1、“.....大数据专业人才缺乏商业银行想要将信贷风控与大数据进行融合，需要批同时熟悉信贷业务数据挖掘技术和系统编程能力的人才。员工不仅需要运用专业知识对银行自身数据库的数据中国人民银行征信数据和第方平台的客户数据进行筛选和清洗，还需要在数据的基础上，建立模型风控系统，并持续更新内部客户数据优化升级模型和平台，以提升风险识别和预警的准确性。然而，同时掌握金融和计算机知识的专业人才非常缺乏，导致商业网金融与银行风险承担基于中国银行业的证据世界经济，高建峰，张志荣大数据时代商业银行风险管理优化上海金融，雷海波数字征信是否改善了信贷使用基于中国县域数据的实证研究南方金融，王炯数字化信用风控体系实施路径中国金融，刘莉，李舞岩金融科技与银行信贷风险基于我国商业银行的经验证据哈尔滨商业大学学报社会科学版，巴曙松，侯畅......”。

2、“.....罗煜，黄钰文，徐蕾大数据信贷的第条商业银行信贷业务风险管控探究论文原稿大数据理念和风控知识，通过多岗位定向培训，提升数据分析风险控制人员的专业能力。最后，要加强复合人才培养。培养既熟悉信贷业务又擅长建模和编程的专业人才，打造对潜在风险有判断能力掌握数据整合挖掘和风险分析能力的复合型人才队伍。结语在传统信贷模式中，商业银行耗费大量成本收集客户征信数据，并且更新不及时处理能力较弱，导致银行和借款人之间存在严重的信息不对称性银行经营效率低和信贷风控能力欠佳。而在大数据时代，数据将成为商选和清洗，还需要在数据的基础上，建立模型风控系统，并持续更新内部客户数据优化升级模型和平台，以提升风险识别和预警的准确性。然而，同时掌握金融和计算机知识的专业人才非常缺乏，导致商业银行不能及时组建内部专业分析团队，只能选择依赖于金融业务基础不够深厚的第方平台搭建风控系统......”。

3、“.....重视信息安全，完善法律法规信息可得性的增强使得信息安全受到广泛重视。商业银行在应用大数据技术的同时，以领头建立数据共享平台，整合政府部门各征信机构的信用数据，给予并监管金融机构使用权限，缓解数据孤岛的问题，提升数据资源使用效率。挖掘数据间的关联性，增强风险预判力积累大量客户信用数据后，研究人员可以通过分析不同类别的数据，发掘样本数据与客户行为之间的关联性。例如，不良贷款率与借款人的工作类别投资行为等因素之间的关联。若具备种特质的借款人违约率较高，那么银行可以继续深入研究两者甚至多者之间是否存在因果关系，以增提高全面覆盖分析数据能力在大数据背景下，商业银行利用大数据平台在互联网中了解客户的财务信息信用情况账户信息等，识别大量客户信息的同时，可以有效地降低收集交易成本，缓解信息不对称，获得多维度数据并建立客户信息数据库......”。

4、“.....计算出客户的违约概率和损失率，以便商业银行制定不良贷款处臵方案，提高信贷风险防控能力。提升信贷审批智能化水平商业银行通过数据变量之间的关联性，构事件的预测与反应能力有限，防控信贷风险的有效性不佳。罗煜等指出，利用自有账户或政府公开的数据信息搭建大数据平台和通过与电商平台合作获取数据对于传统商业银行来说不具备良好的可推广性。刘少波等指出，银行利用大数据平台抓取的和线下人工采集的数据存在被污染的可能，会导致舆情监控准确度不高。通过查阅现有文献发现，大多数学者支持运用大数据技术能够提升银行风控能力的观点，然而也有些学者认为商业银行运用大数据技术管理信贷风险存集的信用数据所组成，我国商业银行同业之间互联网公司和第方平台之间还没有完全达成数据共享，无法对客户的信用进行交叉验证实时监控，这会导致客户画像不准确。其次，银行信息库数据更新不及时......”。

