第十一讲大数据在银行领域的应用
大数据在银行领域的应用 第十一讲
章前导读数字经济时代，正在兴起的大数据技术与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重大机遇；利率市场化改革与金融供给侧结构性改革深入推进；如何拥抱变化，积极创新，进行数字化转型是商业银行在大数据时代立足必须解决的问题
章前导读 • 数字经济时代，正在兴起的大数据技术与金融 业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发 展带来重大机遇； • 利率市场化改革与金融供给侧结构性改革深入 推进； • 如何拥抱变化，积极创新，进行数字化转型， 是商业银行在大数据时代立足必须解决的问题
学习标目02040301理解大数据在银掌握大数据在银行风险管理中的掌握大数据与银行资产业务和负了解大数据在银应用与要求。债业务中的应用行风险管理的基行资产业务和负模式。本原理。债中的运用情况，以及存在的问题和优化路径
学习目标 01 • 了解大数据在银 行资产业务和负 债中的运用情况， 以及存在的问题 和优化路径。 02 • 理解大数据在银 行风险管理中的 应用与要求。 03 • 掌握大数据与银 行风险管理的基 本原理。 04 • 掌握大数据在银 行资产业务和负 债业务中的应用 模式
录目010203大数据与银行风险管理大数据与银行资产业务大数据与银行负债业务
01 大数据与银行风险管理 目 录 02 大数据与银行资产业务 03 大数据与银行负债业务
1PARTONE大数据与银行风险管理
大数据与银行风险管理 P A R T O N E 1
大数据与银行风险管理的原理前言：银行风险管理风险管理是银行的核心竞争力银行主要面临信用风险、市场风险和操作风险银行使用的大数据BIGDATA大数据在银行风险管理的全流程应用
大数据与银行风险管理的原理 前言：银行风险管理 • 风险管理是银行的核心竞争力 • 银行主要面临信用风险、市场风险和操作风险 银行使用的大数据 大数据在银行风险管理 的全流程应用
银行使用的大数据①电信运营商数据信息①银行现有客户的信息②中国银联数据和京东、阿里巴巴等电商数据银行银行②银行的非结构化数据外部数据内部数据③公共事业、政府数据信息③银行的销售产品信息④互联网数据③其它类数据
银行使用的大数据 银行 外部数据 ①银行现有客户的信息 银行 内部数据 ②银行的非结构化数据 ③银行的销售产品信息 ①电信运营商数据信息 ②中国银联数据和京东、阿 里巴巴等电商数据 ③公共事业、政府数据信息 ④互联网数据 ⑤其它类数据
大数据在银行风险管理的全流程应用以银行贷款业务为例大数据风险管理不仅仅是贷款发放前方面：精准营销、身份验证等指信用评分、反欺诈等贷前审查环节，而是覆盖全反欺诈检测：识别检测申请人是否存在欺诈、不良行为流程的体系，涵盖从精准风险评级：分析申请人的历史借贷行为客户营销到贷后回款，甚至催收管理贷款发放后和还款监督方面通过银行流水监控、手机号核实、运营商定位核实等技术方法有效管理信贷风险
大数据在银行风险管理的全流程应用 以银行贷款业务为例， 大数据风险管理不仅仅是 指信用评分、反欺诈等贷 前审查环节，而是覆盖全 流程的体系，涵盖从精准 客户营销到贷后回款，甚 至催收管理。 贷款发放前方面：精准营销、身份验证等 • 反欺诈检测：识别检测申请人是否存在欺诈、不良行为 • 风险评级：分析申请人的历史借贷行为 贷款发放后和还款监督方面 • 通过银行流水监控、手机号核实、运营商定位核实等技 术方法有效管理信贷风险
大数据赋能银行风险管理各环节提高风险识别效率》信用评分模型：决策树等违约概率10级客户评级PD20级改善风险度量效果预期损失率五级分类债项评级信用风险内部评级法：神经网络模型等EL-PD*LGD12级分类提升风险监测时效组合评级预期五级评级损失率风险监测预警功能：大数据分析技术图：内部评级体系
大数据赋能银行风险管理各环节 图：内部评级体系 ◆ 提高风险识别效率 ➢ 信用评分模型：决策树等 ◆ 改善风险度量效果 ➢ 信用风险内部评级法：神经网络模型等 ◆ 提升风险监测时效 ➢ 风险监测预警功能：大数据分析技术
大数据在银行风险管理中的应用与要求建立全流程风险监基干大数据提升信测预警中心，全面强化大数据风险管用评分模型，完善管控金融风险；理的系列机制，提风险决策机制；高风险管理实效性加强数据资源挖掘健全风险管理人才整合，提高对市场培养机制，提升风和客户的认知；险管理能力
大数据在银行风险管理中的应用与要求 • 加强数据资源挖掘 整合，提高对市场 和客户的认知； • 基于大数据提升信 用评分模型，完善 风险决策机制； • 建立全流程风险监 测预警中心，全面 管控金融风险； • 强化大数据风险管 理的系列机制，提 高风险管理实效性； • 健全风险管理人才 培养机制，提升风 险管理能力