中小商业银行构建数字化信用风控体系的应用探索

李颖

在现代社会经济快速发展的推动下，各个行业的经营生产模式不断发生变化，而数字化技术的运用，使各中小商业银行结合自身经营特色构建起了数字化的信用风险控制体系，以此来应对广大客户的不同需求以及市场竞争形式的持续变化，不断提升自身的综合发展潜力。为此，相关从业人员要从实践的角度出发，深入探究数字化信用风险体系的具体内容，有效提升信用风险体系的风险防控能力，为中小商业银行数字化风险体系建设工作带来指导和参考。

中小商业银行数字化信用风险防控体系的含义和目标

银行的各类生产经营项目往往都蕴藏着巨大风险，银行通过经营风险为广大客户提供优质服务，创造较为理想的经济价值，达到企业的战略发展目标。中小商业银行数字化信用风险防控体系是指中小商业银行在业务运营过程中，通过引入先进的技术手段和风险管理理念，实现对风险的全面识别、准确评估、及时预警和有效控制的管理体系，旨在确保业务稳健运营，提升服务质量和客户满意度，降低风险损失。总的来说，中小商业银行的信用风险防控体系与各个区域的资源供应水平、经济发展潜力、法人治理结构以及风险管控约束力等因素息息相关。数字化的信用风险防控工作的核心逻辑并不会对银行风险管理的本质作出较大改变，而是借助数字化技术手段提升银行风险防控的精准度和效率。

数字化风险防控工作需要通过数字管理提升风险管控能力，具体从以下四个关键环节作出合理优化，最终达到风险防控目标：第一，提升各类业务数据的获取能力。首先，从业人员要针对信用风险防控机制各个环节进行线上优化，促使风险管控工作流程更加科学合理，依据数据信息进行风险治理，真正实现风险防控各个环节的数字化形态。其次，在持续积累各类外部数据信息的过程中，从业人员要对外部数据进行合理加工，进而获取与风险管控相关的数据源。最后，构建起协调统一的数据存储机制，合理调动、分析、管理数据信息，真正实现银行内外部数据信息的统一化管理，为风险防控工作提供综合方案，加快各类数据信息的共享速率和一致性。

第二，进一步强化银行大数据分析能力。首先，构建银行数据信息分析模型，结合客户数据信息进行准确识别，为不同用户提供个性化产品服务方案。其次，根据不同客户采取对应的信用评级模型，并将评级机制运用到定价、额度、征信以及审批等环节当中。最后，建立信息模型管理平台，加快各类模型的测试、验证、开发等日常管理速率，通过不断提升建模能力强化中小商业银行的风险控制能力。

第三，从业人员要结合数据信息深度分析当前经营风险，针对风险问题进行警示和预判，再根据警示预判结果对客户行为以及员工操作执行作出主动化管理，有效降低银行风险管控成本支出，真正展现各类数据信息的价值和意义。与此同时，从业人员要明确各个财务数据之间的关联性，真正实现财务数据信息的实时共享，让风险管控各环节参与主体的功能性都能得到分离化制约与统一化管理，大幅提升各个经营环节决策的科学性和智能性。

第四，从业人员要结合风险管控关键节点，对数字化模型建设工作带来决策性意见，构建起与当前数字化风险管控工作相匹配的治理结构。恰当合理地进行岗位优化设置，合理规划不同岗位的职责界限和工作流程，建立风险点、财务数据以及系统运行的协同化工作机制，不断培养适应数字化风险管理的优秀人才。

加快中小商业银行数字化信用管理体系转型速率的价值和意义

为中小商业银行的数字经济建设以及发展实体经济奠定良好基础 在当今信息时代背景下，数字化的金融经济服务形式更加符合现代社会的经济发展需求，传统的金融服务模式已经逐步呈现出滞后性，仍旧沿用传统的金融服务体系将会失去应有的竞争先机。当前，我国大多中小商业银行仍旧是以信贷业务作为主要经营发展策略，并且在未来的一段时间内该种经营模式也不会做出较大变化。而面对当今信息化和数字化的经济发展形势下，中小商业银行在面对客户更加个性化的金融服务需求时，其信用管理工作要转变固有思维，借助数字化手段构建更加完整的信用风险管控体系，强化风险管控力度，为实体经济的高质量发展带来支持和动力。

通过数字化转型为中小商业银行组建科技金融带来支持 在各行各业中，生产要素都与市场经济发展水平息息相关，各个领域的报酬数额也与贡献息息相关。而在此过程当中，各类数据信息将逐步成为不可或缺的生产要素，基于数据所构建的金融科技转变了传统银行生态，也进一步加快了金融科技的应用步伐。从业人员要针对各类数据尤其是信用风险管理数据进行深度挖掘和处理，借此来为中小商业银行创新业务内容、采取精细化管理、强化科学决策水平、把控各类经营风险。

