大數(shù)據(jù)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

1、大數(shù)據(jù)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型加速、金融市場深化體制改革的推進(jìn)，以及互聯(lián)網(wǎng)金融的強(qiáng)勢崛起，我國銀行業(yè)發(fā)展的內(nèi)外部環(huán)境發(fā)生了猛烈的變化，面臨多重挑戰(zhàn)。金融脫媒和利率市場化已是大勢所趨，外部宏觀環(huán)境的變化使得銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展愈加困難；以電子商務(wù)為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)正發(fā)展得熱火朝天，對傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)造成強(qiáng)有力的沖擊。在這種背景下，如何通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，精確定位市場機(jī)會和挖掘新的業(yè)務(wù)增長點(diǎn)并量化掌握風(fēng)險(xiǎn)，成為銀行業(yè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型必需要面臨和考慮的問題。 數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)歷來就是支撐銀行業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展的兩大關(guān)鍵要素。數(shù)據(jù)是銀行最有價(jià)值的資產(chǎn)之一，銀行本身從事的是有風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)，如何依靠數(shù)據(jù)，量化風(fēng)險(xiǎn)，是發(fā)揮數(shù)據(jù)

2、價(jià)值的關(guān)鍵。銀行過去的風(fēng)險(xiǎn)管理與決策，以主觀經(jīng)驗(yàn)推斷為主，輔以數(shù)據(jù)支撐，導(dǎo)致銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平較低。而在當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)整、利率市場化、外部競爭加劇的大環(huán)境中，如何依靠數(shù)據(jù)，量化風(fēng)險(xiǎn)，提高管理決策水平，進(jìn)而提升銀行整體實(shí)力，顯得極為重要。海量數(shù)據(jù)快速增長和大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益成熟使得基于大數(shù)據(jù)分析的銀行業(yè)全面風(fēng)險(xiǎn)管理成為可能，構(gòu)建先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理體系成為銀行核心競爭力之一。 一、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將助力銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理 商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量有周期波動(dòng)的特點(diǎn)，并且與宏觀經(jīng)濟(jì)周期具有較強(qiáng)正相關(guān)性。經(jīng)濟(jì)上行周期，信貸規(guī)模順周期擴(kuò)張形成“漲潮效應(yīng)”，一旦經(jīng)濟(jì)進(jìn)入下行周期，“落潮效應(yīng)”顯現(xiàn)，資產(chǎn)價(jià)格回落導(dǎo)致貸款質(zhì)量惡化，信

3、貸風(fēng)險(xiǎn)管理難度增大。目前，我國經(jīng)濟(jì)處于經(jīng)濟(jì)減速的下行周期，行業(yè)產(chǎn)能過?，F(xiàn)象凸顯，小企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較高，銀行風(fēng)險(xiǎn)管理難度較大。因此利用大數(shù)據(jù)技術(shù)深化和完善風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系，建立事前預(yù)警、事中掌握、事后監(jiān)督的監(jiān)控流程是應(yīng)對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的必要舉措。同時(shí)，由于交叉風(fēng)險(xiǎn)日益加劇，需要建設(shè)信息共享平臺實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)掌握。金融全球化不斷推進(jìn)的背景下，從行業(yè)來看，通過供應(yīng)鏈關(guān)系，上下游行業(yè)之間風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的可能性加大。從公司來看，經(jīng)營多元化、區(qū)域分散化趨勢明顯，風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜，風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)掌握困難。因此整合日益互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)平臺，基于廣泛的數(shù)據(jù)獲取方式，完善大容量、多類型的數(shù)據(jù)存取功能，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)時(shí)在銀行間系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)是新形勢下

