信用風險管理體系精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇信用風險管理體系，期待它們能激發您的靈感。

篇1

【關鍵詞】網絡借貸 個人信用 信用風險 研究綜述

一、引言

作為基于互聯網平臺開展借貸業務的新型借貸模式，網絡借貸屬于金融的互聯網居間服務（姚海放等，2013）。主要模式有P2P網絡借貸模式和電商供應鏈金融模式等。P2P網絡借貸是個人對個人，不以傳統金融機構為媒介的借貸模式。電商供應鏈金融是電商平臺將中小企業與金融機構的信息有效對接，為平臺上資金匱乏的中小企業提供各種形式融資服務的借貸模式。而網絡眾籌包括但不限于網絡借貸模式。網絡借貸借助互聯網技術的信息獲取優勢在一定程度上提升了金融資源配置效率，緩解了小微金融市場的信貸失衡現象。據統計，2015年全年網貸成交量達9823.04億元，相比2014年增長了288.57%，然而2015年全年問題平臺達到896家，是2014年3.26倍。目前監管細則落地、不完善的征信體系、借貸利率虛高、務結構不合理等原因造成問題平臺突出，凸顯網絡借貸的信用風險問題。

二、網絡借貸信用風險與個人信用風險

網絡借貸的信用風險是指借款人未按合同約定向投資人支付本金、利息的風險和債務人未按約定向公司支付款項的風險。資金需求方主要以小微企業或者個人為主，因而網絡借貸的風險問題更多地歸結為個人信用風險問題。個人信用有狹義和廣義之分：狹義個人信用指消費信用，即將貸款用于個人或者家庭的消費型活動，廣義個人信用泛指以個人名義發生的借貸關系，其目的除個人或家庭消費外還用于生產經營。因而無論擔保與否，P2P網貸中發生的借貸關系兼可歸為個人信用問題。而以B2C模式和B2B模式為主的電商平臺供應鏈金融中，信用關系的維續也存在著個人信用問題。

三、網絡借貸信用風險研究

（一）網絡借貸個人信用體系

由于信息不對稱問題，傳統商業銀行小微貸款業務存在著逆向選擇和道德風險問題。在貸前，對借貸人信用信息掌握不全面等原因會使得銀行偏向于為能夠接受現有利率水平的客戶發放貸款，因而風險較大的客戶會為銀行帶來較大違約風險，存在逆向選擇問題。在貸后，則存在將款項用于非銀行指定用途以及未按約定還本付息等道德風險問題。因而，為緩解信息不對稱導致的一系列問題，小額信貸是依賴于征信環境、信用評估技術等個人信用體系的全面發展。個人信用體系包括個人信用征信、信用風險評估以及信用風險管理等多個環節。同時需要外部的法律監管和內部行業自律來指導其健康發展。征信完成對個人信用數據的收集并構建個人信用數據庫，信用評估對信用數據建模分析來提供信用評分供需求者使用。最后，信用風險管理通過對信用風險的計量、預警和轉移等手段來揭示和管理信用風險。

在網絡環境下信息不對稱問題依于大數據等信息挖掘技術優勢而有所緩解。但信息技術的輔助并不能從根本上消除信用風險，網貸平臺上誠信環境的構建同樣依托于完善的個人信用體系。作為新型金融，網絡借貸發展初期處于法律空白和監管盲區，亟需法律監管更新和行業自律控制。同時，融資者多數屬于傳統金融機構的邊緣客戶群，現有征信系統尚未覆蓋或掌握信息存在時滯，這便對信用體系基礎建設提出更高要求。在無抵押信用借貸模式中，需要借助信用評分來輔助雙方的借貸決策，而貸后信用風險管理是進一步對借貸風險的揭示和防范。因此，網貸平臺的信用風險具體細化在個人信用體系的各個環節，同時各環節的不斷完善將有助于信用風險防控。如圖1為網絡借貸信用管理體系各環節的具體內容。

（二）信用管理內外部約束

1.傳統領域。個貸行業發展需要來自主體外的立法建設和行政監管。法律制度主要包括對個人信用信息的采集、使用和披露，個人隱私界定與保護，個人破產保護等一系列法律制度。行政監管負責對征信機構、信用數據庫、信用評估機構的監督管理、違法行為監管以及公民誠信意識宣傳等。2013年《征信業管理條例》、《征信機構管理辦法》等法規的出臺使我國征信市場步入有法可依的軌道。《條例》規定中國人民銀行及其派出機構為國務院監督管理機構，同時對個人信用信息開放與保護等問題做出相關規定。但較之信用制度健全國家，立法體系落后于實業發展、法律法規實施不到位、缺乏完善配套管理制度、信息共享機制尚未確立、失信懲罰機制落后等問題突出，制約著個人信用體系的發展。

2.網貸領域。網絡借貸發展中的潛在法律風險，可從網貸平臺、貸款人、借款人和第三方支付等方面劃分。網貸平臺作為信息中介應視為融資居間合同的居間人，不介入借貸雙方交易。但一些偏離純中介模式的網貸平臺面臨著額外的法律風險，表現為非法吸存和非法集資、非法經營、從事違法的居間活動、違反保密義務、“洗錢”、非法公開發行債券、以及涉及擔保項目可能違反有關融資擔保管理等風險。網貸貸款人面臨的法律風險包含電子合同合規性、出借人債權合法性、出借人隱私權以及借助平臺非法公開發行證券風險等。網貸借款人作為融資方，面臨著與網貸平臺類似的風險。第三方支付平臺面臨的法律風險表現在資金托管法律問題和沉淀資金法律問題。此外，道德風險也是制約行業健康發展所不能回避的問題。在監管政策上，已明確由銀監會管理P2P網貸發展。目前P2P網絡借貸在市場準入標準、退出機制、資金管理、信息透明等運營方面缺乏統一標準，運營風險的增大會進一步影響信用風險。在行業自律方面，目前已形成中關村互聯網金融行業協會、廣東互聯網金融協會、北京市網貸行業協會等區域性自律組織。

