大数据视角下S银行信贷风险防控研究

发布时间：2020-11-05 08:31

　　 “大数据”引领时代发展已经成为全球共识,数据已经渗透到每个行业、每个角落,部分国家已经制定了大数据发展规划并将其上升为国家发展战略。如何顺应大数据的发展势头,充分利用自身优势,降低贷款不良率成为银行需要思考和实践的方向。本文以大数据应用为背景,以S银行为例,首先分析大数据下S银行授信业务调查、授信审查、贷后监控整个环节流程,并将问卷调查结果进行了科学统计,得出S银行大数据信贷防控在授信过程中的问题。其次得出S银行还未充分利用大数据技术,并以此为基础分析原因,指出授信调查前财务数据、非财务数据、采购-审查-销售信息不对称,调查人员受知识有限把握关键风险点不准;授信审查中审查人员掌握信息局限性,审批人员的专业知识欠缺等;贷后管理中缺乏对财务数据、非财务数据、采购-生产-销售的及时监控。最后,利用大数据技术对信贷业务存在的问题提出解决策略,包括构建数据仓库,加强数据质量,优化数据信息资源,使其价值能够得到更有有效的发挥;开展数据分析挖掘,授信前全方面搜集客户信息降低信息不对称业务风险出现的概率;贷中运用信贷风险新模式,利用信用风险评估模型的报告指出差异供审查及审批人参考,贷后强化非现场分析;做好数据人才的培养,建立防控审计机制和创新信贷产品,推动建立金融标准。本文采用理论与实践相结合的方式,提出应用大数据技术改善S银行与客户间信息不对称降低贷款不良率的策略,也对同行业其他金融机构具有借鉴意义。应用大数据应用技术,使S银行不再是被动接受信息的弱势一方,而是借助大数据技术主动搜集数据,并将数据与企业的实际运营状况融入日常信贷风险管理,提高与借款人的信息对称,降低贷款不良率。
【学位单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：F832.4;F272.3
【部分图文】：

大数据视角下S银行信贷风险防控研究12不良贷款余额19.07亿元，不良贷款率1.88%。其中：公司业务1508亿元，占比79.08.22%，不良贷款率2.48%，投资银行业务399亿元，占比20.92%，不良贷款率2.54%。表3.52018年底“大数据信贷数据”单位:百万/户公司信贷业务票据贴现国际业务投资银行业务总计贷款余额60787.4517278.97789615678.58101641客户数量310175485不良贷款余额15083991907不良贷款率2.48%2.54%1.88%从以上数据和图3.1、图3.2、图3.3反映出近三年内，S银行信贷余额增幅不多，客户数量增幅也不多，但是不良贷款率持续上升，增幅达15%左右。图3.12016-2018年大数据信贷余额变化图

第三章大数据视角下S银行信贷风险防控现状分析13图3.22016-2018年大数据信贷客户数量变化图3.2S银行信贷业务授信调查创建和维持稳定的信贷关系，属于推进信贷业务的首个步骤，对金融机构实现健康的客户关系，发展信贷业务具备非常关键的价值。另外，在进行授信前需要做好细致严格的调查工作，这随后决定贷款是否发放的第一个门槛，同样为整个信贷管理工作中不可忽略的关键过程。而该项调查质量工作的状态，将高度影响到贷款决策的科学性。假如在前期的调查工作不到位，那么会大大提升信贷风险，在另一个角度来看，可能将有限的资金发放到不达标的客户上，而和优质的客户失去了合作的可能性。在该部分的研究中，主要从4方面介绍，首先围绕借款人的概念以及知识进行阐述分析，比如需要满足资质条件、基础特征等；其次，对于授信申请的问题进行交代，重点含有面谈交流、信息填写、内部意见整合等；第三部分，即为前期的调查工作，主要为调查环节的内容、所运用的方式、策略等；最后，即为授信前调查报告的内容要求。3.2.1借款人的资格和基本条件公司信贷的借款人是经工商行政管理机关核准登记的企业法人。按照《贷款通则》中的文件要求，借款人在进行申请的过程中，需要满足一系列的基础条件：固定的申请程序、提交所需的资料、明确资金的使用用途、证明自身对于偿债的能力、
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本文编号：2871388