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大数据背景下商业银行提升风险管理的有效策略引言随着经济建设工作不断深入，大数据技术也蓬勃发展，使得新的商业模式层出不穷，为商业银行的业务活动开展提供了更多渠道和发展空间，同时也对商业银行的风险管控能力提出了新的要求，商业银行需要在信息数据时代创新自身风险管控模式，避免出现数据泄露以及数据时效性丧失等问题，需要在已有管理框架下意识到数据风险管控的重要性，建立健全的风险管控制度体系。一、相关基础理论（一）大数据的概念大数据是指基于计算机互联网技术，在对海量数据信息进行处理操作的基础上为组织成员进行决策提供可靠依据。大数据技术在应用过程中十分强调数据之间的潜在关系，根据数据属性将其分类存储在数据库当中，在商业银行的运营环境下，大数据技术的应用通常是对客户信息的有效存储，在存储之前需要确认信息类别，然后大数据信息系统会自动将录入数据进行归类1。（二）商业银行风险管理的概念商业银行在经营过程中需要应对各类风险，通过管控风险来为自身创造可观利益，通常风险管控体系包括风险识别、风险评估以及风险应对，在动态化管理过程中减少银行不良资产数量，确保企业能够稳定运营。（三）全面风险管理理论全面风险管理主要包含三部分内容，分别是顶端维度、正面维度以及侧面维度。其中顶端维度主要是指银行的战略管理方向，一旦银行的战略方向确认，那么银行的所有管理工作都需要为战略目标的落实而服务；正面维度是指银行在运营过程中采取的管理手段之和，主要内容有内部环境、目标确认以及风险管控等，其中内部环境是银行管理工作实施的环境。比如，制度体系,意识形态以及组织机构等，目标确认则是战略目标下细化内容，比如预算管理目标、内部控制目标等；侧面维度是指银行对于下属组织机构的有效管理，包括信息沟通、工作执行以及反馈调整,要求管理工作必须渗透所有工作流程，并且需要动员所有成员参与进来，管理范围覆盖所有业务活动，即具备全员性、全面性以及全程性。总之，全面风险管理与全面预算管理的思路大体一致,帮助商业银行在应对不同种类的风险过程中，采取有效的针对性手段，实现对各类风险的多维度综合管控，将银行的风险危害降到最低。二、当前商业银行风险管理存在的问题（一）传统风控与大数据风险的整合问题商业银行的业务特点主要在于客户数量众多且分布地区广泛，因此在业务管理过程中会生成大量数据信息，因此银行业对于数据系统化管理十分依赖，在实际操作过程中主要有以下几点问题：第一，系统改造难度大。由于商业银行现有系统应用时间较长，银行内部的制度和组织与该系统契合度较高，因此在升级系统时不能大刀阔斧地改造，在新技术嵌入原有系统之前需要进行可行性分析论证，不会对日常业务开展产生负面影响；第二，信息技术与大数据技术存在兼容问题。当前大数据技术经过多年应用和实践论证，已经具备了引入银行风险管控系统的可行性，但是目前底层数据库与大数据技术还存在兼容风险，因此在改造整合过程中需要对其进行规划和调整2。（二）大数据背景下的风险数据收集问题风险管控是基于数据信息分析的基础上开展的工作，其中数据分析处理是通过信息技术的算法对海量数据信息进行分类评估，获取数据之间的逻辑关联，进而完成分类处理工作，在实施过程中依然存在以下的风险数据收集问题：第一，部分商业银行建立时间已久，在信息化建设过程中，数据库已经沉淀了大量历史数据信息，这些历史数据信息仅仅是对数据进行简单罗列，并未对其进行分析处理，因此数据信息呈现出碎片化和无序化特点，无法直接应用；第二，数据库系统落后。随着信息技术的普及应用，数据信息量开始爆炸式增长，商业银行原有的数据库系统已经无法支持庞大数据的处理工作。（三）大数据时代下的信息安全问题大数据时代下，我国民众生活已经与数据信息密切相关，即数据信息既反映了民众的生活面貌，也反映了企业的经营管理状况，因此，企业和民众对于数据信息的安全问题十分重视。