金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型的研究 金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型的研究摘要：随着互联网、大数据等技术的不断发展，我国金融行业中应用了许多高技术手段，形成了金融科技驱动的视角；其中商业银下面是小编为大家整理的金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型的研究 ,供大家参考。
金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型的研究
摘要：随着互联网、大数据等技术的不断发展，我国金融行业中应用了许多高技术手段，形成了金融科技驱动的视角；其中商业银行信贷业务也向数字化方向进行了转型。本文首先简要讨论了金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型的意义与该情况下商业银行信贷业务数字化转型面临的困难，接着重点讨论了银行进行数字化转型的手段，旨在帮助商业银行完成新时代的发展。
关键词：金融科技驱动；商业银行；信贷业务；数字化转型
引言：金融科技这一概念的出现反映了金融领域工作与信息技术的充分融合，代表金融行业工作信息化程度的提升。商业银行是金融领域当中重要的机构，也手动了金融科技驱动观念的影响，其信贷业务在不断向数字化方向发展，一定程度上提高了信贷业务的质量和效率，但同时也存在一定问题，因此要对金融科技驱动下的商业银行信贷业务数字化发展进程进行研究，以提高工作实效性。
一、金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型的意义
（一）满足时代发展的必然需求
当前信息技术时代和云时代已经到来，信息技术发展迅速，为金融行业带来了全新的发展机遇。商业银行作为金融行业重要的组成部分，必然会接触到相关金融科技，其各项业务与数字化技术必然会产生接触，因此在时代的推动下，商业银行信贷业务会逐渐向数字化方向发展，实现转型和升级。同时，当前时代对银商业银行信贷业务的数字化发展也具有一定要求。当前社会上各个行业都开始增加信息技术的应用比重，同时银行客户也更加倾向于利用电子设备辅助日常工作生活，这就要求银行信贷业务必须向数字化方向转型，一方面满足与其他行业的合作要求，另一方面满足客户需求[1]。总而言之，当前时代信息技术
的使用越来越广泛，为了满足时代发展需求，商业银行的信贷业务也必须应用信息技术，明确发展方向，保证能够在新时代立足。
（二）增强商业银行信贷业务工作效率
在传统的商业银行信贷工作模式下，由于尚未引入先进的技术手段，许多金融资源和业务信息只能得到手动整理；同时商业银行与客户之间的联系也不够即时紧密，这就会导致商业应信贷业务工作效率较低，同时也会导致工作质量下降，不利于商业银行的长期发展。引用信息技术对商业银行信贷业务进行数字化转型之后，虽然银行需要处理的数据总量有所增加，但同时由于大数据、云计算等技术的出现，数据的处理和运算效果也可以得到充分的提升；同时利用信息技术，商业银行也可以实现和客户的直接联系，有利于进行工作内容沟通和交接，细带业务工作效率会得到较大幅度的提升，同时工作质量也能得到保障。当前人们工作生活节奏较快，在办理信贷业务时也比较追求效率，信息技术的引入可以帮助商业银行提高工作效率，提供优质服务。
（三）强化信贷风险管理
在商业银行的信贷工作当中，信贷风险是一直存在的问题，需要得到正视和解决。在传统的银行信贷业务工作模式下，信贷业务风险的管控存在一定难度，容易产生问题。例如在身份认证方面，在尚未引进信息技术、形成数字化信贷业务模式时，工作人员只能通过对比输入身份证信息进行客户身份识别，且在某些情况下无法第一时间判明身份的真伪，这就容易造成信贷风险，为商业银行带来损失。在引入信息技术后，工作人员可以利用人脸识别、虹膜识别等技术对客户的身份进行获取，同时也可以通过使用大数据技术高效确认客户信息的真伪和客户的风险等级，对有过违约记录的客户进行筛查，以保证信贷业务的安全性，充分规避信贷风险[2]。使用信息技术建设数字化信贷业务，可以实现信贷风险的管理，避免产生损失。
二、金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型面临的困难
（一）数据治理存在优化空间
商业银行的信贷业务涉及到多方数据信息，包括客户信息、纳税记录、管理信息、资产负债记录、银行关联关系等，必须要开展数据治理工作，才能保证商业银行信贷业务的正常开展。信息技术的使用为银行数据处理工作提供了一定方便，但也带来了一些新的问题。一方面，当前商业银行信贷业务客户信息的基本要素补全，许多客户都存在“一户多码”的问题，会对客户数据查询造成困难，也不利于对客户数据进行管理。另一方面，当前商业银行数据信息存在泄漏的风险。数据信息本身价值较高，且不可复制，在流动过程中很容易被不法分子盯上。数据一旦泄漏，就会造成重大的银行资金安全问题。同时，由于当前我国商业银行信贷业务所使用的数字设备和服务对国外厂商依赖比较大，也有可能出现第三方监听数据的情况，数据安全无法得到充分保证。
