基于數字化技術的商業銀行公司信貸業務風險管理優化研究

中圖分類號：F830

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2025）08-141-02

一、引言

近年來，我國商業銀行公司信貸業務規模不斷擴大，但在經濟下行壓力加大、產業結構調整加速的背景下，信貸風險也日益凸顯。傳統的風險管理模式在信息獲取、風險識別、風險評估和風險控制等方面存在局限性，難以適應新形勢下的風險管理需求。與此同時，大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等數字化技術的快速發展，為商業銀行公司信貸業務風險管理的優化提供了新的機遇。如何充分利用數字化技術，提升風險管理的效率和精準性，已成為商業銀行面臨的重要課題。

二、商業銀行公司信貸業務風險管理現行狀況

（一）貸前授信調查審批

貸前授信調查審批是信貸業務風險管理的首要環節，銀行通過對借款企業進行全面評估，以確定是否給予貸款及貸款額度。此階段核心在于收集企業財務狀況、經營情況、行業前景及信用記錄等信息，綜合運用各種調查方法和評估工具，對企業的還款能力和意愿進行客觀分析，并據此進行信用評級和風險定價。最終，銀行依據評估結果和內部審批流程，作出授信決策，為后續信貸業務奠定風險控制基礎。

（二）貸中授信審查與發放

貸中授信審查與發放是連接貸前和貸后的關鍵階段，銀行在貸前審批通過后，對貸款申請進行再次核查，確保符合所有政策規定及風險控制要求。此階段重點關注貸款合同的規范性、擔保措施的有效性以及貸款資金用途的合規性。審查通過后，銀行按照約定條件發放貸款，并對抵質押品進行登記和管理，確保債權安全。貸中環節的嚴格把控，有效降低了貸款發放過程中的操作風險和合規風險。

（三）貸后檢查與預警監測管理

貸后檢查與預警監測管理是信貸風險管理的持續性工作，銀行通過定期或不定期檢查，跟蹤借款企業的經營和財務狀況，監控貸款資金的使用情況。此階段關鍵在于建立有效的風險預警體系，及時識別潛在風險信號，如企業財務指標惡化、行業政策變化、重大負面輿情等。一旦發現風險預警，銀行將采取相應的風險緩釋措施，包括調整貸款條件、加強抵質押品管理、提前收回貸款等，以防范和化解信貸風險。

三、商業銀行公司信貸業務風險管理存在的問題

（一）貸前調查新技術運用不足，審批決策不合理

當前商業銀行在貸前調查環節，對新興數字化技術的應用仍顯不足，主要表現在信息獲取渠道相對傳統，較多依賴企業提供的財務報表等有限數據，缺乏對企業經營、行業動態、輿情等多維度信息的全面掌握。同時，數據分析能力有待提升，對獲取的海量數據缺乏高效的分析工具和模型，難以深入挖掘數據背后的風險信息。此外，審批決策過程中，人為經驗判斷仍占主導，缺乏客觀、量化的風險評估模型支撐，易導致審批結果的主觀性和偏差，影響信貸決策的科學性和準確性。

（二）貸中審查流程繁瑣，缺乏數字化技術運用

商業銀行貸中審查環節普遍存在流程冗長、效率低下的問題，這與數字化技術應用不足密切相關。審查過程涉及多個部門和崗位，大量依賴人工操作和紙質文件傳遞，導致信息流轉緩慢、重復勞動較多。各部門間信息系統往往相互獨立，數據共享不暢，增加了信息核對和溝通成本。同時，缺乏自動化審查工具和智能輔助決策系統，使得審查過程難以實現標準化、自動化和智能化，不僅影響審查效率，也增加了操作風險和人為失誤的可能性。

（三）貸后風險預警滯后，管理機制薄弱

現階段，商業銀行在貸后風險管理方面，預警的及時性和管理機制的有效性仍有待加強。風險預警指標體系相對單一，主要側重于企業財務數據的變化，對非財務指標如市場競爭、政策調整、管理層變動等關注不足，難以全面反映企業真實的風險狀況。預警信號的識別多依賴人工經驗判斷，缺乏自動化、智能化的預警模型，導致風險預警往往滯后于風險事件的發生。此外，風險處置機制不夠完善，對預警信號的響應速度和處置力度不足，可能導致風險進一步擴大。

四、商業銀行公司信貸業務風險管理問題成因

（一）數字化風險數據管理缺失

商業銀行在數字化風險數據管理方面存在明顯短板，主要體現在數據孤島現象較為普遍，各業務條線、部門之間的數據難以有效整合和共享，形成統一的數據視圖。數據質量參差不齊，存在數據不完整、不準確、不一致等問題，影響了數據分析的可靠性和風險識別的準確性。此外，數據安全管理意識和技術手段有待加強，數據泄露、篡改等風險事件時有發生，對銀行聲譽和客戶利益造成潛在威脅，急需建立健全數據全生命周期管理體系。

（二）數字化風險管理文化缺位

數字化風險管理文化的缺失是制約商業銀行風險管理水平提升的重要因素。部分銀行員工對數字化風險管理的重要性認識不足，缺乏主動利用數字化技術進行風險管理和控制的意識，仍然習慣于傳統的風險管理方法和經驗。銀行內部缺乏鼓勵創新、容錯試錯的氛圍，對數字化風險管理的新技術、新方法應用持謹慎態度，阻礙了數字化技術在風險管理領域的深入應用。同時，缺乏跨部門、跨條線的風險管理協同機制，影響了數字化風險管理的整體效能。

