虞赟 鄭雅莉 張淑云

徐州工程學(xué)院

一、商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理概述

信貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的主要經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)之一，信貸風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)中，比較普通的一種。信貸風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生原因主要是三點(diǎn)：第一，銀行方面。銀行由于自身信貸機(jī)制問(wèn)題，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不到位和不良貸款收回與處理等因素產(chǎn)生信貸風(fēng)險(xiǎn)。例如，對(duì)貸款人身份審核不仔細(xì)，對(duì)于貸款人還款能力過(guò)度高估，貸款后管理不到位，抵押品、質(zhì)押品杠桿率過(guò)高等；第二，企業(yè)方面。企業(yè)是銀行信貸資金運(yùn)用的主體之一，其償還貸款的能力直接關(guān)系商業(yè)銀行信貸等級(jí)評(píng)定。如果企業(yè)經(jīng)營(yíng)機(jī)制不夠完善，沒(méi)有能力償還債務(wù)，將直接導(dǎo)致商業(yè)銀行產(chǎn)生信貸損失；第三：社會(huì)方面。是這是商業(yè)銀行無(wú)法控制的外部因素方面。受地震、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害的影響，潛在商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)也存在。

那么，鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行作為商業(yè)銀行的一小部分，同樣也面臨著信貸風(fēng)險(xiǎn)。由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行服務(wù)的對(duì)象是我國(guó)農(nóng)民，其具有風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)比較薄弱、生活收入來(lái)源與季節(jié)氣候息息相關(guān)且具有極大不穩(wěn)定性等特點(diǎn)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行面臨著與普通商業(yè)銀行相比更高的信貸風(fēng)險(xiǎn)。雖然我國(guó)有關(guān)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的研究早已開(kāi)展，但只是使用現(xiàn)有的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)控制理論，對(duì)于鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行乃至農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展是沒(méi)有積極作用的。所以，要加強(qiáng)信貸風(fēng)險(xiǎn)理論與鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)銀行實(shí)際相結(jié)合，才能有效解決鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)云計(jì)算的進(jìn)一步成熟，傳統(tǒng)的信貸模式早已落伍，大數(shù)據(jù)征信模式下的信貸風(fēng)險(xiǎn)控制開(kāi)始嶄露頭角。它深入挖掘并整合鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行所需的客戶信息，開(kāi)展大數(shù)據(jù)營(yíng)銷與風(fēng)控，精確客戶需求，有效降低鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)信貸風(fēng)險(xiǎn)。

二、商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀

（一）商業(yè)銀行總體信貸業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀

隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的逐漸放緩和利率市場(chǎng)化的逐步發(fā)展，金融行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)加劇給銀行的信貸帶來(lái)巨大風(fēng)險(xiǎn)。不良貸款余額和比例是衡量商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。根據(jù)中國(guó)人民銀行公布《2017年金融機(jī)構(gòu)貸款投向統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額114.57萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)12.9%，比上季度增速0.5個(gè)百分點(diǎn)。商業(yè)銀行不良貸款余額1.71萬(wàn)億元，不良貸款率1.74%，關(guān)注類貸款余額3.41萬(wàn)億元，關(guān)注類貸款率3.49%。與此同時(shí)，商業(yè)銀行不良貸款損失準(zhǔn)備余額3.09萬(wàn)億元，較上年末上升4268億元。不良貸款余額與不良貸款率都出現(xiàn)上升現(xiàn)象。

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)2017年中國(guó)銀行監(jiān)督管理委員會(huì)《金融機(jī)構(gòu)貸款投向統(tǒng)計(jì)報(bào)告》整理所得

數(shù)據(jù)還顯示農(nóng)村貸款增長(zhǎng)加快，涉農(nóng)貸款余額29.97萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)9.9%，比上季末增速1個(gè)百分點(diǎn)。本外幣農(nóng)村（縣及縣級(jí)以下）貸款余額24.39萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)9.5%，比上季末增速0.9%個(gè)百分點(diǎn)，增加1.79億元，同比增多6004億元。

