一、商业银行对公信贷风险控制的主要问题

（一）风控模式管理被动

我国商业银行信贷风险控制模式以人的管理为主导，总行、一级分行、部分二级分行实行垂直管理，由总行派驻风险管理团队，该团队直接向总行汇报工作。信贷管理分级授权管理，客户经理负责贷前调查，风险管理部与信贷监控部负责审查把关，分行如在授权范围内可以自行审批，超过权限则上报上一级单位审批。

突发事件对社会经济造成较大的负面冲击，在一定程度上短期内对于经济的供给端与需求端都产生抑制作用，另一方面，供应链、产业链面临中断的风险，进一步加剧国内经济下行压力。在突发事件的背景下，对公客户群体对于现金流贷款及融资需求更加迫切，而传统的信贷风控模式以信贷审批人的主观意识为主导，往往以个人经验作为信贷审批决策的主要依据，最终导致突发事件下信贷审批人无法对企业客户全面、客观地作出分析，客户群体画像不准确，原因有二：一是突发事件的市场风险波动幅度大，企业环境也随之不断变化，传统风控模式下收集的企业数据滞后性明显，无法作为展现借款人的经营状况和偿债能力的主要依据，企业的生产运转情况不可一概而论；二是面对突如其来的企业变化，信息获取时效滞后，待风险人员发现或采取管理措施时已为时已晚，企业已经病入膏肓。以贷前调查为例，该环节的信息提供方是客户本身，商业银行的信息核验渠道有限，突发事件大大增加了道德风险和逆向选择的发生概率。除此之外，商业银行授信调查内容涵盖客户企业的方方面面，主要包括公司的主体资格、信用状况、组织架构、股权结构、生产经营运转情况、关联方和其他企业情况、贷款用途与还款来源等。企业客户的内部数据无法实现动态更新，可参考性大打折扣。

（二）风险预警滞后

随着突发事件不确定因素的逐步衍生，我国商业银行对公信贷业务的风险控制工作面临着极大的风险隐患。与国外先进的风险管理体系不同，国内商业银行起步较晚，经营理念、风险管理的创新等方面都存在着不足。具体来看，我国商业银行在运营过程中，主抓业务发展和客户开拓，对于突发事件下风险预警和应对机制不够重视，无论是银行高层的政策指向还是员工个人的风险认知，都停留在日常的风险管理层面上，最终导致突发事件下授信业务风险的预警和应对机制相对滞后。即便发现潜在的信贷风险隐患，我国商业银行由于缺乏针对性的风险处置经验，也无法有效地预警信贷风险，无形之中增加了商业银行对公信贷业务风险控制的工作难度，削弱了风险防控的应急能力。

以新冠疫情为例，商业银行针对企业客户群体采取分类预警管理：对于最受冲击的第三产业及中小企业，加强授信客户的风险排查，对分行所属中小企业复产复工情况予以摸底调查，了解客户是否存在因出现疑似或确诊病例导致企业开工不足甚至停产的情况；另一方面，积极关注出口及制造业客户的经营状况，长期跟踪受疫情影响授信客户资产质量，必要时分行须彻底摸排资产质量，及时预警，提早制定风险化解措施并上报总行。但由于突发事件的不确定性和公共性，产生以下困境：一是风险信息常处于孤岛状态，各银行为增加自身的市场竞争力，同业间就企业的实际经营状况无法及时有效地进行沟通协作，导致各银行风险预警管理系统信息孤岛化严重；二是商业银行风险预警职责不明确，商业银行以业务为导向，风险预警多与业务流程相重叠，责任划分模糊，导致客户经理或业务部门无法做到全面兼顾，而作为风险管理的主力军，风险管理部门和信贷审批部门无法第一时间接收风险预警信号，导致反应滞后，当做出对应的风险防范措施时，缺乏实时性，已是“亡羊补牢，为时晚矣”。

