隨著云計算、物聯網、社交網絡等科技手段的不斷進步，人類步入了大數據時代。身處大數據浪潮之中的中國商業銀行，積累了幾十年存貸匯核心業務相關的結構化數據，還存在電話銀行、網銀、ATM記錄的大量非結構化數據。在大數據模式下，商業銀行可以將客戶行為與特定的時間、地點、生活場景及客戶的社會背景聯系起來，形成關于客戶的完整圖像；也可以通過一套科學的計算、分析系統，為預測客戶行為、幫助銀行制定具體的應對措施提供幫助。因此，建立大數據意識和思維，成為商業銀行提高業務管理能力，特別是信貸管理能力的關鍵。
從商業銀行信貸管理說起
多少年來，信貸業務一直是商業銀行的核心業務。從文藝復興時期意大利商人憑借對資金需求者信用的判斷將自有資金貸放給相關需求者，到以真實商業票據為抵押的短期自償性貸款，再到主要看重借款人預期收入的中長期貸款等，商業銀行信貸管理經過幾個世紀的變遷，其本質還是通過更準確的風險信息分析判斷，降低自身信息不對稱，從中獲得收益。
為了準確地判斷借款人風險狀況，商業銀行在信貸管理中采取了一系列措施。特別是巴塞爾新資本協議的普及，提供了基于借款人財務報表分析及建模的客戶信用評級模型、基于歷史數據和情景分析數據的壓力測試方法、基于非預期損失的經濟資本測算等，為商業銀行信貸管理提供了有力工具。但是，隨著信貸經營環境日趨復雜，財務報表展示的歷史數據日益滯后于借款人的現實狀態。怎樣事先捕捉風險信號，成為信貸管理領域亟須解決的難題。而大數據時代的到來，進一步促使商業銀行反思這種傳統信貸管理模式，特別是P2P網絡貸款平臺的建立、網絡小額無抵押信貸的興起，為商業銀行改變傳統信貸管理模式、建立大數據管理模式提供了鮮活案例。
傳統信貸管理與大數據管理的比較
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貸前管理
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貸中管理
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貸后管理
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運用大數據加強信貸管理
在信貸管理中建立大數據的思維方式
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搭建適應大數據的數據管理體系
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建設信貸管理的大數據平臺
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