内部评级法与普惠金融风险管理：对中小商业银行的启示

万伟（副教授/博士） 肖云鹤通讯作者 刘彬（博士后）

（1重庆理工大学会计学院 重庆 400000 2上海浦东发展银行 上海 200000）

一、引言

自2015 年底国务院印发《推进普惠金融发展规划（2016—2020 年）》以来，普惠金融政策持续推进，央行、银保监会相继出台一系列措施，如普惠金融定向降准、普惠小微企业信用贷款支持计划等，为缓解小微企业融资起到了重要作用。根据银保监会2022年二季度末数据，全国小微企业包含小微型企业贷款、小微企业主和个体工商户贷款的贷款余额55.84万亿元，其中单户授信总额1 000万元及以下普惠型小微企业贷款余额21.77 万亿元，同比增长22.6%；有贷款余额户数3 681.33 万户，同比增加710.02万户。

普惠金融的目的是为传统金融服务所未完全覆盖的弱势群体提供更多的金融服务，降低服务门槛必然导致金融机构信用风险大幅增加（陈科，2017）。郭晔和马玥（2022）发现城市商业银行发展普惠金融会提高其风险承担水平。数据显示，2020 年2 季度末，不良普惠小微贷款余额0.4 万亿元，不良率为2.99%，不良贷款余额相比年初增长了9.25%，接近设定的容忍限度。截至2022年一季度末，银行业普惠型小微企业贷款不良余额为4 476.21 亿元，不良率为2.18%。目前学术界对于信用风险管理的研究从多个维度展开，大部分聚焦于信用风险管理理论或方法本身，鲜有基于中小商业银行的角度进行研究，因此，本文从普惠金融的信用风险入手，拓展了提升中小商业银行风险管理能力的有关研究，以期更好地促进普惠金融战略的成功实施。

信用风险评估是银行风险管理的基础环节。《巴塞尔协议Ⅱ》基于内部评级法为银行提供了一个以资本为纽带的全面风险管理框架。内部评级法倡导主动进行资本管理，以及搭建通过定量分析进行风险管理的内部评级体系（吴小亮，2017）。通过多维数据和计量模型测度把控信用风险，内部评级法可以对普惠金融业务起到决策支撑作用。从监管者角度出发，内部评级法能够激励商业银行改进风险管理，提高监管资本要求的风险敏感性。从银行的角度，基于内部评级法推进全面风险管理，化解存量风险、严控增量风险，才能守住不发生系统性风险的底线。

本文针对普惠金融的发展现状和风险特征，主要解决两个问题，一是实施内部评级法完善普惠金融业务信用风险管理的机制，二是结合案例探讨内部评级法在普惠金融信用风险管控方面的经验做法，为中小商业银行实施内部评级法、推进普惠金融业务发展提供对策与建议。

二、文献回顾

（一）关于普惠金融的研究

普惠金融的核心是公平性和包容性。《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》中将普惠金融定义为根据经济可持续发展和机会平等的原则，以可承受的费用向需要金融服务的社会各阶层和群体提供有效和适当的金融服务。小微企业是我国普惠金融的主要服务对象之一。何德旭和苗文龙（2015）认为普惠金融是提高金融包容、降低金融排斥，但非泛泛的救助弱势群体。吴晓灵（2015）认为不应该从狭义的扶贫金融来理解普惠金融，而是将其概括为公平对待所有客户，通过提供可持续的价格以满足全面、整体的金融需求。与慈善援助不同，普惠金融是一种基于金融规律的、具有可持续特征的商业模式，通过技术和营销工具的创新降低了获得金融服务的门槛（邢乐成和赵建，2019）。李建伟和辛嘉诚（2018）认为提高金融供给效率，降低供给成本和风险水平是普惠金融可持续发展的关键因素，加强金融基础设施建设，根据现有制度的缺陷完善法律和监管体系，可以加快普惠金融的发展。

从风险定价机制来看，普惠金融的持续性需要满足两方面特征：一是需求端的可负担性，二是供给端的可负担性（星焱，2016）。健全的普惠金融风险定价机制应建立在对借款企业信用风险准确识别的基础上。小微企业与商业银行之间的信息不对称问题依然严重，其信贷风险难以准确识别。然而，随着互联网技术的发展，大数据、云计算、区块链等技术的运用，传统的信贷模式发生了转变，银行与企业之间的信息不对称现象明显减少，促进了普惠小微金融的发展（蔡祥玉和田艳丽，2022）。