網絡借貸發展對于立法建設和監管探索的要求，逐漸成為學術界的共識。姚海放等學者（2013）認為，我國網絡借貸行為應置于民間借貸范疇內，提出應將民間金融陽光化等思考。林榮琴（2014）從借貸關系法律界定出發，提出完善中介平臺準入制度和中介平臺信用評級制度，以增強中介平臺信息透明度和建立行業協會自律組織等建議。楊振能（2014）提出明確網貸行為規則和法律責任的監管思路，并輔之以信用風險、流動性風險等一系列風險管理要求。劉繪（2015）提出規范信息披露和消費者保護等行為、過程控制式監管規則、完善以征信與評級為主要內容的信用體系等監管建議。網絡借貸行業尚未形成完善的內外部約束，是由于信用觀念、意識等因素，作為根源的傳統個人信用領域尚未形成穩定的內外部保障所致。

（三）信用數據基礎建設

1.傳統領域。信用數據基礎建設是信用管理體系的基礎部分，主要有信用數據征集和數據庫組建兩部分。信用數據包括個人基本信息、信貸交易信息和反映個人信用狀況的其他信息。在征信模式發展方面，楊暉（2011）指出我國已形成公共征信和私營征信并存互補的征信格局，作為行業和地方征信機構的補充，私營征信機構不斷發展壯大。公共征信機構通過行政力量收集信息，私營機構通過協議方式采集公開渠道信息。但在發展過程中，隱藏著征信標準化滯后、信息共享機制缺失、信息安全等問題。

2.網貸領域。傳統征信報告提供借貸人基本信息、貸款申請記錄、還款情況等。在網絡借貸領域，金融消費的精細化營銷、個性化服務和批量處理將成為主要運營模式，因而新型金融催生著新的征信需求，云計算、數據挖掘等技術則為征信產品的創新升級奠定了技術基礎。袁新峰（2013）在互聯網征信研究中指出，除建立同業數據庫外電商平臺通過對累積客戶行為數據進行深度挖掘，作為客戶消費授信的評價依據，大數據征信已初見端倪。

對于大數據征信的發展研究，吳晶妹（2014）認為傳統征信覆蓋人群有限、數據反映能力不強等問題突出，而網絡征信以海量數據刻畫信用軌跡，通過記錄信用行為狀況和綜合信用度來預測個人償還能力和信用風險，目前中國征信體系建設中心已逐步向網絡征信過渡。楊堅爭等人（2015）認為網絡征信數據來源包括社交媒體數據、網絡借貸數據、網絡購物數據、其他相關數據，其中社交媒體數據包含微信、微博等社交數據用以確認用戶身份，網絡借貸數據可提供逾期記錄等信用信息，網購數據則提供以往電商網站購物記錄和交易流水等財務數據，其他如打車記錄、O2O生活行為記錄、違章記錄等生活數據均可用于大數據征信。劉新海（2014）借鑒美國新型網貸公司大數據技術，指出多元化征信不僅包括傳統信用數據，還包括可用于挖掘個人性格、行為特征等網絡數據，進一步說明了 “一切數據兼信用”。魏強（2015）提出大數據征信可包括挖掘多渠道數據源的信息特征、尋找變量間關聯性、信用特征再歸類、特征權值設置、計算綜合得分等步驟。孔德超（2016）認為大數據征信具有數據來源廣泛、市場定位清晰、應用場景多樣化等優勢，但在個人隱私保護、數據所有權、控制權、收益權問題仍需要在現有法律政策下進一步探討。

（四）信用評估技術

1.傳統領域。信用評分技術作為信用管理體系的核心，包括數據預處理和信用評分模型建模兩個階段。在預處理階段，原始數據普遍存在噪音數據、遺漏數據、不一致數據等問題，需要進行數據清洗、數據變換和數據規約等預處理。其中，數據清洗是對不符合要求的數據進行處理，包括缺失數據填補技術、異常值檢測處理、重復數據整合等；數據變換通過對連續數據離散化和不平衡樣本結構優化來實現數據的規范化，將其轉換為適合建模的形式；數據規約則是在將數據清洗和變換后，在不丟失有效信息的前提下對數據降S。

在評分建模過程中，首先需分析個人信用的影響因素，確定反映個人基本情況、償還能力、償還意愿等各方面的評分指標集，經排序加權后形成評分指標體系。指標體系的建立保證了評分模型數據輸入的穩定性。同時在初選過程中，需要借助統計方法評估指標識別能力，并根據宏微觀因素對指標體系不斷修正和優化，保證評估的多維性和動態性。評分模型的檢驗包括模型精度檢驗和穩健性檢驗，其中模型精度是指評分模型判斷個體類別的能力；穩健性強調模型對建模之外數據的預測能力。

具體的模型發展有統計學模型和非統計學模型兩個發展階段。在統計學評分模型發展中，先后出現了線性回歸方法、Logistic回歸方法以及Probit回歸等方法，但因解釋性不足未得到廣泛應用。之后相關學者們將最近鄰法、決策樹模型和貝葉斯網絡模型引入到評分模型中，逐步調高了模型的預測精度和穩健性。在非統計學評分模型發展中，先后出現了人工神經網絡、遺傳算法等人工智能方法在處理非線性化特征變量問題具有明顯優勢。之后，Baesens等人（2003）較早將支持向量機方法引入到評分模型中，認為較神經網絡方法支持向量機方法性能更優。Bellotti等人（2008）將支持向量機算法引用到信用評分和重要特征屬性發現研究中。Terry（2014）基于傳統非線性支持向量機的缺陷，將聚類支持向量機（CSVM）算法引入到信用評分領域，經比較后認為CSVM模型可達到更優分類表現。

此外，通過組合將單一模型的優勢互補以達到信息利用的最大化，已成為信用評估領域的研究趨勢。Tian-Shyug（2002）將判別分析預測結果和其他特征變量一起作為輸入單元建立神經網絡模型，認為組合模型可以提高神經網絡的收斂速度和預測精度。石慶焱（2005）提出基于神經網絡和Logistic回歸的混合兩階段評分模型，并將神經網絡輸出結果和其他特征變量一起作為Logistic回歸模型的解釋變量，結果顯示組合模型的穩健性和預測精度較單一模型更優。姜明輝（2007）將Logistic模型和RBF神經網絡模型的分類結果通過線性方法組合起來，結果表明組合模型在預測精度上較優。David West（2005）基于Bagging和Boosting方法構建了神經網絡集成模型，Mariola（2009）利用Bagging和Adaboost算法集成了決策樹模型，認為模型在信用評分預測精度和穩健性表現優良。

