导读：近年来，我国银行体系表外资产规模急剧扩张，而表外资产的信用风险却没有释放的出口，值得高度关注。从增长势头看，目前我国商业银行不良贷款率上升有趋缓迹象，但考虑到去产能、去杠杆、去库存任务还未完成，我国银行体系的信用风险还有继续释放的空间。
近年来，我国银行体系表外资产规模急剧扩张，而表外资产的信用风险却没有释放的出口，值得高度关注。从增长势头看，目前我国商业银行不良贷款率上升有趋缓迹象，但考虑到去产能、去杠杆、去库存任务还未完成，我国银行体系的信用风险还有继续释放的空间。
当前，我国商业银行传统信用风险管理架构主要存在以下问题：一是信贷经营重形式轻实质；二是信用风险信息碎片化与贷款全生命周期管理存在一定冲突；三是信用风险管理能力建设滞后于业务发展；四是数据爆炸性增长与信用风险数据基础薄弱存在冲突；五是大信用风险管理架构建设缓慢。
随着科技金融的蓬勃发展，特别是数据抓取与分析技术的进步及在银行体系内的广泛应用，商业银行信用中介职能的必要性削弱，信息中介职能的重要性明显上升。而适应互联网和大数据时代发展，我国商业银行需加快变革信用风险管理架构，以客户信用风险视图为基础，通过大数据分析，着手建立全流程、全信息的信用风险经营与管理体制。
当前虽然银行体系信用风险的释放与宏观经济增长放缓有一定关系，但在一定程度上也反映商业银行信用风险管理架构无法主动有效地应对宏观经济运行风险冲击的事实。而形式上的贷前调查、贷时审查和贷后检查，在基本确立信贷业务前中后台相互牵制、专业分工的信用风险管理体制的同时，也人为造成了信用风险全信息、全流程的割裂。
特别是在“重业务拓展，轻风险管理”的经营导向下，部分商业银行贷后管理部门的话语权不足，工具欠缺，难以真正有效发挥信用风险的监测与预警功能，大多数情况下只能被动适应信用风险的积累和释放。而互联网和大数据技术的广泛应用，深刻地改变了商业银行传统信用风险管理的作业模式，对固有信用风险管理架构提出了巨大的挑战。
适应互联网和大数据时代发展，我国商业银行需加快变革信用风险管理架构，以客户信用风险视图为基础，通过大数据分析，着手建立全流程、全信息的信用风险经营与管理体制。
历史上我国银行体系曾经有过两次比较大的不良资产剥离。1999年，我国成立四家资产管理公司，按账面金额接收了工、农、中、建等四家国有商业银行及国家开发银行的巨额不良贷款。2004-2005年，为推进国有商业银行股份制改造，又由四家资产管理公司出面收购不良贷款。从中国人民银行大一统格局到专业银行分设，再到商业银行股份制改造的历史变迁中，我国银行体系相当程度承担了巨大的改革成本。
在计划经济向市场经济转轨的过程中，自主经营和自负盈亏的要求，较难体现在银行的信贷经营里，大量不良贷款的产生与行政干预、计划经济思维是分不开的。即便如此，僵化的信贷经营管理体制，既不能有效抑制道德风险，又无法促进经营效率的提升，在1999年巨额不良贷款剥离后到2003年的几年间，我国银行体系的资产质量没有得到实质改观，不良贷款依然居高不下。
经历上市前的第二次巨额不良贷款剥离后，工、农、中、建、交等五家国有商业银行卸下了沉重的历史包袱，补充了巨额资本，而现代公司治理的确立又极大地激发了经营管理层的发展动力。特别是2003年以来，我国宏观经济再次进入新的增长周期，土地、住宅等不动产资产价格大幅上升，银行体系迎来史无前例的黄金发展期，不良贷款余额和不良贷款率持续“双降”，银行体系盈利能力持续增强。
2008年国际金融危机爆发，宣告了新世纪以来全球增长景气周期的结束，我国宏观经济也面临巨大的危机冲击。新世纪以来我国依靠外需和投资双轮驱动的经济增长模式，在遭遇外需急剧萎缩的困境后，扩大投资规模成为应对国际金融危机的不得已选项，但意外推动了银行体系规模的急剧扩张，从而抵消了信用风险释放的压力。
即使如此，由于我国投资边际效率递减，在后国际金融危机时期的全球经济艰难再平衡过程中，内外部商品市场疲软，而连年投资扩张引发的产能过剩问题、高库存问题日积月累，倒逼微观领域信用风险逐步释放。从2011年四季度开始，我国银行体系不良贷款率持续下降趋势出现了拐点。2011年四季度末，我国商业银行不良贷款余额达4279亿元，环比上季度末上升201亿元；不良贷款率1%，环比上季度末上升0.1个百分点。截至2016年末，我国商业银行不良贷款余额15123亿元；不良贷款率1.74%，较上年末上升0.07个百分点。
