信用风险管理体系范文第1篇

【关键词】网络借贷 个人信用 信用风险 研究综述

一、引言

作为基于互联网平台开展借贷业务的新型借贷模式，网络借贷属于金融的互联网居间服务（姚海放等，2013）。主要模式有P2P网络借贷模式和电商供应链金融模式等。P2P网络借贷是个人对个人，不以传统金融机构为媒介的借贷模式。电商供应链金融是电商平台将中小企业与金融机构的信息有效对接，为平台上资金匮乏的中小企业提供各种形式融资服务的借贷模式。而网络众筹包括但不限于网络借贷模式。网络借贷借助互联网技术的信息获取优势在一定程度上提升了金融资源配置效率，缓解了小微金融市场的信贷失衡现象。据统计，2015年全年网贷成交量达9823.04亿元，相比2014年增长了288.57%，然而2015年全年问题平台达到896家，是2014年3.26倍。目前监管细则落地、不完善的征信体系、借贷利率虚高、务结构不合理等原因造成问题平台突出，凸显网络借贷的信用风险问题。

二、网络借贷信用风险与个人信用风险

网络借贷的信用风险是指借款人未按合同约定向投资人支付本金、利息的风险和债务人未按约定向公司支付款项的风险。资金需求方主要以小微企业或者个人为主，因而网络借贷的风险问题更多地归结为个人信用风险问题。个人信用有狭义和广义之分：狭义个人信用指消费信用，即将贷款用于个人或者家庭的消费型活动，广义个人信用泛指以个人名义发生的借贷关系，其目的除个人或家庭消费外还用于生产经营。因而无论担保与否，P2P网贷中发生的借贷关系兼可归为个人信用问题。而以B2C模式和B2B模式为主的电商平台供应链金融中，信用关系的维续也存在着个人信用问题。

三、网络借贷信用风险研究

（一）网络借贷个人信用体系

由于信息不对称问题，传统商业银行小微贷款业务存在着逆向选择和道德风险问题。在贷前，对借贷人信用信息掌握不全面等原因会使得银行偏向于为能够接受现有利率水平的客户发放贷款，因而风险较大的客户会为银行带来较大违约风险，存在逆向选择问题。在贷后，则存在将款项用于非银行指定用途以及未按约定还本付息等道德风险问题。因而，为缓解信息不对称导致的一系列问题，小额信贷是依赖于征信环境、信用评估技术等个人信用体系的全面发展。个人信用体系包括个人信用征信、信用风险评估以及信用风险管理等多个环节。同时需要外部的法律监管和内部行业自律来指导其健康发展。征信完成对个人信用数据的收集并构建个人信用数据库，信用评估对信用数据建模分析来提供信用评分供需求者使用。最后，信用风险管理通过对信用风险的计量、预警和转移等手段来揭示和管理信用风险。

在网络环境下信息不对称问题依于大数据等信息挖掘技术优势而有所缓解。但信息技术的辅助并不能从根本上消除信用风险，网贷平台上诚信环境的构建同样依托于完善的个人信用体系。作为新型金融，网络借贷发展初期处于法律空白和监管盲区，亟需法律监管更新和行业自律控制。同时，融资者多数属于传统金融机构的边缘客户群，现有征信系统尚未覆盖或掌握信息存在时滞，这便对信用体系基础建设提出更高要求。在无抵押信用借贷模式中，需要借助信用评分来辅助双方的借贷决策，而贷后信用风险管理是进一步对借贷风险的揭示和防范。因此，网贷平台的信用风险具体细化在个人信用体系的各个环节，同时各环节的不断完善将有助于信用风险防控。如图1为网络借贷信用管理体系各环节的具体内容。

（二）信用管理内外部约束

1.传统领域。个贷行业发展需要来自主体外的立法建设和行政监管。法律制度主要包括对个人信用信息的采集、使用和披露，个人隐私界定与保护，个人破产保护等一系列法律制度。行政监管负责对征信机构、信用数据库、信用评估机构的监督管理、违法行为监管以及公民诚信意识宣传等。2013年《征信业管理条例》、《征信机构管理办法》等法规的出台使我国征信市场步入有法可依的轨道。《条例》规定中国人民银行及其派出机构为国务院监督管理机构，同时对个人信用信息开放与保护等问题做出相关规定。但较之信用制度健全国家，立法体系落后于实业发展、法律法规实施不到位、缺乏完善配套管理制度、信息共享机制尚未确立、失信惩罚机制落后等问题突出，制约着个人信用体系的发展。

2.网贷领域。网络借贷发展中的潜在法律风险，可从网贷平台、贷款人、借款人和第三方支付等方面划分。网贷平台作为信息中介应视为融资居间合同的居间人，不介入借贷双方交易。但一些偏离纯中介模式的网贷平台面临着额外的法律风险，表现为非法吸存和非法集资、非法经营、从事违法的居间活动、违反保密义务、“洗钱”、非法公开发行债券、以及涉及担保项目可能违反有关融资担保管理等风险。网贷贷款人面临的法律风险包含电子合同合规性、出借人债权合法性、出借人隐私权以及借助平台非法公开发行证券风险等。网贷借款人作为融资方，面临着与网贷平台类似的风险。第三方支付平台面临的法律风险表现在资金托管法律问题和沉淀资金法律问题。此外，道德风险也是制约行业健康发展所不能回避的问题。在监管政策上，已明确由银监会管理P2P网贷发展。目前P2P网络借贷在市场准入标准、退出机制、资金管理、信息透明等运营方面缺乏统一标准，运营风险的增大会进一步影响信用风险。在行业自律方面，目前已形成中关村互联网金融行业协会、广东互联网金融协会、北京市网贷行业协会等区域性自律组织。