2.網貸領域。借貸評審是網貸平臺最關鍵的技術，而信用風險在貸審環節的體現就在于貸款項目和信貸額度的控制。P2P網貸同樣采用信用評級的方式，基于信用數據建立信用評分模型對違約風險進行量化評估。

近年來，國外信用風險評分技術在機器學習領域和數據挖掘算法領域不斷深入。Malekipirbazari（2015）建立以隨機森林為基礎的分類方法預測借款人狀態，并基于美國借貸網站借貸數據展開實證研究，認為隨機森林算法在識別優質借款人方面優于FICO信用評分。Maria等人（2015）運用流數據挖掘技術，在傳統評分模型基礎上建立基于歷史數據流的動態信用風險評分模型，實驗證明該動態模型具有較好的魯棒性。Fatemeh等人（2015）建立基于特征選擇算法和集成分類器的數據挖掘組合模型，實證認為在評分性能方面基于非參數設置的數據挖掘組合模型優于基于參數設置的單一模型。美國網貸公司ZestFinance則基于集成學習和多角度學習的模型設計思路，設計身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型、還款意愿模型、穩定性模型等從不同角度預測借款人的信用狀況，克服了傳統單一模型考慮因素的局限性。

在國內柳向東（2016）選用具有平衡效果的SMOTE算法對非平衡數據預處理，運用多種數據挖掘算法建立信用風險評估模型，實證得出隨機森林模型算法對于違約項目的識別能力最佳。林漢川等人（2016）將隨機森林模型與Logistic回歸模型建立組合模型，實證認為模型有效克服傳統模型數據噪聲敏感問題和變量容量問題。

（五）貸后信用風險管理

1.傳統領域。貸后信用風險管理是個人信用管理體系的下游部分，旨在通過信用風險計量、預警和轉移，實現信用貸出方的最大安全性。傳統商業銀行實施信用風險管理，主要依據2005年實施的《新巴塞爾協議》。《新協議》提出商業銀行全面風險管理的三大支柱，其中對最低資本要求的計算包含了對信用風險、市場風險和操作風險的度量。信用風險轉移是指借助特定金融工具把信用風險轉移至其他金融機構的信用轉嫁方式，常見金融工具有資產證券化、信用擔保、保險等。

2.網貸領域。網貸平臺中信用風險管理偏重于貸前征信和貸審模型研發，對于貸后信用風險計量和轉移尚未得到廣泛關注。楊從正（2015）在P2P借貸風險管理體系研究中，認為借貸平臺對事后的違約補償可采取融資擔保方代償、保險公司信用保證保險賠付、風險準備金補償等方式。逄明亮（2015）指出宜信公司在貸后風險擔保方式上推陳出新，推出國內首例保險、信托、小額貸款三方合作。通過發行信托產品并向保險公司投保，險種為金融機構貸款損失信用保險，此項信用保險措施與信托計劃的信用增級措施共同作用達到多重增信目標。向明（2015）分析美國網貸公司Kabbage在貸后風險管理經驗，通過設立拖延還款懲罰機制，除收取一定延遲費外還保留向其他機構報告的權利。龐淑娟（2015）則認為數據挖掘技術可實現信用風險預警，譬如分類與預測可基于歷史數據形成預測規則，孤立點分析可用于欺詐行為預測等。尹麗（2016）從第三方資金托管角度出發，分析我國網貸第三方資金托管發展現狀、模式及現存問題，提出應明確第三方托管主體和托管機構的權利與義務等建議。

四、結語

基于以上綜述，個人信用管理體系的完善是網貸信用風險研究的主要領域。對法律和監管細則的探討正指導著網絡借貸向合法合規化發展。個人征信業的研究逐步向大數據征信及網絡征信聚焦，科技創新已成為推動普惠金融的強大引擎。在評分模型研發環節，現階段單一評估模型中新技術的不斷探索、組合評估模型精度和穩健性的提升以及基于大數的動態模型的深入研究將有助于借貸平臺的信用風險管控。同時大數據技術為貸后信用風險管理提供新的研究視角，將大數據動態監管融入到現有貸后管理體系中。網絡借貸的商業模式已逐步成型，大數據分析、數據挖掘等信息技術將會在網絡借貸的發展，乃至互聯網金融體系的演變中發揮越來越關鍵的指引作用。

參考文獻

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篇2

近年來，互聯網金融作為一種嶄新的金融形式出現在市場中。但受到技術自身等因素的影響，使得市場信用風險普遍存在，不利于金融市場穩定、有序發展。文章結合我國互聯網金融市場中信用風險產生的原因，對風險管理體系的構建提出相關建議和措施。

關鍵詞:

互聯網金融;信用風險;管理體系;構建

科學技術發展對人類社會的發展產生了巨大的影響，其中互聯網技術已經滲透至人們生活、工作當中，尤其是與金融領域的深度融合，形成了互聯網金融。作為傳統金融的延伸，互聯網金融能夠提供網絡支付、信息處理等服務，具有成本低、效率高等優勢。但事物兩面性決定了互聯網金融市場在發展過程中，也面臨著更大的挑戰，由于開放程度高，使得金融業務隱藏著信用風險，在很大程度上威脅著相關主體的合法利益。因此積極構建信用風險管理體系具有非常重要的現實意義。

一、我國互聯網金融市場中信用風險產生原因

(一)市場制度不健全

目前，我國對金融市場制定的法律法規主要傾向于傳統金融市場，尚未出臺新的法律制度，與金融相關的法律法規，難以實現對金融市場的有效監督和控制。P2P、微信支付等金融業務處于無監管環境當中。在此過程中，如果出現糾紛，難以通過法律渠道得以解決。不僅如此，第三方支付、互聯網基金等處于分散狀態當中，沒有形成整合效應。如余額寶作為阿里巴巴與天弘基金合作產品，相比較傳統銀行，信用水平仍然處于較低的水平，即便我國存款保險制度逐步建立并完善，但我們依舊無法保證余額寶會出現信用違約的情況。

