建行大连分行信用风险智能化管控

作者:未知

   [提要] 随着银行逐渐智能化的服务发展,中国建设银行大连分行在信用风险智能化管控领域的投入不断增加,这为更好地解决信用风险奠定较好的基础;同时,现有问题也凸显出来。本文对中国建设银行大连分行信用风险智能化管控现有问题进行分析,并提出管控对策。
   关键词:中国建设银行;大连分行;信用风险;智能化管控对策
   中图分类号:F83 文献标识码:A
   收录日期:2020年8月16日
   一、中国建设银行大连分行信用风险智能化管控现状
   中国建设银行大连市分行属于中国建设银行的一级分行。建设银行大连市分行的经营规模及综合竞争能力在当地同业处于领跑水平,银行智能化服务发展也是处于当地领先地位。中国建设银行大连分行信用风险智能化管控的总体发展是总体态势良好,智能化信用风险管控意识不断增强,管理体系已基本构成,银行对智能化风险防控的投入不断增加。截止到2019年末,大连分行对智能化风险防控各项技术投资金额已经达到100万元,智能化风险防控设备达到152台。可见,大连分行对信用风险智能化管控的重视。
   二、中国建设银行大连分行信用风险智能化管控中的问题
   (一)风险管控模式滞后。首先,中国建设银行大连分行的风控组织机构并没有完全建立,不能适应业务发展需求,无法为大连分行智能化服务发展提供支持。风控组织机构独立性难以得到保证,没有建立智能化信用风险管理部门,而是将智能化信用風险管理分散到其他职能部门,无法达到信用风险的集中与统一管控,从而使信用风险责任承担不明确。其次,中国建设银行大连分行的客户信息保护体制还不完善,并且大连分行目前没有形成全方位涵盖用户信息的征集、管理、查询和信息销毁等工作的章程体系,为用户信息走漏留下了风险,对于客户的信息保管不当没有明确的追究责任制度,并且存在客户信息已经过期但是得不到更新的情况。最后,大连分行内部评级系统虽已经建立,但是评级基础数据不完善,导致基础数据与实际情况不一致,运作程序不够规范;大连分行采取的评级度量与管理技术不够先进,与国际先进评级系统仍有较大差距。
   (二)技术手段不够丰富。首先,中国建设银行大连分行的智能化风险识别技术发展较为弱后,反欺诈识别能力不够,没有先进的技术手段来帮助银行识别信用风险,无法对客户的信用情况进行全面准确的辨别,大连分行对信用风险的处理会处于相对被动的情况,银行客户的资金安全将处于危险状态。其次,风险分析技术还不够完善。由于银行在智能化技术的研发上投入不足,导致智能化风险分析技术还不能在银行大规模使用。风险来临后,银行依然通过传统的专家判断的方式进行风险分析和决策,只能依赖于资产、现金流、行业等判断客户的经营行为,无法实现对企业整体经营情况的实时跟踪,无法在短期内采用智能化手段分析风险,进而会很大程度上降低银行风险管控的效率,这可能会加剧银行遭受的损失。最后,风险化解技术手段尚需完善。目前,大连分行化解风险的手段不够智能化,识别风险的能力不够强,分析风险的技术尚需完善,信用风险化解技术还不能在源头上解决问题,只是在过去的信用风险防控手段上进行略微改进,信用风险管控的科技手段和工作效率还需要进一步提高。
   (三)风险监控不够科学。首先,由于建设银行大连分行的风险预警系统还在初步发展阶段,系统计算模型、风险处理工具的发展都处于缓慢状态中。风险预警系统对于大量复杂的数据处理有难度,容错能力较差,预警系统处理问题能力以及智能风险防范的准确性还有待提升,风险预警系统尚未做到及时修正,系统出现问题不能及时解决。其次,风险监控指标不够细致,信用风险监控指标的计算结果的准确性和动态性尚待提高,监控指标在计算时没有充分考虑到影响指标准确性的各项因素。部分风险无法被监控到,对银行产生的潜在威胁很大,风险来临时将会对银行造成巨大的损失。最后,风险管控自评的及时性还需要提高。大连分行的风险管控自评工作往往发生在风险结束后很长的时间才进行,自评对银行防范风险作用不明显。并且信息科技在银行风险自评的应用还不够,银行只能通过传统的方式进行风险自评。同时,银行的风险自评报告单还未做到及时审查,这将影响银行风险自评的有利时间。
   三、中国建设银行大连分行信用风险智能化管控对策
   (一)重构风险管控模式