网络借贷发展对于立法建设和监管探索的要求，逐渐成为学术界的共识。姚海放等学者（2013）认为，我国网络借贷行为应置于民间借贷范畴内，提出应将民间金融阳光化等思考。林荣琴（2014）从借贷关系法律界定出发，提出完善中介平台准入制度和中介平台信用评级制度，以增强中介平台信息透明度和建立行业协会自律组织等建议。杨振能（2014）提出明确网贷行为规则和法律责任的监管思路，并辅之以信用风险、流动性风险等一系列风险管理要求。刘绘（2015）提出规范信息披露和消费者保护等行为、过程控制式监管规则、完善以征信与评级为主要内容的信用体系等监管建议。网络借贷行业尚未形成完善的内外部约束，是由于信用观念、意识等因素，作为根源的传统个人信用领域尚未形成稳定的内外部保障所致。

（三）信用数据基础建设

1.传统领域。信用数据基础建设是信用管理体系的基础部分，主要有信用数据征集和数据库组建两部分。信用数据包括个人基本信息、信贷交易信息和反映个人信用状况的其他信息。在征信模式发展方面，杨晖（2011）指出我国已形成公共征信和私营征信并存互补的征信格局，作为行业和地方征信机构的补充，私营征信机构不断发展壮大。公共征信机构通过行政力量收集信息，私营机构通过协议方式采集公开渠道信息。但在发展过程中，隐藏着征信标准化滞后、信息共享机制缺失、信息安全等问题。

2.网贷领域。传统征信报告提供借贷人基本信息、贷款申请记录、还款情况等。在网络借贷领域，金融消费的精细化营销、个性化服务和批量处理将成为主要运营模式，因而新型金融催生着新的征信需求，云计算、数据挖掘等技术则为征信产品的创新升级奠定了技术基础。袁新峰（2013）在互联网征信研究中指出，除建立同业数据库外电商平台通过对累积客户行为数据进行深度挖掘，作为客户消费授信的评价依据，大数据征信已初见端倪。

对于大数据征信的发展研究，吴晶妹（2014）认为传统征信覆盖人群有限、数据反映能力不强等问题突出，而网络征信以海量数据刻画信用轨迹，通过记录信用行为状况和综合信用度来预测个人偿还能力和信用风险，目前中国征信体系建设中心已逐步向网络征信过渡。杨坚争等人（2015）认为网络征信数据来源包括社交媒体数据、网络借贷数据、网络购物数据、其他相关数据，其中社交媒体数据包含微信、微博等社交数据用以确认用户身份，网络借贷数据可提供逾期记录等信用信息，网购数据则提供以往电商网站购物记录和交易流水等财务数据，其他如打车记录、O2O生活行为记录、违章记录等生活数据均可用于大数据征信。刘新海（2014）借鉴美国新型网贷公司大数据技术，指出多元化征信不仅包括传统信用数据，还包括可用于挖掘个人性格、行为特征等网络数据，进一步说明了 “一切数据兼信用”。魏强（2015）提出大数据征信可包括挖掘多渠道数据源的信息特征、寻找变量间关联性、信用特征再归类、特征权值设置、计算综合得分等步骤。孔德超（2016）认为大数据征信具有数据来源广泛、市场定位清晰、应用场景多样化等优势，但在个人隐私保护、数据所有权、控制权、收益权问题仍需要在现有法律政策下进一步探讨。

（四）信用评估技术

1.传统领域。信用评分技术作为信用管理体系的核心，包括数据预处理和信用评分模型建模两个阶段。在预处理阶段，原始数据普遍存在噪音数据、遗漏数据、不一致数据等问题，需要进行数据清洗、数据变换和数据规约等预处理。其中，数据清洗是对不符合要求的数据进行处理，包括缺失数据填补技术、异常值检测处理、重复数据整合等；数据变换通过对连续数据离散化和不平衡样本结构优化来实现数据的规范化，将其转换为适合建模的形式；数据规约则是在将数据清洗和变换后，在不丢失有效信息的前提下对数据降S。

在评分建模过程中，首先需分析个人信用的影响因素，确定反映个人基本情况、偿还能力、偿还意愿等各方面的评分指标集，经排序加权后形成评分指标体系。指标体系的建立保证了评分模型数据输入的稳定性。同时在初选过程中，需要借助统计方法评估指标识别能力，并根据宏微观因素对指标体系不断修正和优化，保证评估的多维性和动态性。评分模型的检验包括模型精度检验和稳健性检验，其中模型精度是指评分模型判断个体类别的能力；稳健性强调模型对建模之外数据的预测能力。

