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             一、傳統信用風險管理技術及其不足


            1、傳統信用風險預警信息源不夠全面(如依賴征信數據),較難立體化還原貸款企業/人的全貌;

            2、企業為獲得貸款會粉飾自身經營狀況(部分信貸員出于業績壓力也會形成合謀),導致信息源不夠準確,進一步放大了風險;

            3、傳統信用風險管理重前不重后,對貸后企業的經營水平、資金去向、盈利能力了解較少,跟蹤力度不夠,無法進行風險預警;

            4、傳統信貸員案頭分析和實地走訪十分重要,但缺點是效率較低,尤其是針對中小企業的時候;

            5、風險的本質是一種可能性,風險管理貴在主動式預測,而傳統模式偏于事后分析,而非預測式分析。


        二、大數據背景下,網絡信息挖掘助力信用風險預警的可行性


          1、互聯網已成信息的集散地、發酵場,尤其是社會化媒體蓬勃發展的當下

                      2、企業主動或被動的大規?!坝|網”,為挖掘追蹤奠定了基礎

                      3、大量案例證明,大數據監管成為金融監管的新范式,風險管理也如此

                      4、通過大數據分析,將跟蹤端口前移,可大大提高風險識別的前瞻性

              


                  三、基于大數據的信息挖掘是信用風險預警的有力輔助



                 

                  基于大數據的信用風險預警側重風險線索的主動識別和研判,進而預測風險;

                  全面、動態、及時是大數據風險預警的主要優勢所在;

                  基于大數據的互聯網情報信息挖掘是信用預警的有效方法,是傳統管理技術的有力輔助。






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