1、經營管理的困惑受宏觀經濟下行壓力影響，以及實體經濟經營困難向金融領域傳導，近年來我國商業銀行資產質量面臨很大壓力。銀行資產質量基本符合順周期演變規律。隨著現代銀行制度的建立，我國大多數銀行已經建立了較為完善的貸款“三查”制度， 取得了積極成效。但在實踐中也發現，主要依靠“專家治貸”、“集體審貸”的傳統信用風險管理模式，也不免受到專家經驗欠缺和經濟景氣循環下專家情緒易跟隨波動的限制。而“集體審貸”雖然可以一定程度避免個別客戶經理的道德風險，但也會招致“實際無人真正負責”的結果。傳統的信用風險管理模式，既沒有完全經歷全經濟周期的考驗，也難以適應過去幾年銀 行資產規模高速增長及融資結構日趨復雜化態勢

2、，以及這些新變化對高效信用風險管理和實時信用風險預警的需要。 特別是在經營管理過程中，多數銀行已經積累了越來越龐雜的客戶信息庫，但客戶信息的標準化及深度分析總體進展緩慢，客戶信用信息依舊停留在風險管理層面，尚未意識到經營挖掘客戶信用信息的潛在價值。商業銀行信用風險管理模式亟須變革， 而實施表內外資產全面信用風險管理、 建立逆周 期信用風險管理機制、基于大數據的全過程信用風險管理、 探索信用風險信息經營，或許是 互聯網時代銀行信用風險管理模式創新的趨勢。我國商業信用風險目前是什么樣子2008年國際金融危機的爆發，標志著全球經濟景氣運行的拐點到來。為應對國際金融 危機沖擊，2009年以來我國出臺了

3、一系列經濟金融刺激措施，有效避免了宏觀經濟增長可 能出現的斷崖式下跌。 但外部經濟條件的惡化， 暴露出國內產業結構不合理以及局部領域嚴 重產能過剩問題，而市場需求萎縮則進一步惡化了微觀經濟主體經營狀況，導致銀行信貸資產質量面臨巨大考驗。2010年三季度我國商業銀行不良貸款余額開始回升，至2015年末已經連續17個季度上升。而我國商業銀行不良貸款余額運行軌跡，與經濟增速基本上呈反向變化。經歷較長時間信用風險釋放，2016年我國商業銀行資產質量惡化態勢似乎有所緩和。截至2016年三季度末，我國商業銀行不良貸款率為1.76%,不良貸款余額為14939億元，年內不良貸款率和不良貸款余額總體運行平穩。當

4、前全球經濟運行不確定性事件顯著增多，英國脫歐公投、美國大選結果已經顯著沖擊到全球金融市場。近期美元強勢上漲，市場預期美聯儲2016年12月加息的可能性幾近 100%, 各國國債收益率跳升，預示著未來導致全球金融資產重新定價的風險事件可能會以突然方式 出現。應該看到，金融資產再定價過程往往蘊含了巨大的風險，可能會引發局部領域信用風險釋放。特別是我國商業銀行業務與股票市場、債券市場、房地產市場的關聯度明顯提升， 各種業務通過表內的貸款、債券投資、同業投資、表外理財資產運作等實現了資金在跨市場、 跨行業的分布。因而包括股票市場、債券市場在內的金融資產若出現再定價，勢必通過交易對手、抵押擔保機制、流動

5、性風險傳染等渠道沖擊到銀行資產質量，不容小覷。雖然當前我國商業銀行表內貸款質量惡化有緩和跡象，但游離于貸款五級分類之外表外理財資產的質量還沒有清晰透明的統計。目前，我國商業銀行表外理財資產運作雖然也會沿用表內資產管理的部分規則與制度，但在實踐中表外理財資產運作的準入門檻和管理并不高 于表內貸款，當表內貸款承受經濟下行引發的劣變壓力時，理論上表外理財資產質量也應該承受相同壓力。從道理上分析，很難想象商業銀行內部負責理財業務運作管理部門在信用風險防控上的 能力要顯著高于表內資產信用風險管理部門。考慮到銀行業務已經呈現出跨行業經營的特而將更優點，面對幾乎相同的資產選擇集合，很難想象商業銀行寧愿保留相