发展普惠金融是解决金融排斥的重要途径，对促进经济发展意义重大。星焱（2016）归纳了普惠金融的基本经济效应，分析了从普惠金融到包容性经济增长的理论逻辑，发现普惠金融发展的关键因素是金融创新。马绍刚等（2021）认为普惠金融水平较高的国家，金融业通过贷款对实体经济的支持力度更强。李建军等（2020）认为普惠金融通过支持储蓄积累、缓解企业融资困难和鼓励企业投资，在促进经济增长方面发挥着重要作用。总而言之，通过普惠金融的机制，可以实现扶贫、促进经济增长和创建普惠社会（陆岷峰和徐博欢，2019）。

（二）关于银行风险管理的研究

据中国银行业协会相关调查显示，有65%的银行将“提升风险管理能力”作为战略重点，“提升风险管理能力”超过“特色化经营”成为当前我国银行经营管理战略的重中之重（刘晓勇，2015）。风险管理的首要作用就是减少风险损失，进而创造价值；另一个作用是通过占用经济资本的多少引导银行选择业务，一笔贷款业务占用的经济资本少，代表风险调整后的资本收益高，银行控制风险损失的同时增加了利润。吴俊等（2012）认为中小商业银行存在风险管理流程的标准化程度低、风险管理政策框架不够完善等问题。张守川和任宇宁（2013）认为随着风险计量理念的不断深入，银行的风险管理水平随之不断提高。银行现代风险管理是通过风险偏好管理向战略管理方向延展，以经济资本和以对冲为抓手开展全面风险管理。高菁敏和李曼（2019）通过研究COSO（2017）新框架，提出商业银行风险管理模式的构建。

风险政策和度量手段是银行信用风险管理过程的核心环节。樊桂岭和笪凤媛（2017）认为商业银行产生内部信用风险的原因是在度量方面不够准确。陈忠阳（2018）基于银行对小企业信贷的基本态度和模式选择，总结出银行对小企业信贷的风险管理包括三个方面，即衡量信用风险、贷款风险定价、使用信用风险缓释工具。中国工商银行内部审计局改革发展重点研究课题组和黄力（2020）认为，普惠金融信贷管理需从现实风险特征出发，通过总结典型普惠金融信贷风控模式，寻找风控新路径。李昕迪和赵海峰（2021）通过分析农村商业银行小额贷款风险的成因，从提高信贷人员素质、优化对贷款企业的信用评级管理、加强与规范小额贷款贷后管理三方面提出对策。

（三）关于内部评级法（IRB）的研究

《巴塞尔协议I》诞生于1988年，2004年出台《巴塞尔协议II》（即巴塞尔新资本协议），2010 年推出《巴塞尔协议III》，2017年12月发布《巴塞尔协议III最终方案》，从《巴塞尔协议I》到《巴塞尔协议III》的修订发展过程中，资本监管始终都处于核心地位，一方面从监管资本的角度规范资本要求，另一方面从风险加权资本的角度逐步加强风险管理，最终形成一个全面的风险管理框架。巴塞尔协议的扩展路径如图1所示。

图1 巴塞尔协议的扩展路径

自《巴塞尔协议II》出台以来，银行被要求通过提高风险测量的准确性和使用更多对风险敏感的参数（内部评级法）来准确衡量资本充足率，从而不断改善其风险管理。《巴塞尔协议II》提供了三种选择：标准法、初级内部评级法和高级内部评级法，强调实施内部银行风险框架，要求有能力的银行使用自己的数据和模型准确计算监管所需资本和经济资本分配（武剑，2005）。2012年6月，中国银监会发布了《商业银行资本管理办法（试行）》，要求银行在监管资本充足率的基础上实施全面风险管理框架和内部资本充足率评估程序。根据设想，商业银行的信用风险加权资产（RWA）可以使用加权法（标准化方法）或内部评级法进行评估。商业银行的内部评级系统应提供强大的风险区分和排名功能，以有效识别信用风险和准确量化风险。张焕南（2010）认为，巴塞尔新资本协议内部评级法是将内部评级法和系统工具实际应用于业务流程，使其更好地发挥决策辅助作用，而不是开发一个单一的评级系统。孙艳（2010）认为内部评级法针对客户评级和债项评级两个维度，评价过去的表现并预测将来的趋势。