4、風(fēng)險(xiǎn)管理的必要路徑。大數(shù)據(jù)也將為銀行風(fēng)險(xiǎn)管理能力的整體提升帶來可能： 1、大數(shù)據(jù)將促進(jìn)銀行數(shù)據(jù)挖掘能力的提升 在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代，商業(yè)銀行了解客戶的渠道特別有限，信息量低，時(shí)效性差，又缺乏對客戶信息的有效整合，銀行很難對客戶的風(fēng)險(xiǎn)和潛在風(fēng)險(xiǎn)識別，甚至有可能誤導(dǎo)銀行對客戶風(fēng)險(xiǎn)的推斷。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于追求全體和在線特點(diǎn)，客戶數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，同時(shí)擁有了大量的非量化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。因此，在信息高度混雜的狀態(tài)下，商業(yè)銀行可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來削減信息不對稱狀況的發(fā)生，簡化信息復(fù)雜程度，強(qiáng)化商業(yè)銀行抵擋風(fēng)險(xiǎn)的能力。商業(yè)銀行可以通過廣泛收集客戶各渠道、各類型的信息，從數(shù)據(jù)的深度和廣度兩方面對客戶的各種行

5、為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，還原客戶真實(shí)面貌，提升客戶信息透明度。 2、大數(shù)據(jù)將推動(dòng)銀行風(fēng)險(xiǎn)決策模式的創(chuàng)新 前商業(yè)銀行在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)主要依靠具有審批權(quán)限的工作人員作出的職業(yè)推斷，但是具有審批權(quán)限的工作人員作出的職業(yè)推斷往往具有一定程度上的主觀性，缺少客觀因素的支撐，使得由于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策推斷存在信息不對稱狀況的發(fā)生。同時(shí)由于風(fēng)險(xiǎn)決策的標(biāo)準(zhǔn)存在不全都性，直接降低了整體業(yè)務(wù)流程的效率并提高了其復(fù)雜程度。另外，我國商業(yè)銀行在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)往往依據(jù)以往的數(shù)據(jù)信息，缺乏對于實(shí)施信息數(shù)據(jù)的獲取與分析，降低了信息數(shù)據(jù)的準(zhǔn)時(shí)性以及牢靠性，這也進(jìn)一步增大了我國商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)掌握的難度。通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)τ谒?/p>

6、分析的數(shù)據(jù)的各個(gè)變量之間的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行更加深入的分析，從而確立各個(gè)變量的關(guān)聯(lián)度，找尋出各個(gè)變量之間新的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)而建立起更加精確的決策分析模型，并借助決策分析模型提升我國商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)的精確性。同時(shí)，各商業(yè)銀行也可借此機(jī)會，吸引更多客戶，從而提升自身的獲利能力。 3、大數(shù)據(jù)將促進(jìn)銀行風(fēng)險(xiǎn)量化管理技術(shù)的發(fā)展 當(dāng)前各家商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理決策的核心技術(shù)已由原來傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策技術(shù)過渡到風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù)，而風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù)的發(fā)展得益于統(tǒng)計(jì)、金融與信息技術(shù)理論的飛速發(fā)展與融合。因此商業(yè)銀行應(yīng)不斷提升自身對于風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù)的運(yùn)用能力，盡快擺脫原有的簡潔而粗放的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理決策技術(shù)的束縛，提升自身對于風(fēng)

7、險(xiǎn)程度進(jìn)行量化的能力。大數(shù)據(jù)為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)供應(yīng)了全新的可能性，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)將輔助銀行建立更加精確的風(fēng)險(xiǎn)管理決策模型，強(qiáng)化銀行對于風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行量化的能力，從而做出更精確的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對方案。 二、大數(shù)據(jù)背景下銀行風(fēng)險(xiǎn)管理如何應(yīng)對信息時(shí)代的挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來要求商業(yè)銀行在提升自身的客戶分析能力、營銷能力從而賺取更多利潤的同時(shí)，也對利用數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部管理從而節(jié)省成本、降低風(fēng)險(xiǎn)提出了更高的要求。商業(yè)銀行在經(jīng)營過程中已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)被埋藏在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，無法為經(jīng)營決策供應(yīng)幫助。其原因中技術(shù)的制約是一個(gè)方面，但最重要的是缺少用數(shù)據(jù)說話的理念。這一理念的差異使得中國的銀行業(yè)同西方發(fā)達(dá)國家相比