具体的模型发展有统计学模型和非统计学模型两个发展阶段。在统计学评分模型发展中，先后出现了线性回归方法、Logistic回归方法以及Probit回归等方法，但因解释性不足未得到广泛应用。之后相关学者们将最近邻法、决策树模型和贝叶斯网络模型引入到评分模型中，逐步调高了模型的预测精度和稳健性。在非统计学评分模型发展中，先后出现了人工神经网络、遗传算法等人工智能方法在处理非线性化特征变量问题具有明显优势。之后，Baesens等人（2003）较早将支持向量机方法引入到评分模型中，认为较神经网络方法支持向量机方法性能更优。Bellotti等人（2008）将支持向量机算法引用到信用评分和重要特征属性发现研究中。Terry（2014）基于传统非线性支持向量机的缺陷，将聚类支持向量机（CSVM）算法引入到信用评分领域，经比较后认为CSVM模型可达到更优分类表现。

此外，通过组合将单一模型的优势互补以达到信息利用的最大化，已成为信用评估领域的研究趋势。Tian-Shyug（2002）将判别分析预测结果和其他特征变量一起作为输入单元建立神经网络模型，认为组合模型可以提高神经网络的收敛速度和预测精度。石庆焱（2005）提出基于神经网络和Logistic回归的混合两阶段评分模型，并将神经网络输出结果和其他特征变量一起作为Logistic回归模型的解释变量，结果显示组合模型的稳健性和预测精度较单一模型更优。姜明辉（2007）将Logistic模型和RBF神经网络模型的分类结果通过线性方法组合起来，结果表明组合模型在预测精度上较优。David West（2005）基于Bagging和Boosting方法构建了神经网络集成模型，Mariola（2009）利用Bagging和Adaboost算法集成了决策树模型，认为模型在信用评分预测精度和稳健性表现优良。

2.网贷领域。借贷评审是网贷平台最关键的技术，而信用风险在贷审环节的体现就在于贷款项目和信贷额度的控制。P2P网贷同样采用信用评级的方式，基于信用数据建立信用评分模型对违约风险进行量化评估。

近年来，国外信用风险评分技术在机器学习领域和数据挖掘算法领域不断深入。Malekipirbazari（2015）建立以随机森林为基础的分类方法预测借款人状态，并基于美国借贷网站借贷数据展开实证研究，认为随机森林算法在识别优质借款人方面优于FICO信用评分。Maria等人（2015）运用流数据挖掘技术，在传统评分模型基础上建立基于历史数据流的动态信用风险评分模型，实验证明该动态模型具有较好的鲁棒性。Fatemeh等人（2015）建立基于特征选择算法和集成分类器的数据挖掘组合模型，实证认为在评分性能方面基于非参数设置的数据挖掘组合模型优于基于参数设置的单一模型。美国网贷公司ZestFinance则基于集成学习和多角度学习的模型设计思路，设计身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型、还款意愿模型、稳定性模型等从不同角度预测借款人的信用状况，克服了传统单一模型考虑因素的局限性。

在国内柳向东（2016）选用具有平衡效果的SMOTE算法对非平衡数据预处理，运用多种数据挖掘算法建立信用风险评估模型，实证得出随机森林模型算法对于违约项目的识别能力最佳。林汉川等人（2016）将随机森林模型与Logistic回归模型建立组合模型，实证认为模型有效克服传统模型数据噪声敏感问题和变量容量问题。

（五）贷后信用风险管理

1.传统领域。贷后信用风险管理是个人信用管理体系的下游部分，旨在通过信用风险计量、预警和转移，实现信用贷出方的最大安全性。传统商业银行实施信用风险管理，主要依据2005年实施的《新巴塞尔协议》。《新协议》提出商业银行全面风险管理的三大支柱，其中对最低资本要求的计算包含了对信用风险、市场风险和操作风险的度量。信用风险转移是指借助特定金融工具把信用风险转移至其他金融机构的信用转嫁方式，常见金融工具有资产证券化、信用担保、保险等。

2.网贷领域。网贷平台中信用风险管理偏重于贷前征信和贷审模型研发，对于贷后信用风险计量和转移尚未得到广泛关注。杨从正（2015）在P2P借贷风险管理体系研究中，认为借贷平台对事后的违约补偿可采取融资担保方代偿、保险公司信用保证保险赔付、风险准备金补偿等方式。逄明亮（2015）指出宜信公司在贷后风险担保方式上推陈出新，推出国内首例保险、信托、小额贷款三方合作。通过发行信托产品并向保险公司投保，险种为金融机构贷款损失信用保险，此项信用保险措施与信托计划的信用增级措施共同作用达到多重增信目标。向明（2015）分析美国网贷公司Kabbage在贷后风险管理经验，通过设立拖延还款惩罚机制，除收取一定延迟费外还保留向其他机构报告的权利。庞淑娟（2015）则认为数据挖掘技术可实现信用风险预警，譬如分类与预测可基于历史数据形成预测规则，孤立点分析可用于欺诈行为预测等。尹丽（2016）从第三方资金托管角度出发，分析我国网贷第三方资金托管发展现状、模式及现存问题，提出应明确第三方托管主体和托管机构的权利与义务等建议。