巴塞尔新资本协议为银行的内部评级法提供了两种评级理念：时点评级和周期评级。在评级理念的选择上，小微企业更适合于时点评级。银行需要平衡成本和收益，通过了解小微企业的信贷风险来实现可持续的金融包容性。进一步推进内部评级法在中小商业银行的实施，促进基于内部评级法的全面风险管理，增强风险意识，为风险控制建立一道坚固的防线，对普惠金融战略的成功至关重要。

三、内部评级法与普惠金融信用风险管理

内部评级法是基于单一系统风险因素假设的违约条件概率，本质上是一种风险价值（VaR）的信用评估方法。评级模型由四个主要参数组成，即违约概率（PD）、违约损失（LGD）、违约风险（EAD）和有效期限（M）。借款人的违约概率主要取决于系统风险因素和特定风险因素，前者主要取决于宏观经济的波动，后者则取决于借款人自身的财务状况。在投资组合层面，多元化的投资组合分散了所有针对借款人的风险，使系统性风险成为投资组合中唯一剩下的风险。基于积累的历史数据，银行通过非统计经验分析和统计相关分析等措施，或通过评级分类、回归或分池等具体技术，建立内部评级模型和类别与参数的对比尺度，来确定信用风险的主要影响因素。在初级内部评级法的方法下，银行只需要计算违约概率，其余因素根据监管机构的参数来确定。2017 年巴塞尔协议III 的最终决定限制了高级内评法的使用。截至2021年6月，我国只有六家商业银行被银监会批准应用高级内评法（工行、农行、中行、建行、交行和招行）。

随着互联网技术的发展，信息技术（金融科技）将提高金融的包容性，拓宽服务边界，降低运营成本。原有信用风险评估体系的缺陷导致金融排斥，解决此类问题必须对信用风险评估方法体系进行改进，通过引导金融机构采用大数据、人工智能、网络技术等创新技术降低信息不对称和金融服务成本、下沉客户群体定位（张羽等，2021）。在发展普惠金融业务过程中，商业银行必须掌握普惠风控技术的核心逻辑，针对客户群体特征，设计产品策略，构建相应的数据条件，基于大数据风控模型，深入挖掘分析小微企业客户风险特征，掌握客户群体的信用风险违约模式。内部评级法作为信用风险评估体系，其提高银行对小微企业贷款信用风险管理的机制体现在两个方面：

首先，内部评级过程从根本上改变了风险管理的概念，以反映普惠金融的普遍风险。通过将风险测量的结果应用于整个过程，小微企业贷款过程将转变为整个过程的风险管理。内部评级法的引入，将推动单纯的信用风险管理向全面风险管理转变，引入完整的内部风险评估体系，包括申请评分、行为评分、催收评分等信用评分模型体系，按风险等级分类的客户信息可用于信贷审批、利率制定、贷后管理、风险控制、资金管理、信贷流程管理等环节。

其次，在数据和模型层面，内部评级法注重数据和科学的评级方法、评级模型。数据条件是应用模型方法的基础。为了解决信息不对称的问题，银行可以利用企业的多维数据，充分结合企业自身特点和区域经济状况，利用先进的信息技术和建模方法，构建数字风控能力。针对小微企业无套期保值、经营波动大、抗风险能力弱的特点，利用多维度数据构建指标体系。随着数据的完善，模型和算法也越来越丰富，风险管理也越来越科学。银行内部数据库逐步叠加政府数据、行业数据、消费场景等其他维度的数据，实现对特定行业、场景、客户群体的信用评估更加精细化、差异化的管理；可以根据行业景气度的波动，研究中小微企业的经营特点和变化。中小银行可以选择与科技公司合作，推动数字化转型，在数据、模型、系统建设等方面进行投资和积累，提高核心风险控制能力，改变长期以来主要依靠专家经验的传统做法。

四、普惠金融现状分析

2017 年的政府工作报告对发展普惠金融提出了相关要求，如鼓励大中型商业银行切实行动，缓解中小微企业融资难、融资贵问题，鼓励大中型商业银行设立普惠金融事业部，实行差别化考核评价方法和支持政策。几年来，我国普惠金融发展成果与问题并存。

（一）供给角度

近年来我国普惠金融发展速度加快，范围不断扩大。金融机构的存贷款余额常常作为代表性指标，用以反映我国普惠金融发展中金融服务的使用程度（谢婼青等，2021）。截至2022 年二季度末，人民币普惠金融领域贷款余额29.91万亿元，同比增长20.8%；普惠小微贷款余额21.96万亿元，同比增长23.8%。从不同类型商业银行对小微企业的贷款投放来看（表1），大型商业银行、农村金融机构是发放普惠金融贷款的主力。小微企业贷款在股份制商业银行和城市商业银行的占比近年来出现小幅下跌趋势，并且城市商业银行的小微企业贷款处于四类银行的最低水平，占比不足15%，折射出城市商业银行的普惠金融业务开展水平有待提高。谢婼青等（2021）发现普惠金融发展水平中城市商业银行的排名靠后，依次是国有银行、股份制商业银行和城市商业银行。

