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    大數(shù)據(jù)在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中信用風(fēng)險的分析

    2021-09-10 07:22:44楊婷婷
    客聯(lián) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險大數(shù)據(jù)

    楊婷婷

    摘 要:農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中的信用風(fēng)險只制約經(jīng)營穩(wěn)健性與發(fā)展良好性的關(guān)鍵因素。習(xí)近平總書記曾在中央經(jīng)濟(jì)工作會議中提出“三大攻堅”包含著金融風(fēng)險,攻克難題,必須從實(shí)際的角度出發(fā)尋找對策,結(jié)合大數(shù)據(jù)可以通過對人們在互聯(lián)網(wǎng)中的信息與信用相關(guān)數(shù)據(jù),從而杜絕隱患產(chǎn)生,為機(jī)構(gòu)提供良好的運(yùn)作環(huán)境。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);農(nóng)村金融機(jī)構(gòu);信用風(fēng)險;分析

    良好的信用是促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)良好發(fā)展,降低不良率以及確保良好的信貸資質(zhì)。結(jié)合我國大部分農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)收集、分析等工作中的現(xiàn)狀來看,歐變存在工作方式傳統(tǒng)、技術(shù)含量較低、準(zhǔn)確性不足等問題,導(dǎo)致與客戶信息的差異性[1]。通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,不僅能幫農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)搜集準(zhǔn)確、真實(shí)的信息,還能促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)安全、穩(wěn)定的運(yùn)行。

    一、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中信用風(fēng)險分析

    (一)外部因素

    結(jié)合當(dāng)前我國大部分農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)存在信用風(fēng)險的問題來看,主要分為外部原因與內(nèi)部原因。外部原因主要包含外界經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響,隨著我國經(jīng)濟(jì)低迷與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,再加之農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在形式、規(guī)模、水平等方面極易受到市場與經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響,所以存在資金周轉(zhuǎn)困難的問題;社會金融風(fēng)險傳導(dǎo)問題。農(nóng)村環(huán)境由于大部分人沒有信譽(yù)意識,并且在文化水平、個人素質(zhì)等方面出現(xiàn)嚴(yán)重的參差不齊現(xiàn)象,導(dǎo)致客戶存在不良貸款、惡意貸款等問題,出現(xiàn)風(fēng)險傳導(dǎo)[2];經(jīng)營管理不善問題。在市場經(jīng)濟(jì)繁榮時期,金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)對客戶的過度授信、擴(kuò)張、偏離主營等問題,導(dǎo)致出現(xiàn)上下游供應(yīng)鏈的欠款、資金斷鏈、擔(dān)保圈風(fēng)險傳導(dǎo)等問題;處理惡意欠貸較為困難,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行貸款收繳時主要采取訴訟與現(xiàn)金清收兩種途徑,而在清收過程中清收力度不足、來源不足、對抵押物品估值過高變現(xiàn)困難、訴訟過程復(fù)雜、時間較慢等問題,為清收工作帶來非常大的難度。

    (二)內(nèi)部因素

    內(nèi)部原因主要存在與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的運(yùn)行機(jī)制、人員等問題,例如經(jīng)營管理方向存在偏差、內(nèi)部控制力度不足、建設(shè)團(tuán)隊(duì)不完善等問題。通過內(nèi)部措施的整頓與加大執(zhí)行力度,并結(jié)合大數(shù)據(jù)資源提供的內(nèi)容以及科技手段對客戶信用級別進(jìn)行全方位的判斷與分析,杜絕信用風(fēng)險為機(jī)構(gòu)金融帶來負(fù)面的影響[3]。

    二、利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險防控對策

    (一)提高對大數(shù)據(jù)在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中作用的認(rèn)知與重視

    大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)成為我國各行業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與發(fā)展的重要途徑,隨著我國工業(yè)從3.0升級為4.0后,產(chǎn)業(yè)模式不斷從傳統(tǒng)專項(xiàng)新穎,而利用大數(shù)據(jù)也已經(jīng)成為金融行業(yè)的一種趨勢,并成為現(xiàn)代化的時代背景。在大數(shù)據(jù)時代的背景下,利用哦大數(shù)據(jù)提供金融服務(wù)主要通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的海量信息為客戶提供一定的資金,例如車貸、房貸、學(xué)貸等[4]。大數(shù)據(jù)的融合可以促進(jìn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的比那個,通過服務(wù)終端實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的搜集整理,從而為客戶提供服務(wù),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)信貸中信息來源不明、個人評級不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)葐栴},為金融行為提供精準(zhǔn)的內(nèi)容,具備較高的科學(xué)性與依據(jù)性。隨著我國兩會的召開,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)問題成為各人大代表與政委等熱議的話題,不同的電商平臺逐漸從“海淘”浪潮中轉(zhuǎn)型為“村淘”,農(nóng)村“互聯(lián)網(wǎng)+”的建設(shè)也不斷擴(kuò)大規(guī)模,京東、阿里巴巴等企業(yè)也加大了在農(nóng)村金融中的投入,所以在金融機(jī)構(gòu)中利用大數(shù)據(jù),不僅是一種安全、穩(wěn)定的工作途徑,也是當(dāng)下農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的趨勢。