(二)應對預設不到位

互聯網金融一切交易都在網絡環境中開展，受到網絡自身開放性等特點的影響，極易受到黑客、病毒等方面的惡意攻擊。不僅如此，互聯網金融缺乏完善的身份驗證、識別等保障，隱藏著巨大的安全隱患。因此如果互聯網金融系統出現問題，市場中各種客戶信息都將遭到泄露。受到當前我國技術發展水平落后的影響，應用于互聯網金融市場中的所有軟件都是進口的，缺乏自主知識產權的保障，進一步增加了市場信用風險。

(三)缺少交易監督制度

信息不對稱是當前互聯網金融市場發展的主要問題。由于缺少對參與主體識別、信用記錄等評估，在很大程度上增加了主體參與風險。而缺少完善的交易監督制度，使得第三方支付、P2P網貸平臺等風險頻發。通常情況下，第三方支付平臺涉及到的資金具有復雜性，資金流向不夠清晰，風險已經出現，參與主體才能夠獲知。

二、我國互聯網金融市場信用風險管理體系的構建

(一)完善法律法規

要想從根本上避免市場信用風險，提升互聯網金融可信度，需要對參與主體進行嚴格的審核與約束。而制度作為一種高效的外部保障手段，積極完善相關制度非常必要。如風險準備金制度，嚴格設置好準入機制等。同時加強對交易全過程的監督，尤其是滯留資金的監控，及時遏制風險的產生。針對互聯網金融犯罪進行立法，嚴厲打擊互聯網詐騙等侵犯用戶合法權益的行為，形成和諧的金融市場秩序。目前，傳統金融向互聯網的延伸已經具備較為完善的監督體系，其風險更多的體現在金融業務方面。而互聯網企業將業務轉移到網絡當中，使得其風險更加集中在業務層面上。對此我們應進行分開監督，以此來強化監督針對性。

(二)構建預警方案

根據互聯網金融市場特點來看，構建高效、及時意外事件處理方案非常必要，能夠在很大程度上避免外部因素產生的消極影響。當出現問題時，預警體系能夠在短時間做出響應，以此來降低金融市場信用風險帶來的經濟損失。另外，隨著科學技術不斷發展，還需要加大對數據加密技術的研究力度，為金融市場交易全過程保駕護航，以此來保證交易信息的安全、可靠性。網絡安全技術發展作為降低金融市場風險的關鍵，只有真正掌握自主知識產權，才能夠從根本上提升互聯網金融安全。

(三)創新風險管理方法

目前，互聯網金融市場還無法依靠“無形的手”進行自我調節，需要國家相關部門的引導和支持。因此相關部門要構建與之配套征信系統，廣泛收集平臺重要信息，并將信息傳輸到數據庫當中，進行統一管理。對于互聯網企業信息要做到定期更新，向社會公開企業的信用情況，形成內部與外部雙重監督格局。創建投訴平臺，接受客戶的投訴，實時掌握市場信用狀況。采取這種方式，能夠最大限度上消除信息不對稱性帶來的風險。另外，我們還可以利用云計算等先進技術，對互聯網金融信息進行甄選，整合數據庫信息，通過上述創新性管理方法，能夠做到防患于未然的同時，還能夠向參與主體普及信用風險防范的重要性，從思想與行動兩個層面完善。

三、結束語

根據上文所述，我國互聯網金融尚處于發展階段，缺少完善、且具體的法律法規給予相應的支持和幫助，隱藏著信用風險。一旦出現違約等問題，將會對消費者財產造成一定損失，不利于我國金融市場健康發展。因此我們應立足于當前市場現狀，堅持合理原則，加強對法律制度的完善，創新更多風險管理方法，提高金融企業信息透明度，拓展投訴渠道，減少信用風險的出現，從而促進我國互聯網金融市場又好又快發展。

參考文獻：

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[2]顧海峰.銀保協作下商業銀行信用風險的傳導及管控機制研究——基于系統科學的分析視閾[J].國際金融研究,2013

篇3

【關鍵詞】互聯網金融市場；信用風險管理體系；構建

一、引言

我國互聯網金融發展的始于20世紀90年代，與歐美地區相比，起步相對較晚，但發展速度比較迅猛，特別是近幾年，隨著大量的互聯網金融企業的設立，帶動互聯網經濟的發展。在2013年，我國互聯網金融行業進行了爆發式的增長，被業界稱為“互聯網金融元年”。與傳統的金融行業相比，互聯網經濟的發展規模比較大，發展速度比較快。互聯網金融具有明顯的開放性、自由性和關聯性的特點，正是因為這些特點，給互聯網金融體系的信用帶來很大的挑戰。互聯網金融體系的信用風險很大程度上會影響互聯網金融交易，所以必須對互聯網金融市場信用風險加強管理，減少信用缺失事件的發生，保證互聯網金融交易的正常化。

二、互聯網金融行業存在的信用風險問題

1.信貸信息缺乏審查，容易引起金融信用風險

在互聯網金融市場交易平臺中，對于客戶信用借貸的資質審查過于表明化，只注重書面審核，缺乏實體審核。對于客戶是否是自己親自注冊的考證，基本是處于無審核狀態，只是簡單的短信驗證。這種情況下，難免會發生客戶信貸業務信息不對稱，導致互聯網金融市場整體的信用風險系數的發生。同時，由于互聯網金融企業本身是處于虛擬狀態或者空殼狀態，對于客戶而言，無法全面地掌握互聯網金融企業信貸信息。

2.不存在實物抵押和擔保的信貸

互聯網金融交易方式不同于傳統的金融行業交易，不注重實體交易，而是為虛擬貨幣交易為主。針對抵押物而言，不具備以實物進行抵押的條件和平臺，也往往會導致交易出現違約狀況時，其擔保物價值不足以達到貸款標準，從而為互聯網金融企業帶來很大的違約風險。

