摘要:在当前我国商业银行面临不良贷款上升、经营环境恶化的局面下，如何提升信贷管理水平和资产质量就成为了重要的课题之一。本文在分析当前我国商业银行的传统信用风险测评的局限和弊端的基础上，针对目前的新形势，针对如何应用“大数据、云计算、互联网平台、移动互联网”技术，建设基于客户行为跟踪的信贷风险管理新体系，给出了一些对策建议。
关键词:信用风险；客户行为；管理模式
中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2016)04(a)-087-02
经济周期与金融风险休戚相关，经济低迷带给金融的不确定因素增加。如何有效实现资本跨空间、跨时间的合理配置，达到社会效用最大化，是银行业永恒的研究主题。在资本配置的过程中，主要会遇到两大问题：信息不对称以及道德风险所导致的逆向选择。信息和信用是金融的本质，而对风险的识别和定价是金融的根本。
1资产质量下降反映传统信贷调查的局限
信用风险管理作为银行风险管理三大支柱之一，尤为重要。在“互联网+”时代，商业银行传统风险管理架构被动地适应信用风险上升，能否担当起防范新型风险的重任需要画一个问号。在经济高速发展时期，许多问题被掩盖；而近年来，随着经济持续中低速运行，转型步伐加快，去产能、去杠杆、去库存进程加快，有可能从多个层面对银行信贷资产质量造成压力。据银监会统计，截至2015年第四季度末，我国银行不良贷款余额12744亿元，已经连续17个季度上升；不良贷款率1.67%，当年新增不良贷款逾一倍；关注类贷款余额2.89万亿元，同比增长50%以上，反映出关注类贷款与不良贷款同步变化的运行态势，也表明我国银行信贷资产质量劣变趋势尚未真正缓解。在授信时和贷款发放后，银行着重关注的就是贷款能否按期收回本息的问题。传统的信贷调查对于金额大的借贷项目是必须且有效的，只有全面了解客户的情况，才能深度掌握资金使用、还款来源等关键信息，然而成本比较高；对于借款数额较少的项目，信用调查的成本高于收益。中国银监会曾出台许多文件来规范资金的使用，但是由于执行时交易流程比较烦琐，实际操作中取得的效果并不理想。由于资金的用途和划款不能很好地把控，使得风险倍增。譬如2016年初爆发的北京农行39亿元票据融资的案件，绝对不是个案。信贷业务应为企业的生产经营或个人的事业发展及家庭生活服务，但有些信贷交易已背离了基本原则，大量资金被用于市场炒作或者一些违规行为，这样做的结果不仅仅是提高市场资金价格，使真正做企业的人借贷成本增加、企业利润每况愈下，甚至有的企业会破产(当然破产原因很多)，结果导致银行的坏账不断增加。
2信用风险测评的现状与问题
目前，大部分的商业银行信贷业务经营都是采取业务部门前台客户营销、授信审批部门中台授信额度控制、贷审会信贷审批、贷后部门贷后管理的经营模式。客观上讲，这种信贷经营模式实现了前、中、后台的有效隔离，有助于降低银行信贷风险，但还是存在弊端。其中最突出的是，银行贷款规模增长速度和客户管理能力提升不匹配。近几年商业银行信贷资产规模成倍增长，由于人力、物力的投入以及管理模式落后等原因无法跟上信贷资产增长步伐，导致很多贷前调查流于形式，无法深入细致调查企业和项目的实际情况。贷审分离之后，由于坏账对客户经理和集中审批人的追责可能性、追责程度也有所下降，使得借款企业经营形态复杂和银行客户监控手段单一之间存在矛盾。尽管各商业银行均建立了贷款风险管理体制，但贷后风险管理在实务中，主要依赖于前台客户经理将借款企业财务数据的录入，以及对媒体和网络借款企业突发风险的处置。通常来说，财务数据存在滞后性，很多中小企业的财务数据真实性也存疑，客观上使得银行对借款企业风险的监测明显滞后，基本上无法做到实时预警。而网络或媒体上的借款企业突发风险，实际上是企业经营风险的充分暴露，银行“亡羊补牢”式的风险处置，并未真正达到实时监测贷款风险的初衷。此外，现有信贷模式的弊端还包括：借款企业信息高度统一与银行信贷前、中、后信息传递割裂的矛盾较为突出；借款企业经营风险动态变化和银行贷后风险监测理念落后的矛盾较为突出；贷款需要全过程管理与银行贷后介入处置功能基本缺失矛盾较为突出等几个方面。这些弊端需要我国商业银行通过信息化手段来化解。商业银行的授信审查审批体系信息化是一个渐进式的过程。现有的银行授信审批流程体系是典型的线下线上相结合的“O2O”模式。参考互联网信贷公司的做法，都是采用准线上的模式来开展个人授信业务，这样可以节省线下的客户调查成本，使小额贷款得以开展。线上的信用风险测评需要相关的数据支持，与第三方平台合作，获取客户相关信息可以实现数据共享，达到互惠互利的目的。