    (二)建立科技化建設(shè),積極建立獎懲機(jī)制

    積極結(jié)合大數(shù)據(jù)等新穎的科技手段與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的融合,可以加強(qiáng)對風(fēng)險的預(yù)警與把控能力,通過人員的培訓(xùn)、教育、考核等活動,促進(jìn)人員科技手段的應(yīng)用。例如,進(jìn)行員工分層培訓(xùn)工作,提升人員的金融管理能力與風(fēng)險意識的生成,同時促進(jìn)人員的專業(yè)素養(yǎng)與操作意識的提升。并且,在實(shí)際工作中,要加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)中領(lǐng)導(dǎo)的個人決策、創(chuàng)新、團(tuán)建能力,促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)的整合。加強(qiáng)人員科技化手段、現(xiàn)代化工作模式的運(yùn)行,利用大數(shù)據(jù)手段對客戶分析,采取FICO、SPSS modeler等全方位掌握顧客個人信用相關(guān)信息,為借貸等行為提供安全、穩(wěn)定的工作環(huán)境[5]。

    同時,可以在機(jī)構(gòu)內(nèi)部建立獎懲機(jī)制,通過檢驗(yàn)人員對大數(shù)據(jù)的認(rèn)識、實(shí)際應(yīng)用熟練度等內(nèi)容進(jìn)行“先進(jìn)員工”評級,促進(jìn)員工積極性,讓員工在工作中能夠完善使用FICO、SPSS modeler等工具掌握客戶個人的信息資料,從而降低金融活動潛在風(fēng)險。通過大數(shù)據(jù)對信息內(nèi)容的挖掘與分析,可以對貸款的客戶評級、授信額度、貸款發(fā)放、后續(xù)管理等全程進(jìn)行模擬分析,把潛在金融風(fēng)險降至最低。

    (三)加強(qiáng)風(fēng)險管控,促進(jìn)內(nèi)部管理機(jī)制生成

    結(jié)合市場來看,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)與客戶的真實(shí)信息存在著一定的不對稱性、信用信息收集不完全、貸款行業(yè)較為集中以及內(nèi)控機(jī)制不全面等問題,造成金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險增加。結(jié)合當(dāng)前大部分農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)對客戶的信用評級模式來看,普遍存在以客戶的基本行為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行信用的判定,但是在搜集信息中存在來源不定、人為操作等原因,導(dǎo)致信用評級缺乏真實(shí)性與依據(jù)性,不能站在客觀的角度進(jìn)行客戶的分析,所以通過結(jié)合大數(shù)據(jù),利用SPSS modeler工具對客戶個人進(jìn)行信用評級來全面掌握客戶的個人資料,從而為信貸工作提供現(xiàn)代化、有保障的工作途徑。

    三、結(jié)束語

    綜上所述,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中存在的風(fēng)險主要有外部與內(nèi)部兩種因素,在傳統(tǒng)的信貸服務(wù)模式中,對數(shù)據(jù)來源的不確定與個人信用評級的不準(zhǔn)確等因素是導(dǎo)致信貸風(fēng)險的主要因素之一。通過與大數(shù)據(jù)的結(jié)合,可以有效利用數(shù)據(jù)收集、模擬、分析等方式建立客戶個人全面、完整的信息,并通過分析軟件進(jìn)行個人信譽(yù)度評級,從而為信貸工作提供準(zhǔn)確、科學(xué)、安全的保障,在確保降低機(jī)構(gòu)金融風(fēng)險的前提下促進(jìn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)科技化、現(xiàn)代化的發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

    [1]潘曉亮,李因果. 農(nóng)村金融大數(shù)據(jù)下小額信貸與農(nóng)民收入的實(shí)證研究[J]. 中國集體經(jīng)濟(jì),2019(34):29-30.

    [2]焦盧玲. 探索農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)生態(tài)構(gòu)筑之路——2019年農(nóng)商銀行及省聯(lián)社大數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)研討會順利召開[J]. 中國金融電腦,2019(12):66-75.

    [3]李勃. 大數(shù)據(jù)背景下農(nóng)村金融體制創(chuàng)新策略研究[J]. 大眾投資指南,2020(12):21-22.

    [4]蘭虹,江艷平,許婷. 基于大數(shù)據(jù)視角下的農(nóng)村金融發(fā)展路徑研究——以成都為例[J]. 西部經(jīng)濟(jì)管理論壇,2018,29(02):11-16.

    [5]申謀. 貴州農(nóng)經(jīng)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與農(nóng)村金融融合發(fā)展實(shí)踐探索[J]. 經(jīng)濟(jì)師,2017(04):162-163.

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