（三）數字化風險團隊建設滯后

商業銀行在數字化風險團隊建設方面相對滯后，難以滿足日益增長的數字化風險管理需求。專業人才匱乏，既懂金融業務又精通數據分析、人工智能等技術的復合型人才尤為稀缺，制約了數字化風險管理模型的開發和應用。對現有員工的數字化風險管理培訓不足，缺乏系統性、針對性的培訓體系，導致員工的數字化風險識別和應對能力參差不齊。同時，缺乏有效的激勵機制和職業發展通道，難以吸引和留住優秀的數字化風險管理人才。

五、基于數字化技術的公司信貸業務風險管控優化方案

（一）優化信貸業務貸前調查審批及決策機制

為全面提升貸前環節的風險管理效能，商業銀行必須積極擁抱并深度融合數字化技術。一是，應充分利用大數據、網絡爬蟲、API接口等技術手段，拓展信息獲取的廣度和深度，構建包含企業工商注冊、稅務申報、司法訴訟、輿情信息等多維度數據的全景畫像；二是，運用機器學習、自然語言處理、知識圖譜等先進技術，對海量、異構數據進行深度挖掘和關聯分析，精準識別潛在風險點，并構建智能風控模型，實現對企業信用風險的自動化、智能化評估；三是，優化審批業務結構和機制，建立標準化、模塊化、差異化的審批策略，引入智能決策引擎，輔助審批人員進行科學決策，提高決策效率和準確性；四是，建立審批決策追溯機制，確保審批過程透明、可控、可審計，為后續風險管理和模型優化提供數據支撐。

（二）改進信貸業務貸中審查流程及口徑

針對貸中審查環節，商業銀行應著力于流程再造和數字化技術深度應用。一是，利用機器人流程自動化（RPA）光學字符識別（OCR）等技術，實現貸中審查流程的自動化和智能化，減少人工干預，降低操作風險，顯著提高審查效率和準確性；二是，建立全行統一的信貸信息共享平臺，打破部門間、系統間的信息壁壘，實現數據互聯互通、實時共享，避免重復審核和信息孤島；三是，制定并嚴格執行統一的放款審查標準和操作規范，明確審查內容、審查要點、審查方法和判斷標準，確保審查結果的客觀性、一致性和規范性；四是，運用物聯網、區塊鏈等技術，建立數字化的抵質押品全生命周期管理系統，實現抵質押品的動態監控、智能評估和高效處置，加強抵質押品管理，有效降低信貸風險口。

（三）優化信貸業務貸后預警及管理

為加強貸后風險的有效管控，商業銀行需構建全面、實時、智能的風險預警體系。一是，整合企業內外部多維度數據資源，包括財務報表、經營數據、行業動態、市場輿情、宏觀經濟指標等，建立全面、立體的風險監測指標體系；二是，利用機器學習、深度學習、時間序列分析等技術，構建智能風險預警模型，實現對潛在風險的早期、精準識別和分級預警；三是，通過短信、郵件、APP推送、可視化儀表盤等多種渠道，及時向相關業務人員和管理層推送預警信息，確保風險信息的快速傳遞和高效利用；四是，建立分級分類的差異化貸后管理制度，對不同風險等級的企業采取不同的管理措施，并建立快速響應機制，及時采取風險緩釋措施，防范風險進一步擴大，同時將數字化風險管理成效納入績效考核體系。

（四）加強人才隊伍建設，強化業務水平

數字化風險管理的有效實施和持續優化，離不開高素質專業人才隊伍的有力支撐。商業銀行應加大對既懂金融業務又精通數據分析、人工智能、信息安全等數字化技術的復合型人才的引進和培養力度，通過校企合作、定向培養、內部選拔等多種方式，構建一支結構合理、能力突出的數字化風險管理團隊。同時，建立系統化、常態化、多層次的培訓體系，定期組織員工進行數字化風險管理相關的理論知識、技術應用、案例分析等培訓，提升員工的數字化風險意識、識別能力和應對水平。此外，建立科學的激勵機制和暢通的職業發展通道，激發員工參與數字化風險管理的積極性、主動性和創造性，鼓勵員工在實踐中不斷學習、探索和創新，為數字化風險管理提供堅實的人才保障和智力支持。

六、結束語

數字化技術為商業銀行公司信貸業務風險管理的優化提供了新的機遇和挑戰。商業銀行應積極擁抱數字化技術，從貸前、貸中、貸后三個環節入手，全面提升風險管理的效率和精準性。同時，加強數字化風險數據管理、培育數字化風險管理文化、建設數字化風險團隊，為數字化風險管理提供有力支撐。通過持續的努力，商業銀行一定能夠在數字經濟時代實現公司信貸業務的穩健發展和風險的可管可控。

參考文獻：

[1]趙文川.數字化轉型背景下商業銀行對公業務營銷策略優化研究[J].中國農業會計，2025，35（04）：96-98.

[2]盧小慧.數字化轉型對商業銀行風險管理的影響研究[].商展經濟，2025（04）：62-65.

[3]田啟偉.數字化轉型背景下商業銀行開展研究型審計的路徑建議[J].中國鄉鎮企業會計，2024（15）：40-42.

[4]黃遠標，李金磊.商業銀行數字化轉型與綠色信貸供給：賦能還是擠出[J].現代經濟探討，2024（12）：62-72.

[5]萬建華.商業銀行數字化轉型的路徑選擇[J].清華金融評論，2020（11）：87-92.

（作者單位：江蘇銀行南京分行江蘇南京210000）

[作者簡介：韋淡寧（1984—），男，壯族，廣西柳州人，本科，高級經濟師，研究方向：經濟金融。] （責編：趙毅）