关于银行小企业信贷业务风险控制的思考

王鹏

【摘要】现阶段，各大银行对于小企业的信贷业务方面风险问题日益突出化。如何才能够有效借助互联网、大数据等风控手段，来控制好信贷风险逐渐成为了各大银行所共同关注的重点内容。鉴于此，本文主要围绕着银行对小企业的信贷业务有效风控开展深入的研究和探讨，便于国内银行今后能够更好地对小企业的信贷业务开展风控实践工作。

【关键词】信贷业务; 小企业; 银行; 风险控制

前言

各大银行面对着日益突出化的小型企业在信贷业务方面风险问题，急需构思出最佳的风控措施或手段，维护自身的利益。因而，深入研究银行对小企业的信贷业务有效风控，有着一定的现实意义和价值。

1 信贷业务主要风险阐述

1.1 在市場风险层面

金融资产与商品的价格波动所引发银行经营风险，即为市场风险。利率风险，即为银行在信贷业务方面市场风险突出表现，是市场利率有不利波动产生后，银行信贷资产所需面临的一种风险。

1.2 在信用风险层面

贷款，属于各大银行最为明显且最大的一方面信用风险源。各大银行主营业务即为贷款，贷款到期，贷款方并没有在规定期间内归还银行的贷款，视为违约，对银行经营造成风险。可以说，信用风险属于借款方因违约所致银行损失可能性因素。信用风险，它还包含着借款方信用等级、履行约定能力等发生变化所致银行信贷的资产损失产生主要诱发因素[1]。

1.3 在操作风险层面

因内部信贷业务处理程序缺乏完善性，系统操作缺乏规范性所致银行损失风险，即为操作风险，大部分是因人为因素所致，往往会导致银行蒙受着较大的经济损失。

2 信贷业务有效风控实施策略

2.1 完善信贷业务综合风控体制

一是，构建信用管理系统。对小型企业的信用管理系统，按照生产经营状况、收入利润等各方面，评价小型企业客户的贷款偿还能力，确立不同的信用等级，以按等级实行风险管理，以促使银行对信贷业务方面风险成本能够得以有效降低;二是，构建起风险预警综合体系，与各银行、金融机构、企业和部门之间密切协作、交流，确保在最短时间段内发现风险问题并予以及时处理，将风险所致后果严重程度将至最低点;同时，加大监管执行力度，做到提前围绕着各种潜在信贷风险，科学制定针对性的解决对策，加强风险防控与部门之间协作，将小企业 信贷业务当中风险损害减少;对贷款规模进行严格控制，需以从贷款基本对象、数额与利率等各个方面入手，在预期分析贷款期间所存在着的各种问题状况，结合不同贷款需求与对象，科学制定相应贷款制度，以做到以人性化为基础，严格执行各项管理制度，尽量避免不良贷款行为出现，结合我国现行法律法规与各项政策，与其余银行、金融企业、金融机构等密切联合，确保各项制度能够得以全面落实与执行。

2.2 实行大数据手段风控做好风险计量和控制

2.2.1 注重风险模型化管理

一是，实行风险智能化模型管理。实行大数据手段风控，发挥大数据系统平台数据挖掘、数据分析、建模等各项功能，来抓取整合与分析小企业行为信息，借助网络爬虫科学技术，将数据渠道拓宽，并丰富化数据维度，借助图像处理和自然语义的处理技术，增强非结构化的数据信息处理能力[2]。以传统建模为基础，配合机器的学习建模科学技术，确保模型运行自动化的程度得以提升，避免模型输出受到干扰，让整个风险计量和控制流程实现全自动化，精准预测小企业履约意愿、能力及其稳定性，实现对小企业信用显著多维度评价。脊柱机器学习的建模技术手段，动态化调整风险管理各项参数与模型，确保模型精度能够得到有效提升，精准计算所有小企业可接受最大的风险敞口，确保隐患自身风险计量综合水平能够得到提升，便于后期更好地开展信贷业务的风控工作;二是，实行风险全生命周期化模型管理。因受技术与成本因素所影响，传统的信贷业务决策通常依赖于信贷业务员自身主观上的经验判断，以至于人为操作这一现象十分普遍，导致信贷业务决策结果有着极大的风险损失。那么，相比较于传统信贷业务决策，实行大数据手段风控，从录入数据至输出评价结果全过程，均由计算机系统负责完成，则可防止受人为主观上的判断所影响，评价结果更具客观性和精准性。实行大数据手段风控之下信贷业务决策模型，它是集成小企业申请、小企业贷款审批、信贷产品影响、客户管理、催收贷款、回收客户一种全生命周期性风控模型，能够实现对客户风险全方位与多角度量化评估，信贷业务决策精准度可得到有效提升，信贷业务整体的风控效果也能够得到保障。

2.2.2 实行全流程化的数据管理

一是，注重信贷流程的合理优化，促使信贷服务实施效率得到提升。实行大数据手段风控，以大数据、机器的学习算法为基础，实行“线上操作好数据决策全流程化的数据模型管理”小企业的信贷业务服务模式，缩短贷款业务申请审批时间，以信用评分便可获取贷款，促使银行面向于小企业的信贷服务整体效率得到提升，为小企业提供更为便捷、高效率的信贷业务专项服务，更好地实现对信贷业务全流程化的数据管理及风险控制;二是，线上实行自动化的决策，促使风控成本得以降低。借助大数据的挖掘技术，24h不间断地挖掘和分析客户行为，对小企业的偿贷能力变化情况及风险实现实时化监测分析，便于银行更好地把控信贷风险。

2.3 以互联网模式为依托实行客户行为的信贷追踪管理

以互联网模式为依托，配合着大数据科学技术，实时共享与掌握对小企业往来账户信息、征信信息、历史的现金流实际情况等，在互联网金融平台当中形成完整的一套审查审批的良好考核基础模型，便于更好地结合客户动态行为变化，做好风险预测及控制[3];同时，以互联网模式为依托，借助移动互联、互联网系统平台等，确立贷后监管网络平台，实现对客户行为的信贷追踪管理，便于更好地识别和控制信贷风险。

3 结语

从总体上来说，银行对小企业的信贷业务方面风险集中表现在市场风险、信用风险、操作风险三个层面上，只有逐步完善信贷业务综合风控体制、实行大数据手段风控做好风险计量和控制、以互联网模式为依托实行客户行为的信贷追踪管理，各大银行才能够更好地落实好小企业在信贷业务方面的风险，维护银行利益。

参考文献：

[1] 沈蕊. 商业银行中小企业信贷风险管理研究[J]. 现代经济信息， 2019， 22（06）：315-316.

[2] 林志颖. 商业银行中小企业信贷业务的信贷风险防范[J]. 经贸实践， 2019， 14（04）：133-134.

[3] 严欣. 商业银行中小企业信贷资产风险防控研究[J]. 广西民族师范学院学报， 2018， 35（06）：557-558.