网贷大数据指的是什么

商业贷款风控——大数据抓痕下的数据分析

随着金融科技的迅猛发展，各大银行开始采用大数据技术对商业贷款风险进行监控和评估，以降低风险，提高收益。本文将从大数据的角度，分析商业贷款风控的关键点，并提出相应的建议。

一、商业贷款的默认情况

商业贷款的违约问题一直是风险投资者所关注的焦点之一。有研究表明，在美国，商业银行的商业贷款违约率平均为5.5%，而中小企业的商业贷款违约率则高达20%以上。商业贷款的违约率主要受到以下因素的影响：

1. 客户信用风险：银行贷款人员常根据客户的信用记录来评估其还贷能力，如果客户的信用记录较差，银行有可能不予贷款或要求客户提供担保。

2. 经营风险：企业的经营结果是直接影响企业能否还款的关键因素。如果企业的经营状况较差，或出现大额债务等情况，有可能造成商业贷款的违约。

3. 行业风险：不同行业的商业贷款违约率存在很大差异。例如，房地产行业的商业贷款违约率要高于制造业的商业贷款违约率。

二、大数据在商业贷款风控中的应用

近年来，随着大数据技术的不断发展，商业银行开始采用大数据的技术手段对商业贷款风险进行监控和预测，并建立相应的商业贷款风险评估模型。以下是大数据在商业贷款风控中的主要应用：

1. 数据挖掘技术

商业银行通过数据挖掘技术，对客户的历史信用记录、经营状况等关键数据进行分析，以预测客户未来还款能力。通过跟踪客户的信用记录、现金流等数据，及时掌握客户的还款情况，从而减少商业贷款的违约。

2. 风险评估模型

商业银行运用大数据技术，建立风险评估模型，以评估商业贷款的违约风险。模型可以从多个方面综合衡量客户的还款能力，包括信用记录、经营状况、行业风险等。模型评估结果能够为银行提供决策参考，降低风险，提高收益。

3. 全息视图

全息视图是指利用大数据技术将客户在不同业务中的数据进行整合，形成一张客户全貌图，以便银行能够及时、准确地掌握客户的风险情况，提高商业贷款的还款率。全息视图中包含客户的基本信息、历史信用记录、现金流等数据，可以反映客户的还款能力和信用价值，从而降低商业贷款的违约率。

三、商业贷款风