（二）缺乏复合型人才
在金融科技的驱动下，商业银行信贷业务的技术性特点越来越强，需要更多的技术性人才作为支撑。但目前，商业银行普遍缺乏高端复合型人才，这就导致数字化信贷业务工作无法正常开展[3]。多年来，我国商业银行从业人员的背景专业都是金融、经济等，其知识重心比较偏向金融和经济发展，通常不具有计算机、云计算等技术的使用能力，无法满足新时期的银行人员业务水平要求。同时，商业银行本身也不具有高端复合型人才的培养意识与培养能力。许多商业银行内部不具有完善的人才培养机制，无法建设起全面的人才储备，导致人才缺失现象严重。为了实现商业银行信贷业务在新时代的发展，必须要充分引进复合型、技术型人才，以保证商业银行具有充分的发展动力。
（三）线上信贷业务配套制度不健全
商业银行在金融科技驱动下将信贷业务的开展范围扩大到了线上，为客户操作和银行工作都提供了一定便利；但同时，线上信贷业务的开展也需要配套的制度对其进行管理，否则很容易出现操作违反法律规定的现象，同时也会为线上信贷业务带来一定风险。目前，有部分商业银行没有根据线上信贷业务的发展特点进行信贷业务管理系统的调整。数字化的信贷业务的进行是基于机器指令和数字指令自动进行，其工作原理更加复杂，这就需要更先进的线上信贷业务管理系统对其进行更加全面和细节化的监督管理，否则会导致部分违法操作和风
险隐患无法得到及时发现，最终对线上信贷业务造成负面影响，不利于商业银行工作的进行，三、金融科技驱动下商业银行信贷业务数字化转型的手段
（一）丰富数据基础，做好数据治理
1.数据资产获取
数据资产获取是商业银行进行数字化信贷业务操作的重要步骤之一。商业银行获取数据资产的渠道有两个：一是内部系统沉淀，二是外部数据引入。内部系统沉淀的数据资产是商业银行通过长期经营和信贷业务开展获取的大量客户的金融数据，这类数据的优点是对客户的业务记录比较全面，缺点是缺乏客户其他方面的信息，如客户偏好、客户业务办理倾向等，因此在获取数据资产时，善于隐患要加大外部引入的力度，以保证更加全面地获取客户信息，为业务开展提供更多依据。首先，商业银行可以通过政府公开渠道获取客户信息，如工商、税务、公检法等渠道，保证信息的准确性与合法性。其次，商业银行可以和外部数据公司合作，在合法的范围内购买其他网络平台商户行为的数据，扩大数据来源。最后，商业银行可以构建更加多样化的金融服务，拓宽服务对象，在更多环节获取客户下信息。例如可以建立产业链，在生产销售过程中接触更多客户，拓宽客户信息种类，保证信贷业务的推广[4]。
2.数据治理
在完成数据获取之后，商业银行还要做好数据治理工作，对已获得的客户数据进行处理分析，以根据数据分析结果更加科学地开展数字化信贷业务。在数据治理过程中，首先要利用相关技术做好客户数据分类。例如，可以使用数据库技术和云计算技术，根据客户的身份、资产、负债等标准对客户进行多次分类，方便后续客户信息查询工作的进行。其次要对数据进行分析和处理。可以使用神经元算法等手段实现对客户数据的自动分析，同时也要辅以一定人力分析，以保证分析结果的实际性。最后，要将分析完成的数据进行整理。在进行数据整理时，要根据信贷业务的具体需求选择整理方式，以为信贷业务工作提供具有针对性的数据支持。例如，某商业银行想要明确近几个月的信贷业务发展趋势，就可以将
近几个月的客户数量设置成折线图，表现出信贷业务客户数量变化趋势，进而帮助明确信贷业务发展状况。要保证数据治理工作的有序性和针对性，以提升数字化信贷业务进行水平。
3.数据安全保障
客户数据信息和数据资产是商业银行最重要的数据项目之一，必须得到充分的安全保障。当前，许多商业银行使用大数据技术将内部高价值数据进行统一存放，以实现数据的高效存取；但这也会导致一旦发生数据安全问题，所有高价值数据可能一次性泄漏。当前互联网十分发达，数据一经泄漏很可能迅速扩散，造成十分恶劣的影响，因此需要做好安全保障工作。首先，要做好互联网应用系统安全管理工作，做到互联网安全的全面保护，全天候地监控并防范网络攻击行为，保证其能得到及时拦截。其次，要对终端设备的安全做好管理，要保证未经认证、未经允许的终端不得接入商业银行内部网络，对于已经得到认证的内部终端也要秉持最小化原则控制接入终端的最大数量，最大程度地削减安全问题发生的可能性。最后，要对网络进行安全测评，尤其要对涉及客户数据和其他数据资产的信息系统和互联网应用进行重点测评[5]。在测评时，可以采用外部检测和内部检测并行的方式，找出漏洞并做好修复工作。
4.数据价值挖掘