8、有一定程度的落后。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，應(yīng)當(dāng)顛覆銀行傳統(tǒng)觀念和經(jīng)營模式，強(qiáng)化“數(shù)據(jù)治行”的理念，建立分析數(shù)據(jù)的習(xí)慣，重視大數(shù)據(jù)開發(fā)利用，提升全行的質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)管理，倡導(dǎo)用數(shù)據(jù)說話，精確描述事實(shí)，反映規(guī)律理性，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息資源，為高層管理和決策供應(yīng)強(qiáng)有力依據(jù)，讓決策更加有的放矢，讓發(fā)展更加貼近真實(shí)市場。大數(shù)據(jù)背景下銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理需通過以下幾方面來應(yīng)對信息時(shí)代的挑戰(zhàn)： 1、加強(qiáng)數(shù)據(jù)積累，建立的統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市 運(yùn)用大數(shù)據(jù)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理，第一個(gè)挑戰(zhàn)是大數(shù)據(jù)的核心問題集成與整合，數(shù)據(jù)類型、形態(tài)、來源與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)形式相比是前所未有的多樣化。只有有效地集成與整合來自各個(gè)渠道的各種類型的，甚

9、至異構(gòu)的數(shù)據(jù)，打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)間的壁壘，才能構(gòu)建完整、全面的企業(yè)大數(shù)據(jù)信息視圖。同時(shí)，除內(nèi)生數(shù)據(jù)以外，大部分商業(yè)銀行已不同程度引入了各種不同類型的外部數(shù)據(jù)，由于各部門數(shù)據(jù)使用需求的不同，許多狀況下存在多頭選購的狀況，并且數(shù)據(jù)或不落地或存儲形式不一，造成的結(jié)果就是復(fù)用率不高。與此同時(shí)，往往不同業(yè)務(wù)條線有各自不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，條線間對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)主動(dòng)共享考慮不足，不同部門選購的數(shù)據(jù)及其本身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲，供單一部門使用，對公對私的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)往往也互不推送。 大數(shù)據(jù)時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)管理對于數(shù)據(jù)的要求，應(yīng)使得外部數(shù)據(jù)與行內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和整合，以建立面向客戶的統(tǒng)一化存儲方案。該要求需要通過建立的統(tǒng)一的

10、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市來解決。依據(jù)一定的模型設(shè)計(jì)，風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)需根據(jù)一定的主題模型進(jìn)行整合存儲，融合對公對私業(yè)務(wù)條線之間的風(fēng)險(xiǎn)信息，打通條線和部門間的信息壁壘，為各類風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用供應(yīng)統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)信息支撐，并將數(shù)據(jù)滲透各類風(fēng)險(xiǎn)場景，掩蓋貸前、貸中、貸后全流程環(huán)節(jié)的管理需求。 2、加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，提升風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是各個(gè)銀行共同面臨的數(shù)據(jù)問題，數(shù)據(jù)質(zhì)量的差異直接影響著大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，影響著經(jīng)營決策的精確性。近年來各銀行均開頭啟動(dòng)了數(shù)據(jù)的治理工程，治理的過程特別繁復(fù)，困難重重，但是卻是數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)工程。風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，需包括治理計(jì)劃制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)評估和問題管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量被動(dòng)清洗等重要環(huán)節(jié)。