3.沒有管理和監督互聯網金融交易的相關法律法規

在當下而言，我國對互聯網金融交易的管理和監督都比較薄弱，還未制定關于互聯網金融市場適用的相關法律法規。由于互聯網金融交易的管理和監督的法律法規的缺失，導致互聯網金融交易過于隨意化，沒有相應的法定程序，使得互聯網金融交易毫無規范可言。在沒有法律法規的維護下，互聯網金融交易存在很大的信用風險，也非常不利于對互聯網金融市場進行系統化的信用風險管理。同時，互聯網金融企業主要是針對互聯網虛擬網絡的，這就導致在實際生活中并未在工商部門進行實際的注冊和認定。

三、構建互聯網金融市場信用風險管理體系

1.建立健全法律法規對互聯網金融交易的管理監督

針對互聯網金融交易中的信用風險問題，需要制定相應的互聯網金融交易的法律法規作為支撐，構建相應的互聯網金融市場和金融體系，來有效引導互聯網金融業務的開展和進行。因而，相關部門應該根據互聯網金融交易的實際情況，分析和研究互聯網金融交易中的問題，把握互聯網金融交易的發展規律，制定相關法律體系和法律程序，便于互聯網金融交易正常健康的發展，提升互聯網平臺電子貨幣交易的安全性和合法性，構建金融業務往來的法律標準，從而降低互聯網金融市場中金融犯罪的幾率。構建明確分工的監管框架，在整體方向上有效引導互聯網金融市場的良好發展。同時，針對互聯網金融交易的操作程序，有關部門應該制定相應的監管機制，可以運用法律監督、媒體監督、大眾監督等方式，保證互聯網金融交易的操作合法合理科學。

2.建立健全相應的互聯網金融交易的信用風險管理預案

針對互聯網金融交易的信用風險，有關的互聯網金融交易的監管部門，應該制定相應的互聯網金融交易的信用風險管理預案。通過制定相應的互聯網金融交易的信用風險管理預案，構建更為完善和全面的信用風險機制，加大對信用風險管理的力度。首先要形成職能性更強、監管性更深入的監督部門，落實監督者的角色，對互聯網金融市場的相關業務進行實時性的監督和把控；其次要發揮互聯網金融行業協會的管控功能，有效制定行業發展標準，規范相關金融業務的開展，促進互聯網金融新產品更加適用市場的發展，同時也達到科學規避信用風險和緩沖風險的效果。

四、結語

構建互聯網金融市場信用風險管理體系，就必須先要分析互聯網金融行業存在的信用風險問題和引起的因素，進而建立健全相應的管理和監督體系，才能保證互聯網金融交易的安全和可靠。

參考文獻：

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篇4

關鍵詞:商業銀行;信用風險;個人信用征信體系

一、我國商業銀行信用風險存在的問題

商業銀行信用風險是指由于借款人或市場交易對手不能按照合約履行其義務而導致損失的可能性。在分析我國商業銀行信用的現狀時,主要是指信貸風險。反映銀行信貸風險的指標主要有不良貸款率、資本充足率、貸款違約率。

我國商業銀行面臨的信用風險,具體表現在以下三個方面:1、不良貸款數額巨大,不良貸款比率居高不下。商業銀行存在著數額巨大的呆賬、壞賬,嚴重影響了商業銀行的流動性、安全性。目前,我國金融機構逾期貸款率一般為50%,有的高達80%,呆賬達到20%,有的甚至超過30%。四大國有商業銀行在2001年剝離了1.3萬億不良資產后,不良資產比例仍為25.37%,遠高于2000年世界前20家大銀行3.27%的比例,并且還超過東南亞金融危機前該地區各銀行的水平,而美國銀行的不良資產率普遍在0.67%以下,歐洲在2%以下;2004年底,國有商業銀行不良貸款為15751億元,不良資產比例為15.62%,截到2005年第一季度末,全部商業銀行不良資產余額為18274.5億元,不良貸款率為12.4%;根據銀監會公布的資料,到2006年末,我國金融機構貸款的平均不良資產率為7.09%,其中國有商業銀行是9.22%,股份制商業銀行也達到了2.81%。雖然商業銀行的不良資產比例和不良貸款逐年降低,但若剔除政策性剝離因素和新增貸款稀釋效果的影響,主要商業銀行的不良貸款實際上是不降反升。2、資本充足率和貸款呆賬準備金偏低,抵抗信用風險能力差。按照巴塞爾協議的要求,銀行資本充足率應達到8%。而我國國有銀行的資本充足率指標卻不盡人意。我國1998年發行特別國債2700億元,所籌集的資金全部用于撥補四大國有商業銀行資本金,才達到8%;政府于2003年末對于我國銀行及中國建設銀行注資450億美元,繼而于2004年在兩行的股份制改造中又幫助它們向中國信達資產管理公司剝離了3000億元人民幣的不良資產,才使得兩行資本充足率得到明顯提高,均達到8%的國際標準;同時,中國工商銀行和中國農業銀行的數據未對外公開,尤其是農行自2000年之后的數據一直未能公之于眾。貸款呆賬準備金比率要求達到1.25%,而目前我國銀行貸款呆賬準備金占平均資產的比例在0.5%左右。3、銀行資產負債比例狀況不理想,貸款比例過高,貸款違約率高,違約回收率低,信用風險成集中趨勢。從我國各金融機構的資產結構看,由于我國債券市場不發達,債券占金融資產的比例很低,貸款還是資產的主要形式,各項貸款占金融資產的71.35%,其中,房地產貸款在信貸資產中占比過大,相關數據表示,到2008年1季度末商業性房地產貸款余額達到5.01萬億元,占人民幣貸款的比重已經提高到18.2%。部分銀行占比甚至高達30%。一旦市場形勢出現逆轉,各銀行將不可避免出現大量壞賬,損失將極為嚴重。可見我國商業銀行的信用風險主要集中在信貸風險上。

