蒋希光

摘 要：在这个大数据技术快速发展的时代，很多商业银行 通过大数据技术的应用为自己企业的发展带来了机遇，但同时又面临着许多挑战。商业银行在数据挖掘，风险决策，风险量化，以及风险管理体质等方面享受着但是数据时代带来的机遇，与此同时也面临着数据的集合，存储开发，以及安全应用等多方面的挑战，因此，商业银行必须制定一系列的决策来应对这些问题。本文对大数据分析的商业银行运营风险管理进行深入的分析和研究，就是希望通过大数据技术还进一步降低商业银行的运行风险，从而促进商业银行的进一步发展。

关键词：大数据时代；商业银行；风险管理；问题研究

引言：

大数据技术依赖互联网技术的发展，将人们的工作学习以数据的方式呈现，因此产生了大量的数据，从而形成了大数据时代。商业银行作为金融行业的重要组成部分，其在金融业占有的大数据就达到了40%以上，与此同时，对于商业银行永远离不开的话题就是风险管理，如何在大数据时代下，依据互联网技术等让银行的风险管理得以优化，是目前每个商业银行都需要进一步关注的事情。本文对大数据时代下我国商业银行运行风险管理的深入研究，主要从我国商业银行在大数据时代所面临的机遇、大数据时代商业银行风险管理面临的挑战、以及大数据时代加强商业风险管理的对策等方面进行全面的分析，希望能够对商业银行在风险管理优化方面起到一定的积极作用。

一、我国银行在大数据时代所面临的机遇。

（一）促进银行数据挖掘能力的提升。大数据时代下，更加追求与全体以及在线的特点，因此客户的数据不断扩大。传统的数据时代，商业银行了解客户的渠道十分有限，不仅信息量低、时效性差，对于信息的整合又十分缺乏，因此具有极强的潜在的风险。对于大数据技术的充分应用，可以充分减少信息不对称的情况，甚至是简化信息，从而能够有效地抵御风险。

（二）推动银行风险决策模式的创新。目前很多银行对于风险的判断主要依赖于工作人员的职业判断，往往具有很强的主观性，从而使风险的决策判断容易出现失误。通过大数据技术对于所要分析的数据进行更加深入的分析，对于各个变量之间的关联度寻找新的内在联系，从而建立起更加准确的决策分析。

（三）促进银行风险量化管理技术的发展。大数据时代下，对于风险管理决策的核心技术主要依赖于风险计量技术，从而摆脱传统的风险管理角色技术的束缚。他能够借助大数据这个平台为银行的风险管理决策安全稳定的模型，甚至是对每个客户制定相应的方案，对于强化或者降低银行的运行风险有着重要的作用。

（四）推进银行风险管理体制的改革。有了大数据技术的支持，对于银行的风险管理体系的建立以及健全提供了支持，尤其是以客户为中心的风险管理体系，在数据信息应用授权以及安全管理制度的基础上，可以充分的按照部门的分类来实现共享数据的运行。

二、大数据时代商业银行风险管理面临的挑战。

（一）大数据进行集成与整合方面的挑战。虽然利用大数据技术对银行风险管理有着巨大的突破，但是同样面临着极具的挑战，首先就是大数据的核心问题的集成以及整合。因为生活、工作、学习中各式各样的数据大量的产生，而且形态、类型以及来源也是多种多样的，所以传统的数据化对非结构化的数据处理是完全行不通，建立更加完整，全面的企业数据的信息。因此银行要想获得更加长久的发展，就必须对大数据的集成以及整合技术进行进一步的完善。

（二）大数据存储以及开发方面的挑战。大数据技术在存储以及开发方面的问题还是有一些技术障碍需要克服，传统的数据仓库只能解决许多结构化的数据，根本不适应现代这一个数据增长的时代，而且还面临着数据来源的多样性、类型的多变性，因此，对于数据的处理有着更高的要求。目前，很多商业银行的传统数据库对于现有的数据量都难以储存，因此建立自己的数据基础设施是迫在眉睫的，但是对于大数据的开发，无论是在软件，硬件方面，还是在或许信息、存储信息以及分析等阶段都面临着更多的障碍，因此我国现有的商业银行对于大数据的存储以及开发我进一步的发展。

（三）大数据信息安全的挑战。由于互联网技术的迅速发展，数据技术的崛起也是令人咋舌的，因此商业银行的业务范围也变得更加的廣泛，但是与此同时对于数据信息的安全问题仍然是难以解决的一道难题。虽然大数据技术能够有效地改变数据信息不对称的问题，对于商业银行的风险管理有着重要的作用，但是数据信息的安全性得不到保证，仍然能够给银行的发展带来极高的风险，因此，要想让大数据的信息能够更加安全，必须要进一步的治理以及控制，找到新的管理方法，必要时还可以纳入风险管理体系。

（四）大数据分析人才匮乏的挑战。传统的数据分析是在相对明确的需求上对样本的数据进行分析研究，但是对于整个商业银行整体的风险管理是很难把握的。而大数据技术就是针对所有的样本数据进行处理以及分析，够轻而易举地应对数据种类以及数量的快速膨胀，能够将市场数据以及用户数据转化为风险决策的数据，但是这一操作对工作的人指出了更高的要求。对于数据分析的工作人员要具备数学，统计学，风险管理以及业务知识等很多跨领域的知识以及技能，因此，对于这方面的人才是不可多得的。

三、大数据时代加强商业银行风险管理的对策。

（一）推进商业银行与社交网络的融合。商业银行要想有效地利用大数据技术对风险管理进行进一步的优化，打破传统的数据分析，与互联网技术以及社交媒体等许多新型的数据来源进行联系，充分发挥网络社交的作用，从而能够通过多渠道获得客户信息。除此之外，伤害你好，也可以与互联网站，社交媒体开展战略合作伙伴，可以有效地实现资源共享，从而有利于客户信息的整合，将风险降低到最小。

（二）构建商业银行大数据分析平台。要想更好地利用大数据技术对风险管理的作用，现在银行可以自己建立大数据分析平台，能够及时的帮助银行分析数据，判断风险，提高风险量化能力，从而对于项目的风险或者是潜在的风险，能够有客观的数据作为支撑评估。大数据分析平台，所以银行能够及时的捕捉客户的数据信息，传统的数据结构进行互相补充，从而实现大数据的非结构化特征。

（三）加强风险管控，确保大数据安全。要想让数据信息得到安全的保障，首先要协调大数据技术环节中的所有机构，共同维护数据信息的安全，与此同时加强自我监督。其次就是要加强与监管机构的合作交流，让监管机构的服务更上一层楼，从而有利于提高大数据安全的水准。最后在客户数据安全以及使用方面进行沟通，提升顾客数据安全的意识是保证数据信息安全的重要途径。

（四）加强风险管理专业人员的培养。让大数据技术得到充分的利用以及发挥，对于风险管理的人才就必须重视起来，尤其是在培养和引进风险管理人才上要舍得投入，而且在跟进以及留住高级风险管理人员方面要有相应的配套机制，争取问一起业打造一支既有经验，又有能力的人才队伍，为商业银行的长久发展奠定基础。

四、结论。

综上所述，对于大数据分析的商业银行运营风险管理虽然来了不少的机遇，但是还存在着许多问题，面临着一些技术上的挑战，但只要采取科学合理的措施，积极引进高级的风险管理人才，对于商业银行的长久发展就一定能够得到更好地保障。

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