（三）线上业务不规范

随着金融科技的不断发展，银行业针对突发事件背景下的运营模式及风险管控逐步由线下模式发展为线上模式，将互联网、大数据等技术运用于信贷模式创新和信用风险管控。商业近年来大力发展数字化生态银行建设，加大金融技术的投资力度，为全面数字化改造打下坚实的基础，通过线上线下一体化、智能银行APP等方式极大化解了因突发事件而造成的服务壁垒。但线上信贷业务快速发展也带来风险防控压力的上升，对公信贷业务流程的不规范导致数据风险、快速风险、贷后管理风险、监管风险、法律风险等问题层出不穷。

二、商业银行对公信贷风险控制的改进方案

（一）贷前风控改进方案

1.信用评级纳入突发事件风险变量

在突发事件下商业银行对公信贷业务的授信管理中最重要的环节就是评估客户的信用状况，此环节不但可以提高信贷资产的质量，还可以保障公司客户的还款能力。若评估过程中未考量公司客户受突发事件影响的资质变化，导致信贷客户信用评估不当，不但影响商业银行债权稳定，也将损害银行运营收益和现金流，甚至可能演化为危机事件乃至灾难事件。但目前商业银行主要依据借款客户信用现状、资信状况、借款用途、偿还来源、债权保障以及借款客户还款方案等非财务比率要素进行授信决策。随着突发事件风险凸显，动态式授信评估模型势在必行。

参考图1.1，商业银行信用评级指标应包含偿债能力、获利能力、经营管理水平、违约率及企业发展前景和潜力共五个评分指标。将突发事件作为风险变量，行业差异、地域差异作为其他控制变量，再纳入上述五个评分指标，通过合理的模型推导，构成适用于突发事件背景下的信用评级指标体系。

商业银行对公信贷客户大部分是中小企业，该类客户大部分财务信息不完善，能够佐证他们的信用现状的信息更多是定性指标。在突发事件背景下，企业的经营状况、偿债能力及流动性等财务信息无法及时、准确地获悉，信贷资产质量堪忧。动态授信评估模型借助强大的信息收集和模型的相互验证，动态、全面、精

准捕捉授信客户资质变化，根据因突发事件而引发的市场波动、行业冲击、政策调整等，修改相应参数，增强信用评级的全面性、规范性、可靠性，最大程度减少突发事件引发的信用风险。

图1.1 商业银行企业动态授信模型

2. 严控信贷准入边界

在突发事件下对公信贷风险控制中信贷准入风险控制是第一道关口，是全面风险控制的起点和基础。商业银行若想在风险防控中占据主导地位，就必须在源头上控制风险，主动识别风险。银行应建立大数据信贷风控系统，通过系统的自我学习、收集整理，将突发事件可能带来的企业负面信息全部收集入库，制定准入边界。数据库运作机制如下：

首先，拓宽数据来源渠道，积极促进同业合作，打破行业数据孤岛。目前我国的征信体系主要由三大部分组成：一是由人民银行征信中心运营的金融信用信息基础数据库；二是司法系统、工商管理系统、税务系统、金融机构同业间所掌握的客户资信信息，各政府机关、行业部门系统并不相通；三是各类社会征信机构，如支付宝、京东、微信等，以上企业利用其便利的支付平台拓展金融业务，利用信息平台收集企业数据。在政府部门的牵头协助下，商业银行可利用共享数据完善客户企业信用评分。

其次，深度分析企业经营能力，严控信贷准入边界。商业银行应通过大数据平台深挖企业客户的日常经营、账户结算、关联交易等数据，将企业的经营行为完全放在银行的风控视角之内，保障对企业客户经营状况的实时监测。同时，依据客户违约概率、信用评分、坏账率等风险指标制定信贷准入边界，严格控制信贷准入门槛。

（二）贷中风控改进方案

1. 优化信贷审批流程

商业银行信贷业务一般采取专家审批模式，实行以尽责审查、风险评审、问责审批为核心内容的“三位一体”授信决策机制。然而在突发事件下，不同的审批人员对同样的业务往往有不同的判断，以授信审查中的信用风险审查为例，主要分为财务指标和非财务指标，审批人员因个人风险偏好或专业背景不同，风险指标占比也不尽相同。因此，商业银行不能一味地依赖专家审批的主观臆断来执行审批决策，而是以突发事件风险因素的不断演化作为信贷审批的主要依据，结合专家意见和模型演算共同决策。