二、我國商業銀行信用風險的成因分析

1.體制性原因。

我國商業銀行信用風險與發達市場經濟國家的信用風險相比,具有顯著的體制性根源。首先,商業銀行在發放貸款時受各級政府影響較大。我國商業銀行沒有完全的獨立性,產權結構不明確,職能不清晰,其經營行為受政府干預,缺乏獨立自主的經營權,經營目標和責任不很明確,無獨立的法人財產權,因而沒有承擔經營效果和經營風險的責任,沒有人真正對國有商業銀行的資產保值、增值負責。這樣,商業銀行很大程度上是政策性銀行,信貸活動的風險就難以規避和降低。其次,在當前經濟轉軌過程中,國有商業銀行出于宏觀經濟改革的需要,還必須繼續對一些經營不善、效益不佳、償債能力較弱的國有企業進行信貸支持,商業銀行信貸活動具有極大的被動性。另外,我國資本市場尚處于初創時期,市場融資機制不規范,直接融資發展緩慢,大多數企業的資金靠銀行貸款,在政策制約下,銀行很難及時收回貸款,造成大量不良貸款,加大了我國商業銀行信用風險。實質上我國銀行信用風險是一種制度性風險。

2.商業銀行信用風險管理的機制、組織機構尚未健全,風險管理人才缺乏,信用風險管理落后。

首先,由于我國國有商業銀行長期以來處于壟斷經營地位,銀行的許多決策直接由政府做出,在我國現行金融體制下,商業銀行事實上是以國家信用在承擔著銀行風險,銀行經營管理者對風險管理缺乏足夠的重視和緊迫感。銀行內部也尚未建立有效的風險約束與激勵機制,各級銀行經營管理者的權力、利益和責任極不對稱,經營得好,不良資產少,個人得不到應有的激勵;經營不好,不良資產多,也是國家損失,甚至有些銀行在地方政府壓力下,不惜以犧牲銀行信貸資金的安全為代價,過度追求貸款規模,加大經營風險。其次,信用風險管理,是一項復雜的系統工作,需要專門的技術管理部門和人員。目前我國大多數商業銀行還沒有建立獨立的、能夠有效管理銀行各種風險的管理體系和管理部門,缺乏高素質的風險管理人員。另外,我國商業銀行信用風險管理水平落后,信用風險分析管理體系不夠健全,特別是作為其核心的信用風險分析由于基礎數據不統一和準確性不足導致分析結果缺乏可信度,不能滿足信貸風險防范工作的需要。更甚的是一些銀行在貸款前對貸款申請人不進行信用分析,缺乏深入細致的前期審查工作,風險意識淡薄,貸款風險監控方法單一,不可避免地造成信貸風險。

3.我國尚未建立健全的個人信用征信體系,銀行對個人信息不對稱。

中國人民銀行的個人征信系統處于起步階段,雖然目前已初步建成全國統一的個人信用信息基礎數據庫,但不少地方還需要完善。個人信用體系和歐美發達國家相比差距非常巨大。在美國,他們約有2萬個全國性信用協會,而中國只有100多家;美國企業的賒銷比例高達90%以上,中國企業不到20%;美國企業壞賬率是0.25%-0.5%,但中國企業卻是5%-10%;美國企業的賬款拖欠期平均是7天,中國企業平均竟是90多天。可見,我國個人信用體系存在嚴重的缺失。 原因是第一,對于客戶信用信息缺少集中的數據倉庫,更缺少多年連續的數據記錄;第二,銀行業務管理信息系統業務類別劃分過于粗糙無法提供客戶的基本信息,信用余額數據,也無法提供擔保方式的具體信息;第三,我國的商業銀行未建立起有關信用資產的歷史數據庫,例如違約頻率,違約回收比率、信用等級轉換概率等數據也無法提供,無法為建立信用風險模型提供一個動態信息。目前,我國居民能夠提供的個人信用資料主要有身份證、戶籍證明、人事檔案和個人財產證明等,這些資料并不能證明個人收入的多少、來源及可靠性。我國也尚未建立起個人財產申報制度和個人基本賬戶制度,個人的收支和債權債務沒有系統的記錄,缺乏個人信用評估的基礎數據和材料,使得銀行對借款人的還款意愿和還款能力難以作出準確的判斷。沒有完善的個人信用資料,沒有完善的個人信用信息體系,借款人提供的資料缺乏真實性,銀行與借款人之間出現信息的不對稱。從個人按揭貸款來看,銀行受理個人按揭貸款也存在嚴重的信息不對稱,盡管中國人民銀行的個人征信數據庫已經啟用,但目前存在的個人住房貸款大都在這之前發放,過去的這幾年房地產價格漲幅顯著,存在泡沫,另外假按揭貸款實實在在存在,其可能導致的損失率與美國的次級貸款相比,只會過之而無不及。而且在金融危機影響下,居民實際收入下降,失業風險加大,這加劇了個人按揭貸款違約的概率,使銀行信用風險增加。

三、加強我國商業銀行信用風險管理的措施

1.深化改革,消除信用風險形成的體制性根源。

首先,國有商業銀行必須適應市場經濟發展和金融改革的要求,深化產權制度改革,通過股份制產權改革,明確國有商業銀行與其他國有企業的產權關系,使之成為真正獨立的產權主體,擁有完全獨立的、產權邊界明晰的法人主體,實現真正的獨立自主經營、自負盈虧。其次,政府應轉變職能,規范政府行為,減少對商業銀行過多的行政直接管制和不必要的行政干預,維護商業銀行的經營自,以保證信貸資金的合理與有效使用,降低商業銀行的信用風險。另外,必須深化國有企業改革,建立現代企業制度,完善國有企業內部激勵約束機制,拓寬企業融資渠道,提高企業的經濟效益,降低國有企業的不良貸款。

2.加強商業銀行內部管理,完善貸款制度,建立健全信貸專門管理機構。

商業銀行是信貸活動的主體,貸款與否的決策是由商業銀行作出的,因此,信用風險的控制也主要應由商業銀行來承擔,商業銀行可以通過自身的決策和管理行為把信貸風險控制在最低限度內。首先,按《商業銀行法》和《貸款通則》的要求,制定相關的政策來明確貸款管理人員的責任,包括貸款風險責任制度、審貸分離制度、貸款權限審批制度、貸款“三查”制度及貸款抵押制度等,加強對不良貸款的清收,建立貸款質量監測指標體系,努力降低不良貸款的比例。其次,應建立健全信貸專門管理機構,該機構負責對借款申請人信息的收集、審查、分析,負責貸款風險評估工作,防止信貸權力的過分集中,對大額貸款和疑難問題貸款審批實行民主決策,以保證貸款的安全性和效益性。為此,必須培養高素質的人才隊伍,現代風險管理需要精通金融學、經濟學、數學、計算機的復合型人才。