早在2008年之前，交通银行就实现了银税共享系统，主要解决公司客户财务报表数据造假问题；而通过银警共享系统，可以对个人客户和小企业主进行个人身份甄别及过往不良记录调查，有助于进行个人贷款准入判断，这都是可以研究的课题。现有的商业银行授信审查审批系统，对于改善信贷管理、提高效率确实有很大的帮助，但问题也在显现。首先是整个系统及流程设计还是建立在仿手工的基础上，与目前正在兴起的“大(大数据)、云(云计算)、平(各类互联网平台)、移(移动互联)”等还有很大的距离。其次，就长远而言，该系统的设计并不十分科学合理，信息来源和完整性是制约发展的主要问题。社会上小额贷款公司或P2P平台出现的问题已成普遍现象，而即便是银行系的P2P平台，例如平安银行的“陆金所”、包商银行的“小马贷款”平台等，目前也都步履维艰。分析原因，主要是借款人的信息准确完整获取很难，验证也难。欧美国家有较为成熟的个人征信体系，系统中储存的信息也比较全面，社会的诚信体系也比较好；而目前，我国商业银行获取客户信息，仅能够靠一些零碎的交易信息或社交信息，信用风险测评模型也是美国FICO信用测评模型的改进版。由于信息来源的准确性难以保证，因此模型的输出结果也充满异议。
3以“大、云、平、移”技术支持基于客户行为追踪的信贷管理
统计数据表明，银行的不良贷款业务，在准入阶段就有问题的占30%；由于贷后管理松懈，对借款人缺少跟踪，进而造成损失的占70%。这些问题是多方面因素的集成。再有效的信用风险测评模型，再有能力的审查审批人员也不能准确判断其中存在的问题，进而造成系统误判，而其结果也就显而易见。国际管理集团IMG的创始人马克麦考马克说：对市场调查资料的最佳利用，不是其字面上的内容，而是其可暗示的内容，要看出字里行间蕴含的意义。总之，市场人员的素质是风险防控的第一道关口。贷后管理的问题是一个永恒的话题，也是一个永恒的难题。综合上述分析，在经济发展新常态下，商业银行必须紧跟新业态的发展需求，建立新架构，引进新技术，开发新平台，设计新流程，使信用风险测评更贴近事实真相，同时实现对借款人行为的跟踪。本文针对商业银行以“大、云、平、移”技术，支撑建设基于客户行为追踪的信贷管理新业务模式，提出以下思路建议。一是引进云计算设计理念，架构风险管理的平台。云计算的基础服务是IaaS(基础即服务)，用云操作系统来管理各类资源池，使配置资源能够实现动态使用；云计算的平台服务PaaS(平台即服务)是按照整体布局而形成的具有独立功能业务的处理平台，该平台和其他系统有很好的交互功能。商业银行需要建立客户资源管理平台，作为全行业共享的客户资源数据库。二是建立市场准入平台。市场准入，依据银行客户拓展政策而制定的规则，依据商业银行自身的战略发展目标和市场特点，在不同的时期有不同的市场拓展目标。三是建立审查审批平台。审查审批时要有数据比较，市场人员录入的客户信息要与客户资源湖中的客户信息进行比较，在确认信息后，信用风险的测评模型也要做调整。对于银行已有的客户，接入银行的大数据分析系统，获取客户的交易数据对信用风险测评是非常重要的。新的审查审批流程不再是仅根据客户财务报表、贷前调查报告以及审批人主观经验进行表决。除了借款主体之外，还要通过大数据技术，对主要负责人、上下游供应商、销售商等关联对象及其各自的以往账户信息、历史现金流情况、征信信息以及网络上的半结构化或非结构化信息进行综合建模分析，从而形成一套完整的审查审批量化考核模型。四是建立贷后管理平台。大(大数据)、云(云计算)、平(互联网平台)、移(移动互联)的推广应用，使得银行有可能逐步做到对客户的动态跟踪。依据这些，对客户的动态跟踪可以建立两类模型：一是依托交易数据信息建立的定量模型；二是依托市场变化和客户行为的定性模型。定量分析模型的建立和使用已经有一些较为成熟的经验可循，如阿里巴巴的“芝麻信用”就是依据客户的交易信息等建立客户的信用积分，积分越高，信用度越高；美国正在使用的有FICO信用积分模型。国内的商业银行也应建立类似分析模型并成熟应用，以有效把控信贷风险。
参考文献
[1]贾舒.我国商业银行对小微企业的信贷风险管理[J].山西财经大学学报,2014(S1).
[2]王天宇.新常态下中小银行信贷风险管理研究[J].征信,2015(09).
[3]魏国雄.银行信贷风险管理的反思[J].中国金融,2014(11).
[4]魏国雄.商业银行的信贷战略风险管理[J].金融论坛,2015(11).
作者：彭鹏 单位：中国财政科学研究院博士后流动站
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