（二）江蘇省商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀

截止2017年底，江蘇銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款余額為1450.85億元，不良貸款率為1.29%。其中，政策性銀行、大型銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行和法人銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的不良貸款余額和不良貸款率較農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)相對(duì)較低。農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)由于自身風(fēng)險(xiǎn)約束機(jī)制的不健全和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的匱乏，到2017年已經(jīng)達(dá)到了3.09%，超過(guò)監(jiān)管紅線2%。重視貸款輕視管理，重視規(guī)模輕視質(zhì)量導(dǎo)致農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)不良貸款余額和不良貸款率上升，貸款質(zhì)量日益下降。

江蘇省銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不良貸款余額和比例

三、江蘇省地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)控制存在的問(wèn)題

江蘇省地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行在信貸風(fēng)險(xiǎn)信息識(shí)別、計(jì)量手段、預(yù)警機(jī)制、信用評(píng)級(jí)等方面有待發(fā)展，導(dǎo)致不良貸款余額和不良貸款率日益上升。

（一）銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制不完善

內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制不健全一直是商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)形成的重要原因。目前，由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行存在著所處地區(qū)比較偏遠(yuǎn)、技術(shù)管理等問(wèn)題，內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制不夠成熟，很難將貸前調(diào)查、貸中期審查、貸款后檢查工作落實(shí)到位，銀行缺乏對(duì)客戶信息全方位的了解，阻礙了商業(yè)銀行對(duì)農(nóng)民償還貸款能力的獲得。此外，由于農(nóng)民日常行為不規(guī)律性，也阻礙了銀行對(duì)農(nóng)民信貸能力的識(shí)別。由于信貸風(fēng)險(xiǎn)存在不受主觀因素的影響，只要銀行有信貸業(yè)務(wù)，必然會(huì)有信貸風(fēng)險(xiǎn)存在的可能性。風(fēng)險(xiǎn)與利潤(rùn)相伴相生，風(fēng)險(xiǎn)越高銀行盈利的可能性越大，風(fēng)險(xiǎn)越低銀行盈利的可能性也就越低。

（二）特殊借款方的信貸違約

借款方的信貸違約就是由于各種各樣不確定因素導(dǎo)致借款方不能及時(shí)歸還貸款導(dǎo)致銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)提高的一種行為。鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行所面臨的客戶與其他類型客戶相比更具有一定的特殊性。農(nóng)民的收入來(lái)源較城鎮(zhèn)人民來(lái)說(shuō)更為不穩(wěn)定，收入大小受天氣、溫度等影響比較大，因此，之前向銀行所借款項(xiàng)就沒(méi)有能力去償還，最終導(dǎo)致自己違約和銀行信貸損失的結(jié)果。并且，農(nóng)民的受教育水平相對(duì)較低，缺乏相應(yīng)的文化素養(yǎng)、道德意識(shí)和法律意識(shí)，沒(méi)有意識(shí)到自己違約行為造成自己信用損失和銀行信貸損失的重要性。盡管如此，鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)銀行還是響應(yīng)國(guó)家“三農(nóng)”政策的號(hào)召，把大量資金投入到鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)去，從而信貸風(fēng)險(xiǎn)也就本地區(qū)的信貸風(fēng)險(xiǎn)情況。與此同時(shí)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行也因高昂的訴訟費(fèi)用和繁瑣的法律程序也不愿意使用法律武器來(lái)保障自己的權(quán)益。

（三）銀行外部環(huán)境的不確定性

銀行外部環(huán)境通常包含經(jīng)濟(jì)和政治兩方面，它想要繼續(xù)發(fā)展經(jīng)營(yíng)下去就必須依靠外部環(huán)境。因此，銀行必須采取行動(dòng)維持外部環(huán)境的平衡穩(wěn)定。如果缺乏任意一方，導(dǎo)致平衡被打破，那么信貸風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)再次加劇。外部環(huán)境中的不確定性是信貸風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要原因。鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行原本是通過(guò)內(nèi)部循環(huán)調(diào)整內(nèi)部結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)向農(nóng)民提供新的金融產(chǎn)品和服務(wù)，但是由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)金融市場(chǎng)的特殊性導(dǎo)致政府必須給予其政策補(bǔ)貼的支持而非市場(chǎng)本身的自我完善循環(huán)，在這樣的環(huán)境下，如果政府撤走對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的補(bǔ)貼支持，銀行外部環(huán)境也就因此失去平衡，銀行信貸損失也就由此激化。