四、结语

基于以上综述，个人信用管理体系的完善是网贷信用风险研究的主要领域。对法律和监管细则的探讨正指导着网络借贷向合法合规化发展。个人征信业的研究逐步向大数据征信及网络征信聚焦，科技创新已成为推动普惠金融的强大引擎。在评分模型研发环节，现阶段单一评估模型中新技术的不断探索、组合评估模型精度和稳健性的提升以及基于大数的动态模型的深入研究将有助于借贷平台的信用风险管控。同时大数据技术为贷后信用风险管理提供新的研究视角，将大数据动态监管融入到现有贷后管理体系中。网络借贷的商业模式已逐步成型，大数据分析、数据挖掘等信息技术将会在网络借贷的发展，乃至互联网金融体系的演变中发挥越来越关键的指引作用。

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信用风险管理体系范文第2篇

诚信和利益密不可分,仅仅从道德伦理层面来谈论诚信意义不大。因此,要解决“诚信危机”必须用经济学理论来分析。

(一)社会信用意识未形成,信用需求不强烈

由于计划经济的惯性,使得人们普遍缺乏现代市场经济条件下的信用意识和信用道德观念,信用文化尚未形成,信用资产价值被低估,信用要素报酬未充分实现,导致对信用产品的需求减少。诚信的普遍缺失,一是因为诚信的成本过低和利润过低,诚信的低成本使他们不关心诚信,诚信的低利润使他们不屑于诚信,由此不难理解企业对“诚信”二字的态度;二是部分经营者法律意识差,知假买假、知假进假,给制售假冒伪劣商品行为提供了生存的环境

(二)缺乏有效的法律、制度的保护与制约

社会信用管理服务要求数据公开化、透明化,不可避免地涉及到消费者个人的隐私权和企业商业机密,都要通过法律或法规的形式对此做出明确规定。如从事制售假冒伪劣商品行为成本低、见效快、利润大、风险小,执法部门对此类问题无法根治的主要原因是,部分法规不健全,缺乏一致性或相互街接不够,造成执法不到位和处理差异太大。一般的假冒案件达不到刑事追究的立案标准,无法严厉打击非法行为。另外,由于失信的惩罚机制不健全,造成行政执法力度不够,严重影响了执法职能的有效发挥。从已公布的许多案件的处理结果来看,对责任机构和责任人员明显处罚不力,其结果是处罚根本起不到应有的警示作用。

(三)企业的信用支撑体系发育不到位,缺乏诚信操作的平台

缺乏诚信操作的平台,它的苍白无力也就在所难免。资信调查体系发育程度低和企业信用评估体系发育不健全造成信用中介服务的市场化程度很低。虽然我国社会信用体系建设工作已经起步,如国家建立了中国市场信用网,在全国多座城市建立了企业的信用档案数据库,中国人民银行建立了数据中心,开通了银行信贷咨询管理系统,但这些工作还远远不够,特别是对中小企业的征信工作还没有完全开展。商业化企业征信体系的发育程度还相当低,权威性的信用评级机构缺乏且征信数据的市场价格偏高,再加上政府主管部门对其刚性约束的手段不多、收集和协调征信数据的技术手段落后等现实情况,信用数据封锁情况突出,使企业的资信调查具有较大主观性和片面性,这些都压抑了对信用信息数据产品的需求。

(四)企业内部普遍缺乏基本的信用管理制度

通过分析可以看到,造成我国企业信用危机的原因包括企业外部环境和企业内部管理两方面。其中,企业内部管理方面为主要因素。客户的信用风险是客户不良的信用对应收账款产生的风险。目前企业授予客户的信用是在主观决策控制下运作的,缺乏有效的信用决策系统;企业没有统一的客户资信管理制度和客户授信制度,企业对客户的信用档案不完整,信用决策和信用控制缺乏有效的信息支持。由于企业盲目地提供信用政策,从而导致应收账款风险的产生。目前,很多企业的主管对信用管理工作有片面理解,认为信用管理工作只是收收账,无需更多的专业知识。因此,大部分企业内部没有设立信用管理的机构,没有建立完整的信用管理制度和业务流程,不重视先进信用风险防范技术的应用。大部分企业没有配备专职的信用管理人员,即使是配备了从事信用管理的人员,也因缺乏专门的信用管理训练和职业素质培训,无法就信用管理所需资源向企业的主管做出规划并进行说明。从而造成因授信不当导致合约不能履行以及违约现象频繁发生。同时,由于信用数据的市场开放度低,缺乏目标企业的正常获取和检索途径,造成企业对合作客户的信用状况缺乏了解,使许多企业受骗上当,导致经济纠纷大量出现。

二、企业信用管理体系建设途径探讨

(一)明确政府在信用体系建设中的职能

信用恶化和政府行为有密切联系,因而治理的基本原则应是政府以外在制度的建设促进内在制度的演化,利用其超经济的强制力量来主持、操作市场秩序的建立、健全和维护。基于我国体制转换和经济发展水平,政府应按照“制定政策、创造环境、加强监管、提高信用”的原则健全法律和道德的约束机制,进一步完善《公司法》、《破产法》、《合同法》、《担保法》等企业信用相关法律的有关条款,并以此为基础,制定出企业信用管理方面的具体的条例和实施细则,推进企业信用体系建设。同时,政府要规范中介机构的行为,加大对商业性信用评级机构和信用担保机构的扶持和监管,做到市场、监督部门信用资源的共享。还必须适当引入处罚时效机制并监管到位,严格执法,对不守诚信而造成严重后果者,不仅要在经济上追究其责任,还要追究其法律责任,及时消除那些“害群之马”,使讲诚信的单位和个人得到社会的赞赏并获得回报,以利于营造惩恶扬善的社会氛围。

