商業(yè)銀行論文

　　自我國金融體制改革以來,我國商業(yè)銀行發(fā)展十分迅速。下文是學習啦小編為大家搜集整理的關于商業(yè)銀行論文的內(nèi)容，歡迎大家閱讀參考!

　　商業(yè)銀行論文篇1

　　淺談我國東部沿海地區(qū)農(nóng)村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展

　　一、引言

　　近年來，農(nóng)村經(jīng)濟體制改革得到高度重視，農(nóng)村商業(yè)銀行作為農(nóng)信社改制的產(chǎn)物，在農(nóng)村金融的發(fā)展中扮演者重要角色。但隨著許多其他新型金融機構(gòu)的不斷涌現(xiàn)以及大量城市商業(yè)銀行的跨區(qū)域經(jīng)營，使得農(nóng)村商業(yè)銀行不斷面臨著新的挑戰(zhàn)。因此，如何實現(xiàn)農(nóng)村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展是一個值得探討的問題。關于農(nóng)村金融機構(gòu)可持續(xù)發(fā)展的研究，尚未完全形成一個系統(tǒng)的農(nóng)村金融機構(gòu)可持續(xù)發(fā)展的科學體系。本文擬通過量化農(nóng)村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展指標體系，嘗試做出探討。

　　二、實證研究

　　(一)指標體系及模型的建立

　　我國農(nóng)村商業(yè)銀行存在產(chǎn)權(quán)制度不清晰、機構(gòu)性缺陷等問題。同時，農(nóng)村地區(qū)“弱質(zhì)性”的特質(zhì)，導致農(nóng)村商業(yè)銀行自身抗風險能力低、盈利能力差。筆者通過對大量已有資料的搜集、整理，選取了14個具有典型代表意義的評價指標作為分析對象，用來構(gòu)建我國農(nóng)村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展指標體系;采用層次分析法(AHP)對我國東部沿海省份10家農(nóng)商行可持續(xù)發(fā)展狀況進行評價，構(gòu)建農(nóng)村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展層次結(jié)構(gòu)模型。

　　通過邀請多位農(nóng)村金融方面的專家，運用Saatty提出的1～9標度法對各因素進行兩兩比較，構(gòu)建各層次判斷矩陣C，采用yaahp7.5軟件進行一致性檢驗，得到權(quán)向量、各指標的權(quán)重Wj。同時得到各判斷矩陣的CR值分別為：A-B為0.0001，B1-C為0.0423，B2-3為0.0748，B3-C為0.0399，由于各判斷矩陣CR值均小于0.10，說明各判斷矩陣均滿足一致性檢驗。

　　(二)數(shù)據(jù)的選取

　　我國東部地區(qū)較早完成農(nóng)信社改革，區(qū)域經(jīng)濟基礎較好，市場化以及城鄉(xiāng)一體化程度更高。因此，研究發(fā)達的東部地區(qū)農(nóng)村金融機構(gòu)發(fā)展，對欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展具有借鑒意義。本文選取東部沿海省份10家農(nóng)村商業(yè)銀行2011～2013年的數(shù)據(jù)，對大都市與地縣級農(nóng)村商業(yè)銀行進行比較分析。選取了北京、上海、廣州農(nóng)商行作為大都市農(nóng)商行樣本，張家港、江陰、常熟等7家農(nóng)商行作為地縣級農(nóng)商行樣本。

　　(三)各指標評分分析

　　大都市農(nóng)村商業(yè)銀行的可持續(xù)發(fā)展能力評分，遠高于地縣級的農(nóng)村商業(yè)銀行，同時，地縣級農(nóng)商行中，廣東省的順德、東莞農(nóng)村商業(yè)銀行的可持續(xù)發(fā)展能力高于江蘇省吳江、張家港等5家農(nóng)商行。我們發(fā)現(xiàn)，農(nóng)商行所在地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境與其可持續(xù)發(fā)展能力呈正相關關系，當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展越好，農(nóng)村商業(yè)銀行的可持續(xù)發(fā)展能力越強。