四、對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)控制的建議

（一）基于大數(shù)據(jù)征信加強(qiáng)對(duì)借款人信息貸前、貸中和貸后審核

1.貸前審核就是在將貸款貸給借款人之前對(duì)借款人信息進(jìn)行一系列詳盡的調(diào)查。傳統(tǒng)的方法是通過(guò)銀行內(nèi)部對(duì)該客戶歷史交易數(shù)據(jù)、中國(guó)人民銀行征信中心等外部征信機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)借款人信息進(jìn)行評(píng)估。大數(shù)據(jù)征信模式不僅已經(jīng)包含了已有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息來(lái)源，還包含各種社交平臺(tái)網(wǎng)站等日常衣食住行的數(shù)據(jù)信息。這些信息能夠?qū)杩钊说男畔⑦M(jìn)行進(jìn)一步完善，能夠減少銀行對(duì)客戶信息缺乏而導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)加劇。

2.貸中審查就是不得因?yàn)樽陨砝娑^(guò)度貸款給借款人，堅(jiān)持安全性、流動(dòng)性和盈利性三者有機(jī)統(tǒng)一，不違反國(guó)家制定的法律和規(guī)章制度，不違反信貸的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略政策。審批人對(duì)貸款的用途、貸款的收益和貸款的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行審核，不得與借款人有任何私下來(lái)往。

3.貸后審核就是為了規(guī)避信貸風(fēng)險(xiǎn)，基于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)借款人資金流動(dòng)進(jìn)行全方位持續(xù)監(jiān)測(cè)與跟蹤。做到貸后審核就得基于數(shù)據(jù)方面財(cái)務(wù)監(jiān)管和不良貸款的收回與處理入手。信貸發(fā)放人員還應(yīng)該在權(quán)限范圍內(nèi)對(duì)不能收回貸款的風(fēng)險(xiǎn)損失進(jìn)行負(fù)責(zé)。

（二）基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)

銀行可以根據(jù)已有的大數(shù)據(jù)平臺(tái)深入挖掘客戶信息，利用建模工具對(duì)信息進(jìn)行分類、整合。采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，拓寬信息來(lái)源，增強(qiáng)各網(wǎng)站信息共享的關(guān)聯(lián)度，為對(duì)客戶信息可靠分析提供強(qiáng)有力的支持。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型可能由于人為操作技術(shù)的不成熟，決策結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)較大，因此，我們可以結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺(tái)，在已有較為成熟的建模工具的幫助下，實(shí)現(xiàn)全面自動(dòng)化計(jì)算分析過(guò)程，減少人為對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響，精確化貸款履約能力和履約率，最終實(shí)現(xiàn)不良貸款余額和不良貸款率的下降。

（三）基于大數(shù)據(jù)線上評(píng)估，降低風(fēng)險(xiǎn)成本

傳統(tǒng)的信貸審核需要大量的人力物力財(cái)力去收集鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)農(nóng)民的具體信息，信息的真實(shí)度、可靠度不確定是否受到人為干預(yù)，我們不得而知。在大數(shù)據(jù)征信的模式下，通過(guò)網(wǎng)上數(shù)據(jù)整合分析就可以精準(zhǔn)得到借款人綜合分析，而且這些信息獲得方式更加容易、快捷，節(jié)省了大量的人工搜尋成本和時(shí)間。再加上，大數(shù)據(jù)處理方式較傳統(tǒng)方式更快、更便捷，對(duì)以往被忽略的碎片化信息可以進(jìn)行再次審核加以提煉利用，信息的利用程度也因此提高，降低了在調(diào)查監(jiān)管中的信息搜集成本。

五、總結(jié)

鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)雖然不能夠完全避免，但可以根據(jù)已有研究發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，結(jié)合大數(shù)據(jù)征信的模式，做到降低信貸風(fēng)險(xiǎn)提升收益。完善信貸風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的控制能力，對(duì)于鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)銀行來(lái)說(shuō)是一個(gè)長(zhǎng)久的工作。本文以江蘇省地區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行為研究對(duì)象，進(jìn)行深入分析研究，基于大數(shù)據(jù)提出相應(yīng)的建議。