商業銀行發展與風險觀察

《銀行發展與風險觀察》試圖通過觀察融媒體時代海量的數字化輿情信息、結合銀行信息披露與專業機構研究成果，提煉每月銀行業發生的重要事件；并進一步用人工智能的方法，判斷其中哪些信息意味著發展機會，哪些信息代表著潛在風險。

《銀行發展與風險觀察》由陸家嘴新金融實驗室和上海犀語科技有限公司共同研發，采用中文自然語言處理（NLP）技術和大數據分析及智能算法技術，針對海量信息、智能解讀、分析、推理、建模，從而判斷市場事件給銀行發展帶來的發展機會或風險。

風險因素主要考慮事件造成的風險暴露與管理措施的應對表現。發展機會因素主要考慮事件在行業背景下可能獲得的業績提升。發展機會或風險的影響程度同時還與該事件相關的其他事件的數量及該事件的傳播范圍大小有關。

數據收集

本觀察報告的數據來源包括：1.銀行信息披露公告：根據《商業銀行信息披露辦法》要求，商業銀行應按規定披露財務會計報告、各類風險管理狀況、公司治理、年度重大事項等信息。2.專業機構研究報告：包括各大券商研究所圍繞銀行的行業報告以及針對個別銀行的公司研究。3.公開媒體輿情信息。

在傳播維度方面，優先計算犀語科技自動收集財經新聞數據庫中相關內容篇幅出現的數量，考慮觀點引用和噪音規律，進行數據清洗整理。例如，圍繞“上海銀行”的內容需要剔除“上海銀行間市場”；圍繞中國銀行的內容需要剔除“中國銀行保險監督管理委員會”和“中國銀行業監督管理委員會”等特定詞匯。在影響力維度方面，以百度指數、頭條指數、微信指數等指標作為輔助，衡量信息擴散和傳播的程度。

模型訓練材料

為了進行模型訓練，本觀察報告首批樣本選擇信息披露較為充分的26家上市銀行群體。

風險因素的訓練材料主要包括銀行業典型風險案例集；減持/賣出/看空等研究報告；第三方輿情系統中統計的銀行負面輿情；相關企業上市材料和財務報告中的風險提示部分。

機會因素的訓練材料主要包括增持/買入/看到等正面研究報告；相關企業上市材料和財務報告中的競爭優勢部分。

為了增強訓練材料相關性，陸家嘴新金融實驗室同時追蹤了過去三年中，26家上市銀行較為典型的120個股價異動時間段，梳理了股價異動期間對應企業的公告和輿情信息，做機會或風險分類及量化影響程度的支持材料。

事件數據化、影響概率化

材料經過語意團隊進一步篩選后，作為訓練素材提交系統，建立模型。隨后，犀語科技通過AI和大數據技術進行關鍵詞分析，提煉出更為精準的測算因子。

基于測算因子，每月用定量方法衡量各家銀行當月的發展機會與風險變化情況，統計匯總最高機會概率與最高風險概率的若干事件，最終形成《銀行發展與風險觀察》報告。

首期測試版報告僅發布兩例事件。

案例1：首家銀行系住房服務公司來了！建行跨界加碼住房租賃

發展機會概率 90%

6月15日，建信住房服務有限責任公司開業儀式在北京舉行。建設銀行行長王祖繼在開業儀式上指出，建信住房服務公司將應用互聯網理念和技術，不斷完善高效運營的平臺，承接社會公共資源。此外，公司將依托集團和股東優勢，更為專注地動員物流、優化資金流、豐富信息流、強化服務流，做好住房租賃新生態的連接者，促進住房租賃生態圈的發展；將延伸平臺觸角，聚焦衣食住行全場景服務，做好智慧生活的城市管廊和服務商。

6月14日陸家嘴論壇上，建行董事長田國立表示，利用住房租賃市場，輔以必要的政策培育措施，引導空置住房流入市場，可以改善存量住房的風險收益特性。在提高存量住房市場風險承受能力的同時，實現原有社會資源效益提升和充分利用，利用“疏”的方式解決城市土地利用率，也是對“堵”的方式的有力補充。

案例2：計入逾期90天以上貸款，貴陽農商行去年底不良率飆升至19.54%

風險概率：69%

6月29日，由評級機構中誠信國際出具的《2018年貴陽農村商業銀行股份有限公司二級資本債券跟蹤評級報告》顯示，截至2017年底，貴陽農商行的不良率高達19.54%，同比飆升4.7倍，資本充足率則只有0.91%，遠低于監管要求。

由于逾期貸款大幅增加，貴陽農商行還被降低信用評級。2016年11月，中誠信國際將其主體評級由穩定調整為負面。在最近的評級報告中，中誠信則將該行主體信用評級由AA-下調為A+，評級展望為穩定；并將2015年7億元、2016年5億元的二級資本債信用等級從A+下調為A。

面對不良貸款高企的局面，貴陽農商行也在采取措施。該行在2017年年報中稱，為了有效改善資產質量，2017年全力做好不良貸款清收處置，成立清收小組，按“一行一策”、“一戶一策”加快清收處置?！对u級報告》數據顯示，截至3月底，該行不良貸款余額為58.97億元，比去年底下降19.46億元，不良率為13.86%，降幅為5.68個百分點；撥備覆蓋率則上升了8.27個百分比點，為42.42%，信用風險開始趨穩。

迭代方向：

擴展樣本覆蓋，從上市銀行群體拓展到更大的范圍。

細化評價維度，除了機會和風險兩個維度外，進一步開發金融科技發展、戰略轉型力等評價體系。

通過與機構溝通進行信息質量管理，接受公司評閱反饋，對數據和信息進行更新改正。