I 基于大数技术的CQ银行信贷风险管理研究 摘要 商业银行的稳定发展关系到整个国家经济的稳定，尤其近几年爆发的金融风险则 时刻提醒着银行业要防范风险。传统的商业银行信贷风险管理模式主要依靠人 才，虽然银行有一套既定的程序和规章，但具体的实施过程和监督管理是由相关 人员完成的，因此就存在效率低下的问题和操作风险及道德风险。商业银行如果 采用传统的信用风险管理方法，将不足以应对新的业务需求和信用贷款风险。 可见，构建全新的完善的银行全面风险管理体系成为目前最迫切的课题。大数据 技术的发展为银行信贷风险管理提供了强力的技术支持。大数据技术具有很高的 信息采集和处理速度，可以为商业银行的风险管理提供大量信息，并且可以很好 地贯穿商业银行的信贷业务过程，形成整个过程的风险管理体系，因此商业银行 未来的发展离不开大数据技术。 本文研究的是大数据技术在商业银行信贷风险管理中的应用，首先通过对国内外 文献的研究来了解这一方面的研究进展和成果，然后梳理了与本文研究相关的概 念和理论基础，之后以CQ银行作为研究案例，梳理了其信贷业务风险管理的现状， 分析其中存在的问题并找出问题产生的根源，在此基础上设计大数据信贷风险管 理模型，来解决其中存在的主要问题，并提出了在使用该模型时所需要注意的事 项。通过本文的研究和设计，有助于进一步提高CQ商业银行信贷业务风险管理水 平。 随着大数据技术的发展和成熟，在很多方面得到了应用，也为商业银行的信贷风 险管理提供了更加有效的手段，加快了银行全面风险管理体系的发展进程。首先， 大数据在风险管理应用的进一步拓展需要从战略层面科学全面的规划。其次，大 数据技术在信贷风险管理中应用的时候需要重视加强统一的数据平台建设。最 后，采用大数据技术还需要结合银行的实际情况以及不同业务、不同机构、不同 客户的个体情况，突出大数据风险管理的差异化。总的来说，大数据技术应用于 商业银行，既为其带来的机会，但同时也带来了挑战。如果可以很好的借助大数 据技术的力量，商业银行的经营水平和风险管理水平都能够得到明显的提升。因 此商业银行就需要好好利用大数据技术，强化安全管理，并健全专业人员培训体 系，促进银行健康有序的发展。 关键词：风险管理；大数据；商业银行