關于銀行小企業信貸業務風險控制的思考

王鵬

【摘要】現階段，各大銀行對于小企業的信貸業務方面風險問題日益突出化。如何才能夠有效借助互聯網、大數據等風控手段，來控制好信貸風險逐漸成為了各大銀行所共同關注的重點內容。鑒于此，本文主要圍繞著銀行對小企業的信貸業務有效風控開展深入的研究和探討，便于國內銀行今后能夠更好地對小企業的信貸業務開展風控實踐工作。

【關鍵詞】信貸業務;?小企業;?銀行;?風險控制

前言

各大銀行面對著日益突出化的小型企業在信貸業務方面風險問題，急需構思出最佳的風控措施或手段，維護自身的利益。因而，深入研究銀行對小企業的信貸業務有效風控，有著一定的現實意義和價值。

1 信貸業務主要風險闡述

1.1 在市場風險層面

金融資產與商品的價格波動所引發銀行經營風險，即為市場風險。利率風險，即為銀行在信貸業務方面市場風險突出表現，是市場利率有不利波動產生后，銀行信貸資產所需面臨的一種風險。

1.2 在信用風險層面

貸款，屬于各大銀行最為明顯且最大的一方面信用風險源。各大銀行主營業務即為貸款，貸款到期，貸款方并沒有在規定期間內歸還銀行的貸款，視為違約，對銀行經營造成風險。可以說，信用風險屬于借款方因違約所致銀行損失可能性因素。信用風險，它還包含著借款方信用等級、履行約定能力等發生變化所致銀行信貸的資產損失產生主要誘發因素[1]。

1.3 在操作風險層面

因內部信貸業務處理程序缺乏完善性，系統操作缺乏規范性所致銀行損失風險，即為操作風險，大部分是因人為因素所致，往往會導致銀行蒙受著較大的經濟損失。

2 信貸業務有效風控實施策略

2.1 完善信貸業務綜合風控體制

一是，構建信用管理系統。對小型企業的信用管理系統，按照生產經營狀況、收入利潤等各方面，評價小型企業客戶的貸款償還能力，確立不同的信用等級，以按等級實行風險管理，以促使銀行對信貸業務方面風險成本能夠得以有效降低;二是，構建起風險預警綜合體系，與各銀行、金融機構、企業和部門之間密切協作、交流，確保在最短時間段內發現風險問題并予以及時處理，將風險所致后果嚴重程度將至最低點;同時，加大監管執行力度，做到提前圍繞著各種潛在信貸風險，科學制定針對性的解決對策，加強風險防控與部門之間協作，將小企業?信貸業務當中風險損害減少;對貸款規模進行嚴格控制，需以從貸款基本對象、數額與利率等各個方面入手，在預期分析貸款期間所存在著的各種問題狀況，結合不同貸款需求與對象，科學制定相應貸款制度，以做到以人性化為基礎，嚴格執行各項管理制度，盡量避免不良貸款行為出現，結合我國現行法律法規與各項政策，與其余銀行、金融企業、金融機構等密切聯合，確保各項制度能夠得以全面落實與執行。

2.2 實行大數據手段風控做好風險計量和控制

2.2.1 注重風險模型化管理

一是，實行風險智能化模型管理。實行大數據手段風控，發揮大數據系統平臺數據挖掘、數據分析、建模等各項功能，來抓取整合與分析小企業行為信息，借助網絡爬蟲科學技術，將數據渠道拓寬，并豐富化數據維度，借助圖像處理和自然語義的處理技術，增強非結構化的數據信息處理能力[2]。以傳統建模為基礎，配合機器的學習建模科學技術，確保模型運行自動化的程度得以提升，避免模型輸出受到干擾，讓整個風險計量和控制流程實現全自動化，精準預測小企業履約意愿、能力及其穩定性，實現對小企業信用顯著多維度評價。脊柱機器學習的建模技術手段，動態化調整風險管理各項參數與模型，確保模型精度能夠得到有效提升，精準計算所有小企業可接受最大的風險敞口，確保隱患自身風險計量綜合水平能夠得到提升，便于后期更好地開展信貸業務的風控工作;二是，實行風險全生命周期化模型管理。因受技術與成本因素所影響，傳統的信貸業務決策通常依賴于信貸業務員自身主觀上的經驗判斷，以至于人為操作這一現象十分普遍，導致信貸業務決策結果有著極大的風險損失。那么，相比較于傳統信貸業務決策，實行大數據手段風控，從錄入數據至輸出評價結果全過程，均由計算機系統負責完成，則可防止受人為主觀上的判斷所影響，評價結果更具客觀性和精準性。實行大數據手段風控之下信貸業務決策模型，它是集成小企業申請、小企業貸款審批、信貸產品影響、客戶管理、催收貸款、回收客戶一種全生命周期性風控模型，能夠實現對客戶風險全方位與多角度量化評估，信貸業務決策精準度可得到有效提升，信貸業務整體的風控效果也能夠得到保障。

2.2.2 實行全流程化的數據管理

一是，注重信貸流程的合理優化，促使信貸服務實施效率得到提升。實行大數據手段風控，以大數據、機器的學習算法為基礎，實行“線上操作好數據決策全流程化的數據模型管理”小企業的信貸業務服務模式，縮短貸款業務申請審批時間，以信用評分便可獲取貸款，促使銀行面向于小企業的信貸服務整體效率得到提升，為小企業提供更為便捷、高效率的信貸業務專項服務，更好地實現對信貸業務全流程化的數據管理及風險控制;二是，線上實行自動化的決策，促使風控成本得以降低。借助大數據的挖掘技術，24h不間斷地挖掘和分析客戶行為，對小企業的償貸能力變化情況及風險實現實時化監測分析，便于銀行更好地把控信貸風險。

2.3 以互聯網模式為依托實行客戶行為的信貸追蹤管理

以互聯網模式為依托，配合著大數據科學技術，實時共享與掌握對小企業往來賬戶信息、征信信息、歷史的現金流實際情況等，在互聯網金融平臺當中形成完整的一套審查審批的良好考核基礎模型，便于更好地結合客戶動態行為變化，做好風險預測及控制[3];同時，以互聯網模式為依托，借助移動互聯、互聯網系統平臺等，確立貸后監管網絡平臺，實現對客戶行為的信貸追蹤管理，便于更好地識別和控制信貸風險。

3 結語

從總體上來說，銀行對小企業的信貸業務方面風險集中表現在市場風險、信用風險、操作風險三個層面上，只有逐步完善信貸業務綜合風控體制、實行大數據手段風控做好風險計量和控制、以互聯網模式為依托實行客戶行為的信貸追蹤管理，各大銀行才能夠更好地落實好小企業在信貸業務方面的風險，維護銀行利益。

參考文獻：

[1] 沈蕊.?商業銀行中小企業信貸風險管理研究[J].?現代經濟信息，?2019，?22（06）：315-316.

[2] 林志穎.?商業銀行中小企業信貸業務的信貸風險防范[J].?經貿實踐，?2019，?14（04）：133-134.

[3] 嚴欣.?商業銀行中小企業信貸資產風險防控研究[J].?廣西民族師范學院學報，?2018，?35（06）：557-558.