스마트 기술 산업의 급속한 발전에 따라 빅 데이터 기술을 기반으로 한 빅 데이터 제품 그룹이 점차 금융 분야에서 광범위한 응용 공간을 열었습니다. 특히 은행 위험을 통제하고 부실 자산을 줄이는 분야에서는 이미 비교적 성숙한 접근 방식을 취하고 있다. 사실, 부실 대출의 출현은 최근 몇 년 동안 국내외 경제 환경의 영향을 받았을 뿐만 아니라, 기존의 신용 정보 체계와 은행의 전통적인 신용 정보 방식이 현대 경제 발전의 실제 상황에 맞지 않는 것과 관련이 있으며, 큰 데이터는 이 문제를 해결하는 강력한 도구이다.
우리나라 징신체계의 건설은 1992 에서 시작되었지만, 기존 징신체계의 적용 범위는 여전히 매우 제한적이다. 개인 신용 정보 시스템은 개인 또는 기업과 은행 간의 신용 상태를 반영할 뿐, 기업 간의 상업 신용 관계 및 개인과 각 방면의 신용 관계는 체계적인 기록과 반영을 받지 못했다.
동시에, 전통적인 은행 징신 방식은 더 이상 현대 경제 발전의 실제 상황에 적응할 수 없다. 현대경제가 발전하면서 기업과 개인의 경제활동에 큰 변화가 일어나 더 넓은 범위와 내용이 더욱 풍부해졌다. 이에 따라 신용을 측정하는 차원이 더욱 다양해졌다. 은행은 재무제표만으로는 기업의 실상을 알 수 없고, 권위 있는 기관의 공공 정보 시스템도 기업과 개인 사회 행위에 관한 모든 신용 정보를 덮어쓸 수 없다. 이러한 부족으로 인해 은행의 기존 신용 정보 시스템이 고객에 대한 정보 차원이 부족하고, 정보의 신뢰성이 높지 않으며, 정보 수집 및 분류가 과학적이지 않아 은행이 고객의 성실성을 정확하게 판단할 수 없고, 고객의 경영 활동을 파악할 수 없고, 고객의 미래 발전을 예측할 수 없게 되었습니다.
빅데이터 기술의 응용은 기존 징신 시스템 건설에 좋은 보충과 강화를 제공한다. 현재 일부 기업들이 실시한 시도에 따르면, 큰 데이터는 은행이 신용 수준과 위험 모니터링 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
첫째, 원스톱 정보 플랫폼은 대출 전에 고객을 식별할 수 있다. 현재 은행은 고객 상황을 조회하는 데 시간이 많이 걸리고 은행 지출도 늘고 있다. 기업 원스톱 정보 플랫폼을 활용하면 은행의 인력, 물력, 시간을 최대한 절약하고 데이터의 효율성, 시기 적절하고 정확성을 보장할 수 있습니다.
둘째, 위험 정량화 플랫폼은 대출 후 위험 모니터링을 지원합니다. 플랫폼은 기업의 일상적인 비즈니스 데이터를 기반으로 플랫폼 데이터 모델과 연계하여 동적이고 실시간 클라우드 데이터 수집 기술을 활용하여 기업 발전 상황을 분석하고 평가하고, 위험의 양적 점수를 부여하고, 기업의 생산 경영 이상을 처음으로 발견하고, 위험이 트리거되기 3 ~ 6 개월 전에 경보를 실시하여 은행 등 금융기관이 적시에 적절한 조치를 취하여 손실을 예방하고 줄일 수 있도록 합니다.
동시에' 기업 계보' 조회를 이용하여 불량대출을 감시하다. 예를 들어, 일부 기업은 관련 거래를 통해 이익을 이전하고, 손실 환상을 만들고, 은행 대출을 상환하지 않는 이유를 찾습니다. 또는 관련 거래를 통해 허위 실적을 만들어 은행 대출을 계속 받을 수 있는 근거를 제공한다. 이러한 허상들은 관련 거래를 통해 빠르게 발견될 수 있으며, 기업이 위선을 저지르고 진면목을 드러내게 하여 은행이 속는 것을 막을 수 있다.
주목할 만하게도, 빅 데이터 기술은 중소기업 융자 문제를 효과적으로 해결할 것이다. 은행이 중소기업 고객을 발전시키는 것은 국가의 요구이자 은행이 고객 구조를 개선할 필요가 있다. 융자 수요가 있는 중소기업은 일반적으로 자산이 적고 보증이 부족한 문제가 있다. 기업이 제공하는 실제 경영 상황을 반영하는 역사적 데이터를 바탕으로 빅 데이터 마이닝 분석 기술을 통해 기업의 실제 경영 상태, 건강 상태, 수익성, 역사적 신용 축적을 발굴하고, 기업의 실제 경영 정보를 실감나게 보여주고, 기업의 신용 등급과 신용 한도를 제시하여 은행이나 관련 금융기관에 대출 근거를 제공하고, 중소기업 융자 난제를 완화하고, 잠재 양질의 고객을 발굴한다.
또 신용카드 발급 품질을 높이고 합리적으로 신용을 증가시켜 불량 고객을 막을 수 있다. 빅 데이터 회사는 은행이 새로운 신용 카드 발행 승인, 승인 한도, 신용 등급 및 거래 모니터링과 같은 업무 관리를 수행할 수 있도록 다양한 고유한 개인 외부 데이터 소스와 채점 시스템을 보유하고 있습니다.
금융의 본질은 운영 위험이며, 위험 통제를 잘 하는 방법이 특히 중요하다. 특히 현재 경제의 새로운 정상 상태에서 중소기업은 다양한 정도의 압력에 직면해 은행 위험이 나타나기 시작했다. 이러한 맥락에서 금융 기관에 대출 고객의 위험을 효과적으로 측정하는 것은 의심할 여지 없이 절박하고 현실적인 요구이다. 이에 따라 위험을 미리 억제하는 것이 은행이 빅 데이터 기술을 이용하여 실현하는 최우선 목표가 되었다.
모 주식제 은행 회장은 정량화 위험관리가 은행에 가져온 세 가지 큰 수확에 대해 언급했다. "첫째, 적어도 다른 은행보다 더 빨리 달릴 수 있다. 두 번째는 최대한의 정보 대칭을 달성하는 것입니다. 셋째, 효율성과 정확도가 크게 향상되었습니다. 대량의 노동력에서 벗어나면 대출 후 위험관리를 본점과 분점에 집중시켜 관리 투명성을 크게 높일 수 있다. "한 상업은행의 추산에 따르면 빅데이터 기술은 47% 이상의 불량률을 효과적으로 낮출 수 있다.
빅데이터 기술은 중소기업에 신체검사 설비를 추가하는 것과 어느 정도 같기 때문에, 은행은 이렇게 선별된 좋은 기업에 돈을 빌려 융자난의 문제를 잘 해결했다. 또한 빅 데이터 기술을 통해 새로운 금융 서비스 모델이 탄생하여 전 라인의 프로세스 리엔지니어링을 실현했습니다. 즉, 기존의 인공 포인트 투 포인트 모델을 지능적이고 배치 된 효율적인 모델로 업그레이드하면 비용을 최소화하고 금융 기관의 변화와 발전을 촉진 할 수 있습니다.
특히 과거 기층 은행 고객이 너무 많고 인원이 너무 적어 실시간으로 위험을 모니터링하기 어려웠던 경우, 대형 데이터 제품의 응용은 은행이 실시간으로 위험을 동적으로 모니터링하여 손실을 방지하고 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.