目前，虽然从增长势头看，我国商业银行不良贷款率上升有趋缓迹象，但考虑到国家去产能、去杠杆、去库存任务还未完成，至少从理论层面分析，我国银行体系的信用风险还有继续释放的空间。这些年来，我国银行体系表外资产规模急剧扩张，而表外资产的信用风险却没有释放的出口，值得高度关注。综合来看，产业改造升级所引发的存量信贷结构调整，可能会是未来几年我国银行体系资产质量面临的主要风险。
始于2003年的现代银行制度改造，基本确立了贷款前台、中台、后台分离的信贷管理架构，形成了信贷调查、审批和贷后管理业务相互牵制的管理模式，一定程度减少了信贷经营中的道德风险，在实践中也有助于信用风险的控制。但也要看到，2003年至2011年期间我国银行体系不良贷款的“双降”，还难以真正有效检验现行信用风险管理架构和模式的效果。
2011年四季度以来我国银行体系不良贷款的持续上升，既是宏观经济不景气的结果，某种程度上也与传统信用风险管理架构运行不畅不无关系。近期山东因某大型企业集团资金链条断裂所引发的互保危局，将多家金融机构牵涉其中，担保代偿风险影响到多家地方企业，导致地方金融风险集中释放。而互保危机的发生，与金融机构过于重视第二还款来源存在莫大关系，反映出传统信贷经营理念存在变革的需要。
特别是近年来基于互联网技术在金融领域和社会经济生活中的广泛应用，大数据分析工具日渐成熟，对商业银行传统信用风险管理架构形成巨大冲击的同时，也带来优化升级前所未有的良机。当前，我国商业银行传统信用风险管理架构主要存在以下问题。
1。信贷经营重形式轻实质
贷款前台、中台、后台的有效分离，主要是从制度设计层面来防范信贷员和基层行长的道德风险，但这并不意味着基层银行信贷经营能力上升的必然性。通常而言，信贷经营能力提升，不仅要求贷前调查最大限度获悉借款企业经营现状和发展前景，形成专业化的初步判断，而且还需要贷款审批委员会基于贷前调查所获得的资料进行进一步专业的深入分析与判断，以及贷后风险监测预警能够及时有效发挥作用。但相当多银行的贷款“三查”要求，在实践中逐步演变成“重形式轻实质”的信贷经营习惯。
一是过于重视第二还款来源。过于看重担保、抵押等第二还款来源，而对借款人主营业务现金流的第一还款能力调查分析不够深入，是当前信贷实务普遍存在的现象。之所以会出现上述情形，很大程度上可归因于基层客户经理在现实经营环境中的自发选择。在严厉内部追责和激烈市场竞争的双重压力下，落实担保、抵押等第二还款措施，既可以弥补贷前调查工作不实、分析不深的问题，减免个人责任，同时又可推动贷款申请在较短时间内上会通过，完成考核指标。实践中，甚至会出现在借款人第一还款来源完全可以满足贷款自偿要求，但基层客户经理仍要求第三方为借款企业进行担保，或要求借款人提供土地、住宅等不动产等作为抵押的情况。
当然，在社会信用体系还难以有效降低借贷双方信息不对称的情况下，借款企业财务资料不真实、经营数据造假的情况也较为普遍，也相当程度促使金融机构主动强化了第二还款来源的要求。综合来看，在经济景气期间，担保、抵押等第二还款来源有助于生产繁荣发展，控制信用风险暴露；但在经济不景气期间，担保、抵押等第二还款来源可能会演化成互保危机，引发不动产抵押价格大幅回调的导火索，是加速信用风险传染、放大信用风险冲击的具有区域性、系统性影响的风险因素。
二是贷款审批重形式审查轻实质分析。以贷款审批委员会集中审议代替行长“一支笔”，一定程度剥夺了基层银行行长的审批权。集体审批可集合群力，全方位考虑风险。专家审批有助于落实责任，发挥专业优势。但究竟何种方式更有利于信用风险把控，事实上也难有定论。
在信贷实务中，贷款集中审批更侧重于形式要件的审查，较难实现实质风险的分析与判断。这是因为信贷规模急剧增长需要上会的贷款申请，远远超出了贷款审批委员会的负担。虽然贷款审批委员会可以发挥专家集中审批优势否决贷款申请，但若是否决贷款过多，又不符合基层行经营导向，也完不成上级行下达的业绩考核指标。且在某些大项目贷款申请上，基层银行行长还可通过各种形式向贷款审批委员会施加压力。最为重要的是，集体审批往往减轻了参会人员的责任，导致出现集体负责事实上无人负责的情况。