11、首先，基于銀行年度風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)與信息系統(tǒng)建設(shè)需求，并充分考慮外部監(jiān)管要求及行內(nèi)業(yè)務(wù)及技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r，應(yīng)制定風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)治理工作計(jì)劃。其次，風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量應(yīng)持續(xù)評估并進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量問題跟蹤管理，主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方案制訂、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方案執(zhí)行、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估報(bào)告制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題收集、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題分析、整理、登記、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題狀態(tài)變更等各項(xiàng)內(nèi)容。再次，風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量應(yīng)被動(dòng)清洗，包括被動(dòng)清洗發(fā)起、被動(dòng)清洗方案制訂、被動(dòng)清洗方案執(zhí)行三項(xiàng)工作內(nèi)容。風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量主管部門負(fù)責(zé)牽頭開展被動(dòng)清洗工作，對存量數(shù)據(jù)進(jìn)行臨時(shí)性的清洗，以在短期內(nèi)快速地解決存量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。最終，風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量治理的效果應(yīng)定

12、期予以評估，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量管理能夠適時(shí)反應(yīng)業(yè)務(wù)需求的發(fā)展變化，并形成評估報(bào)告，全面地、精確地、客觀地反映商業(yè)銀行數(shù)據(jù)質(zhì)量工作的當(dāng)前狀況。 數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升只有被應(yīng)用到日常工作中，才能體現(xiàn)其價(jià)值并不斷保持生命力。數(shù)據(jù)的治理，是一個(gè)全員參與、長期、堅(jiān)持不懈的過程，需要風(fēng)險(xiǎn)板塊各業(yè)務(wù)部門及科技將其當(dāng)成一項(xiàng)日常工作，持續(xù)不斷地堅(jiān)持下去，循序漸進(jìn)地為銀行逐步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 3、加強(qiáng)人員的技能培育，提高數(shù)據(jù)分析能力 商業(yè)銀行傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用往往以固定報(bào)表和簡潔查詢?yōu)橹鳎?jīng)營單位數(shù)據(jù)使用能力待提升。人才是銀行將來競爭勝敗的關(guān)鍵，只有未雨綢繆，在工作中不斷積累和培育具有較高的業(yè)務(wù)理解能力、數(shù)據(jù)建模能力

13、和數(shù)據(jù)分析能力的專家，才能贏得大數(shù)據(jù)這場戰(zhàn)斗。因此，人員技能的培育成果，和對于大數(shù)據(jù)分析工具的使用程度將打算了商業(yè)銀行能否在大數(shù)據(jù)時(shí)代立于不敗之地。 X市銀行大數(shù)據(jù)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用舉例 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提基礎(chǔ)是大量的數(shù)據(jù)積累，由于早期各家銀行更多把數(shù)據(jù)的重點(diǎn)關(guān)注在賬務(wù)信息上，對于客戶的屬性信息、行為信息等積累不足，可以做分析的內(nèi)容特別有限。隨著大數(shù)據(jù)思維的引入，各家銀行數(shù)據(jù)倉庫、風(fēng)險(xiǎn)集市的建設(shè)完成，越來越多的客戶行為數(shù)據(jù)得到保留，經(jīng)過一定程度的系統(tǒng)間整合歸并，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行清洗后，數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的風(fēng)險(xiǎn)信息逐步“浮出水面”。X市銀行自20XX年開頭風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)課題的研究，在兩年的研究過程中逐步形成一

14、些風(fēng)險(xiǎn)場景的分析，并應(yīng)用于信貸的流程中，以下為X市銀行在大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)探索中的三個(gè)案例： 1、大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)圖譜的應(yīng)用 大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)圖譜即通過圖形展示的方式揭示客戶與客戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式不直觀，在數(shù)據(jù)體量上升后，能捕獲的信息量特別有限，而通過圖論等數(shù)學(xué)模型的計(jì)量，加以大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)手段，將能把海量信息，通過直觀的圖形得以呈現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)信息一目了然。 圖1為X市銀行風(fēng)險(xiǎn)圖譜的真實(shí)數(shù)據(jù)舉例，圖中呈現(xiàn)的場景為違約客戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。綠色的方框表示已在X市銀行違約的客戶；紅點(diǎn)表示正常的客戶；黃色箭頭展示了客戶與客戶之間的擔(dān)保關(guān)系，擔(dān)保人指向被擔(dān)保人；紅色箭頭展示了任職關(guān)系，股東和高管指向企業(yè)；綠