6、對低劣的資產, 質的資產配置給理財資金。由此可見，考慮到當前商業銀行理財產品剛性兌付潛規則還未打 破，正視表外理財資產真實質量劣變壓力并采取風險抵補措施，可能會是比較現實的選擇。大量僵尸企業低效占用銀行資產，但相當部分僵尸企業融資還未被銀行劃入不良，這主要是因為依靠各種表內外融資勉強還可以維持，也沒有出現逾期情況， 但實際上已經明顯失去了償債能力，若直接實施破產清算，往往會出現債務問題轉化為社會問題的后患。從商業銀行角度分析，在僵尸企業風險處置上，商業銀行管理層也往往會選擇“以時間換空間”的策略，主要是出于優化表內資產負債數據、回避內部責任追究的考慮。但從歷史經驗分析， 僵尸企業債務風險處置必

7、然是“兩害相較取其輕”的過程，雙方的讓步與妥協決定了債務風 險處置過程不可能會是一個一蹴而就的狀態。商業銀行信用風險管理有何不足在現代銀行制度建立前，我國商業銀行信用風險管理較為粗放，基層銀行行長、信貸員在貸款審批發放上有很大發言權。在金融管理當局推動下，各商業銀行向現代銀行轉變，逐步建立起基于“貸款三查”的信用風險管理模式，其核心是貸款前、中、后臺的嚴格分離， 專業分工更加細化，貸款審批權限由信貸員、基層銀行行長向“貸審會”轉移，專家治貸和 集中審批成為這一信用風險管理模式的兩大主要特征，有效克服了過去基層銀行行長、信貸員“說了算”可能引發的道德風險。但在銀行信貸規模急劇擴張和融資結構日趨復

8、雜的環境 下，這一傳統信用風險管理模式的不足也是顯而易見的。主要表現在以下幾個方面：一是有限的專家客戶覆蓋面無法適應資產規模急劇擴張的需要。雖然貸款前、中、后臺的分離，可以推動更加專業的分工，但分工過于細致，反而會增 加不必要的工作負擔，增加了專業人士培育的難度，也不利于培養掌握信貸業務全過程、全方位的信用風險管理專才。 2003年至今，我國銀行貸款規模增長了近10倍，但銀行信用風險管理專家的增長趕不上客戶數量的急劇增長。但在經濟處于上行期時，信用風險整體較小，且我國商業銀行大多重視抵押、擔保等第二還款來源，因而這種信用風險管理專才數量與業 務超常規發展需要之間的矛盾并不是那么明顯。此外，最近

9、幾年監管當局和銀行都在推行“盡職免責”制度，但嚴格按照“盡職免責” 的要求從事相關貸款業務，必須要在信貸業務系統或檔案資料留下足夠的書面證據，這往往導致基層客戶經理工作負擔加重。目前，貸前調查形式要求大量占據客戶經理的有效工作時間，深入現場調查企業和項目實際情況的時間縮短、頻率下降。過去幾年我國商業銀行客戶信用風險沒有充分暴露，并非因為銀行真實信用風險管理能力有效提升，只不過是處在持續增長的宏觀景氣周期而已。二是集體審貸往往會演變成“無人真正負責”的結果。在建立現代銀行制度的過程中，貸款前中后臺的有效分離，貸款審批權從客戶經理、基 層銀行行長轉到“貸審會”，應該說是信用風險管理的重大進步。組成

10、“貸審會”的成員從 自身的專業角度提出客戶的潛在風險隱患，有助于準確把控客戶信用風險。但這些年來商業銀行信貸資產規模超常規增長，“貸審會”集體審查壓力顯著增大，更多轉向了貸款申請的形式審查，對客戶經理貸款調查的深度與廣度沒有提出更多要求，對客戶實質風險往往不會進行深入討論分析。而“一人一票”的投票機制，雖然確保不會出現貸審會某成員主導審查 的局面出現，但往往會演變成實際上“無人真正負責”的結果。三是信用風險管理存在顯著順周期傾向。雖然客戶信用風險存在順周期性，但信用風險管理卻不宜存在順周期特性。若不其然， 在經濟上行期，信用風險管理弱化，導致客戶信用風險過度集聚，使得銀行在未來經濟景氣下降時承

11、受過多信用風險壓力；而在經濟下行期，信用風險管理加強， 導致信貸業務增長緩慢，可能會惡化銀企關系， 在經濟景氣觸底回升后喪失眾多潛在業務機會，不利于銀行長期穩健運營。基于“專家審貸”、“集體審貸”的傳統信用風險管理模式，必然會存在順周期特征。無 論是“專家治貸”強化貸款前、中、后臺的分工與牽制，還是“集體審貸”防范個人道德風 險，制度本身就是“趨利避害”的設計，自然會與經濟景氣循環存在高度相關。四是貸后實時風險預警的功能基本缺失。傳統商業信用風險管理模式主要解決了貸前調查和貸時審批的道德風險，提高了專業分 工合作，但無法實現貸后管理的實時風險預警。前些年，商業銀行貸后管理更像是一個檔案管理和統

