Los macrodatos ayudan a los bancos a mejorar las calificaciones crediticias y las capacidades de seguimiento de riesgos.
Con el rápido desarrollo de la industria de la tecnología inteligente, una serie de productos de big data basados en tecnología de big data han abierto gradualmente un amplio espacio de aplicaciones en el campo financiero. Especialmente en el ámbito del control de riesgos bancarios y la reducción de los activos dudosos, ya existen prácticas relativamente maduras. De hecho, la aparición de préstamos morosos no sólo se ve afectada por el entorno económico nacional y extranjero de los últimos años, sino que también está relacionada con el hecho de que el sistema de información crediticia existente y los métodos tradicionales de información crediticia de los bancos no se adaptan a la realidad. situación del desarrollo económico moderno, y big data es la solución a este problema. Una poderosa herramienta para la resolución de problemas.
La construcción del sistema de informes crediticios de mi país comenzó en 1992, pero la cobertura del sistema de informes crediticios existente aún es muy limitada. El sistema de informes crediticios personales solo refleja la situación crediticia entre individuos o empresas y bancos. Las relaciones crediticias comerciales entre empresas y las relaciones crediticias entre individuos y partes no se registran ni reflejan sistemáticamente.
Al mismo tiempo, el método tradicional de información crediticia bancaria ya no puede adaptarse a la situación real del desarrollo económico moderno. Con el desarrollo de la economía moderna, las actividades económicas de las empresas y los individuos han experimentado enormes cambios, que implican un alcance más amplio y un contenido más rico. Por tanto, las dimensiones de la medición del crédito son más diversas. Los bancos no pueden comprender la verdadera situación de las empresas basándose únicamente en los estados financieros, y el sistema de información pública de las instituciones autorizadas no puede abarcar toda la información crediticia sobre las empresas y los comportamientos sociales individuales. Estas deficiencias han dado como resultado que los sistemas de informes crediticios existentes de los bancos tengan dimensiones insuficientes de información del cliente, baja autenticidad de la información y recopilación y clasificación de información poco científica, lo que hace imposible que los bancos juzguen con precisión el estado crediticio de los clientes, comprendan las actividades comerciales de los clientes y predigan. el desarrollo futuro de los clientes.
La aplicación de la tecnología big data proporciona un buen complemento y mejora a la construcción del sistema de informes crediticios existente. En la actualidad, los intentos de algunas empresas han demostrado que los macrodatos pueden ayudar a los bancos a mejorar sus niveles de crédito y sus capacidades de seguimiento de riesgos.
En primer lugar, la plataforma integral de informes crediticios puede identificar a los clientes antes de otorgarles préstamos. Actualmente, a los bancos les lleva mucho tiempo y trabajo comprobar el estado de los clientes, lo que también aumenta los gastos del banco. El uso de la plataforma integral de informes crediticios de la empresa puede ahorrar en gran medida mano de obra, recursos materiales y tiempo al banco y garantizar que los datos sean efectivos, oportunos y precisos.
En segundo lugar, la plataforma de cuantificación de riesgos puede ayudar con el seguimiento del riesgo posterior al préstamo. La plataforma se basa en los datos comerciales diarios de la empresa, combinados con el modelo de datos de la plataforma, y utiliza tecnología de captura de datos en la nube dinámica y en tiempo real para analizar y evaluar el desarrollo de la empresa, dar una puntuación cuantitativa de los riesgos y detectar anomalías en la producción y operación de la empresa por primera vez. Se emiten alertas tempranas de 3 a 6 meses antes de que se desencadenen los riesgos, para que los bancos y otras instituciones financieras puedan tomar las medidas correspondientes de manera oportuna para prevenir y reducir las pérdidas.