由表2数据可知，2020年，我国四大行普惠型小微企业贷款余额合计为3.742 万亿元，中国建设银行以1.42 万亿元位列第一；中国农业银行贷款增速第一。2021 年，四大行普惠型小微企业贷款余额合计为5.1761万亿元，比上年增长38.32%；除中国银行外，三大行的普惠型小微企业贷款余额均已超过万亿元，建行达到了1.87万亿元。在普惠型小微企业贷款利率方面，除中国银行有0.03%的上升外，大多数银行的当年新增贷款平均利率处于下降的情况；2021 年建设银行新增贷款平均利率较上年下降0.15 个百分点，为4.16%；工商银行的新增贷款平均利率为4.10%；农业银行全年累计发放贷款平均利率为4.10%；中国银行的新增贷款平均利率为3.96%。

表2 2020—2021年四大银行普惠型小微企业贷款情况

（二）风险管理角度

不良率是衡量信贷资产质量的关键指标。根据表3数据可知，国有商业银行与股份制商业银行的不良贷款比例相对较低，农村商业银行的不良贷款比例最高。国有银行依托金融科技风控技术把控风险，而区域银行普遍选择下沉客户到国有银行覆盖不到的客群，往往有更大的风险。从全行业资产不良率的角度，2020年银行业在加大对小微企业信贷支持力度的同时加大不良贷款核销处置，城商行不良率明显改善。农村商业银行的资产质量、风险管理情况虽然相对较差，但其为小微企业提供贷款的数额仅次于大型商业银行。因此，城市商业银行和农村商业银行有必要根据自身经营情况，借鉴国有银行的经验，控制好资产风险。

表3 整体不良贷款比例

现代信用风险管理有四个特点：非系统性、不对称性、非线性和累积性。小微企业的特殊性也将强化信贷风险的特点。例如，信用风险受单个企业的不对称因素影响最大，而借款人的不对称信息导致商业银行的信用风险收益和损失不对称。普惠金融的风险管理应从小微企业的信贷风险特征入手，重点解决信息不对称和商业银行承担的风险与收益不匹配的问题。

五、内部评级法案例分析

C 银行是全国性国有商业银行，2021 年普惠型小微企业贷款余额为10 990 亿元，普惠贷款平均利率4.1%；2020年不良贷款率为1.58%，2021年为1.42%。C银行在内部评级法的研究和运用方面较为成熟。

X 银行是区域城商行，在普惠金融方面，该行2020 年投放小微企业贷款余额833.22亿元，加权平均利率5.55%，贷款不良率3.09%。2021 年末，小微企业贷款余额879.02亿元，贷款加权平均利率5.49%，贷款不良率3.34%。普惠贷款不良率有上升趋势，显著高于整体不良贷款率。X 银行内部评级法的运用较为有限，主要依赖分散风险的授信策略。

（一）C银行的内部评级体系

C银行的内部评级法建设于2004年启动，2008年开始实施内部评级。2014 年4 月，中国银保监会正式批复C 银行实施资本管理高级方法。按照批准的实施范围，符合监管要求的公司信用风险暴露采用初级内部评级法计量、预测违约概率；零售信用风险暴露采用内部评级法，即对零售信用风险的模型量化管理，计量零售信贷资产违约概率、违约损失率、违约风险暴露等风险参数；对于市场风险和操作风险分别采用内部模型法和标准法。C银行构建内部评级体系时包含三方面，一是模型的IT 系统开发，包括客户评级系统、企业财报信息真伪甄别系统、抵押品价值评估系统、行业信息分析系统；二是建设内部评级配套的制度基础，以配合内部评级结果的运用；三是研发队伍建设，储备技术及管理人才。