12、計部門，貸款風險監測也主要是對現有的信貸業務數據進行加工整理，基本上無法主動發現未到期借款客戶的風險。近年來，隨著大數據技術在銀行業務中的應用，部分銀行開始利用內外部數據主動加強客戶信用風險監測，取得了一定成效，但更多反映在抓取企業互聯網負面信息分析預警企業 突發風險。而網絡或媒體上傳播的企業突發風險，實際上是企業經營風險的充分暴露，銀行“亡羊補牢”式的風險處置，并未真正達到實時監測貸款風險的初衷。信貸專業分工過細，也導致銀行貸后風險監測手段過于單一。貸款前、中、后臺的分離，人為割裂了貸款業務的全過程，貸款準入和審批在貸款業務全過程中的重要性更加凸顯，專業資源的配置也更吃重。 目前商業銀行從事

13、貸后管理的員工往往沒有調查和審批的經驗，所謂貸后風險監測，更多依賴于前臺客戶經理提供的企業財務報表。通常財務數據存在滯后性，且很多中小企業財務數據真實性存疑，客觀上導致銀行信用風險監測明顯滯后，基本上無法做到實時預警。此外，無論是大型企業，還是中小型企業，近年來經營形態均呈現出復雜化態勢。大型企業多元化經營，投資渠道豐富，資金多向流動，交易對手龐雜。中小型企業雖然主業單一， 但企業大股東自主投資范圍較寬，且自有資金與企業資金混用，個人投資風險往往轉化為企業經營風險，企業經營風險也可能會向個人財務風險傳導。這些風險也往往難以被銀行貸后管理部門所及時識別。五是銀行信貸前、中、后臺人為割裂與企業信息

14、高度統一存在矛盾。借款企業信息覆蓋從貸前調查到貸款到期收回的全過程，具備高度統一性。但銀行信貸經營前、中、后臺的劃分，使得企業信息的傳遞被人為割裂。對企業授信，是基于客戶經理 貸前調查的信息；而在貸款審批時借款企業信息已經發生動態變化，但授信往往未實時調整；在貸后到貸款到期這段時間內，貸后風險監測信息往往無法及時傳遞給授信部門，對前臺貸款營銷的支撐與指導作用存在斷裂。銀行貸款經營重授信輕貸后、重營銷輕風險、重審批輕持續管理的問題較為突出，很難全面把控借款企業的經營風險。企業經營面臨內外部沖擊， 經營風險動態變化。 基于貸前調查信息對借款企業經營風險 的綜合判斷，客觀上需要隨著時間進行不斷校正。

15、雖然各銀行也建立了信貸管理部門，但與真正的貸后風險監測相去甚遠，所謂信貸管理大多涉及貸后檢查、突發風險應對、不良貸款處置、信貸政策指導等方面，真正需要對借款企業信用風險、行業投向風險監測功能沒有， 或無法有效發揮作用。貸款從發放到收回或處置，需要進行貸款生命周期管理。在貸款生命周期的任何時點， 一旦發現威脅到貸款到期償還的重大風險隱患，就需要銀行及時介入或處置，以維護銀行信貸資金安全。但銀行因為貸后風險監測功能缺失，或無法有效發揮作用，無法及時對貸款生命周期進行干預，進而造成風險累積爆發，影響到銀行信貸資產質量。即使銀行貸后管理部 門依據自身經驗和技術前瞻性監測到企業經營風險，但企業表面經營仍

16、屬正常，要求抽貸、 退出將遇到前臺極大阻力。銀行信用風險管理模式變革路徑當前我國銀行業經營面臨 30年未有之變局。從宏觀經營環境分析，我國正處于經濟結 構戰略轉型進程，新經濟增長動能仍在培育，信貸資金布局既不易清晰把握方向也存在較大風險，同時也遭遇直接融資巨大的挑戰。利率市場化導致存貸利差失去制度保護，全球范圍內較長時間內低利率環境也將進一步壓縮銀行業凈息差水平，傳統依賴貸款規模驅動的經營模式不可持續。我國銀行業尚未完全經歷完整經濟周期沖擊，表內外資產質量劣變風險仍將持續釋放， 資本損耗和流動性壓力將有增無減。雖然公司治理機制建設初步建立，但業務擴張與風險控制容易失衡，同業業務、表外業務、理財