(二)依靠现代企业制度,完善企业自身信用管理机制

企业信用体系最大的受益者应该说是企业本身,它为企业各种经济活动的正常进行提供有效的制度安排。企业信用管理是一项专业性、技术性和综合性较强的工作,须由特定的部门或组织来完成,而以往由财务部门担当信用管理的主要角色已不能适应完善企业信用管理的需要,因此企业应设置独立的信用管理部门,同时建立健全各项信用管理制度、配备专业的信用管理人员,确保信用管理职能的实现。

(三)把信用管理体系建设同具体管理工作结合起来

从信息经济学的角度看,信用的本质是一个信息传递过程,在这个过程中,充分利用科技手段,建立有效的企业信用信息传输系统及其商业合作伙伴的信用考评系统是企业在事前、事中、事后三个阶段建立全程的信用管理制度的必要条件。根据企业和不同客户的具体情况制定合理的信用政策,确定适宜的授信额度和授信期限,将信用管理的重点转向事前和事中阶段,强化各环节信用风险管理。

良好的信用关系是企业正常经营和国民经济健康运行的基本保证,企业诚信的回归责任重大。科学、完备的信用体系为企业的融资活动及经营活动提供了制度支持,能够有效降低信息的交易成本,提高交易效率,减少企业的交易风险。对改善企业的生存和成长环境无疑具有积极的现实意义。因此研究企业信用管理问题就显得更加迫切和重要。

信用风险管理体系范文第3篇

 

关键词：信用风险管理 内部评级体系 管理战略 

  

 

一、商业银行信用风险管理体系的概述

 

1．商业银行信用风险。商业银行信用风险一般定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达成的协议履行义务的潜在可能性。它由两部分组成，一部分是违约风险(default risk)，指交易一方不愿或无力支付约定款项而致使交易另一方遭受损失的可能性；另一部分是信用价差风险(credit spread risk)，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。以银行实际的风险资本配置为参考，信用风险占银行总体风险暴露的60％，而市场风险和操作风险则仅各占20％。狭义的信用风险通常指信贷风险。由于商业银行本身以经营信用为基础，作为经营货币的特殊企业，其信贷风险与生俱来。随着市场经济的发展，商业银行需要管理的风险也逐步增多，其信用风险依然是最大风险，以我国为例，据了解在剥离大量不良资产的前提下，2005年末，全国商业银行不良贷款13133．6亿元，不良贷款率为8．6l％，其中国有银行不良贷款高达10274亿元，不良贷款率高达10．49％。并且，在开放的市场中，新增的各种经营风险都将最终表现为信用风险。

 

2．商业银行信用风险管理体系的产生与发展趋势。

(1)商业银行信用风险管理体系的产生。纵观商业银行风险管理的发展，风险管理从产生到发展已经完成了从传统风险管理至现代风险管理的重大转折。传统的风险管理可以追溯到20世纪50年代前期，主要经历了负债管理、资产管理和资产负债的综合管理三个阶段。现代风险管理源于2O世纪80年代初期，国际上多家银行受信用风险的影响而纷纷倒闭，商业银行由此开始普遍重视对信用风险的防范和管理的研究，我国尤其在1997年的亚洲金融危机爆发后，更深刻意识到：商业银行的风险管理理念、体系已经到了必须重新研究的阶段，于是商业银行的全面风险管理体系建设在这样的背景应运而生。

 

(2)商业银行信用风险管理体系的发展趋势。商业银行信用风险管理体系在当前又有了新的发展趋势，如管理理念由保守型向进取型转变，由单纯控制信用风险转变为灵活运用信用风险。银行业越来越倾向于积极地、富有进取地管理信用风险，以在可接受的信用风险暴露下，实现风险调整收益率最大化；管理方式由人工管理发展到运用计算机系统进行管理，而且信息透明度越来越高，银行业可充分共享包括银行在内的借贷信息和政府有关机构的公开记录等；管理工具由内部控制工具发展到外部交易工具；管理手段由静态向动态方向发展；管理内容由单一资产的信用风险管理向资产组合的信用风险管理发展，并更加注重全面风险管理。银行更注重将信用风险、市场风险和其他多种风险纳入到统一的体系中，进行全面的风险管理；由各自为政向市场化、法制化方向发展；建立了完善的信用管理机构和有效的个人、企业信用评估体系。

 

3．商业银行信用风险管理体系的影响因素。信用风险管理体系是外部因素和内部因素共同作用的结果。外部因素指由外界决定、商业银行无法控制的因素，如国家经济状况改变、社会政治因素变动以及自然灾害等不可抗拒因素。内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了信贷资产质量高低和信贷风险大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。 