商业银行在开展信贷业务时所获取的数据是多种多样的，但并非所有数据都具有应用价值，因此商业银行要对数据价值进行挖掘，将有价值的数据进行沉淀，以实现数据的正确应用。第一，商业银行要提升自身数据资产的应用和管理能力，对于数据模型库、统一指标库、共享标签库等做好建设和完善，以保证信贷业务相关数据可以得到内部共享，受到多方分析，进而实现数据价值的明确。第二，要建立起跨领域、跨场景的数据价值挖掘体系，做好不同客户的“怀画像”工作，在不同的金融场景和工作领域内做好对客户信息的分析，从中提取出对数字信贷业务开展有帮助作用的内容，以保证客户信息能够得到充分使用。第三，要建立起高效的、智能的数据分析挖掘模型，以实现数据分析工作流水线的建立，将数据尽可能快地转换为有价值的信息，最终形成数据价值挖掘和数据应用的流程闭环，以提高数据利用的效率。总而言之要正确利用数据，明确数据的内在价值。
（二）打造优质人才队伍
人才建设对于商业银行数字化信贷业务发展具有重要的意义，也是金融科技驱动下开展信贷业务的必然要求[6]。商业银行要扩大人才引进渠道，丰富人才引进要求。在招聘时，不仅要将金融、经济等专业作为重点招聘目标，也要从计算机、网络等专业选取与是数字化信贷要求适配的人才；在对人才能力进行检验时，也要更多地关注其信息技术掌握能力。同时，商业银行也要建立起人才培训机制，对已有的信贷业务相关银行工作人员进行信息技术和数字化系统操作能力的培训，做好高技术复合型人才培养，保证银行的人才储备建设，进而保证数字化信贷业务能够顺利开展。最后，商业银行要优化人员配置，最大化发挥人才的能力。例如，商业银行可以建立“1+N”的数据分析师队伍，其中“1”是指信贷业务工作的核心团队，“N”是指整个信贷线条上参与工作的业务团队，实现主次分工，把握信贷业务工作重点，以实现商业银行数字化信贷业务工作的合理化进行。
（三）建立容错机制
商业银行信贷业务交易必然会存在风险，也必然会产生失误，因此要建立容错机制，保证数字化信贷业务具有一定自我调节的能力，保证业务顺利开展。商业银行要做好追责工作，对于信贷业务中出现的问题要尽快找出负责人员，第一时间了解业务问题状况，以尽快进行问题处理和解决。同时，商业银行内部也存在禁止免责的规定，因此也要做好追责标准的确立，明确何种情况下应该实施追责；何种情况下应当对工作人员进行免责。例如，可以对线上信贷产品的逾期率设置容忍度，一旦该产品逾期率超过标准，则要实施产品停牌，并对相关人员进行问责。商业银行还可以建立线上审批系统，在一定范围内实现对线上信贷业务的自动审批，尽早发现业务问题，扩大数字化信贷业务的容错能力。例如，可以在线上信贷业务系统中建立决策模型，通过模型实现对线上信贷业务的判断，如发现其不符合标准则自动将其标注出来，以实现问题的尽早解决。
（四）建立风控模型
商业银行信贷业务当中的风控工作会受到部分外部条件的影响，如经济形势变化、操作数据变动等；风控模型的功能也会受到弱化，这就需要银行对模型功能进行调整和完善，或直接建立全新的风控模型，以实现风险隐患的及时发现和控制。一方面，商业银行要建立长期跟踪机制，对风险变化和风控模型的功能性变化都进行长期关注。商业银行要派专人对信贷业务的风险点进行长期收集整理和评估；同时也要派专业技术人员对风控模型进行长期观察和维护，在明确信贷业务风险变化的基础上保证风控模型建设满足风险防范要求。另一方面，商业银行要做到密切关注外部形势变化。商业银行要关注信贷业务相关的政策变化、制度比阿尼哈、业务发展、产品变化等，通过外部环境的变化帮助明确信贷业务风险状况，并为风控模型的创新与完善提供全新的研发需求。风控模型对于商业银行数字化信贷业务的开展是十分重要的，要加强对风控模型建设的重视程度，做好信贷业务风险控制。
（五）建设数字化渠道和流程
数字化信贷业务最终要落实到实际操作上，在操作过程中，相关工作人员要做好信贷业务前端数字化的建设，保证业务流程与渠道的数字化水平，加深信贷业务的数字化建设程度。首先，商业银行在建设数字化信贷业务渠道和流程时，要保证以客户为中心，建设渠道时要考虑到客户操作的便捷性，为客户提供更加优质的业务办理服务。其次，商业银行要适当增加数字化网点数量和高新技术的应用，建立起完善的数字化商业银行信贷业务服务体系，使数字化信贷业务渠道建设更加完善，客户可以拥有更多数字化服务体验选择，有利于提升银行的业务水平。最后，商业银行也要建立起数字化处理平台，对数字化信贷业务的全部信息进行收集和整理，并实现全方位渠道流程的掌握，提高信贷业务数字化管理的集中性，把控数字化渠道流程的建设水准，提高数字化信贷业务发展质量。
结语：综上所述，近年来金融科技不断发展，商业银行的数字化程度也越来越高，其信贷业务的数字化转型具有一定必然性。各个商业银行都针对这一情况对信贷业务的数字化趋势和方法进行了一定探索，但其数字化信贷业务建设仍然存在一定优化空间。因此，商业银行需要做到紧跟科技发展潮流，加大数字化建
设力度，优化信贷业务流程，不断适应客户需求，以在信息时代具有更强的竞争力。
参考文献：
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