大数据背景下商业银行不良资产管控创新研究

　　在我国的经济发展情况下，在银行当中的传统信贷和中间业务方式也变得越来越多，因此不良资产的上升速度也会相对较快。在此种情况下，对于资产质量的管控压力下也相对巨大。对于金融行业来说，受到了外部监督的要求和行业竞争的压力，需要对其进行不良资产管理的有效管理和控制。

　　一、新常态下商业银行不良资产的主要特征

　　在互金融行业中，出现了很多多种多样的服务，对于人们的生活产生了很大的改变，比如互联网服务，给人们的生活带来了很大的创新和改变。在我国的互联网金融行业当中，可以分为三种情况，一方面是由金融机构所进行的互联网交易，也就是传统的金融交易方式进行网络化和电子化的进程，比如手机银行等，第二个方面，主要是互联网企业所提出的金融业务；第三个方面为电子商务和金融机构所进行的各?N新型业态的合作。

　　关于互联网金融的风险，可以分为信用风险、信息科技风险、操作风险、声誉风险以及法律风险这五个部分，其中信用风险，主要指的是在交易的过程当中在利用虚拟的网络进行交易，因此在技术漏洞和法律漏洞方面是存在着相当严重的风险。在信息科技风险方面，对于信息安全风险、技术选择风险以及技术风险等采取相对应的防控方式。在操作风险方面，主要指的是在交易主体杜互联网金融操作不熟练的情况下，所造成的操作失误现象，可以被称之为操作风险。在声誉风险方面，主要指的是对于和客户之间所建立的关系不能进行良好的维护，因此导致其操作方面的风险。在法律风险方面，即为在传统的法律方面对于现阶段的互联网金融都没有做出明确的规定，因此在进行互联网金融的交易过程当中很容易出现由于交易主体本身的权利模糊现象而造成的法律风险现象。

　　二、商业银行处置不良资产的传统手段及制约因素

　　在近些年，监管部门对于金融行业都进行了法律方面的规定，比如《金融企业不良资产批量转让管理办法》、《金融企业贷款减免办法》等，但是在现阶段的不良资产处理过程当中，还存在着一定的缺陷行为。

　　在传统的商业银行对于不良资产的处理方面，一方面可以采取批量转让的方式，利用批量转让的方式来对大批的不良资产进行处理，在处理的速度方面是相对较快的，并且其处理的效率也相对较高。但是在现阶段当中，对于批量转让的对象只是限定于四大资产管理公司及经批准的省级资产管理公司之中。在众多的商业银行当中，对于众多的不良资产的管理受到资金本身以及处置能力的制约，对于资产收购的积极性会产生相当大的影响，其中所消耗的财务资源也是相对较高的。

　　另外一个方面，在诉讼清收方面，可以说是银行化解不良贷款不对称的传统方式。一般来说，对于不良资产的处理，风险本身就相对较大，因此如果出现了不对称的现象，就需要尽可能的利用司法途径来对债务人的资产进行有效的掌握，以此来减少其中的损失。在现阶段当中，司法的流程是相对较长的，整体的诉讼进程也相对较慢，因此在清收的时间方面形成了拖延的现象。并且在诉讼过程当中所产生的一系列费用对于债务人来说也增加了负担。

　　最后一方面，在损失核销方面，监管政策的改变对于呆账损失的核销条件也得到了不断的放款，其中损失核销的条件现阶段已经不是商业银行的主要因素。在损失核销的方式化解方面，效率是相对较多的，但是其中所需要的财务资源是相对较多的。在商业银行近些年的盈利情况来看，现阶段利用损失核销的手段在进行不良化解的时候，对银行本身的资金周转方面带来了严重的制约。

　　三、大数据背景下商业银行不良资产管控创新措施

　　在上文当中对于商业银行的不良资产管控的现状做出了分析，在此基础上，还需要针对其做出对应的改善措施，在本文当中主要分为以下几个方面来做出了分析：

　　（一）加强历史处置业务数据治理，确保数据源的质量

　　在进行大数据分析的过程当中，需要保证其数据的准确、优质、全方位以及系统性。在数据的收集方面，需要对不良资产的所有数据进行严格的回收和分析，其中回收的周期是相对较长的，其相关的数据形成方面更是存在很多的困难。因此在此种情况下，需要对数据进行源源不断的获取，将大量的精力放在已经积累的海量信息资料的更新上，实现对数据的筛选方面，充分的对商业银行的数据资产价值做出最大化的挖掘。在一个银行当中，如果对不良资产的业务进行了长时间的运作，在资金的信贷、财务以及风险处理方面都积累了大量的数据。在客户量方面也是相对较大的，其中的时间跨度也相对较大的，数据源处于分散的状态当中，因此对于历史数据的分析和处理是其中一项重要的内容。

　　（二）搭建数据整合和分析处理平台，提高数据资源的可获取性

　　在银行当中，对不良资产的处理需要实现数据基础的广泛，因此在包含银行内部相关业务系统的同时还需要进行协议后买、数据互换以及公开查询等多种方式，从而在实际情况的基础上构建出一套全面、完整以及统一的数据模板。对于其中的信息可以实现有效的整合，监理处完整可用以及集成的数据库资源，最终实现数据价值的最大化。在对数据进行集合的过程当中，需要构建出适应大数据分析的框架基础，开展数据挖掘、智能分析以及模型分析等。

　　（三）增强数据研究与分析能力，增强分析结果的决策应用价值

　　大数据可以对新的知识进行发现和挖掘，因此在数据挖掘、统计分析和搜索等方面都有着相当多的科技处理手段。因此在对不良资产进行管控的过程当中，需要在掌握业务制度和业务流程的基础上，了解其资产的管理运作经验，掌握其数据统计和模型构建等相关的知识，其中包括分布式计算、图计算以及机器学习等。

　　四、结语

　　综上所述，对于商业银行的不良资产管理控制，需要在现阶段大数据的基础上进行措施的优化和改革，不断的加强不良资产管理领域的精耕细作，不断的提升商业银行的质量和效益。在新常态的情况下，对于不良资产的处置，需要对其进行风险的科学处置。在实际的处理过程当中，需要根据实际情况来对影响不良资产管控的因素进行科学的定制，采取合理的措施进行控制，最终实现大数据背景下对商业银行的不良资产科学管控。

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