在应用方面，C 银行将内部评级结果广泛应用于信用风险管理的全流程，包括计算资本充足率、计量预期信用损失、计量信用风险三方面。根据2020年C银行资本充足率报告（见表4），非零售信用风险按照违约概率级别划分的12个等级中，初级内部评级法覆盖的计量得出的违约风险暴露金额合计为109 426.03亿元，未覆盖部分为14 009.16亿元。零售业务按照信用风险暴露类型划分为三类，合格的循环贷款、个人住房抵押贷款、其他零售，其中，内部评级法覆盖部分违约风险暴露金额合计为69 849.21亿元，未覆盖部分为5 070.02 亿元。根据表5 可知，在计算信用风险加权资产时，2020 年内部评级法覆盖部分占比为66.25%，比2019年有所上升。

表4 C银行信用风险暴露 单位：亿元

表5 风险加权资产 单位：亿元

对于非零售业务，信用风险通过统计计量技术结合专家经验建立评级模型，模型包含定性与定量评分两部分，主要通过客户财务指标、经营情况、管理水平、竞争能力等方面评价客户的偿债能力和偿债意愿。客户评级根据评分结果确定，违约概率通过统一设置的主标尺映射得出。C银行的违约概率以巴塞尔新资本协议内评模型结果为基础进行调整，反映“时点型”债务人违约概率，结合当前宏观经济环境，加入前瞻性信息并剔除审慎性调整。违约概率考虑不同资产组合的长期违约趋势，由法人客户超过10年的历史违约情况为基础进行确认。内部评级参数的维护符合内部评级参数管理规定并定期监控验证。

对于零售业务，利用长期积累的历史数据，建立了覆盖各类零售产品完整生命周期的信用评分模型体系、覆盖各类零售信贷资产风险敞口的资产池划分与风险参数计量模型体系，实现对零售信用风险的模型量化管理。运用现代数理统计技术，分析客户的还款能力和还款意愿，对资产信息、客户信息、交易信息、债项信息等数据进行挖掘、分析、提炼，开发完成申请评分、行为评分和催收评分等信用评分模型体系，实现对零售业务完整生命周期的全覆盖。形成了一套资产池划分流程和技术，以适应零售业务实际情况和内部评级法的相关要求。开发完成资产池划分体系，用于各类风险参数计量，在此基础上可以计量零售信贷资产违约概率、违约损失率和违约风险暴露等风险参数。

（二）X银行的内部评级法

X 银行在信用风险计量、预期信用损失计量等方面运用了内部评级法。在资本管理层面，信用风险加权资产计量采用权重法。针对公司类客户风险暴露，采用内部信用风险评级模型，结合专家判断，评估单个交易对手违约概率。数据来源主要有贷款申请时收集的借款人及特定贷款信息，如关键财务指标、公司借款人的销售收入和行业分类等。每年对借款人的信用状况进行更新，对评级结果进行校准。针对零售风险敞口，通过利用不同账龄的历史违约数据，估算不同逾期期次下未来各债项违约概率。

X银行根据资产的质量状况对资产风险特征进行内部评级，内部评级体系包括15个未违约等级（AAA+到C）及1个违约等级（D）。主标尺表在一定时间内保持稳定，并且每个评级类别匹配特定范围的违约概率。

在预期信用损失计量方面，按内部评级将纳入预期信用损失计量的金融资产的信用等级区分为“低风险”“中风险”和“高风险”。根据信用风险的具体情况，例如资产发生信用减值或者信用显著增加，对不同的资产计提减值准备，预计期间是12个月或整个存续期。

（三）案例银行内评法应用对比

在数据储备方面，C 银行具备真实和完整的优势。一是体现在拥有完善的信息系统以保障数据的真实性；二是体现在有长期积累的完整数据，C 银行拥有法人客户超过10年的历史违约记录，以及客户信息、资产信息、债项信息、交易信息等数据。X 银行在贷款过程中的数据来源依靠新数据收集，过往历史数据来源主要有贷款申请时收集的借款人及特定贷款信息。数据有效性依靠定期更新借款人的信用状况，辅助校准评级结果。数据真实性保障是通过面谈面签和充分调查原则，当面审核资料并签署，以保证资料的真实合法性。

在内评法的实际应用方面，C 银行已形成比较完善的信用风险管理模式，而X银行的应用还较为分散。C银行的主要经验是统一风险偏好，全过程管理，系统管理，严格控制贷款，实行统一的风险监控，设立专门部门及时清理和处置不良资产，实行独立、集中、垂直的信用风险管理模式。X 银行作为区域城商行，内部评级体系运用范围还比较有限，主要依赖分散风险的授信策略；信用风险控制主要根据自身“服务地方经济、服务小微企业、服务城乡居民”的市场定位，设计普惠金融产品，采取避免逆向选择的先选客户、后放款的模式，监测贷后贷款利用情况以减轻道德风险问题。因此，内评法仍未成为关键决策工具，距全面风险管理所要求的应用程度还有一定差距。