　　地縣級農(nóng)村商業(yè)銀行的可持續(xù)發(fā)展能力趨勢，優(yōu)于大都市農(nóng)村商業(yè)銀行，其中吳江、張家港、江南、常熟、順德農(nóng)商行都保持上升趨勢，江陰和東莞農(nóng)商行基本維持，大都市農(nóng)商行除廣州保持較好發(fā)展趨勢外，北京和上海狀況不佳，特別是北京農(nóng)商行呈現(xiàn)負增長?？梢姷乜h級農(nóng)商行成長性要優(yōu)于大都市農(nóng)商行。規(guī)模小、起點低，能更好與當?shù)剞r(nóng)戶與小微企業(yè)實現(xiàn)金融供需對接，在滿足當?shù)剞r(nóng)村金融需求的同時，實現(xiàn)自身利益最大化。

　　三、結(jié)論

　　通過以上分析表明，我國東部沿海地區(qū)大都市農(nóng)商行可持續(xù)發(fā)展能力不及地縣級農(nóng)商行?，F(xiàn)階段，大都市農(nóng)村農(nóng)商行的可持續(xù)發(fā)展能力評分的絕對值，遠高于地縣級農(nóng)商行，但地縣級農(nóng)商行可持續(xù)發(fā)展能力趨勢更優(yōu)。一方面，地縣級農(nóng)商行可持續(xù)發(fā)展能力總體呈現(xiàn)上升趨勢;另一方面，地縣級農(nóng)商行經(jīng)營能力與抗風險能力表現(xiàn)更突出，為其實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供可靠保證。而地縣級農(nóng)商行良好的可持續(xù)發(fā)展趨勢，主要依托于當?shù)靥厣行∑髽I(yè)的支持。

　　四、政策建議

　　第一，大力發(fā)展地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)，推動地區(qū)中小企業(yè)發(fā)展，以實體經(jīng)濟發(fā)展支持農(nóng)村金融機構(gòu)可持續(xù)發(fā)展，形成良好的銀企合作關系，實現(xiàn)良性互動。

　　第二，堅持以農(nóng)村市場作為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的著力點。農(nóng)村商業(yè)銀行要明確自身定位，以服務“三農(nóng)”的目標作為根本出發(fā)點，積極開拓農(nóng)村金融市場。

　　第三，充分發(fā)揮小銀行決策高效性和運營靈活性的優(yōu)勢，提高農(nóng)村商業(yè)銀行的經(jīng)營與抗風險能力，為可持續(xù)發(fā)展提供可靠保障。

　　商業(yè)銀行論文篇2

　　談商業(yè)銀行信貸管理的大數(shù)據(jù)應用

　　一、引言

　　隨著現(xiàn)代科技的不斷進步，信息技術(shù)呈現(xiàn)出跨越式大發(fā)展的特點，以移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等為代表的新技術(shù)應用大幅提高了社會的生產(chǎn)生活效率。而近年來，傳統(tǒng)商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融之間的博弈也已被各界炒至白熱化?；ヂ?lián)網(wǎng)金融生態(tài)的蓬勃發(fā)展、信息技術(shù)的快速變革與商業(yè)模式的不斷創(chuàng)新，給傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來機遇的同時，也對銀行自身的經(jīng)營理念和模式、信息處理能力提出了前所未有的挑戰(zhàn)。對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行而言，如何有效利用既存的大數(shù)據(jù)，在互聯(lián)網(wǎng)金融時代突破重圍，以促進自身的轉(zhuǎn)型與發(fā)展成為其需首要思考的問題。

　　另一方面，隨著利率市場化的不斷推進，利差縮小，市場競爭激烈，業(yè)績增長乏力將成為商業(yè)銀行發(fā)展所面臨的主要問題。除此之外，產(chǎn)能過剩行業(yè)貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業(yè)遭遇經(jīng)濟周期下行和結(jié)構(gòu)調(diào)整的雙重壓力，經(jīng)營環(huán)境更趨艱難，整體行業(yè)信用風險持續(xù)攀升，導致不良貸款率逐步攀升。嚴峻的經(jīng)營態(tài)勢促使銀行通過開展大數(shù)據(jù)分析等方式內(nèi)部挖潛，以實現(xiàn)“盤活存量、用好增量”，有效提升業(yè)績、管控風險，以實現(xiàn)自身的可持續(xù)性發(fā)展。