三是贷后监测预警只具备形式功能而缺乏实质作用。当前我国银行体系贷后监测管理与庞大信贷规模严重不成比例，相当多银行的贷后管理主要是统计和报告功能，难以真正发挥贷款风险有效监测与预警功能。
在业绩考核导向下，贷后风险管理缺乏有效手段和工具，即使发现潜在风险隐患，除非有确凿证据表明信用风险即将爆发，否则难以直接干预尚未到期贷款项目，或对业务前台提出限制性要求。由于信贷管理系统建设滞后，数据质量问题较多，加上客户的财务信息不真实且更新不及时，导致贷后风险监测严重滞后于风险管理需要。
2。信用风险信息碎片化与贷款全生命周期管理存在一定冲突
贷款“三查”从制度设计上明确了贷款前中后台的分离及相互制约，一定程度防范了贷款经营中的道德风险，但同时也影响到信用风险信息的完整性和统一性。从贷款申请到终止贷款关系的全生命周期内，客户信用风险信息是一个连续动态的集合。而贷款前中后台的分离模式，客户信用风险信息被人为分割成贷前、贷时、贷后三个部分，信用风险信息的连续性被破坏。
虽然贷前、贷时、贷后信息都要在信用风险管理系统中录入，但因为前中后台关注的焦点不同，可能导致信用风险信息收集不完整，以及信用风险分析判断存在片面性。对借款企业的授信，是基于客户经理贷前调查的信息；而在贷款审批时借款企业信息已经发生动态变化，但授信并未实时调整；在贷后到贷款到期这段时间内，贷后风险监测信息往往无法及时传递给授信部门，因而对前台贷款营销的支撑与指导作用产生断裂带。
3。信用风险管理能力建设滞后于业务发展
近年来，我国金融体系信用风险资产规模急剧增长。2003年至今，我国银行贷款规模增长了10倍多。但信用风险管理能力建设明显滞后于业务发展。
这一方面是因为信贷规模的急剧增长超出了现有运营管理人力的承受范围。应该看到，一个成熟、专业的信用风险管理专家并非一朝一夕能够培养，而在现行信用风险管理模式下，每个专家所能管理的客户数量也有物理及生理限制。因此部分银行贷前调查不深入、不到位的情况并非个例，贷后检查流于形式，没有真正落实有效信用风险管理的要求。
另一方面是因为信用风险资产业务创新加剧，表内贷款之外衍生出多类型信用风险资产，而其中嵌套和结构化设计，超出了现有信用风险管理架构的范畴，导致信用风险管理没有实现信用资产全覆盖。
值得注意的是，为激励客户经理，在制度层面提倡“尽职尽责”，而在实践中为确定“尽职”程度，又设定了客户经理多种形式义务，但这些义务本身与最终信用风险释放没有很强相关性，却大量占用了基层客户经理的工作时间。为完成规定的义务，基层客户经理实际上很难有时间真正收集、挖掘和分析潜在风险及业务合作信息。
4。数据爆炸性增长与信用风险数据基础薄弱存在冲突
在错综复杂社会经济交易网络中，过去受技术条件限制，难以留下交易痕迹数据。这些年来，随着数据技术的突飞猛进，企业或个人的大多数交易信息可用数据形式保存，为金融机构利用数据技术分析客户信用风险提供了坚实基础。但商业银行信用风险数据不完备、不及时、差错、遗漏的情况较多。虽然多数银行也开发运行了信用风险管理系统，但因为数据基础较为薄弱，既难以将行内信息数据进行标准化处理，也没有更多动力去挖掘分析网络信息，导致信用风险监测难以满足实质管理的需要。
5。大信用风险管理架构建设缓慢
目前，商业银行已经认识到表内同业投资、表外理财资产信用风险管理的重要性，部分银行已开始将其纳入全行的信用风险管理体系。但因为同业业务、资产管理业务实施事业部管理或专营，且名义上银行不需要对表外理财资产的信用风险承担责任，所以银行表内外资产的信用风险管理实际上处于割裂的状态。表内自营贷款和表外理财非标资产的信用风险管理相对独立，相对而言表内自营贷款的信用风险管理更成体系，而表外理财非标资产信用风险管理弱化。