目前大数据技术虽然提升了商业银行的风控水平，但是本身也带来了额外风险，具体问题如下：第一，数据泄露风险。商业银行的数据库当中存在大量客户信息，如果数据库信息泄露，那么就会对用户造成巨大危害，与此同时，商业银行的市场形象也会遭受损失；第二，数据转移风险。商业银行的信息系统在进行技术升级过程中，需要对数据进行保存和转移，在此过程中可能由于技术故障，而导致数据信息在转移过程中丢失或者变更，这也是商业银行在进行信息安全管理时需要注意的问题。（四）复合型风控人才缺乏问题人才问题一直是组织机构长远发展所关注的重要问题，在商业银行发展过程中，单一的人才能力结构已经无法满足商业银行的金融管理需求，银行对于人才能力素养需求逐渐扩展为复合型人才，在信息化时代，这一问题更加明显，具体情况如下：第一,人才缺乏信息技术应用能力。在当前信息化管理环境下，商业银行员工单靠金融专业知识无法应对业务工作需求，商业银行员工还需要掌握信息技术应用以及风险管控能力，这一问题在商业银行转型升级期间较为明显；第二，自我更新人员较少。除了以上提升的能力素养之外，银行在发展壮大过程中，银行员工的能力也需要随之提升，然而多数员工缺乏自我学习提升意识，多是在绩效考核的引导下被动进行技能提升。三、商业银行风险管理存在问题的原因分析（一）对全面风险管理认识不足随着商业银行规模不断扩大，其在业务管理领域逐渐积累了丰富经验，这些经验在帮助银行获取稳定收益的同时，也使得商业银行的管理层逐渐拘泥于经验教条，在风险管理方面缺乏深度认知理解，具体表现在以下几点：第一，对信息技术风险管理缺乏重视。当前部分商业银行的管理层多是金融行业出身，且年龄相对偏大，因此对于信息技术的应用不够敏感，多关注业务风险而忽视了技术风险，在全面风险管控方便缺乏系统性认知，多是着眼于某一处管理细节，风险管理成效不明显；第二，信用风险管控不到位。目前部分商业银行虽然加强了信用风险管控，但是仍然存在“重贷轻管”的情况，对于风险往往后知后觉，无法提前判知风险。（二）风险管理机制不健全目前风险管理机制的建设工作仍然是商业银行的重要工作之一，商业银行需要借助风险管控机制来预知风险，并将风险扼杀在萌芽阶段，从而最大程度地减少银行的经济损失，目前银行风险管控机制不健全的表现如下：第一，组织机构不健全。当前部分商业银行虽然建立风险管理部门，但是该部门的主要负责信贷风险管理，对于外汇风险以及合规风险则不过问，这两项风险则分别由市场部和法律合规部负责，然而规范流程与实际情况明显不符，因而出现权责不清的情况；第二，风险管控缺乏信息技术支持。当前部分商业银行在进行风险管控过程中，依然过多依赖传统人工模式，并未在当前风险管理体系中嵌入大数据技术，因此风险管理机制过于僵化，使得银行无法及时对风险做出灵活应对3。（三）风险管理技术落后在大数据时代下，风险管理技术的落后对于商业银行进行风险管理工作十分不利，因而在处理数据信息方面较为吃力，未能实现风险管理智能化和自动化，具体表现在以下几点：第一，风险管理与技术结合不足。当前部分商业银行的风险管理多停留在操作层面，对于技术层面缺乏系统性管理，使得银行的数据信息未能在技术支持下实现有效分类和高效传输，难以帮助企业管理层对风险评估、指标量化等工作提供可靠依据；第二，部门之间数据不对接。部分商业银行各个部门的信息系统处于彼此独立状态，数据信息未能在系统之间有效传输，原因在于各部门的信息系统型号不一，使得数据在不同的系统中不兼容，数据传输之后无法识别。（四）风控人才培养机制欠缺风险管理人才是商业银行开展风险管理工作的必要基础，人才的专业素养需要契合银行的风险管理需求，为此银行需要进行针对性技能培训，以此来提高银行人员的个人能力，目前存在的问题是银行的风控人才培养机制欠缺，具体如下：第一，银行培训机制未能跟上时代发展。