大数据信贷风控创新课题：重塑金融业风险管理格局

金融科技的快速发展及广泛应用，引发席卷全球金融行业的创新热潮，金融机构运营模式也再一次迎来变革发展的关键机遇。金融领域中那个一直被憧憬的 “效能突破点” 正从理论设想逐步变为现实，带领金融行业进入一个充满无限潜力与挑战的崭新时代。智能化金融服务时代正向我们大步走来。

而在这一背景下，“大数据背景下银行信贷风险管理创新方法探究” 课题成果的出现，为金融机构在复杂的风险管控探索进程中提供了极为关键的战略指引。该课题由资深金融风控专家杨凯文主导，在结题之后，众多商业银行敏锐地察觉到其蕴含的巨大价值，纷纷主动寻求合作。

仅在结题后的短短三个月内，就有超过二十家商业银行与课题组申请引进，其中不乏一些在行业内颇具影响力的大型银行。这些银行都渴望借助这一创新成果来提升自身的信贷风险管理水平，增强在市场中的竞争力与抗风险能力，足见该课题成果的吸引力与前瞻性。

到如今，应用杨凯文这项课题成果已经有快半年的时间，这些银行的信贷风险管理水平都得到了质的飞跃。以长海银行为例，在引进杨凯文课题成果之前，其信贷风险管理面临诸多困境。传统的风险管理模式主要依赖人工审核客户提供的有限资料，如资产证明、收入流水等基础财务信息。这种方式不仅耗费大量人力和时间，而且信息维度单一，难以全面精准地评估客户信用状况。在信贷审批环节，平均审批时长达到 15 个工作日，冗长的流程导致客户体验不佳，业务拓展受限。同时，由于风险识别不够精准，不良贷款率一度高达 8%，高额的不良贷款严重侵蚀银行利润，限制了其进一步的业务创新与规模扩张，使长海银行在激烈的市场竞争中处于劣势。

然而，当长海银行引入这一具有开创性的课题成果后，局面发生了翻天覆地的变化。在客户信用评估方面，借助大数据技术长海银行整合了多源数据，涵盖电商消费数据、社交媒体活跃度、出行记录等多方面信息，构建起更为完善的信用评分模型。通过对海量数据的深度挖掘与分析，长海银行信贷部门员工能够更精准地预测客户的还款能力和违约风险。例如，一位在电商平台有稳定消费记录且社交关系良好、出行规律的客户，其信用评分会得到更客观公正的评估，从而提高了优质客户的筛选效率。

在信贷审批流程上，基于大数据算法实现了自动化和智能化审批。系统能够在短短 3 个工作日内完成审批流程，较之前缩短了 12 天，效率提升显著。这不仅大大提高了客户满意度，还使得银行能够快速响应市场需求，抓住更多业务机会。更为关键的是，不良贷款率在一年内大幅下降至 3%，降幅达 5 个百分点。这一显著变化得益于大数据模型对风险的提前预警和精准识别，有效规避了潜在风险，保障了银行信贷资产的安全。

通过长海银行取得的成果，杨凯文这一课题成果对于银行金融机构风险管理的重要性不言而喻。它突破了传统风险管理的局限，为银行开启了数字化、智能化风控的新大门。在提升风险识别与控制能力的同时，增强了银行的核心竞争力和可持续发展能力。随着更多银行机构认识到其价值并积极引入，整个金融行业的风险管理水平将迈向新的台阶，为金融市场的稳定繁荣奠定坚实基础，也为实体经济的健康发展提供更为可靠的金融支持保障。

（记者/吴悠）

来源：千龙新闻网