在组织架构方面，C银行有明确的设计与分工，以管理内部评级体系。其董事会承担内部评级体系管理的最终责任，并负责审批内部评级体系重大政策制度和实施规划，监督并确保高级管理层制定并实施必要的内部评级政策和流程。高级管理层承担全行内部评级体系管理的执行责任。总行风险管理部门负责内部评级体系设计开发、实施、监控和推广。总行授信审批部负责全行法人客户评级工作的组织管理。总行信贷与投资管理部、资产负债管理部、银行卡业务部、个人金融业务部、财务会计部等相关部门负责内部评级结果的应用。内部审计局负责内部评级体系的审计工作。内部评级体系运行监控、推广应用和分析报告工作由各分行风险管理部门牵头负责。分行相关客户管理部门具体负责内部评级调查、实施和评级结果应用工作。X银行的风险管理组织架构主要聚焦于整体风险管理，董事会负责最终风险管理、审查及批准风险管理战略，监督风险管理及内部控制系统，根据监控信息和风险报告对整体风险做出评估；董事会下设风险管理委员会，制定风险管理政策及流程；高级管理层负责内部控制和实施风险管理政策、程序；内部审计部门负责审查风险管理和控制环境。

六、对策建议

（一）数据积累要注重真实性与完整性，降低信用评估成本

数据是计算参数指数的内部评级方法的基础，促进基础数据生成和模型开发以降低信用评估成本至关重要。在收集基础数据时，应注意数据的可靠性和一致性。对于缺乏数据的中小银行，可以通过银行间的数据共享来改善数据积累。模型是内部评级方法的核心，模型的选择对评级结果有直接影响。银行应考虑到自身的发展、风险偏好、经济主体的差异和评级目标，然后做出选择。

针对数据储备优化措施，一是完善信息系统，从技术层面保障数据的真实性。二是树立数据维护积累的意识，例如通过每年对借款人的信用状况进行更新以保障数据的有效性。三是从监管层面出发，需要加强管理、科技赋能和改革创新，以进一步推动普惠金融发展，提升中小商业银行的业务能力、优化融资结构和综合服务体系。

（二）推动内部评级法的运用，提升全面风险管理能力

使用先进的风险控制系统来管理银行的信贷业务将从根本上提高其竞争力。从风险管理的角度来看，银行需要根据自身战略定位制定相适应的信用风险管理策略；在日常业务管理中可以根据内部评级法的结果进行决策，充分揭示潜在的信用风险，以保证商业银行的健康发展，从而提供一个全面的风险管理过程。

我国大多数银行仍处于实施内部评级法的初期阶段，在风险管理的基础设施、系统建设和数据统计方面仍需加强。对此，应将内部评级方法提升到统筹规划的战略高度，引导商业银行借鉴国际先进经验，加强基础设施建设，提高风险计量水平和风险控制能力，包括对各类风险数据的收集、汇总和分析能力，以及计量模型的风险捕捉效率和模型校准水平。

（三）完善风险管理组织架构，培养专业化团队

完善的风险评级流程和组织架构可以保证评级的独立性，完整的组织架构可以保证内部评级整体策略的落地实施。在组织架构设置方面，制度设计与规划、实际执行与运行监控三方需要职责分明。例如董事会作为最高责任方，主要负责政策制定与监督；高级管理层作为执行责任方，对下级部门进行详细的职责分工，应用内部评级结果；风险管理部门与内部审计部门分别负责监控内部评级体系的日常运行、审计审查工作。

在人员培养方面，内部评级法的实施需要依靠专业化的队伍，对人员的知识结构要求较高，需要精通风险计量方面的人才和丰富经验的专家来完成内部评级这项高技术含量的工作。中小银行可通过加强对现有人员培训指导、有针对性地引进相关人才、开展行业合作、进行多方技术交流和方法探讨以提高人员的专业胜任能力。

（四）完善普惠金融可持续发展模式，对信用风险进行细分

完善普惠金融持续发展模式，提升业务发展与风险控制的匹配能力，需要对客户进行细分，进而对信用风险进行细分。风险评级和分类是测算评估银行所承担的风险和配置所需经济资本的基础。我国在贷款质量分类上经历了四级分类、五级分类等阶段，下一步应在内部评级法的客户与债项两维评价框架下，进一步细分，加强风险管理的精细度。