随着科技金融的蓬勃发展，特别是数据抓取与分析技术的进步及在银行体系内的广泛应用，商业银行信用中介职能的必要性削弱，信息中介职能的重要性明显上升。而适应互联网和大数据时代发展，我国商业银行需加快变革信用风险管理架构，以客户信用风险视图为基础，通过大数据分析，着手建立全流程、全信息的信用风险经营与管理体制。
1。以客户为核心建设全覆盖的业务系统
信息技术在银行领域内的广泛应用，极大地提升了银行业务的效率。目前，在商业银行内部，按照业务品种、工作模块、管理需要等开发了多个信息系统。但对各条线业务系统的整合和开发进展缓慢，这一方面是因为技术上的原因，比如历史数据如何与新系统无缝衔接，历史数据缺失如何弥补；另一方面还是因为内部业务分割的结果。从业务管理拓展角度上讲，更多关注信息系统对本部门业绩提供的便利程度、充足程度，但往往很少顾及业务条线前后相关部门的需求。部分银行已经意识到客户信息整合的重要性，并开展了相关整合工作。
从适应未来业务拓展与管理需要，有必要将现行分散在各个部门之间的业务系统进行有效的整合，以客户为核心将所有相关业务系统的信息进行整合在一起。而整合的目的是为了更好地利用现代工具分析客户信息的价值和风险。
2。刻画客户信用风险视图
所谓客户信用风险视图，简而言之，就是将所能收集到的所有客户信息按照风险特征进行分类整合，并根据特定大数规则结合历史经验显示其爆发信用风险的概率。信用风险视图可以类比人类体检。在常规体检中，涉及血液、尿检、内科、外科、心电图、超声波检查等等，每项检查都有其特定含义。在体检报告中，血液检查指标都会显示该指标正常区间值，如果实际指标在正常区间内，那么可以不用再做进一步检查。
客户信用风险视图恰如体检，将构成客户信用风险的具体信息，按照大数规律和历史经验反映为取值范围，如果某客户的相应指标信息超出这一正常取值范围，就需要结合其他指标进行综合分析，以确定其是否需要做进一步的风险监测预警。
3。推进业务部门整合
首先，要改革信贷管理经营体制。在信息大爆炸时代，贷前、贷中和贷后的严格分离，其必要性已经下降。基于大量碎片化信息的整合和分析，无须现场调查，客户经理也可以最大限度地刻画客户整体经营与风险状况。贷后风险监测预警与贷前调查的界限基本消失，贷后实时风险监测实际上也起到贷前调查的功能。
第二，要改革总、分行的信贷管理经营体制。未来商业银行信息数据的分析、决策必然要向总行集中，大总行体制已经不可避免。近年来，各商业银行总部人员规模也在不断扩张。分行的信贷管理职能，可能更多来自业务营销的压力，也主要限于大客户业务。理想情况下，小额贷款完全可以在线申请、在线审批，因而线下业务的处理需求势必也会出现萎缩。大型企业贷款需求相对复杂，完全依靠线上申请较难符合实际需求。同时，银行竞争十分激烈，线下的沟通与营销，是拓展客户群体的必然要求。重新对总、分行信贷管理职能进行划分，对信贷作业全部环节进行梳理，删除不必要环节，增加新的岗位设置，适应银行由信用中介向信息中介职能的延伸需要。
第三，减少信贷业务的管理层级。当前信贷业务“总行—分行—二级分行—支行”的模式亟待调整，依靠大数据技术和现代信息技术，信贷业务管理和运作的链条可以进一步缩短。业务审批、管理向总行集中，而业务营销主要依靠基层行。随着客户对网上银行、手机银行的广泛接受，现金交易的大量减少，未来商业银行网点广泛布局的必要性下降，未来基层商业银行更多体现为业务拓展和营销功能，客户群主要为必须通过线下营销才能建立关系的群体。
4。培育信用风险分析专业团队
随着信息中介职能重要性的上升，未来商业银行的核心竞争力建立在强大的信息系统和专业的数据分析处理能力之上。目前，少数银行在信用风险分析能力建设上进行了探索，利用模型识别风险，提高信用风险实时监测能力等等，但总体看仍处于初级阶段，既无法前瞻性识别信用风险，也无法利用贷后信息分析为前台营销提供有效支持。对大多数银行来说，只能被动适应信用风险演变。
产生这些问题的根本原因在于，商业银行还没有培育出能够对大量后台信息数据综合分析处理能力的队伍。很多银行贷后管理职能更多体现为统计和报告功能，但缺乏对具体信用风险的识别功能。因此，商业银行有必要在改革信贷管理体制过程中，加快组建信用风险分析处理专业队伍，主要依靠对大量信息的挖掘和分析，将真正贷后风险监测预警功能落实到实处。
商业银行
