物聯網金融背景下商業銀行信貸風險管理中貸前控制的探析

楊福曉

摘 要：當前商業銀行的貸前審查機制客觀性不足、可操作性不強，風險管理機構及內部機構設置不健全，信息孤島現象嚴重，貸前審查成本較高。為了解決這些問題，商業銀行要借助物聯網金融的力量，建立完善信貸風險貸前控制機制，構建信貸信息大數據庫，逐步降低貸前控制成本，強化貸前控制力度，有效減少不良貸款的比例。

關鍵詞：商業銀行；信貸風險；貸前控制；物聯網金融

前言：

商業銀行的信貸風險是指貸款無法按期收回，使信貸資金與收益造成極大損失的可能性。信貸風險貫穿于商業銀行經營的全過程，且具有不確定的可能性。為了提升信貸風險貸前控制的客觀性，突破信貸悖論限制，商業銀行可以利用物聯網金融的優勢，制定出合理的貸前控制策略，充分利用新的管理技術、管理思維推動商業銀行信貸風險控制效果的提升。

1 商業銀行信貸風險貸前控制主要風險點分析

當前商業銀行的信貸風險主要包括以下各種類型。一是授信對象的內部風險。內部風險主要包括四種，即管理風險、技術風險、戰略風險、產品與服務風險。其中管理風險是商業銀行進行貸前審查的重要指標，一個企業的管理水平及決策能力對企業的長遠發展產生著十分重要的影響，高效、正確的決策能夠為企業發展創造新的發展動力，指引企業的未來發展方向，保證企業能夠獲得更好的發展空間。二是授信對象的外部風險。主要包括國家的調控政策和金融環境的變化情況兩類。例如，稅率或法規變化影響了企業的償債能力；工資標準的提升影響了企業的盈利能力；利率自由化使得逆向選擇效應的發生越來越常見等。三是授信對象的信用風險。授信對象的信用狀況是商業銀行放貸的基礎。當前我國的社會信用體系尚未完全建立，授信對象的信用狀況需要商業銀行認真審慎地對信息進行搜集和整理。一些授信對象缺乏償還意識或利用多種手段躲避銀行債務，這樣就會導致大量呆賬壞賬產生。

2 商業銀行信貸風險貸前控制存在的問題分析

2.1 信貸管理制度落后，可操作性、客觀性不足

我國信貸管理雖然也建立了風險評級機制，但是貸前風險控制的量化分析及風險評級可操作性差，科學性不足。例如部分商業銀行的貸前審查對客觀數據搜集不全面，甚至有些銀行并未對申請人進行信用分析；商業銀行沒有對不同種類的貸款制定不同的風險管理策略；有的銀行的貸前分析不夠規范，不同客戶之間適用的標準也有所不同。

當前商業銀行信貸風險的貸前控制主要是由銀行工作人員通過對企業進行市場調研，判斷企業的實際經營情況和財務狀況，再以此給出信用評級和融資支持，由于這種信用體系大多以來的是銀行人員的主觀判斷和經驗積累，屬于主觀信用模式，很容易造成對企業的實際運營情況掌握不夠透徹，由于虛擬數據的不真實性使商業銀行發放過多不良貸款，嚴重困擾控股商業銀行的發展。

2.2 信息孤島現象嚴重，貸前審查成本較高

針對目前商業銀行的信貸管理體系和客戶信用評級標準，互聯網金融所帶來的信息不確定性問題仍未得到有效解決，甚至由于這種銀行及客戶之間龐大的信息不對稱，造成了嚴重的“孤島現象”。在經濟衰退期，互聯網金融受經濟周期波動劇烈，且目前我國商業銀行目前設置的信貸部門之間職能趨同，商業銀行不得不在貸前耗費大量資本用于調查貸款申請人的信用問題并推算其違約風險，造成大量資本重復浪費。