3.我國應盡快建立全國統一的個人信用征信體系,避免和降低商業銀行的信用風險。

在我國銀行信貸市場中,個人消費信貸市場是信息不對稱最為突出的場所,成為個人消費信用風險的主要原因。消除信息不對稱是消費信貸業務得以存在并不斷發展的重要途徑,而消除信息不對稱的關鍵就是建立和完善個人信用征信體系。

個人信用征信體系是把分散在各商業銀行和社會各方面的個人信用信息,進行采集、加工、儲存、形成個人信用信息數據庫,為公眾了解個人信用狀況提供服務的系統。從國內外信用制度的發展情況看,為了逐步完善個人信用征信體系我們應做到:

(1)建立和完善個人信用資料數據庫信息系統。 個人信用信息數據庫最早是從1999年7月在上海試行,2005年8月底完成與全國所有商業銀行聯網運行,2006年1月正式運行,截止2008年9月底,個人信用信息數據庫收錄自然人數共計6億多人,其中一億多人有信貸記錄。信用資料數據庫包括客戶的信用評級資料、歷史上的違約記錄以及近幾年金融市場的數據資料。商業銀行可以根據這些信用資料決定是否發放貸款,還可以測算信用評級和貸款風險的大小。自個人信用信息數據庫建設以來,人民銀行一直都在與相關部門積極協商,擴大數據采集范圍,提升系統功能。

(2)建立全國性的銀行間數據庫。盡管我國有些商業銀行收集了客戶的財務報表、違約損失的數據,但是由于數據積累是一個長期過程,各商業銀行為了保護商業機密的原因不愿意公開這些數據。因此,必須建立全國性的銀行間數據庫,實現信息互傳,信息共享。

(3)建立科學、靈活、規范的個人征信機構。個人信用征信體系的建立,使原本分散于政府、銀行、工商、稅務、保險等各類機構的個人信用信息集中起來,通過專業的機構對個人資信狀況進行分析、披露,使社會各部門能夠較為全面地了解個人的信用狀況,達到約束個人信用道德行為的目的。一個完善的征信機構必須依靠政府的支持,按照市場為主政府為輔的原則,推動各征信機構之間的聯合,使不同區域間的征信業務相互滲透,逐步建立全國性的個人信用征信機構和征信網絡。一個完備的征信系統,還必須充分考慮我國國情:第一,應盡快建立一套與個人征信相關的法律法規,為個人征信制度建設創造一個良好的法律環境。如制定《個人信用征信管理條例》,規范征信活動,對個人征信范圍、程序、原則、記錄、信息披露、個人隱私保護和法律責任等方面內容加以規范。第二,個人信用征信工作是一項社會性的系統工程,需要全民的參與。要做好信用知識普及工作,加強全民道德教育,注重個人信用的培育。

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篇5

【關鍵詞】貸款 信用風險 問題 途徑

信用風險又稱信譽風險或保證風險，是商業銀行所面臨的最重要 的風險，指借款人 、債券發行人或金融交易一方由于各種 原因不能履約致使金融機構、投資人或交易對方遭受損失的可能性 。從狹義上講，指借款人到期不能或不愿履行還本付息協議，致使銀行遭受損失的可能性 ，它實際上是一種違約風險 。從廣義上講 ，信用風險是由于各種不確定性因素對銀行信用的影響，使銀行等金融機構經營的實 際收益結果與預期目標發生背離 ，從而導致金融機構在經營活動 中遭受損失或獲取額外收益的可能程度。

信用風險管理的理念在商業銀行經營管理中居于非常重要的地位。我國商業銀行風險管理取得了一定的進步， 但信用風險管理依然存在很多問題。

一、 我國商業銀行信用風險管理現狀

（ 一） 風險管理文化落后，信用風險意識不強。

當前我國商業銀行風險管理的主流模式是按照風險類別由銀行內部不同的部門進行管理，因而存在無法集中有效地管理風險， 準確地反映風險、及時地應對風險的缺點，且風險管理文化建設尚未融入企業文化建設全過程。

（ 二） 信用風險組織管理體系不完善。

我國商業銀行部門之間、崗位之間界限不清、職責不明的現象普遍存在。風險管理部門獨立性原則在工作中體現不夠 ， 易受外界干擾從而難以保證貸款審查和審批的客觀公正。另一方面，商業銀行的績效考核體系不科學。收益與風險不掛鉤，導致出現忽視信貸風險、片面追求高效益的短期行為。

（ 三） 信用風險管理方法落后 ， 銀行信用風險管理信息系統建設存在問題 我國商業銀行在進行信用風險管理時過分依賴定性分析和管理者主觀經驗判斷。這些傳統的信用風險管理方法存在著固有的局限性，已不適應當前風險管理發展的需要。其次， 風險計量所需的數據不充分、不完整， 從而無法建立先進的信用風險管理模型，無法把先進信用風險管理技術運用到銀行實際的信用風險管理當中去。

（ 四） 社會信用體制不健全，企業評級情況難以真實反映市場經濟是信用經濟，良好的社會信用是經濟社會健康發展的前提。我國目前缺乏一個良好的信用環境， 社會上普遍缺乏信用意識及信用道德規范。在這種環境下， 企業風險就得不到真實反映以致于信用評級的結果與企業的實際風險等級并不匹配， 不能真正反映企業目前的真實經營狀況。

（ 五） 外部監管體制不完善， 外部監督乏力。

當前我國商業銀行最重要的監管機構為銀監局， 但其監管職責的發揮還有待提高， 主要表現為監管體系缺乏系統性、連續性，無法對銀行形成持久的監督。具體而言我國銀監局主要注重事后監管而不注意日常經營活動監管，其更注重合規性而缺乏監管的主動性， 缺少有效的創新機制。再者， 其對金融衍生品等金融創新的監管力度不夠， 無法準確判斷出商業銀行的信用風險， 也無法采取有效的預警措施。