17、業務很可能成為連接影子銀行風險的通道。手機銀 行、網上銀行服務的興起，傳統銀行經營網點存在的必要性顯著下降。隨著大數據、互聯網技術與金融的深度融合，銀行獨占企業經營狀況信息的優勢正面臨互聯網平臺的強有力挑 戰，銀行產品與服務易于模仿，進一步削弱了傳統銀行信用中介的功能，適應形勢變化變革信用風險管理模式的重要性日益凸顯。1。以客戶為中心強化表內外全面信用風險管理目前，商業銀行業務日益呈現出表內外聯動、 信貸和非信貸業務協同發展的新趨勢。 過 往信用風險管理模式的關注焦點主要是表內貸款業務，對表外理財非標資產的融資管理， 以及在非信貸資產風險的防范上， 還存在些薄弱環節。 特別是當前商業銀行表外理

18、財業務、 同 業業務實施了專營制度，業務權限向上集中，但市場營銷和前臺調查仍在基層， 難免會出現 信息傳遞受阻，融后管理失控的可能性，造成潛在信用風險積聚。目前，商業銀行理財業務還未與銀行自營業務實施嚴格上的分離，自營資金與理財資金之間的交易較為頻繁，表內同業投資標的與理財資產選擇趨同，自營資金借助通道發放表外非信貸資產的情況較多，剛性兌付的潛規則短期內還無法打破，決定了商業銀行必須要為全部表內外資產的信用風險負責。因此，有必要建立以客戶為中心，涵蓋表內外全部資產、實施信用風險管理統一標準的信用風險管理模式，以應對不斷增長的表內外資產質量管理壓 力。2。逆周期信用風險管理在經濟周期性波動的不同

19、階段，實施逆周期的信用風險管理，可以防止在經濟景氣階段銀行潛在信用風險被動聚集，控制經濟不景氣期間信用風險釋放的規模，增加經濟不景氣期間信貸資源儲備，熨平實際信用風險周期性波動。目前，符合商業銀行個體利益的微觀抽貸、 斷貸、逼債等行為，雖然可以一定程度減少或控制自身信用風險的暴露水平，但宏觀上則加快了風險在銀行體系內的傳染與擴散，使部分尚能正常經營的民營企業突然陷入絕境，導致銀行體系的整體信用風險水平被動上升。而個別銀行為降低表內貸款不良率，采取向表外轉移不良資產的不當方式，實際上加速了影子銀行風險的聚集。這些情況表明，在信用風險防控上，不能完全照搬或簡單沿用經濟周期景氣階段的標準 與手段。因

20、此，在宏觀經濟景氣下降和信用風險加快暴露情況下，可以考慮采取逆周期的信用風險防控標準，適度提高不良貸款風險的容忍度，禁止各種不合規轉移不良資產的方式； 在依法合規和嚴密防范道德風險的大前提下，充分尊重市場主體的意愿，不搞“拉郎配”，通過政府“搭臺”讓“銀企”唱戲，鼓勵探索各種有效的風險處置方式和市場創新；建立并 完善債權銀行集體行動機制，不對民營企業搞突襲式的“抽貸”、“斷貸”，依靠市場力量完成“降杠桿”的重大歷史性任務。3。基于大數據的全過程信用風險管理大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。銀行在長期經營過程中，已經積累了有關客戶資金及交易行為的海量

21、信息數據，為銀行信用風險管理變革開啟了一扇全新的大門。一是真正實現貸后風險監測與預警。對借款企業賬戶信息、資金流向、關聯方信息、網絡信息、政府部門公開信息的深度挖掘，可以接近還原企業經營風險狀態，為前瞻性動態監測借款企業風險提供了可探索的路徑。二是實現銀行信貸前、中、后臺信息有效貫通。大數據分析需要處理有關借款企業的海 量信息數據，將原本分割的銀行前、中、后臺信息進行有效整合貫通，吸納在信貸業務條線之外的其他碎片化信息， 運用先進技術手段進行過濾與整合，進而分析預測借款企業的信用風險。三是為貸款前臺營銷和授信審批提供有效指導。 經過大數據分析處理后的結果，可以為 前臺營銷提供指導。 基于數據之