　　二、大數(shù)據(jù)應用于信貸管理的原因及意義

　　(一)銀行大數(shù)據(jù)特點

　　從大數(shù)據(jù)特點角度來看，銀行業(yè)是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)金融時代或者大數(shù)據(jù)金融時代，銀行信息化進入了一個新的發(fā)展階段，即大數(shù)據(jù)應用階段。大數(shù)據(jù)應用作為創(chuàng)新的催化劑，正改變著金融業(yè)態(tài)，并將引起銀行業(yè)務模式深刻的變革。由于銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應用同時具備體量大、種類多、訪問速度快和準確性要求高等特點，大數(shù)據(jù)應用將拓寬商業(yè)銀行業(yè)務發(fā)展空間，加速產(chǎn)品創(chuàng)新，通過數(shù)據(jù)的不斷積累與整合，具體分析客戶需求以推出銀行差異化產(chǎn)品，改變當下銀行產(chǎn)品同質(zhì)化趨勢。其次，大數(shù)據(jù)應用將提升銀行的核心競爭力，通過大數(shù)據(jù)能夠更加有效地評價銀行的經(jīng)營業(yè)績，評估其存在的經(jīng)營風險，尤其是信貸風險。再者，大數(shù)據(jù)應用將開拓銀行的經(jīng)營渠道，使得網(wǎng)絡銀行，電子銀行得以不斷推廣和完善。最后，大數(shù)據(jù)應用將提高商業(yè)銀行的經(jīng)營管理水平。隨著商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析能力提升，通過對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析、評估，為銀行業(yè)務發(fā)展、市場營銷、資產(chǎn)負債管理、客戶關系管理等方面提供有效的決策支持。

　　(二)銀行不良貸款率現(xiàn)狀

　　中國銀監(jiān)會2月15日發(fā)布的2015年第四季度主要監(jiān)管指標數(shù)據(jù)顯示，商業(yè)銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元;商業(yè)銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個百分點。我國商業(yè)銀行不良貸款率已連續(xù)10個季度上升，由于關注類貸款和逾期類貸款增長較快，不良貸款后續(xù)仍面臨較大壓力，信用風險管控壓力加大。此外，受不良貸款侵蝕、凈息差收窄等多因素影響，我國商業(yè)銀行利潤增長持續(xù)放緩，商業(yè)銀行2015年當年累計實現(xiàn)凈利潤15926億元，同比增長2.43%。①

　　近日，中國銀行業(yè)協(xié)會、普華永道會計師事務所聯(lián)合發(fā)布的《中國銀行家調(diào)查報告(2015)》顯示，82.1%的銀行負責人認為產(chǎn)能過剩行業(yè)貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業(yè)遭遇經(jīng)濟周期下行和結(jié)構(gòu)調(diào)整的雙重壓力，經(jīng)營環(huán)境更趨艱難，整體行業(yè)信用風險持續(xù)攀升。[1]短期內(nèi)，利率市場化仍將擠壓銀行的存貸利差空間，這對于長期以存貸利差為主要利潤來源的盈利模式，以及依賴基于此種盈利模式而形成的風險管理模式將產(chǎn)生一定沖擊。在此形勢下，銀行需要不斷尋求安全高效的信貸資產(chǎn)，優(yōu)化調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)，利用大數(shù)據(jù)進行商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)的管理應運而生。

　　(三)大數(shù)據(jù)信貸管理作用

　　首先，大數(shù)據(jù)將會改變信貸管理的分析方法，由于個人誠信數(shù)據(jù)庫的建立，避免了以往到第三方處開具證明，利用抵押，質(zhì)押等擔保手段的繁瑣與復雜。銀行可以通過大量搜取客戶的誠信信息，并運用特定的運算程序進行信用評級，綜合分析判斷最后決定是否放款。