Al mismo tiempo, el "espectro de emprendedores" se utiliza para consultar y controlar los préstamos morosos. Por ejemplo, algunas empresas transfieren ganancias a través de transacciones relacionadas para crear la ilusión de pérdidas y encontrar razones para no pagar los préstamos bancarios o crean resultados falsos a través de transacciones relacionadas para proporcionar una base para seguir obteniendo préstamos bancarios; Estas ilusiones pueden descubrirse rápidamente a través de transacciones con partes relacionadas, lo que permite a las empresas eliminar lo falso y conservar lo verdadero, revelando su verdadera apariencia, lo que puede evitar que los bancos sean engañados.
Cabe mencionar que la tecnología big data resolverá eficazmente los problemas de financiación de las pequeñas y medianas empresas. No es sólo un requisito del país que los bancos desarrollen clientes de pequeñas y medianas empresas, sino también una necesidad de que los bancos mejoren su estructura de clientes. Las pequeñas y medianas empresas con necesidades de financiación suelen tener problemas con pocos activos y garantías insuficientes. Con base en los datos históricos proporcionados por la empresa que reflejan su verdadero estado operativo, y a través de la tecnología de análisis de extracción de big data, puede desenterrar el verdadero estado operativo, el estado de salud, la rentabilidad y la acumulación histórica de crédito de la empresa, y mostrar verdaderamente la información operativa real de la empresa y proporcionar La calificación crediticia y el límite crediticio de la empresa pueden proporcionar a los bancos o instituciones financieras relacionadas una base de préstamo, aliviar los problemas financieros de las pequeñas y medianas empresas y aprovechar clientes potenciales de alta calidad.
Además, también puede mejorar la calidad de la emisión de tarjetas de crédito, aumentar el crédito de manera razonable y prevenir malos clientes. Las empresas de big data tienen muchas fuentes de datos personales externos y sistemas de puntuación únicos para ayudar a los bancos en la gestión empresarial, como aprobaciones de emisión de nuevas tarjetas de crédito, límites de aprobación, mejoras crediticias y seguimiento de transacciones.
La esencia de las finanzas es el riesgo operativo, y cómo controlar los riesgos es particularmente importante. Especialmente en la nueva normalidad económica actual, las pequeñas y medianas empresas enfrentan distintos grados de presión y están comenzando a surgir riesgos bancarios. En este contexto, es sin duda una necesidad urgente y realista que las instituciones financieras midan eficazmente los riesgos de sus clientes de préstamos. Como resultado, contener los riesgos por adelantado se ha convertido en el objetivo principal de los bancos que utilizan tecnología de big data.
El presidente de un banco por acciones habló una vez de los tres beneficios principales que la gestión cuantitativa del riesgo ha aportado al banco: "En primer lugar, al menos puede funcionar un poco más rápido que otros bancos; en segundo lugar, ha logrado la máxima simetría de la información; en tercer lugar, la eficiencia y la precisión han mejorado enormemente después de deshacerse de una gran cantidad de mano de obra, lo que favorece la centralización de la gestión de riesgos posteriores a los préstamos en la oficina central y las sucursales, lo que mejora enormemente la transparencia de la gestión. “Según los cálculos de un banco comercial, la tecnología big data puede reducir efectivamente el riesgo en un 47%.
Debido a que la tecnología de big data equivale hasta cierto punto a agregar un conjunto de equipos de examen físico a las pequeñas y medianas empresas, los bancos se atreven a prestar dinero a esas buenas empresas seleccionadas, resolviendo así bien las dificultades financieras. . problema. Además, a través de la tecnología big data nació un nuevo modelo de servicio financiero y se rediseñó todo el proceso del banco. Es decir, actualizar el modelo tradicional manual punto a punto a un modelo inteligente, eficiente y basado en lotes puede minimizar los costos y promover la transformación y el desarrollo de las instituciones financieras.
Especialmente para la situación en la que los bancos de base tenían demasiados clientes y muy poco personal en el pasado, lo que dificultaba monitorear y detectar riesgos en tiempo real. La aplicación de productos de big data puede ayudar a los bancos a monitorear los riesgos en tiempo real. en tiempo real y de forma dinámica, evitando y reduciendo pérdidas.