   1、强化风控组织机构。首先,对大连分行风控组织机构各部门进行明确分工,明确自己的职责所在,对出现问题的部门采取明确的警告与处罚措施,确保信息审核部门和贷后检查部门能够各司其职。大连分行应当建立智能化的信用风险管理部门,该部门应用智能手段服务客户,更好地适应大连分行今后的智能化风控业务发展。其次,大连分行需加大风控组织机构管理力度。大连分行需要对信用风险智能化管理体系进行优化调整,以求在保持风险可控的前提下,强化权责对应关系。加大对违规行为的监管力度,全面提升风控管理水平,提升智能化风控的主动性。最后,强化大连分行风控组织机构内部稽核职能,发挥专业化的控制作用。要有计划、有目的、科学合理地将现有的稽核部门逐渐转化为专门行使稽核检查监督和内部管理控制的综合性监督管理部门,并且与有关的监督管理部门进行相关合作,共同构建一个高效有序的现代化监督控制系统。
   2、完善客户信息管理。首先,完善客户信息保密制度。大连分行的用户信息保护机制不仅要涵盖所有参与职工,也应涵盖客户信息从搜集、整理到上报、查核和应用的全过程,岗位管理和过程监督相结合,尤其涉及网络传输的客户信息,还需要通过及时更新防火墙、权限限制、电子签名等方式进行监控,防止产生偷取用户信息的违规行为。其次,为客户信息数据设置生命周期。个人客户信息数据生命周期应根据客户的信用值来设置其长短,信用好的客户数据生命周期则长。在客户信息到达其生命周期后,客户信息系统将自动清理客户之前信息,以短信或电话形式来通知客户更新信息。最后,大连分行应与其他银行之间建立客户信息共享的统一数据信息平台,并通过与相关的消费软件、资金支付渠道的对接,利用大数据的数据搜集和数据整理技术,来对客户的消费情况进行记录,通过记录情况来帮助大连分行全面掌控用户信息,从而可以全面了解客户是否具有信用风险。    3、优化风险评级系统。首先,大连分行应将评分指标纳入风险评级体系。风险评价指标体系的建立应综合考虑可操作性和科学性,指标的选取应根据大连分行的业务范围不断更新,同时需要考虑信用风险评价的涵盖范畴,还有和其他风险指标之间的线性相关关系,以此来达到更加准确的反映银行的风险程度、风险转移和减损能力的效果。大连分行应尽力减少主观成分的影响,实时根据客观情况进行调整。其次,注重大连分行现有指标的改进和相关性分析。智能化信用风险管理部门应适时地对现有流动性风险指标和信用指标的分值区间和评定方法进行微调,并考慮各个风险因素之间的相关性对于量化分值的影响,根据大连分行的运营和风险特点,结合监管实践,对评级的方法定期审核,以改进现有风险评价指标体系。大连分行应当增加风险指标的类别,把能够体现信用风险扩散水平、信用风险传输机制的指标纳入体系,通过事前风险防范来更好地减少系统风险的产生。最后,大连分行应完善与评价指标相符合的基础信息数据库。大连分行应充分利用现代通讯技术和大数据信息处理系统,计算各项监管指标,在报表中披露,根据信用风险计量模型评价结果,实时调整业务针对性与主动性,从而有效防范与控制业务风险。
   (二)丰富风控技术手段
   1、利用物联网识别风险。首先,大连分行通过物联网的感知系统对进入大连分行的客户进行生物识别,并且银行根据客户信息进行准确定位。同时,通过传感器、二维码、射频设备等物联网手段和方式对客户的物流消息、资金流转信息、信息流信息进行追踪与掌控,银行应当根据客户的信用情况进行全方位分析,以便于银行及时识别用户的信用风险情况。其次,建设银行大连分行通过物联网对客户信息进行实时智能观测,监测内容主要包括客户的账户资金、交易行为等,若发现交易信息异常、资金情况异常等风险将自动进行识别发出警示,并在第一时间预警和处理,进一步提高了大连分行信用风险处理的智能化,达到了管控信用风险的效果。最后,物联网系统对客户信息进行定期筛查,与其他信用平台实现共享客户信用信息情况,在其他平台有信用违规情况将违规信息传导给银行,让大连分行以更快的速度识别信用风险并采取相应的措施。