　　其次，大數(shù)據(jù)將影響信貸管理的效率，隨著大數(shù)據(jù)的普及與廣泛運用，銀行可以采用云計算等先進的技術(shù)手段進行分析，效率得以極大提高。

　　最后，大數(shù)據(jù)對于商業(yè)銀行的信貸管理有利于優(yōu)化其信貸結(jié)構(gòu)，大數(shù)據(jù)的計算方法將改變固有的僅依靠企業(yè)財務報表及信用報告的信用評級方法，實現(xiàn)評級的多元化趨勢。打破信貸結(jié)構(gòu)中由大中型企業(yè)信貸壟斷的局面，解決中小企業(yè)融資難的問題。

　　三、大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)務應用現(xiàn)狀

　　目前，已有多家銀行利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)來增強自己的競爭力。中信銀行信用卡中心通過大數(shù)據(jù)完成了實時營銷;交通銀行通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)營銷;建設銀行通過此項技術(shù)實現(xiàn)了電子商務平臺和信貸業(yè)務的結(jié)合;光大銀行則以此建立了社交網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)庫;招商銀行通過大數(shù)據(jù)來發(fā)展小微貸市場。由此，我們可以看出，從大數(shù)據(jù)概念的引入到在銀行業(yè)的廣泛實踐，大數(shù)據(jù)實際上為中國銀行業(yè)的發(fā)展帶來了很大的幫助。

　　在客戶營銷方面，銀行通過大數(shù)據(jù)的營銷模式可分為交叉銷售模式和個性化推薦營銷模式。中信銀行的信用卡中心實現(xiàn)了實時、歷史數(shù)據(jù)進行全局分析，風險管理部門現(xiàn)在可以每天評估客戶的行為，并決定對客戶信用額度在同一天進行調(diào)整;原有的內(nèi)部系統(tǒng)、模型整體性能顯著提高。Greenplum數(shù)據(jù)倉庫提供了統(tǒng)一的客戶視圖，更有針對地進行營銷。2011年，中信銀行信用卡中心通過其數(shù)據(jù)庫營銷平臺進行了1286個宣傳活動，每個營銷活動配置平均時間從2周縮短到2～3天。再以阿里信貸為例，其主要面向阿里巴巴的普通會員全面開放，無須提交擔保和抵押，僅憑企業(yè)的信用資源就可以“微貸”。“微貸”通過網(wǎng)絡低成本廣泛采集客戶的各類數(shù)據(jù)信息，分析挖掘的數(shù)據(jù)，判斷客戶資質(zhì)，用戶可以24小時隨用隨借，商務平臺上的每一筆交易，建行都有記錄并且能夠鑒別真?zhèn)?，可作為客戶授信評級的重要依據(jù)。

　　在授信審批階段，隨著銀行數(shù)據(jù)采集范圍的擴大和建模技術(shù)方法的更新，銀行已經(jīng)開始探索采用大數(shù)據(jù)方式，完善傳統(tǒng)的客戶評級評分模型，優(yōu)化自動審批策略。其特點在于變量豐富，模型穩(wěn)定，可將稀疏的數(shù)據(jù)逐步加工為密集信息。在信用額度及利率制定上，根據(jù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的客戶風險參數(shù)，各項成本參數(shù)，市場敏感性參數(shù)來設定授信的額度。在交行信用卡中心，最豐富的數(shù)據(jù)是與客戶電話溝通過程中的錄音數(shù)據(jù)。

　　錄音數(shù)據(jù)是典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也是典型的“大數(shù)據(jù)”。一方面，數(shù)據(jù)不斷累積，而且隨著業(yè)務的繁忙，還在不斷加速增長，存儲和管理都較為麻煩，除了存儲備用和少量的人工的質(zhì)檢調(diào)聽外，幾乎沒有其他用途，海量數(shù)據(jù)大都成了“沉沒數(shù)據(jù)”;另一方面，語音數(shù)據(jù)里蘊含了豐富的客戶信息，如客戶身份信息、客戶偏好信息、服務質(zhì)量信息、市場動態(tài)信息、競爭對手信息等，但由于技術(shù)的限制，一直沒有有效的分析處理手段，數(shù)據(jù)的價值無法體現(xiàn)，具有豐富價值的數(shù)據(jù)卻成了“死數(shù)據(jù)”。交通銀行信用卡中心的破局之道，是采用智能語音云(Smart Voice Cloud)產(chǎn)品對海量語音數(shù)據(jù)進行分析處理。智能語音云是新型數(shù)據(jù)服務平臺，它采用了大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效存管和流式數(shù)據(jù)處理機制，實現(xiàn)了海量語音數(shù)據(jù)的歸集、處理、存儲、調(diào)用和分析。

