随着互联网金融的兴起,大数据技术日益受到关注,借助大数据科技的手段来监控银行风险,将会有效提高银行业务的盈利能力,实现对银行数据信息的全方位分析和挖掘,不断推动银行业的发展与进步。《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(以下简称为《资管新规》)在2018年4月27日,由央行、证监会、银保监会、外管局联合印发,《资管新规》的内容涉及到资管业务属性、产品分类、投资者资质划分、标准化和非标准化的界分、禁止刚性兑付、资金池管理、净值化管理、统一杠杆水平、严控嵌套和通道、独立托管、准备金管理以及信息披露等诸多方面。当前国内经济增速放缓,企业经营违约风险凸显,银行业信用风险持续暴露,疫情全国蔓延导致债券主体和交易对手履约能力降低,针对这种情况,大数据智能风控对银行债券投资业务来讲显得更加迫切。基于上述背景,本篇文章通过查阅相关的资料和阅读相关的文献,在归纳评述国内外债券信用风险管理相关研究动态的基础上,首先基于信用市场理论、信用评级理论、全面风险管理理论和大数据应用理论四个方面进行研究,然后分析我国商业银行债券信用风险的现状。以A银行为例,剖析其存在的问题和短板,主要包括人员流动性大、管理工具和方法落后、风险管理制度和流程不完善;借助大数据技术多维分析债券投资信用风险,有效挖掘出债券投资风险管理的信息,从优化债券信用风险管理架构、整合内外部数据信息、投资债券履约风险防投资控全流程信息三方面提出债券投资过程中的信用风险管理改进的建议。希望通过本文,能够帮助A银行在未来不断的提高在债券投资等全行各个领域利用大数据的水平,提升债券投资风险管控能力和技术水平,同时也为加强A银行对风险的管理和控制,将违约风险降到最低,并且最终提高盈利水平提出有效的建议。最后,提出A银行实施债券投资风险管理的保障,包括:运营的保障(人力资源的保障、资金和技术投入的保障和流程优化的保障)、风险意识和文化的保障和企业信用体系的保障(信用体系完善的保障),最终协助A银行提高风险管控水平的同时实现投资利益最大化。本文的创新点在于引用大数据跟传统信用风险风控的有机融合机制,融合互联网金融机构的数据来提供更好的风险判断的标准和依据,实现数据多维化,采用数据横向和纵向的不同维度的多维组合,用多维度数据帮助企业去判断相应的风险,做到精细化管理;实现数据分层,数据共享,降低数据的耦合度,提高数据的适配性;实现通过金融科技,实现风险信息全面可视化理念。