银行融资平台信贷大数据管理的对策建议

2、增加识别财务报表数据过程
商业银行对融资平台的信用评级以及项目评估的过程中主要依赖于融资平台提供的财务报表数据。但是，商业银行并没有对财务报表信息数据的真实性进行判断，而是对原有数据直接进行行业对比、指标计算、分析不同时期报表数据对比。建议商业银行在获得报表信息时，组织专门人员对报表数据进行调整、倒推，同时对比分析融资平台不同时期的财务报表，进而对报表信息的真实性、有效性进行识别。在此基础上，根据客户评级指标体系对客户的财务数据进行分析计算。
（二）完善财政监督与贷中信贷数据管理
建议商业银行组织结构进行扁平化，借鉴国际经验，改进信贷风险管理体系，将业务线与风险控制线分离，在风险控制线上设置授信审批分部，具体的做法是：在总分支行分别设立授信审批部门，通过专职审批人、贷审会与信贷审批人员全部归口该部门管理，保持风险部门的独立性与控制权。从而减少审批层级，提高决策效率。随着各种新技术的发展，大数据与数据挖掘技术也随研究的深入而不断进步，以后将更加便捷、有效地应用于未来融资平台的财政监督实践当中去，根据新的理论与模型方法，增加银行融资平台信贷数据挖掘的可靠与有效性，提高融资平台信贷数据质量，使数据更具理解性，同时将结果呈现也将更加易于被风控人员理解。
（三）加强对地方融资平台各种非结构化数据的开采的研究
从地方融资平台的新闻报道与多媒体数据库中发现有意义的数据信息，包括对地方融资平台在各种新闻媒体、官方简介上的文本、图形、音频与视频数据进行分析，将非结构化数据更加有效地抽丝拨茧出来，可以将复杂的问题简单化，将无法数字化的视频、图片转化为可以识别的数字，提供给财政监督的决策者，以更加合理有效的政策建议与分析结果。
目前，报刊、媒体对地方融资平台贷款信息的报道较多，例如，2013年3月，新华网报道《武汉每天需还1亿元债务 工地上万个被称"满城挖"》，该报道引起了国务院及中央政府高层对于地方政府债务问题的忧虑，促使国务院出台了关于地方融资平台风险控制的若干项条款与条例。在大数据与新媒体时代，如果可以用大数据对地方融资平台的贷款信息的相关新闻报道与多媒体信息数据进行监测监控，并纳入到银行信贷风险管理系统当中，将可以有效地利用好地方融资平台的各种非结构化数据，挖掘出更多更有效的风险管理内容，使非结构化数据研究方式更广阔地用于地方融资平台的信用风险管理。
（四）完善财政监督与贷后信贷数据管理
1、建立政策风险评估模型
商业银行对融资平台的贷后信贷风险管理是按照常规信贷风险管理流程及模式进行的，针对政府融资平台的特征，应对影响政府融资平台还贷能力的特殊风险进行监控。特别关注政府政策，尤其是为支持政府融资平台发展而出台的倾斜政策。因此，建议商业银行建立完善的政府平台贷后政策评估体系，对政府政策的主观判断进行量化，建立贷后政策评估模型，可借鉴贷前风险管理中定性指标分析，对政府政策进行月度、季度汇总、打分，从而明确政府政策变动对客户及其还款能力的影响力。
2、完善绩效考核机制
贷款利息收入是银行的主要收入来源，在利率市场化，商业银行竞争加剧的背景下，银行不可避免的关注贷款金额及总量。目前商业银行的绩效考核主要关注的是授信总额，风险管理在绩效考核中所占比重较低，这一考核指标不利于客户经理在授信过程中关注信贷风险。因此，为激励银行员工在授信过程中更为严谨，建议客观设定授信总额目标，同时提高业务风险管理方面的考核比重，对于因为人为疏忽而造成的不良贷款要追究相应人员责任。
总之，依据财政部现有50号文、87号文、75号文与新《预算法》等内容不断关注地方融资平台的规范建设，加强商业银行金融科技与大数据系统建设，构建财政监督大数据信息管理平台，协调好贷前、贷中与贷后管理的数据管理内容将有效管理好融资平台的信用风险，降低违约风险，提升财政监督的效率。
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