原创《大数据在不良资产处理方面应用》：本文关于不良资产论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
大数据 不良资产 资产证券化 “互联网+”
国内不良资产处理的方法及问题
（1）资产证券化
资产证券化为我国加快不良资产处理提供了一个新的手段,并带来了新的投资工具.但是能进行资产证券化的资产有两个特点：一是资产证券化的资产可以从资产负债表中剥离,二是资产证券化的资产可以带来稳定的流.不良资产进行证券化的成功因素是关键能产生稳定流,只有拥有稳定的流的资产组合才能保证证券的风险控制在安全的范围内.但是不用质疑,不良资产的总体质量较差,缺乏安全性和稳定的收益,虽然不良资产证券化是产生一个资金池,但是然单笔贷款的回收率很不稳定,但有一点是肯定的：资产池作为一个整体具有确定的回收率.同时,就资产质量而言,可实施证券化的应主要是资产质量相对较高的不良资产.不满足这些要求的不良资产是不能证券化的,所以说对于高速增长的不良资产来说,这无疑是个致命伤.
（2）“互联网+”处理模式
近年来,金融信息化、互联网金融、大数据等技术的发展也给不良资产的处理带来了新的思路.一方面,不良资产急于寻找合理的渠道来处理,另一方面“互联网+,’概念的提出,也给人们带来一个新的方向.2015年,中国信达资产管理股份有限公司首次在淘宝上成功处理两笔不良资产.这给不良资产的处理带来了新的解决途径.和此同时,各种民营互联网平台陆续上线,成为解决不良资产的新生力量.这一处理方式发掘了众多的潜在客户,突破了物理限制的市场空间,这大大提高了不良资产的处置效率.
淘宝的浏览量无疑是比较大的,但是作为电商平台是比较成功的.但是如果以这个平台为处理不良资产的渠道,其缺乏专业性和权威性.
大数据在不良资产处理方面应用的可行性研究
（1）防患大于未然
对于银行来说不良资产的成因不仅仅是因为客户的款款违约,某些金融机构在发售理财产品时,很多产品设计就存在问题,因此,最后可能会产生一些本来不应该产生的不良资产,如果在设计这些金融产品之前就邀请到既有金融专业知识又有不良资产处理经验的专业律师参和其中,在金融产品设计阶段就能有效规避后期导致不良资产问题.而且对于银行来说,对于债务人的信息掌握的不够全面,这也导致不良资产的产生.
运用大数据可以对不良资产供给方和需求方进行信用评级,使不良资产需求方对供给方有一个客观的认识,减少信息不对称.这可以通过数据调查到客户是否隐匿财产.充分利用社会资源了解债务人信息做到不良资产的及时追偿.
（2）不良资产定价问题
在商业银行不良资产回收过程中,不良资产定价是关键环节.目前不良资产定价技术还没有成熟,影响不良资产价格的因素很多.定价合理性和风险控制均是实践中的难点,如果将大数据运用到定价中,不失为一个突破点.
通过大数据分析建立不良资产处置定价预测评估体系,可为经营计划制定、绩效考核、处置方案审查审批、监督检查提供量化的客观依据,还可协同风险管理部的内部评级法应用工作,为前台业务部门提供信贷准入、贷后管理、贷款定价、风险预警等决策参考数据.
对大数据在不良资产处理方面新发展的建议
（1）加强数据的管理
由于不良资产处置定价分析所需的基础数据来源广泛,不仅包括银行内部相关业务系统,还可能来自协议购买、数据互换、公开渠道查询等数据源头,因此需要通过构建全面、完整、统一的数据模板,将跨渠道、跨产品、跨系统、跨机构的数据信息整合起来,建立完整、可用、集成的数据资源库,方便业务人员实时调用各类数据,实现数据价值最大化.在数据集合基础上,还要构建适应大数据分析框架的多功能、跨渠道、多粒度应用模型,为业务人员使用大数据技术,开展数据挖掘、智能分析、模型推演提供工具支撑.
（2）增强互联网技术的发展
大数据技术作为一种新型的技术工具,和数据挖掘和人工智能技术有着密切联系.而且为了应对网络大数据的发展趋势,更好地为企业和个人提供数据分析的需求,急需构建各类不同的网络大数据平台,支持用户对数据的多种需求.所以对于处理不良资产来说,互联网技术的发展对于数据的收集和应用起着重要作用,所以在加强处理不良资产的同時增强互联网技术的发展.
不良资产论文参考资料：
结论：大数据在不良资产处理方面应用为大学硕士与本科不良资产毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写不良资产是什么意思方面论文范文。
