前,金融业务边界日趋模糊,风险高度交叉、层层嵌套,对央行防范和化解金融风险履职能力提出了挑战。近年来,商业银行引入了大数据思维,在信贷风险防控方面取得了一定成效。本文通过对连云港辖内商业银行大数据运用情况进行分析,提出了融合银行、工商、法院、税务等部门的数据信息构建大数据风险监测系统的思路。通过整合银行贷款客户内外部数据信息,建立风险评估模型,进行客户画像和风险预警,从而实现风险的可视化和监测动态化,提升央行防范和化解金融风险的能力。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
一、引言
二、商业银行风险防控现状
    （一）风险防控把握的主要环节
        1. 贷前环节。
        2. 贷中环节。
        3. 贷后环节。
    （二）大数据在银行风险防控中的应用
        1. 工商银行。
        2. 中国银行。
        3. 江苏银行。
        4. 东方农村商业银行。
    （三）当前信贷风险防控存在的困难
        1. 信息来源渠道分散，信息获取成本较高。
        2. 信息更新存在滞后性。
        3. 法人银行面临的财力、技术压力较大。
三、人民银行运用大数据进行风险监测的探索
    （一）风险监测整体思路
    （二）客户风险画像信息来源
        1. 银行内部信息。
        2. 企业财务报表提供的信息。
        3. 工商注册登记系统信息。
        4. 人行征信系统信息。
        5. 环保局、环保网站信息。
        6. 产权登记部门信息。
        7. 法院、法院网站信息。
        9. 互联网、媒体舆情。
        1 0. 其他政府部门提供的信息。
    （三）大数据风险监测系统建设目标
        1. 实现信贷风险可视化。
        2. 实现风险监测动态化。
        3. 实现风险管理互动化。
四、相关建议
    （一）加强沟通协作，建立健全跨部门的综合信息平台
    （二）加强科技创新与人才培养，建设信息技术与风险防控人才队伍
    （三）加强数据保护，避免法律和道德风险



本文编号：3820610