大数据背景下商业银行信用风险问题研究

由于全球收益率的逐渐自由化和我们境内货币汇率弹性水平的逐渐提升等机制因素影响的改变，我国企业所遇到的各种财务风险也逐渐增加。通常，我国企业主要遇到的财务风险种类包括企业流动性风险、市场化财务风险、操控性风险、信用风险、信用风险等。而信贷风险也是我们目前所面对的最主要风险之一。所以,现阶段针对中国商业银行的信贷风险状况进行调研就显得尤为重要。随着大数据时代的到来,我们可以利用新的工具，提高商业银行对存贷款客户的了解，减少信用风险的发生。

[关键词]：大数据技术；信用风险；商业银行

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1 前言1

2 我国商业银行信用风险的分析2

2.1 当前信用风险的主要形式2

2.2 信用风险成因分析3

3 X商业银行信用风险管理的分析6

3.1 x商业银行信用风险管理现状6

3.2 x商业银行信用风险管理中的不足8

3.2.1 不良贷款率的控制方法传统8

3.2.2 有关风险的数据过于分散8

3.2.3 预警系统不到位9

4 大数据背景下应对X商业银行信用风险管理的对策10

4.1 改进大数据管理方式10

4.1.1 树立信用风险可视化的思维10

4.1.2 组建信用风险监控机构10

4.1.3 单独设立信息调查岗位11

4.2 汇集整合风险数据11

4.2.1 加强内部数据治理11

4.2.2 利用外部数据善用网络爬虫工具11

4.2.3 数据交汇整合12

4.3 建设大数据预警系统12

4.3.1 贷前风险识别12

4.3.2 贷中自助审批13

4.3.3 贷后风险监测13

5 结论14

文献