   2、利用大数据分析风险。首先,大连分行利用大数据分析技术将企业的生产、流通、销售、财务等相关信息与大数据挖掘方法相结合的方式进行贷款风险分析,用大数据分析量化相关企业的信用额度,尽可能地降低信用风险给大连分行所造成的损失。其次,大数据将用户行为数据作为信用风险分析数据。以下数据与信用关联程度较高,包括客户的年纪、收入、岗位、资产和负债等信用信息,这些信息可以提示银行客户的还款能力与还款意愿,将这些数据因子应用在风控模型中,是信用风险智能化防控的最好数据。最后,通过全量数据加用户行为分析,来充分了解客户行为,客户的交易行为将经过大数据库的核验,从而帮助大连分行识别出恶意欺诈客户。银行利用大数据获取和结合客户关联的人际关系信息,再利用关联性分析得到风险评估结论,完成信用风险分析。
   3、利用区块链化解风险。首先,大连分行需要把区块链作为基础技术,通过区块链记录所有上下游客户交易痕迹,银行内部可以掌握、追溯资产的贸易链条源头信息数据,通过该平台可以透明、快速、真实地了解整个交易的所有文件和交易数据,从而通过区块链提升了信用风险控制的效果。其次,大连分行应利用区块链中的智能化电子署名方式取代各主体的法律文牍的签订,通过算法对应的秘钥对有关交易进行加设密码,利用秘钥加密的数据应同签字、盖章具有平等法律效力,以此来确保主体的确切性,通过认可后的交易无法进行抗辩,在一定程度上化解了因签名、签章所产生的信用风险。最后,通过区块链提升征信的公信力,征信网站的信息将无法被改动。大连分行可以通过区块链技术中的时间戳对区块上的一组数据实施处理,加上时间戳的区块会进行全网广播,使每个节点都能获得交易记录,而一旦信息经过验证,就会永久储存在银行记录中,不可篡改,进而提高征信的公信力。
   (三)优化风控流程监管
   1、完善风险预警系统。首先,建设银行大连分行需要保持预警系统的稳定性和灵活性,这需要定期系统自动识别客户资产分配情况和风险分散程度,预警系统应充分考虑导致风险变化会出现的因素,并对其实时关注与监测,若出现不利因素的预警信号,制订抑制信用风险的可行性方案。其次,大连分行预警系统应当继续完善其科学指数报警范围。预警指数的警示信号区域划分需要在分析历史数据基础上得出。同时,需要选取信贷管理、风险控制和数据保管等各方面具有良好基础的支行信贷历史数据进行风险预警指数试验,再与实际情况加以对照,以此确定一个科学的指数报警区域。随着系统的正常运行和系统自身数据的积累,这个区域需要随时进行调整,从而使报警区域越来越科学和准确。最后,对风险预警系统评价和修正。信用风险预警系统工作时的警示信号发出后,应立即把信息反馈给信用风险管控部门,实现渠道畅通预警信息共享。信用风险管控部门需要整合处理的状况并和现实状况进行比较,这可以更好地对风险预警系统的运行状况评析。
   2、细化风险监控指标。首先,细化不良贷款率指标。大连分行应在信贷过程中不仅需要关注不良贷款的增长以及不良率的上升,还需关注不良生成情况及新增不良行业、区域分布情况,在计算不良贷款率时应严格精细完成中间各项计算过程,保证中间计算值的准确性,并应有专门的计算分析师进行检验指标最终结果的正确性。其次,细化大连分行单一客户的授信集中度指标。单一客户授信集中度指标在计算时包括最大的一家银行用户贷款的总额和资本的净额。银行在风险指标计算时需要重点关注报告期末各项贷款余额最高的一家客户的各项贷款的总额度,应在计算时考虑指标动态性和准确性。最后,细化不良资产率指标。大连分行的不良资产率指标在计算时应仔细检查银行在年末统计的不良资产总值和年末资产总值的数值准确性,从而保证其范围准确性。
   3、定期风险管控自评。首先,大连分行应当建立智能化定期风险管控自评系统。定期风险管控自评系统需要将银行的财务信息和客户的信用信息以及银行自评标准录入在系统中,银行在风险自评时仅需通过定期的系统计算便可以得到自评结果,系统计算出的结果根据其自评标准落入相应的评价分析范围进行分析。其次,银行应当在智能化风险防控系统中设置固定的自评周期,设置的自评周期时间长短应当经过严密的计算,以保证信用风险自评足够及时。系统根据固定的自评周期按时打印出银行信用风险自评报告单。最后,银行应当根据自评报告单内容定期进行风险自查。根据自评报告单内容来最大限度上消除大连分行具有的信用风险,对于具有信用风险的用户进行实时追踪监测,定期统计具有信用风险用户的监测结果,并在银行内部针对风险自评结果进行讨论,及时发现银行自身潜在的信用风险,从而采取一系列处理措施。
  主要参考文献:
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