　　四、大數(shù)據(jù)在信貸管理中對策建議

　　(一)大數(shù)據(jù)自身構(gòu)建

　　為加強大數(shù)據(jù)在信貸管理中的作用，必須首先確保大數(shù)據(jù)自身構(gòu)建的完善。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量巨大的特點，這一特點通常會造成與數(shù)據(jù)分析處理能力的不匹配，這需要加快技術(shù)創(chuàng)新，尤其是對基礎設施的創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)的基礎設施通常包括硬件設施和軟件設施，硬件設施主要提高云計算的靈活、動態(tài)的IT能力，以實現(xiàn)簡化IT結(jié)構(gòu)、降低管理成本、減少能耗的目的。而軟件設施則主要通過培養(yǎng)一部分能夠熟練掌握大數(shù)據(jù)應用技術(shù)的金融人才，其可以對數(shù)據(jù)進行實時深度分析，并對未來的走勢進行準確的預測，為決策提供智力支持。

　　搭建開發(fā)式數(shù)據(jù)平臺，客戶信息和數(shù)據(jù)是銀行的共有資源，在開發(fā)和分享的同時，要注意防范操作風險，保證合規(guī)政策的執(zhí)行與落實。在建立企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的同時，要建立營銷、風險等數(shù)據(jù)倉庫，包括分析提供有力的信息與分析支持。為此，銀行與電商平臺可形成戰(zhàn)略合作，銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺上的經(jīng)營數(shù)據(jù)和經(jīng)營者的個人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息，確定企業(yè)資信水平，給予授信額度。銀行也可自建電商平臺，獲得數(shù)據(jù)資源的獨立話語權(quán)。在為客戶提供增值服務的同時，獲得客戶的動態(tài)商業(yè)信息，為發(fā)展小微信貸奠定基礎，是銀行搭建電商平臺的驅(qū)動力。此外，銀行通過建立第三方數(shù)據(jù)分析中介專門挖掘金融數(shù)據(jù)，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負責數(shù)據(jù)的對接，為銀行及其子公司提供數(shù)據(jù)分析挖掘的增值服務。其核心是對客戶的交易數(shù)據(jù)進行分析，準確預測客戶短時間內(nèi)的消費和交易需求，從而精準掌握客戶的信貸需求和其他金融服務需求。

　　(二)客戶準入定價應用

　　在此環(huán)節(jié)中，應重點開發(fā)智能人臉識別技術(shù)在商業(yè)銀行的應用。由于人臉信息有著不可復制、不可盜取、簡便直觀的特點，是大數(shù)據(jù)時代下商業(yè)銀行重要的戰(zhàn)略資源。在技術(shù)變革，人臉數(shù)據(jù)庫識別系統(tǒng)成本降低，識別精度不斷提高的情況下，此項技術(shù)在商業(yè)銀行領域的潛在價值不斷被挖掘提升，保障安全，節(jié)約時間，整合并挖掘數(shù)據(jù)資源方面具有廣泛的應用前景。在貸款過程中，為避免欺詐現(xiàn)象的發(fā)生，可以利用已有的人臉信息進行身份驗證，實現(xiàn)貸款客戶身份認證信息化、智能化、網(wǎng)絡化管理。由于銀行數(shù)據(jù)是核心的金融數(shù)據(jù)，應充分考慮在監(jiān)管要求下的用戶數(shù)據(jù)安全，在具體應用的功能設計方面，應遵循相關監(jiān)管政策與行業(yè)的規(guī)范。

