银行风控模型的构建与应用研究

银行风控模型的构建与应用研究

随着金融行业的日益发展，银行风险管理日益成为各大银行的

关注重点。银行风险及其管理一直以来便备受关注，不论是对于

银行、金融机构以及银行的客户，具有非常重要的意义。而如今，随着数据技术、大数据等方面的快速发展，银行风险管理模型也

出现了很大的变化，采用新型的大数据与人工智能技术来更好地

解决银行风险管理面对的挑战。本文将要探究银行风险管理模型，重点讲解银行风险管理模型的构建和应用研究。

一、银行风险管理模型的构建及构建要素

1.1 银行风险管理模型概述

银行风险管理模型是指银行基于风险管理目标，通过对各类数

据进行风险评估、量化和辨别，采用相应的策略措施来规避或降

低风险水平，保障银行的正常经营及财务稳健性的一种管理手段。随着我国银行的大规模发展，从传统的姿态，发展到以知识创新

为导向的智能化管理方式，银行风险管理模型也不断更新迭代，

逐渐形成了较为成熟的体系化结构。

1.2 银行风险管理模型的构建要素

银行风险管理模型的构建离不开以下要素：

（1）评估指标体系：主要是在银行经营与其面临的风险之间

建立衡量关系，包括金融市场风险、信用风险、操作风险、流动

性风险等。

（2）数据输送网络：数据集成和处理是银行风险管理模型中

的另一个重要组成部分。在数据的采集、处理、管理、整合、运

行中减少人为干预和错误，保持数据的高质量和可信度。

（3）计量模型方法：银行风险管理模型最基本的核心就是应

用各种数学模型来计算风险，运用数学工具对所得到数据进行扫描、抽取，而数学方法和技术也主要应用于分析风险、验证风险、决策风险等环节。

二、银行风险管理模型应用研究

2.1 应用场景

银行风险管理模型的应用场景主要是在银行运营的核心领域，

如信贷风险管理、市场风险管理和操作风险管理等，旨在减少各

种风险对银行的财务影响。在实际应用方面，银行风险管理模型

可以实现对银行业务各项活动进行快速监测、预警、把控，使银

行业能够在市场变化中尽量少受到影响。

2.2 应用前景

未来，银行风险管理模型的应用前景依旧广阔。随着大数据技

术的广泛应用以及人工智能技术的发展，银行业可以大幅度提升

其风险管理效率，获得更好的经济效益。同时，随着互联网的普及，银行业对于风险及其管理的需求也变得越来越多。因此，银

行风险管理模型也将会变得越来越重要，广泛应用于风险管理、

业务决策、客户评估等领域，帮助银行保持健康稳健的经济发展。

三、结论

随着金融行业的不断发展，银行风险管理模型愈来愈受到关注。作为银行风险管理的关键保障，银行风险管理模型应用研究的发

展呈现出快速的趋势。虽然改革后的银行风险管理模型依然存在

应对自身存在的风险和不足之处，但是我们相信，在大数据及人

工智能技术的不断改善和普及的情况下，银行风险管理模型将会

不断进步，未来的发展前景十分广阔。