依托大数据处理技术，量化突发事件风险变量，采用人工智能模型深入分析各变量对公司客户经营状况、偿债能力、流动性的影响程度，通过先进的信贷审批决策分析模型提升对公授信审批决策的全面性和准确性。除此之外，针对信贷业务的行业、体量、突发事件影响程度等进行分类审批，对于体量小、受影响程度低、信贷申请额度少、国家或地方重点扶持行业等可通过信贷审批模型的检测结果直接做出审批决策，提高突发事件下商业银行信贷审批效率，优化商业银行信贷审批流程。

2. 建立突发事件预警机制

目前，商业银行尚未形成集预警、处置、缓冲及恢复于一体的突发事件风险防范体系，缺乏对突发事件风险的阶段性预防与控制。根据4R危机管理理论，商业银行应从“征兆期”出发，结合银行实际运营情况建立科学完善的突发事件预警机制。

通过建立信息化突发事件风险预警机制，实现对突发事件风险易发环节的实时追踪，保障商业银行对公信贷业务的风险控制水平处于稳定状态，进而达到事前预防、未雨绸缪的良好效果。商业银行应将风险预警系统与对公信贷业务系统无缝衔接，利用大数据平台的信息抓取能力，建立起可靠的数据分析系统。通过层次分析法计算风险预警指标体系的各量化指标，利用计算机功能对量化数据进行建模分析，了解突发事件风险的演化过程。在确保数据真实有效实时的前提下对公司客户采取收集少量的决策性数据为参考依据的决策算法，将其正常运营状态下与突发事件下的数据进行对比分析，实现对突发事件风险的全方位评估。

（三）贷后风控方案

1. 加强银企信息对称

为了进一步提高突发事件下商业银行与企业之间的信息对称性，首先需要构建专业的信息中介。在现有的内部数据和人行征信的基础上，秉持保障客户个人信息安全的宗旨下，依托第三方信息中介，利用大数据平台，收集获取突发事件下企业客户的异常数据。同时设置网上信贷档案库，刻录企业法人及主要股东的网络消费痕迹、线上交易、经营流水等，扩大信贷信息的来源，及时收集相关突发事件风险指征，保障商业银行对公信贷业务贷后管理的全面性和准确性。

其次，严格落实“三查”制度中的贷后监督工作，定期组织客户经理、风险管理部门等主要岗位员工学习突发事件下贷后管理应急预案，理清对公信贷业务应急处理流程，依托先进的金融技术进行预演，及早识别突发事件信贷分线，并有效控制风险发展趋势。以贷款资金流向为例，结合突发事件的发生节点，定时查看资金用途和异常交易，搜集公司客户的各类发展信息，及时发现信贷风险，调控信贷客户的授信额度。

最后，商业银行在落实借贷合同条款时，必须利用统一的监测指标衡量企业客户在突发事件下公司经营状况的受波及程度，建立贷后不良贷款管理体系，当受困企业提出展期申请时，结合企业经营状况及监测指标，全面考量企业客户偿债能力，以此来有效确定贷款利率和抵押率。例如，在债务契约条款设计中设置担保（抵押、质押）条款，减轻贷款中的逆向选择和信息不对称。

国内许多相关主题的研究主要针对突发事件当下所做出的应急性策略，而本文从宏观经济影响考虑，透过突发事件的视角，提出更符合我国金融市场发展规律的常态化信贷风控手段。通过对传统信贷风控模式的分析和反思，发现数据单一、孤岛化等不足，尤其是在突发事件的催化之下，传统模式的局限性显露无遗。在对公信贷风控改进方案中提出数字化风控模式，通过后台强大的数据库，侧重深度分析的计量模型以及敏感度较高的预警系统，提高对公信贷业务的服务质量。

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作者简介：朱凡（1991.10--），女，汉族，江西吉安人，助教，硕士，主要从事工商管理研究