4．商业银行信用风险管理体系的内容。风险管理是一项系统工程渗透在所有业务中和银行管理的所有层次。目前，国际活跃银行普遍采用金字塔式的风险管理体系，如图1： 

该体系可以涵盖信用风险、市场风险、操作风险、战略风险、声誉风险及业务风险等各种风险；此外，风险管理体系还引入了风险偏好、风险容忍度、风险对策、压力测试、情景分析等概念和方法。随着改革开放的进一步深入和中国加入WTO，外资金融机构开始进入国内，国外先进的风险管理理念和管理方法逐渐传人我国，一些对银行风险管理比较重视、观念比较先进的国内银行开始认识到对全行风险管理进行统筹规划的重要性，开始慢慢尝试建立自己的风险管理模式。例如，中国银行率先在总行成立全球风险统一管理部，对中国银行的全球业务进行统一的风险管理。

二、商业银行信用风险管理体系建设中存在的问题

信用风险的发生通常具有突发性、不可逆性和传递性特点，而银行信用风险管理体系存在的较多问题，使信用风险的控制能力是有限的。商业银行信用风险管理存在较大问题，主要还是由于银行自身风险管理缺乏系统性和实效性所致。

1．运用现代风险度量模型计量信用风险时存在着主客观因素的制约。主观上。商业银行信用风险度量的主观评价色彩浓厚，长期以来采取的是由信贷主管人员在分析借款对象财务报表和近期往来结算记录后进行信贷决策的主观评价色彩浓厚的传统方法，是静态和被动的管理方式。客观上。缺乏有效的征信渠道和信息披露制度。以我国商业银行为例，目前我国大部分的征信公司经营规模小、收入低、效益差，业务开展上也不尽如人意：个人征信刚刚起步，征信的数据量很小，限制了其使用范围；企业之间信息不互通，透明度差，很多企业的财务数据无从搜集，已公开的一些大企业的财务数据也存在着失真现象。

2．商业银行信用风险评级体系尚不成熟。商业银行缺乏一套完善的信用风险内部评估体系，尚未建立起有效的预警、监测、转移和防范机制。商业银行信用风险评估整体水平较低，缺乏对个体信用风险基本要素及其损失的度量问题的定量研究，先进的信用风险模型的使用几乎没有开展，难以准确地识别和度量经营风险。国际上比较活跃的定量技术方法是VAR度量，目前国内对VAR方法的使用还主要限于交易或部门层次，在银行层次的运用还很少。商业银行普遍没有建立起以科学有效的信用风险识别、度量机制为基础的事前风险控制机制——风险预警机制。由此导致了商业银行的借款管理偏重于抵押贷款，而几乎没有建立具有高效的风险防范和转移功能的衍生产品以及证券化技术转移和分散管理机制。以中圈工商银行信用风险管理体系为例，如表1。

信用风险管理体系范文第4篇

[论文摘要]随着电子商务的快速发展,信用风险已成为参与电子商务企业所面临的最主要风险之一。针对电子商务活动中的诚信缺失行为和信用危机现象,应通过制定电子商务风险监控和管控措施,建设一个高效、规范的企业电子商务信用风险管理制度与内部控制体系,建立健全电子商务社会信用保障体系。构筑全方位、全过程的电子商务信用风险预警、监测、转移、防范和信用违法行为惩戒记录机制。

随着网络的发展,电子商务已经成为人们从事商务活动的新模式。与传统商品交易方式相比,电子商务的优势明显。但由于网络信息本身具有虚拟性和不稳定性,电子商务信息易被修改、毁坏与丢失,加之参与电子商务的主体诚信问题及网络技术发展的局限,使得电子商务信息的真卖性与安全性难以得到保障。因此,电子商务与传统的商品交易方式相比对信用风险管理的要求更高。如何取得并维持顾客的信任是电子商务成功的关键所在,欲发展电子商务必须先加强电子商务中的信用风险管理制度建设,建立社会信用保障体系。

一、信用机制建设成为我国电子商务发展的当务之急

2010年一季度,中国互联网网民新增2000万人,网民总数达到4.04亿人。伴随网络用户数量的持续增加,网上购物等电子商务活动逐渐被我国公众所接受,电子商务进入快速发展阶段,这为企业提供了广阔的电子商务机遇。但是,由于我国市场经济发展水平相对较低,有关市场经济制度的法律法规尚不完善,市场经济发展所需要的社会信用保障体系尚未建立起来;企业的市场行为随机性大,不少企业的诚信度还不高;市场信用交易不发达,社会普遍缺乏现代市场经济条件下的信用意识和信用道德规范,诚信缺失行为盛行,“三角债”、假冒伪劣商品泛滥等信用危机现象随处可见。这些诚信缺失行为和信用危机现象无疑严重制约了我国经济的发展,并且也成为我国电子商务发展的绊脚石。

目前,我国社会信用保障体系仅在少数行业开始建立,不少企业尚未建设内部信用管理制度,大多企业根本就没有设置信用管理部门。人们在电子商务活动中不重视对客户信用状况进行调查与评估,时常错误地选择交易对象,从而导致违约或不履行合同等情况的发生。因此,发展我国电子商务的当务之急是加快建设企业信用风险管理制度,建立电子商务社会信用保障体系。