15、色箭頭展示了法代表人信息，法定代表人指向企業(yè)。圖中不僅展示了企業(yè)與企業(yè)間，企業(yè)與個(gè)人間的投資、控股、擔(dān)保及關(guān)聯(lián)關(guān)系，而且通過數(shù)據(jù)模型計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)等級較高和傳播度較高的企業(yè)，如圖中紫色方框標(biāo)識的客戶，其本身雖然為正?？蛻?，但其擔(dān)當(dāng)股東的全部客戶幾乎均已違約，該客戶的風(fēng)險(xiǎn)等級和傳播度依舊較高。從圖中可以看出，該些違約企業(yè)之間存在千絲萬縷的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而這些關(guān)系是很難用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式完整呈現(xiàn)的，通過大數(shù)據(jù)的分析和呈現(xiàn)形式將客戶關(guān)系進(jìn)行梳理，并嵌入貸前準(zhǔn)入、貸中的緩釋合格性認(rèn)定和貸后的預(yù)警中，將為信貸的審批流程供應(yīng)有力數(shù)據(jù)支撐。 2、信貸擔(dān)保圈的識別 擔(dān)保圈一般主要是指多家企業(yè)通過相互擔(dān)?；蜻B環(huán)擔(dān)保而

16、形成的以擔(dān)保關(guān)系為鏈條的特別利益體。由于擔(dān)保圈涉及的債權(quán)債務(wù)及或有債權(quán)債務(wù)關(guān)系相當(dāng)復(fù)雜和隱藏，其范圍也在不斷發(fā)生變化,具有“隱藏性、累積性、不確定性、傳染性”，是銀行信貸管理的痼疾，也是通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法很難識別的信息。 分析擔(dān)保關(guān)系，使用了與分析社交網(wǎng)絡(luò)方法相同的分析手段，其原因是擔(dān)保圈與社交網(wǎng)絡(luò)具有一定的相似性，因?yàn)閾?dān)保圈可以被認(rèn)為是社交關(guān)系中基于擔(dān)保關(guān)系的一種。同時(shí)，擔(dān)保關(guān)系也像社交網(wǎng)絡(luò)一樣，存在有向性和波及性的特征。分析社交網(wǎng)絡(luò)中很重要的一點(diǎn)就是找到具有影響力的個(gè)體，而擔(dān)保圈也是同樣的道理。在分析的過程中，一般以四個(gè)方面綜合評價(jià)一個(gè)個(gè)體的重要程度。包括：點(diǎn)中心度、中介度、親熱度、影

17、響程度，分別定義如下： 點(diǎn)中心度：網(wǎng)絡(luò)圖中與某一節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的邊的數(shù)量；中介度：經(jīng)過某一節(jié)點(diǎn)最短路徑的數(shù)量，即連接不同社群的中介程度；親熱度：某一節(jié)點(diǎn)與社交網(wǎng)絡(luò)圖中全部其他可達(dá)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑的均值；影響程度：某一節(jié)點(diǎn)的“重要性分值”等于全部指向它的節(jié)點(diǎn)的“重要性分值”加總，影響程度高的節(jié)點(diǎn)也可被認(rèn)為是社群的領(lǐng)導(dǎo)人。 依據(jù)該四項(xiàng)指標(biāo)的劃分擔(dān)保形式有圖2顯示的九種： 而依據(jù)X市銀行的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，所呈現(xiàn)的實(shí)際擔(dān)保圈和擔(dān)保鏈形態(tài)包括簡潔互保、平臺型擔(dān)保、擔(dān)保鏈和復(fù)雜擔(dān)保圈。擔(dān)保圈和擔(dān)保鏈的識別將被應(yīng)用于信貸的貸中審查時(shí)緩釋品合格性認(rèn)定的階段，尤其一旦擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)中如有客戶發(fā)生違約或存在重大信息變更，將

