Innovación en el control de riesgos bancarios desde la perspectiva de los informes crediticios de big data
Los datos serán uno de los pilares de la competitividad de los bancos del futuro, que se ha convertido en conocimiento en la industria bancaria. En la era del big data, los bancos enfrentan competencia no sólo interna de la industria sino también de desafíos externos. Las empresas emergentes como Internet y el comercio electrónico tienen ventajas obvias en cuanto a capacidades de innovación de productos, sensibilidad al mercado y experiencia en procesamiento de big data. En esta situación, el uso de big data para innovar y mejorar el control de riesgos de los bancos se ha convertido gradualmente en un importante tema de preocupación y discusión en la industria.
Insuficiencias en el control de riesgos en el sector bancario
El "2015 China Financial and Banking Industry Outlook" publicado por PricewaterhouseCoopers señaló que a finales del tercer trimestre de 2014, los chinos bancos comerciales El total de préstamos en mora aumentó un 36%, hasta 767 mil millones de yuanes, un máximo de cuatro años. Se prevé que la tendencia creciente de los préstamos morosos continuará en 2015. Detrás de los datos anteriores, además del aumento de los riesgos de morosidad causado por la recesión económica, también son razones importantes las lagunas y defectos en el control de riesgos bancarios.
Asimetría de información y fraude crediticio
Con el aumento de los préstamos privados, como los P2P y los pequeños préstamos, resulta cada vez más fácil para los prestatarios obtener préstamos a través de canales no bancarios. Sin embargo, las instituciones crediticias privadas no están obligadas a informar datos al Banco Popular de China, y el problema de la información poco clara, opaca e impredecible, como solicitudes de préstamos, deudas e información vencida en los sistemas no bancarios, se ha vuelto cada vez más prominente. A menudo, no es hasta que el prestatario está en mora o incluso pierde el contacto que los bancos se enteran pasivamente de algunos préstamos históricos vencidos o sobreendeudados de los prestatarios en el campo de los préstamos privados.
El fraude crediticio es otro problema al que se enfrentan los bancos, especialmente en el sector de las tarjetas de crédito y algunos productos crediticios que operan según un modelo de fábrica de crédito. El rígido proceso de revisión de la emisión de tarjetas y el modelo operativo de la fábrica de crédito del banco ya no son secretos. En la actualidad, los fraudes con tarjetas de crédito, paquetes de préstamos y grupos son comunes, especialmente en el campo de los préstamos de crédito. Alrededor del 60% de los préstamos crediticios se deben a fraudes, más de la mitad de los cuales se deben a fraudes de identidad y envoltura de datos. En el caso de dimensiones de datos incompletas, los bancos y otras instituciones crediticias son fácilmente explotados por estafadores grupales debido a la falta de soporte de big data de terceros y de métodos de verificación cruzada suficientes y efectivos.
Información inoportuna y prevención de riesgos post-préstamo
La falta de adquisición oportuna de información también genera diversos grados de problemas para la gestión de riesgos post-préstamo de los bancos. Por ejemplo, los bancos a menudo quieren saber lo antes posible si un cliente corporativo enfrentará nuevos procedimientos legales después de recibir un préstamo. Sin embargo, la mayoría de los bancos solo dependen de los administradores de crédito para consultar manualmente el sitio web del tribunal local de vez en cuando para obtener información. lo cual es altamente incierto. Una vez que el administrador de crédito se olvida de investigar o comete un error operativo, el seguimiento del proceso judicial posterior al préstamo será ineficaz. Esto no incluye el seguimiento continuo de las solicitudes, pasivos y situaciones de morosidad de los clientes en préstamos privados. Los medios y la eficiencia de los bancos en el proceso de prevención de riesgos posteriores a un préstamo restringen en gran medida la eficacia del control de riesgos bancarios.
La contradicción entre costo y eficiencia
Para resolver el problema de la asimetría de la información y la adquisición inoportuna de información, los bancos a menudo necesitan recopilar una gran cantidad de datos para ayudar a tomar decisiones. Sin embargo, el método habitualmente adoptado en el proceso de recopilación de datos es exigir a los prestatarios o empresas que proporcionen una gran cantidad de información complementaria, lo que implica muchos costos laborales y de tiempo. Para mejorar la eficiencia, es necesario crear un sistema de gestión back-end que pueda recopilar automáticamente algunos datos y tener un alto grado de automatización. Sin embargo, para muchos bancos pequeños y medianos, es necesario establecer un equipo dedicado de ingenieros y técnicos. Realizar una gran cantidad de trabajo de desarrollo de TI también es una carga pesada.
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