二、企业电子商务信用风险管理制度的建设

信用风险是指商品交易主体不能按事先达成的协议履行其义务的潜在可能性。信用风险会使商品交易主体因未能获得预期的商品交易收益而承担财务上的损失。因此,信用风险管理的目标就是通过采取将信用风险限制在可以接受范围内的措施而获得最高的风险调整收益。目前,信用风险的定量化工具、技术及模型等理论研究都还没有形成一个比较完善的体系。基于此,对电子商务的信用风险以及信用风险管理的研究显得尤为重要。

1、建立健全企业电子商务信用风险管理与内部控制体系

借助贯彻执行国资委颁发的《中央企业全面风险管理指引》和财政部制定的《企业内部控制基本规范》的强大东风。优化企业内部控制体系,制定电子商务风险监控和管控措施,构建一个全方位、全过程的高效、规范的电子商务信用风险管理与内部控制体系,预防并降低电子商务信用风险。电子商务信用风险管理与内部控制体系应该包括信用风险管理组织体系、决策体系、评价体系等内容,其中尤其是要加强信用风险管理组织体系建设。建立高效并目相互监督的信用风险管理组织体系是提高电子商务信用风险管理效率的关键。

加强电子商务客户档案管理,根据客户信用信息的变化,及时调整电子商务交易品种与规模,建立合理的应收账款回收机制。为了防止坏账,当账款逾期在3个月以内,由企业内部的信用部门进行追收;对于超过3个月的应收账款,应寻求外部专业机构的力量协助追收;对于超过半年的应收账款就必须作为坏账处理,应采取法律行动追讨逾期账款。对于前任领导经营中产生的逾期账款不能继续作为应收账款保留在账上,而应将这部分应收账款作为坏账处理。

在企业内部培育良好的风险管理文化,倡导和强化风险意识,树立全方位电子商务信用风险管理理念,实行事前预测、事中管理、事后处置的全过程电子商务信用风险管理行为。通过建立这一电子商务信用风险管理文化,使员工以诚实守信、审慎务实的态度来对待每一次电子商务业务,建立一支作风严谨、技术精湛的电子商务信用风险管理队伍。

2、建设具有电子商务信用风险预警、监测、转移和防范功能的电子商务网络系统

加快电子商务风险管理的信息化建设,建立一套具有电子商务信用风险预警、监测、转移和防范功能的电子商务网络系统。各相关电子商务的网站都应发挥自身掌握的信息技术优势,建立起功能强大的电子商务信息数据库和电子商务信用风险管理信息系统,开展信用风险的定量化工具、技术及模型等研究。采用适当模型计量信用风险,实行电子商务信用风险的量化分析与控制,从而降低电子商务参与企业信用风险管理的成本,提高电子商务信用风险管理的时效性和准确性。在电子商务信用风险管理信息系统的基础上,做好重点电子商务客户的信用风险内部评级,建立电子商务客户的信用风险识别管理系统。

3、借鉴国际先进的信用风险管理经验,开发电子商务信用风险管理模型

传统的信用风险管理量化分析方法主要有信用风险因素评估的“6C”法和信用评级法等。“6C”法是指根据商品交易主体的品德(character)、能力(capacity)、资本(capital)、担保(conater-a1)、经营环境(condition)和经营连续性(continuity)等六个因素评定其信用程度(履行商品交易责任的能力及其可信任程度)。信用评级法主要采用z值模型对体现参与商品交易企业的赢利、营运等能力的财务指标(销售利润率、资本金利润率、成本费用利润率、存货周转率、应收账款周转率和营业资产周转率等)进行加权计算进行信用风险等级评分。

近年来,伴随着信息技术的高速发展,信用风险度量模型已成为国际先进的信用风险管理的重要手段。针对电子商务特点研发信用风险度量模型,通过信用风险度量模型计算电子商务的违约概率和违约损失,识别和量化电子商务的信用风险,为防范电子商务信用风险提供了强大武器。在构筑电子商务信用风险度量模型时,应采用通用信用语言,注意电子商务过程中的信用许可范围。

信用风险管理体系范文第5篇

随着信息化的不断推进，信息设备的使用也变得越来越广泛，越来越多单位的主营业务系统开始基于信息设备来构建，鉴于此，信息设备及信息系统是否能持续稳定的运行以及承载在这些信息设备之上的数据是否安全成为关注的热点问题。目前信息数据的主要载体便是各种类型的信息设备，所以对信息设备的信息安全防护即是对其包含的信息数据的安全防护。随着信息设备所面临的越来越严峻的信息安全威胁，如何做好信息设备的风险管理工作是一个值得深入探讨的课题。

2信息设备风险管理

2.1信息设备的风险概述

参照信息安全风险评估规范等标准来说，信息设备信息安全风险包含三个要素，即脆弱性、威胁和资产，每个要素有各自的属性，资产的属性是资产价值；威胁的属性可以是威胁主体、影响对象、出现频率、动机等；脆弱性的属性是资产弱点的严重程度。信息设备所面临的信息安全风险并非某种单一来源的安全威胁，而是三种要素互相影响、互相关联的某种动态的平衡关系，而信息设备的风险管理本质上讲是对这三种要素造成的安全风险程度的可控管理。

