商业银行信贷管理创新与实践_开题报告

文献综述

商业银行的信贷业务概述

商业银行的信贷业务又称为信贷资产或贷款业务，是商业银行最重要的资产业务，通过放款收回本金和利息从而获得利润，也是商业银行最主要的盈利手段。但是放款带来的不能按时收回的信贷资金损失是制约信贷业务持续有效发展的主要源头，因此这也成为了商业银行寻求发展的主要拦路虎。造成这种信贷风险的原因主要可以从两方面进行分析：一是由于国家经济制度变化而引发的策略性风险；二是由于商业银行自身管理制度不完善引发的非系统性风险。随着现代电子信息技术的不断发展，诸多新型的大数据技术给商业银行带来了新的活力，同时也为商业银行信贷管理制度带来的新的考验，因此结合新时代的大数据技术对商业银行的信贷管理业务做出创新改进是商业银行目前迫切需要的，具有重大意义。

大数环境下国内银行概况

社交网络的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正进入应该数据大爆炸的时代。相应地，对数据处理能力的要求也更高。商业银行在长期的经营过程中存储了海量客户信息，在大数据时代，客户信息是商业银行不可复制的财富和资产，利用这些信息来评估客户的信用状况，最大限度地降低信贷风险，是发挥客户信息价值的关键所在。因此，应用大数据技术应对商业银行的信贷风险，成为了各银行及学者广泛关注的问题。

2012年，光大银行推出了其自主研发的阳光理财・资产配置平台。截至2014年3月25日，AAP平台直接和间接促成的销售总额达到84.28亿元。 　　2013年，民生银行正式着手建立大数据平台。 　　2014年，大连银行正式颁布“云”服务的5年计划。 　　2015年初，随着云理念的不断深入，我国各商业银行对于客户信息的管理也向云服务靠拢，完善了“大数据”时代客户信息收集与分析工作。 　　由此可见，在大数据金融浪潮中，国内各股份制商业银行、城市银行、外资银行都在管理运营上做出了一定的创新改变。

发达国家商业银行应对大数据时代的经验探讨

美国商业银行：

早在20世纪90年代，美国商业银行就开始建设数据仓库，运用数据挖掘和分析全方位调整管理模式、产品结构和营销模式，从根本上提高了企业风险、资产负债和客户关系管理水平。同时，美国商业银行利用现有成熟的科技成果，不断完善数据搜集、管理及评估方法论体系，对模型开发、验证、测试、上线和监控实现全生命周期的管理，保证了量化模型与时俱进。另外，美国商业银行根据大数据产业特点和发展趋势，及时打破自身业务界限，确保各业务条线之间无数据壁垒，实现内外部数据的有效整合。

法国商业银行：

法国商业银行在互联网迅速普及和人工智能化水平不断提高的环境下，利用大数据技术对商业银行进行全面变革。为此，法国商业银行在创新层面上投入大量资金用于数字化技术的发展，囊括金融服务全部环节和金融业务的各个方面，通过增加业务和开展包括新客户体验和节省成本在内的激进项目打造全新的核心竞争力，并以客户为导向，削减或者退出非核心业务，集中资源发展优势业务和地区，推动对公、零售和金融市场业务的转型，着力发展高效、轻资本的业务模式，不断提升金融服务效率和服务水平。

英国商业银行：

英国商业银行在稳定发展的前提下，利用大数据技术进行一连串小的改变，以达到稳中求变的效果。虽然英国商业银行有关大数据技术的应用还处于探索和试点阶段，但在以下两方面取得了初步进展：一是大数据平台的基础建设。英国商业银行将新工具和新技术加入到现代化的分析环境中，包括非关系型平台、支持关系型和非关系型数据处理的探索平台等技术。二是积极推进业务应用。英国商业银行积极推出基于大数据技术的试点项目，为实体经济发展和居民生活便利提供更加高效的金融服务。

^范文提纲

中国商业银行信贷管理概述

中国商业银行信贷管理概况

信贷管理机制急需转变的必要性分析

商业银行信贷管理转变的方向

大数据在商业银行的应用

大数据时代的概述

大数据在商业银行的应用特点

大数据技术的出现对商业银行信贷管理的难点分析

商业银行大数据分析的难点

大数据时代下商业银行信贷管理的风险分析

大数据环境下商业银行信贷管理创新的策略研究

结论

三、参考文献

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