3 物聯網金融背景下商業銀行信貸風險貸前控制的對策分析

3.1 運用物聯網金融技術，保證風險管理機制客觀性

物聯網金融是互聯網金融的一項重要突破，與傳統金融和互聯網金融等相比，物聯網金融不但可以實現在“物”上的廣闊延伸，更有效地解決了虛擬經濟對信用體系構建的不完全性，借助物聯網技術將實物進行信息化處理，將其間接轉化為可以被實體經濟實用并追蹤的信息流，實現全面數字化處理。如果將物聯網金融其獨特的完全客觀化的信用體系運用到商業銀行貸前控制信用體系之中，建立起人與物、物與物之間龐大的數據資源庫，通過這種創新型的數據資源共享，為銀行的貸前控制獲取前所未有的海量實體行為數據，這與互聯網金融過多無法證實的虛擬數據相比更加真實有效。由于物聯網金融具有規模報酬遞增的效應，與傳統金融市場最顯著的區別在于邊際成本和平均成本的降低。且物聯網金融模式處于風險和收益確定的環境，在相同信貸規模時，采用物聯網金融模式的商業銀行貸前控制對于同一企業或同一貸款的違約概率和所面臨的信用風險將低于傳統互聯網金融模式。運用物聯網金融技術生成的客觀信息數據為商業銀行銀行貸前控制建立客觀、完善的信用體系打下數據基礎，實現了商業銀行信貸業務風險控制由主觀向客觀的轉變，直接促進銀行信貸工作質量和效率的雙重提高。例如，具體到商業銀行貸款業務上，商業銀行可以通過物聯網智能終端開展有效的貸前調查，直觀地收集到客戶的經濟行為和經營活動等內容的大數據，全面分析客戶的財務狀況，從而及時調整其信貸金融服務方案，讓商業銀行的信貸與客戶信息之間形成良性動態的發展。因此，商業銀行不需要再通過貸前龐雜而又無法保證真實有效的信用調查來界定貸款申請人的信譽，只需要通過物聯網智能傳感器從龐大的數據資源庫中實時采集信息。這種基于人與物、物與物的海量數據資源，將原本滯后性的主觀信用調查變為全面客觀監管，大幅提升信貸業務效率和質量。

3.2 促進信息溝通融合，突破信貸悖論限制

由于貸款申請人與銀行信息的不對稱，容易導致申請人的道德風險和逆向選擇問題，例如貸款重復質押等。隨著物聯網金融技術的廣泛應用，商業銀行可以運用大數據等技術實時監管交易客戶的信用狀態，消除因信息不對稱帶來的貸前控制不確定性，降低逆向選擇發生的可能性。物聯網金融的介入能夠徹底解決了這種信息不對稱的“孤島現象”，甚至能夠在未來某一階段達到“完全信息”的信息全透明狀態。通過運用物聯網所衍生出來的RFID、區塊鏈、大數據、云計算等技術，使貸前控制更加真實客觀，實現對貸款申請真實客觀的全面監管，甚至可以實時監控抵質押品的狀態。

另外，當前我國商業銀行嚴重依賴抵質押品作為信貸業務貸前控制的增信工具，雖然抵質押品在理論上可以增加貸款申請人的還款保障，風險應當大大減小，但在國家所查獲的不良貸款中，反而是信用貸款占比最少，抵質押貸款最多。產生這種信貸悖論的原因主要在于商業銀行在發放貸款時認為貸款申請人無法償還貸款時可以以物抵債，而放松了貸前審查和審批。隨著物聯網技術的應用，一方面由于區塊鏈技術具有數據分布式儲存和參與者共同維護的特點，大大提高了數據的真實性、有效性；另一方面通過將來自各個領域的數據庫相連匯總成一個龐大的數據資源庫，全面實時掌握貸款申請人的信用狀況，從而加強貸前控制力度，有針對性地發放信用貸款。

3.3 構建信貸風險預警信號指標體系，降低貸前控制成本

信貸信息的搜集、整合、分析是貸前風險控制的第一步，更為重要的是對風險信息的分析，從中發現一系列的危險預警信號，并采取相應的防范措施，從而達到防患于未然的效果。預警信號指標體系應包括以下內容：（1）銀行方面的預警信號；（2）財務報表反映的預警信號；（3）企業人事管理方面的預警信號；（4）經營管理方面的預信號；（5）法律、授信擔保方面的預警信號。上述問題貸款的預警信號只是在信貸風險管理中經常出現的預警信號的一部分，而并不是全部。當借款人在貸款使用其間出現一個或幾個預警信號時，往往不容易被察覺。是否能捕捉到剛出現的預警信號，是衡量銀行有效防范信貸風險信貸的重要指標。商業銀行需要利用物聯網搭建起預警信號指標體系，以完善的數據資源庫實時把握貸款申請人信用狀況及經營情況，為銀行工作人員進行貸款審查提供詳實準確的資料，從而及時控制貸款風險的發生，也使商業銀行能夠從原有的貸前審查和審批階段節約出更多資本空間來擴大信貸規模，在為實體經濟的發展提供強有力的保障同時起到熨平經濟周期波動的作用。

結束語：

商業銀行信貸風險貸前控制的有效實施受制于信貸風險管理機制的完善和申請人信貸信息的完善。物聯網金融的發展為貸前控制的有效實施提供了物質條件和新的管理思維，商業銀行要及時把握物聯網金融發展的有利條件，構建起物聯網智能終端，建立起全面有效的貸款申請人信息數據資源庫，從而加強貸前控制力度，降低貸前控制成本。

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