利用大数据分析监测客户信用风险，可能会是未来信用风险管理一个不可阻挡的趋势。

利用大数据分析信用风险是趋势

大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。银行在长期经营过程中，已经积累了有关客户资金及交易行为的海量信息数据，为银行信用风险管理变革开启了一扇全新的大门。

一是真正实现贷后风险监测与预警。

对借款企业账户信息、资金流向、关联方信息、网络信息、政府部门公开信息的深度挖掘，可以接近还原企业经营风险状态，为前瞻性动态监测借款企业风险提供了可探索的路径。

二是实现银行信贷前中后台信息的贯通。

大数据分析需要处理有关借款企业的海量信息数据，将原本分割的银行前中后台信息进行有效整合贯通，吸纳在信贷业务条线之外的其他碎片化信息，运用先进技术手段进行过滤与整合，进而分析预测借款企业的信用风险。

三是为贷款前台营销和授信审批提供有效指导。

经过大数据分析处理后的结果，可以为前台营销提供指导。基于数据之间的显著性分析，企业具备相同特征的信息，发生违约风险的可能性就越大。这样一来，前台营销可以对借款企业进行更为有效的筛选。也基于相同原理，在对借款企业授信过程中，可以更有效地把控企业风险总额，而非不切实际的授信。

四是有效提升信贷经营与风险控制的效率。

基于大数据分析，可以有效提升贷前调查的效率。原本对贷款风险评估具备重大影响的信息，可以部分通过对借款企业过去账户信息、征信信息、网络信息等而获得，从而减少了贷前调查的时间，促使客户经理有针对性地开展现场调查。通过机器和大数法则来替代人工经验判断，可以进一步精简从事贷款授信审批人员。而在贷后管理过程中，广泛采用模型进行数据分析，可以有效提升风险监测的效率和前瞻性，并为前台营销提供方向性指导。