18、對擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)中的其他企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)提示和預(yù)警。 3、小企業(yè)違約客戶風(fēng)險(xiǎn)特征的探查 小微企業(yè)客戶是信貸群體中比較特別的一種，通過對公與對私客戶的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，并協(xié)作外部數(shù)據(jù)及客戶在銀行的資產(chǎn)負(fù)債信息能有效反映一家小微企業(yè)經(jīng)營狀況。 圖4是X市銀行小微企業(yè)違約前6個(gè)月的整體負(fù)債余額的分階波動(dòng)圖，每一個(gè)分階（每一組的a、b、c代表不同分階）是其負(fù)債余額和其自身相比由算法自動(dòng)計(jì)算的，圖中的曲線代表由一個(gè)分階跳轉(zhuǎn)到另外一個(gè)分階的客戶數(shù)量，線越粗代表客戶數(shù)越多，當(dāng)把細(xì)線漸漸隱退后（由組1隱退成組4），留下的規(guī)律就是客戶違約之前的負(fù)責(zé)波動(dòng)規(guī)律，為監(jiān)測和預(yù)估客戶的違約狀況供應(yīng)數(shù)據(jù)參考。 假如再協(xié)作客戶的代發(fā)工資等歷史

19、行為狀況參考，以及企業(yè)主外部投資狀況等輔佐信息，就更加能使銀行利用大數(shù)據(jù)的分析手段側(cè)面了解客戶的實(shí)際運(yùn)營狀況，對出現(xiàn)異常狀況的客戶準(zhǔn)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警。 大數(shù)據(jù)時(shí)代風(fēng)險(xiǎn)管理的思索 隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)向“新常態(tài)”的逐步轉(zhuǎn)型、金融市場改革的持續(xù)深化、以及現(xiàn)代化信息技術(shù)的快速滲透，銀行傳統(tǒng)的信貸風(fēng)險(xiǎn)管控體系面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。經(jīng)濟(jì)增長換檔回落以及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)深入調(diào)整帶來資產(chǎn)質(zhì)量下行壓力；企業(yè)跨地域、集團(tuán)化經(jīng)營業(yè)態(tài)的發(fā)展，風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制復(fù)雜，增加風(fēng)險(xiǎn)管理難度；銀行信貸規(guī)模增長以及客戶結(jié)構(gòu)深刻變化，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)模式下的信貸風(fēng)險(xiǎn)掌握方法存在較高的優(yōu)化需求，基于大數(shù)據(jù)新型信息化風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式成為大勢所趨。因此通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨

20、平臺、跨業(yè)務(wù)條線、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)整合和風(fēng)險(xiǎn)信息挖掘，建立新型風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系具有重要的戰(zhàn)略意義。 大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)管理需要有開放的思維。商業(yè)銀行在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估時(shí)，需要綜合考量政策、人為的操作風(fēng)險(xiǎn)、市場環(huán)境等等眾多因素，但現(xiàn)有的技術(shù)水平難以支撐挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。因此，商業(yè)銀行需要具備一種像互聯(lián)網(wǎng)一樣的開放式思維，建立分析數(shù)據(jù)的習(xí)慣，重視“大數(shù)據(jù)”開發(fā)利用，關(guān)注與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估高度相關(guān)的大數(shù)據(jù)信息，如客戶的基礎(chǔ)信息（如客戶開立賬戶時(shí)留存的住址、年齡、從事行業(yè)、性別等等）、客戶交易信息（如客戶在ATM機(jī)上的存取款狀況、使用銀行卡、購買理財(cái)、使用其他業(yè)務(wù)的記錄等等）、外部的信息（從互聯(lián)網(wǎng)、電信運(yùn)營商、證券交易所等處挖掘來的有關(guān)信息） 等