二、改進商業銀行貸款信用風險管理途徑

（一）培育健全的貸款信用風險理念。

讓各級信貸業務經營管理人員充分認識到信貸風險管理的必要性和重要性 ，貸款信用風險與個人利益的直接統一。 同時，我國應樹立先進的銀行風險管理觀念。一要適應商業銀行股權結構變化，逐步建立董事會管理下的風險管理組織架構。 二要在風險管理的執行層面， 要改變行政管理模式，逐步實現風險管理橫向延伸、縱向管理，在矩陣式管理的基礎上實現管理過程的扁平化。三要改變以往商業銀行內部條條框框的管理模式，實現以業務流程為中心的管理體制，并不斷摸索以戰略業務體為中心的風險管理體制。此外，商業銀行還應逐步實現在業務部門設立單獨的風險管理部門 ，通過它在各部門之間傳遞和執行風險管理政策，從業務風險產生的源頭進行有效控制。

（二）優化貸款信用風險管理水平，強化風險揭示。

在采用信用評分方法等傳統模型計量信用風險、強化貸款分類管理的同時 ，我國商業銀行應結合自身特點 ，積極創造條件，逐步運用現代信用風險管理方法來度量和監控信用風險，并對有關的現代信用風險管理模型進行結合自身實際的改進，或 “ 量體裁衣式”地開發新的信用風險度量模型，使我國商業銀行的信用風險度量和控制工作適應金融業競爭日趨激烈的新形勢 。

（三）建立全面的貸款信用風險管理體系。

1、組建全面風險管理部門 ，健全貸款信用風險管理組織體制

2、健全貸款信用風險管理制約機制 ，提高風險化解效果一方面要強化貸款的審貸部門分離 ，實現橫向制約。另一方面通過完善信貸授權和轉授權制度、強化非同一經營層次運作系統之間的制約關系，構成縱橫交錯 、上下貫通 、多環節、 全方位 、立體式信貸制約網絡 。二是建立重大授信風險聯動處理機制。對于日常管理中發 現的重大授信風險，經營單位與總行管理部門實現上下聯動 ， 強力化解風險 。三是建立全面的貸款信用風險監控管理制度。商業銀行應將現有信貸業務各環節管理辦法進行整合 ，上升到風險管理的層次 ，制定《信貸風險監控管理辦法》， 為保證全過程的信貸風險監控體系的有效構建 ，該辦法至少應包含以下方面 ： 授信客戶準入的監控 ；貸后管理的交叉監控 ，區別對象 ， 實施分類監控；建立動態的風險監控機制 ，盡快實施片區監控制度 ；加強現場監控的力度 ；繼續完善后評價監控制度；在監控中防范和化解授信風險 。四是設計與貸款信用風險管理工作相匹配的新的風險管理流程。信用風險管理不僅取決于商業銀行的內部評級體系建立 完善與否 ，而且還要求改革銀行的信貸風險管理流程和組織架構 ，否則信用風險管理方法就不會發揮應有的效果 。

（四）完善信貸風險分析系統和信貸質量評估體系，細化信貸資產分類管理隨著商業銀行機構的擴張 ，管理幅度的擴大 ，必然要求對貸款信用風險管理的檔案管理 、 數據分析提出更高的要求 。 商業銀行應通過專業機構提供支持 ，結合自身特點，不斷豐富和完善基礎數據庫 ，并在此基礎上開發新的檔案管理系統和新的貸款信用風險管理計量、分析、評估 、處置系統。存儲客戶基本信息、財務信息、經營管理信息、信譽記錄、賬戶交易記錄 、合同信息的客戶數據庫 ，存儲宏觀經濟 、產業經濟 、 金融市場等信息的環境信息數據庫 ，存儲自身資產品種 、數量 、 質量 、分布的數據庫 。同時 ，利用先進的OCR、識別術（即光學字符識別技術 ） ，從信貸檔案實物的影像輸入、影像前處理、 文 字特征抽取 、比對識別 、最后經人工校正到結果輸出，實現信貸檔案實物的電子化管理 。該系統可為后臺管理人員提供盡可能完整 、及時 、準確 、全面的信貸檔案資料 ，達到隨時遠程調閱檔案的目的 ， 從而極大地節約了現場 檢查的人力 、 物力資源 ， 提高工作效率 。

（五） 建立信貸風險信息和共享制度 ，規范信息溝通行為 商業銀行應制訂相應的《信貸風險信息管理規定》，該規定應至少包含以下方面：一是明確管理部門和各經營單 位的信息職責 ；二 是建立信貸風險監測中心 ，該中心主要負責宏觀經濟因素 、行業和區域等宏觀層面上的風險監測和預警工作 ，具體包括 ：風險信息的收集和傳遞 、風險分析 、 風險處置以及后評價等 。該中心應定期 相關的風險預警報告 ，指導全行信貸工作的正確開展 ；三 是從經營單位到總行評審部門，到貸后管理部門，再到不良資產管理部門等均應加強交流溝通 ，以達到業務線條涉及的各個環節均能全面掌握客戶和授信風險狀況，各自根據需要確定風險管理重點；四是建立風險信息庫或風險案例庫 ，為各級人員提供參考 ，或從中總結經驗 、吸取教訓 ；五是明確在信息過程中不作為或無效作為的懲罰措施 ，以強化各主體的主動意識 。

（六）完善貸款信用風險管理考核制度 ，加大考核力度。

樹立以人為本、激勵與約束并重的信貸經營管理思想，信貸管理的核心是對人的激勵和控制。首先 ，應制定全過程的 信貸風險管理考核制度 ，或盡快出臺授信風險問責制度，實行授信業務終身責任制 ，對授信業務發生到結束的各個環節的風險管理質量進行考核 。 其次 ，在以責任制來制約信貸管理人員的同時 ，應強化激勵機制，以充分發揮信貸管理人員的主觀能動性。

參考文獻 ：

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