5、“.....过于依赖于客户的征信记录收入稳定性以及资产来决定客户的还款能力。同时，商业银行对于现有数据之间的相关性关系分析不够充分，导致其对信贷风险的预判能力不足。银行在贷前审批时，以上问题会使银行与客户之间信息不对称行可以成熟地运用大数据技术进行信贷业务。商业银行信贷业务风险管控探究论文原稿。数据收集成本较高首先，在审批贷款前，商业银行需要收集对客户的征信情况，会花费大量的人力物力和经济成本。其次，在贷款审批完成后，贷中和贷后阶段对于客户情况的跟踪也需要耗费大量时间和精力。由于成本高昂，银行在贷款资金使用客户情况变化等方面的跟踪工作容易松懈，这会导致其不能实时监测到借款人的风险行为，进而无法采取及时的风险管理措施，增加数据真实性的缺乏，会使数据的收集与使用存在数据泄露与安全问题，同时大数据对于突发事件的预测与反应能力有限，防控信贷风险的有效性不佳......”。

6、“.....利用自有账户或政府公开的数据信息搭建大数据平台和通过与电商平台合作获取数据对于传统商业银行来说不具备良好的可推广性。刘少波等指出，银行利用大数据平台抓取的和线下人工采集的数据存在被污染的可能，会导致舆情监控准确度不高。通过查阅现有文献发现，大多数学者支持运用大数据技术能商业银行信贷业务风险管控探究论文原稿在数据缺乏真实性和安全性大数据技术落后等问题。为了进步探讨大数据对商业银行信贷业务风控的影响，本文在现有文献研究的基础上，结合实地调研情况，为商业银行运用大数据技术管控信贷风险提出些建议。商业银行信贷业务运用大数据技术的优势随着未来大数据技术的发展与全面优化，运用大数据技术收集处理和分析客户数据的优点将会日益凸显，未来将有更多的商业银行可以成熟地运用大数据技术进行信贷业务。商业银行信贷业务风险管控探究论文原稿贷效率。王炯认为大数据技术通过数据挖掘和深入分析......”。

7、“.....不局限于员工主观经验识别风险，提升银行风控水平。刘莉和李舞岩通过实证分析得出，银行业后端大数据技术的发展程度与银行信贷风险水平呈显著负相关，金融科技的进步有利于管控银行信贷风险。同时，部分学者对大数据技术提升信贷风控能力持怀疑态度。巴曙松等认为，社交和交易数据真实性的缺乏，会使数据的收集与使用存在数据泄露与安全问题，同时大数据对于突适配度，进而提供贷款建议作为审批依据，由审批人在系统结果的基础上进行检查与审批，从而实现流程化标准化的审批过程。文献综述大数据时代的到来，金融业竞争加剧，伴随着信贷信用结构与期限结构调整存贷利差收窄，与客户信息数据联系紧密的商业银行信贷业务面临着革新和挑战。加强整理和分析信息数据的能力，控制信贷风险，是商业银行当前的重要任务。商业银行运用大数据技术控制信贷风险方面......”。

8、“.....不利于控制信贷风险。文献综述大数据时代的到来，金融业竞争加剧，伴随着信贷信用结构与期限结构调整存贷利差收窄，与客户信息数据联系紧密的商业银行信贷业务面临着革新和挑战。加强整理和分析信息数据的能力，控制信贷风险，是商业银行当前的重要任务。商业银行运用大数据技术控制信贷风险方面，多数学者认为大数据技术与信贷业务的结合可以提高商业银行的风险管理能力。雷海波指出数字征信能够提高银行信贷资产质量，改善银行信损失风险。根据实地调研情况，调研银行贷后进行风控主要通过电话上门与客户单位联系等方式进行催收，同时鼓励借款人通过按月季半年等方式结息，采用风险线索监测系统定期下放可疑贷款。若发现还息疑点，及时组织客户经理现场核实，做好风险处臵，传统风控方式仍占较大比重，实地考察借款人方式将耗费大量成本。数据积累和使用不充分当前......”。

9、“.....然而也有些学者认为商业银行运用大数据技术管理信贷风险存在数据缺乏真实性和安全性大数据技术落后等问题。为了进步探讨大数据对商业银行信贷业务风控的影响，本文在现有文献研究的基础上，结合实地调研情况，为商业银行运用大数据技术管控信贷风险提出些建议。商业银行信贷业务运用大数据技术的优势随着未来大数据技术的发展与全面优化，运用大数据技术收集处理和分析客户数据的优点将会日益凸显，未来将有更多的商业银商业银行的风险管理能力。雷海波指出数字征信能够提高银行信贷资产质量，改善银行信贷效率。王炯认为大数据技术通过数据挖掘和深入分析，能够掌握更具普遍性的风险规律，不局限于员工主观经验识别风险，提升银行风控水平。刘莉和李舞岩通过实证分析得出，银行业后端大数据技术的发展程度与银行信贷风险水平呈显著负相关......”。