目前商业银行已经发展了多年，并且仍然处于高速发展阶段，这一过程是高强度的，银行的各项管理机制也需要随之调整，但是目前人才培养机制调整还不到位，多数商业银行依然以金融技能为主方向进行培训I,对于信息风险管理和技术风险管理了解不足，因此该机制仍有欠缺之处；第二，人力资源体系与转型需求不符。目前商业银行未能在绩效考核机制设置数据分析能力指标，因而人员培训多是看重个人业绩，对于数据分析以及信息系统应用等能力也不够重视。四、优化商业银行风险管理的具体措施（一）加强风险管理文化建设商业银行要想顺利实施风险管理工作，就需要建立科学的风险管理文化，为工作推进打造良好的内部环境，具体需要做好以下几点工作：第一，加强思想宣传。商业银行管理层需要对风险管理工作有一个正确认知，并在日常工作中，向广大职工宣传风险管理理念，结合知识讲座和专题会议等形式来巩固学习成果；第二，确认风险管理目标。在实施风险管理工作之前，商业银行需要确认风险管理的具体目标，根据事前确认的目标来推进风险管理工作进行，使银行成员在明确目标的引导下，逐步落实既定方案，以责任落实的方式来强化其风险管控意识；第三，明确相关成员责任范围。商业银行需要进行部门分工，根据不同部门的职责属性来确认最终职责范围，确保所有风险模块都有专人负责，进而引起全体员工对风险管理工作的重视。（二）建立完善的风险防控体系建立完善的风险防控体系，需要商业银行做好以下几点工作：第一，依靠数据分析风险模型。商业银行需要将风险管控与大数据技术进行结合，实时完成风险识别、风险评估以及风险应对工作，在系统中建立风险数据库，对风险数据信息进行自动采集和关联存储，实现信息的有效分析，在对其处理整合之后，生成风险预警自动化模型；第二，降低不良信贷的信息不对称。信息技术的应用，使得商业银行能够获取海量数据来支持决策，因此信息不对称的问题有所缓解，因此商业银行要进一步放大信息系统优势，通过系统收集信息来降低不良信贷业务的信息不对称状况，从多个维度对客户信息进行分析，从而对客户的信用等级做出客观、准确的评价；第三，增强风险识别能力。商业银行面对各个地区的客户，因此风险防控体系的构建还需要结合地区特征，比如，经济发展差异，从而设置不同的风险权重比例。（三）优化风控信息管理系统优化风控信息管理系统，需要商业银行做好以下几点工作：第一，实现数据采集画像。大数据风险管理的关键在于数据处理,银行的信息系统需要能从多个维度进行数据采集，尽可能以丰富的维度来准确描绘客户画像，为风险管控提供基础资料；第二，数据处理效率高。商业银行的信息系统需要每天处理海量的数据信息，在数据库中获取数据时，需要数据之间存在关联性和主次之分，因此系统需要能够高效处理数据信息，并且还需要确保数据信息的质量；第三，减少对人工方式的依赖。在目前信息化环境下，人工方式已经不再具备优势，尽可能应用信息系统来完成风险数据的收集处理工作，但是在必要时候还是需要人工对管理工作结果进行反馈调整，实现银行风险管控系统的持续迭代。（四）提升人员风控能力素养提升人员风控能力素养，需要商业银行进行以下工作：第一,强化复合型人才培养。商业银行一方面需要明确自身风险管控需求，设立合理的招聘机制，从外部引进大量专业人才，另一方面需要不断完善自身培训机制，将绩效考核与能力素养结合，激发人员的学习主动性，增强业务团队内部竞争力，为商业银行的风险管控工作提供高质量人才；第二，设置内部轮岗机制。要求业务人员、风险管理人员以及财务人员定期进行轮岗，在轮岗过程中要督促人员不断学习其他岗位专业知识，丰富自身工作经验，从而为部门之间的协调合作创造客观条件，有利于商业银行风险管理工作的顺利推进。五、结语随着目前大数据信息技术的成熟和深度应用，商业银行目前处于激烈的市场竞争环境，为此商业银行必须认清客观事实，基于当前发展现状制定符合自身需求的大数据风险管控体系，从大数据视角来促进自身管理制度体系进一步完善，如加强风险管理文化建设、优化风控信息管理系统、提升相关人员的风控能力素养，为银行业务效率的提升和盈利能力提升提供可靠的保障。