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随着社会经济不断发展,我国商业银行的利益来源渠道日益多样化,同时所带来的金融风险也随之加大。贷款规模增速下降、净息差收窄、不良资产上升,导致银行利润大幅下滑,威胁金融体系的安全。当今,大数据技术和计算机软件技术都处于蓬勃发展时期,将两者结合来解决金融风险问题是非常具有适用性的。大数据应用于金融事业己经屡见不鲜,尤其在金融风险管理中,商业银行本身是信息数据的重要产生方,在运行过程中掌握了许多潜在的客户信息数据资料。商业银行业务的开展对于数据有着极大的依赖性,因此有必要对银行所掌握的数据资料进行预期的风险管理,以此减少银行的业务成本,提高风险管理能力。数据己经成为银行业务能否顺利开展的重要依据,对于数据的深度挖掘与精准管理已经成为商业银行业务开展的重要保障,也是银行应对市场竞争的重要方式,数据已然成为银行应对金融风险的重要战略资料。所以,大数据的运用在商业银行的风险管理过程中的的论述与研究具有重要意义。课题以当代商业银行信贷类业务的风险(贷前、贷中、贷后)管理为研究主要对象,探究大数据在当代商业银行风险管理过程中的各个应用。利用大数据来对用户的实际需要进行观察,以满足客户的需求,在银行信用更新的前提之下,建立一体化风险管理系统,强化了先前银行风险管理系统所不够重视的易遭受风险的基础环节,从而实现了银行对于信贷风险的实时监控。通过论述商业银行在信用风险的角色定义以及具体操作流程的前提下,对这一系统所运用的相关功能模块进行设计与实现,在系统实现之后对系统的功能和性能做了详细的测试,结果表明系统运行正常且性能优良。本系统对于银行业务开展、管理能力以及市场竞争力的提升起到了至关重要的作用,提升客户体验和满意度,提高银行风险管理水平,促进社会经济的可持续发展。其在投入使用后不仅能为银行节省在信贷风险管理方面的开支,还能够获得更高的市场效益。