2.2信息设备全生命周期风险管理

信息设备全生命周期风险管理包括信息设备规划设计阶段、部署阶段、测试阶段、运行阶段和废弃阶段。规划设计阶段应能够描述信息系统建成后对现有模式的作用,包括技术、管理等方面,并根据其作用确定系统建设应达到的目标。这个阶段,风险威胁应根据未来系统的应用对象、应用环境、业务状况、操作要求等方面进行分析。部署阶段是根据规划设计阶段分析的威胁和制定的安全措施,在设备部署阶段应进行质量控制。测试阶段是对已经部署完成的信息设备结合前期规划设计方案的要求对采购来的信息设备进行全面的测试，包括基础测试、功能性测试及安全性测试等。运行阶段让信息设备稳定运行并起到其应有的功能。该阶段应做好设备监控、脆弱性发现、设备异常报警、信息设备日志搜集和分析等工作。废弃阶段存在的风险包括未对残留信息进行适当处理、未对系统组件进行合理的丢弃或更换或未关闭相关连接，对于变更的系统，还可能存在新的信息安全风险，因为其可能替换了新的系统组件等。

2.3信息设备风险管理体系

传统的信息安全管理体系主要依据ISO27001相关标准搭建,ISO27001标准采用基于风险评估的信息安全风险管理，具体采用了PDCA模型过程方法来全面、系统、持续的改进组织的信息安全管理。ISO27001采用的PDCA模型不仅适用于传统信息安全管理，同时也适用于信息设备的安全风险管理。

2.3.1总体思路

信息设备风险管理总体借鉴PDCA管理模型的相关理念，将信息安全设计方案制定、各阶段的信息安全风险管理实施、各阶段信息安全管理检查、信息安全管理改进，形成一套有效的安全风险管理防护方法，对信息设备进行不同时间阶段、不同维度、不同重点的管理，有效防范和控制信息安全风险，增强信息安全体系的检测能力、保护能力，为用户开展风险管理提供全方位的管理思路。

2.3.2风险管理模型

融合传统风险管理的PDCA模型，将传统风险管理中动态模型的思路加以延续，增强信息设备状态的动态特性，主要分为四部分：管理规划、管理实施、管理检查、管理改进。管理规划：决策层要明确政策、目标、策略、计划，形成具体的管理规划，明确组织风险管理的整体目标和方向，确定对信息设备进行风险管理所要达到的目的和状态，从而防止后续制定的风险管理规范和组织与已有的战略决策、制度、规范等相违背而导致不可执行的问题。管理实施：管理层在深入领会和遵照管理规划的指示后深入研究信息设备各阶段所面临的信息安全风险，对信息设备各环节制定详细的风险管理实施规范和标准，以便具体的业务部门、人员等能严格按照管理规划的计划和要求来实施风险管理规范。管理检查：管理检查作为监督信息风险管理实施效果的主要手段之一，需要确保管理检查手段的全面性、科学性、客观性，需要覆盖各个管理阶段，客观而高效的评价风险管理实施效果。管理改进：通过归纳总结前阶段管理检查的工作成果，结合信息设备各阶段在实施信息风险管理中碰到的各类问题，从管理规划、管理实施、管理检查等各阶段提出信息风险管理改进意见，从而持续的改进信息设备各阶段的安全风险管理体系。

2.3.3风险管理体系的构建

根据安全风险的特点、信息安全三个关键要素以及信息设备各阶段的特点，我们应明确安全风险的几个控制手段，然后有计划的加强整个信息设备安全风险管理体系的建设，才有可能最终有效控制信息安全设备风险。首先，根据企业所处的环境，全面准确的评估安全风险，并根据安全风险的状况结合系统、网络层面的安全防御手段有效抵御各种威胁，最终主动降低安全风险。要实现对安全风险的管理和控制，需要实现完整的风险管理流程，具体为发现安全风险，即通过有效的手段确定安全风险的资产和区域、定位安全风险存在的区域、评估安全风险，准确高效的评估安全风险，了解安全风险的大小和实质、强制措施降低风险，通过管理或强制等安全手段，主动降低安全风险、安全防御通过各类系统、网络安全设备、防御各类安全威胁、安全问题修补，主动修补存在的各类安全漏洞，全面降低安全风险。以上是完整的信息设备安全风险管理流程，对整个信息设备安全风险的管理和控制，这些步骤缺一不可，同时，风险管理流程还应根据企业的具体情况，有不同的实现方式。其次，实现信息设备风险管理的详细步骤包括：确定信息安全标准和方针、统计信息设备资产，进行资产识别、检测信息设备资产存在的安全漏洞、了解潜在的威胁、分析存在的安全风险、通过各种手段如安全防护产品来降低已有的安全风险、对信息设备评估安全效果和影响、对已有信息设备安全策略进行对比及改进。最后，实现完善的信息设备安全风险管理，还需要有计划的完善自身的安全风险管理体系，制定相应的整体安全策略。建立全面的资产管理和风险管理体系，整合现有的安全设备和手段，形成信息设备成熟完备的动态安全风险管理体系。

3结束语