　　此外，征信是現(xiàn)代金融體系的基礎設施，是傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)在要求，其本質(zhì)在于對金融主體的數(shù)據(jù)刻畫?，F(xiàn)行征信體系以央行征信系統(tǒng)為主，具有非營利性，收費僅用于日常運營，是銀行等金融機構(gòu)主要征信信息來源。通過創(chuàng)新征信模式，如專門針對P2P行業(yè)而建的網(wǎng)絡金融征信系統(tǒng)(NFCS)和小額信貸征信服務平臺(MSP)可以更好地發(fā)揮征信作用。完善的法律體系是征信市場良性發(fā)展的前提，龐大而優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)庫則是征信機構(gòu)的核心競爭力。互聯(lián)網(wǎng)征信機構(gòu)有望憑借海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、強大的IT技術(shù)以及開放創(chuàng)新的思維，建立互聯(lián)網(wǎng)平臺征信模式;而非互聯(lián)網(wǎng)征信機構(gòu)則可能依靠多年的風險評估經(jīng)驗、特色征信數(shù)據(jù)，深耕區(qū)域性、專業(yè)性等細分領域市場。

　　(三)貸后監(jiān)控環(huán)節(jié)應用

　　盡職的貸后管理可以發(fā)揮三個方面的作用：一是風險預警。通過有效的貸后管理及時發(fā)現(xiàn)風險隱患并快速化解，可以起到降低風險化解成本、減少經(jīng)營損失的作用;二是存量客戶深度挖潛。應該認識到貸后管理的過程是鞏固客戶關系和業(yè)務需求挖掘的契機;三是以管理創(chuàng)造價值。通過抓好貸后管理中的基礎管理工作，可以有效杜絕客戶信用評級中斷、貸款臨時性逾期等增加經(jīng)濟資本占用的事項發(fā)生，直接創(chuàng)造價值。

　　在“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)不斷深化發(fā)展的背景下，銀行業(yè)需要在激發(fā)內(nèi)生資源的同時，積極借助外力，提升貸后精細化管理水平，補足這塊風險管理的短板。大數(shù)據(jù)在銀行客戶貸后風險預警體系中可包括單客戶風險預警、客戶群風險預警、風險傳染預警等領域。依托運營商、互聯(lián)網(wǎng)等外部數(shù)據(jù)資源，利用大數(shù)據(jù)位置定位、情緒分析、實時分析等技術(shù)，從償付能力異動和償付意愿異動兩大維度出發(fā)，對個人客戶、企業(yè)客戶進行多維信息的深度洞察、行為精確跟蹤，實現(xiàn)信用風險多維監(jiān)控與實時評估。嚴格監(jiān)控資金流向，把握資金流動規(guī)律，對于償付出現(xiàn)的異常情況進行預警。建立適當?shù)拇髷?shù)據(jù)貸后風險評估模型，將外部信息與銀行內(nèi)部信息如資金往來異常信息相結(jié)合，建立完整的企業(yè)預警信息系統(tǒng)。結(jié)合各個風險因素影響等級的不同對風險劃分等級，實行分級管理。

　　五、總結(jié)

　　信息時代下，數(shù)據(jù)深刻影響著銀行的未來發(fā)展。在中國龐大的人群和應用市場下，探索以大數(shù)據(jù)為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成了銀行提高自身競爭力的重要手段。在大數(shù)據(jù)時代下，傳統(tǒng)銀行需不斷適應其自身的新角色，促進自身的轉(zhuǎn)型。銀行需要不斷擴大觸角，全面收集、分析、辨別復雜的信息，改變運營思路，審視市場和自身。

　　在經(jīng)歷過刺激政策下的信貸大投放、增速換擋中的信貸需求起落、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期的信貸質(zhì)量下降之后，細化對銀行的信貸管理成為當下銀行工作中的重中之重。而加快銀行的信息化建設，完善銀行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，順應數(shù)據(jù)化時代的浪潮，是推動銀行經(jīng)營轉(zhuǎn)型的必由之路。

　　注釋：①以上數(shù)據(jù)來自于中國銀監(jiān)會網(wǎng)站。