通过信用管理的数字化转型逐步提高中小商业银行的风险防控能力 目前我国中小商业银行的信用风险会受到多方面因素的影响，并且还呈现出风险因素相互交织叠加的复杂形式，部分行业以及企业的风险问题逐步被显露出来，这对于中小商业银行的风险管控能力提出了更高的要求。为此，从业人员要基于大数据、云计算以及人工智能技术，加快现代科学技术的发展速率，为中小商业银行提高风险管控能力提供良好的技术支持，让中小商业银行获得更为科学理想的风险管控措施和方法。信用管理内容的数字化更新，将逐步成为中小商业银行数字化转型过程当中的核心内容。

数字化信用风险防控体系的具体内容和要求

构建较为完整的数字化风险管控政策体系 首先，從业人员要合理设定风险防控方向。中小商业银行要结合以往经验提前掌握自身的风险承受能力，客观分析自身的风险管控水平，逐步明确风险防控工作的具体方向。基于风险防控方向设定风险防控指标，并合理运用限额、授权等风险管控工具，引导业务部门预测自身的经营风险状况，确保战略发展方针政策以及经营目标的正确传导。

其次，中小商业银行要构建更加完整的风险管控制度，详细规划中小商业银行的职责分工，风险职能部门和业务部门要详细确定风险管控过程中的职责边界，划定详细的职责标准，确定最终的授权行为。与此同时，还要构建更加规范完整的操作流程制度体系，针对各个流程当中关键节点的操作要求和评价标准进行规划。从业人员还要运用各类管理手段和工具，动态化地监测银行内部的生产经营风险状况，以此来实现风险的线上提醒、授权和处置，构建起一套完整闭环的管理体系。

最后，相关工作人员要结合业务开展模式明确管理工作的内控要点。中小商业银行要通过客户评级核定授信额度以及授信条件。客户经理必须保障客户各类信息的真实性，以此来对信用风险进行精准判断。模型开发部门要对模型的建设品质进行评估和检验。中小商业银行还应构建起授信调查中心，全面实行风险平行监测机制，及时研判风险的发展形势，确保风险管控工作更具实效性和可操作性。

在不断创新风险管控工具的过程中强化数字化风险管控水平 第一，在中小商业银行当中要建立起客户的评级管理策略，针对不同客户类别分别创建客户评级模型，打造一套完整的风险评估机制，确保模型应用的稳定性，还要进一步优化成本管理、风险考核等精细化管理内容。针对零售客户则要实施分类分池管理策略，对客户的贷款申请以及存续管理，要合理划定不同客户的具体组别，采取差异化的模型策略和定价方针。

第二，在中小商业银行当中构建起风控模型管控体系，针对不同业务以及客户群体搭配较为恰当合理的计算方法，进而大幅提升数据模型的完整性和科学性，再借助计算机学习算法模型，大幅提升风险数据识别的精准度。除此之外，从业人员要进一步加大数据模型运营管理力度，依据风控模型和风控逻辑管理策略，打造智能风控模型地图，强化各模型之间的关联度。逐步采取风控模型的全生命周期管理方式，针对模型做出不断地更新和优化。在不断规范化管理的过程中优化模型开发、投产以及参数调整等核心重点环节，在专业团队的支持下有效开展隔离评审工作，从而达到强化风险模型管控水平的目标。

第三，不断加大各类数据信息的管理力度。在对内部数据信息不断收集和加工的过程中，突破以往中小商业银行的信息孤岛问题，实现内部数据信息的结构化、标准化和可视化建设工作。与此同时，相关工作人员也要依据相关规范不断引入多种门类的外部数据信息，让数据信息的获取渠道更加全面和丰富。除此之外，在企业当中构建起变量衍生化平台，使各类外部数据都能在信贷系统当中得到合理融入，真正实现数据信息的分类授权使用，维护数据信息的安全性。

第四，全面实施中小商业银行的信用预期损失法。相关工作人员在不断开展预期信用损失计量工作的过程中，将以往风险资产对于利润影响的事后计算，逐步转化为事前损失预测模式，大幅提升中小商业银行风险损失计量的前瞻性，赋予中小商业银行对于客户的精细化风险管控能力。

第五，构建更加科学的专业化风险管控平台。在中小商业银行当中要构建起智能化的风险管控平台，赋予风险管控平台监测、分析、预警等功能，以此来提升风险管控平台的完整性和细致性，满足现代化中小商业银行风险管控工作所需的各类模型制作和规划工作需求。

中小商业银行数字化信用风险防控体系建设的核心部分

坚持贯彻系统性思维合理把控转型方向 不断加快中小商业银行信用管理的数字化转型不可操之过急，需要做出系统化的优化和完善，结合当前金融事业的发展趋势明确信用管理数字化转型等方向和思路。与此同时，相关工作人员还要坚持实事求是的思想状态，按照各类事物的发展规律执行任务，在深入调查和研究的同时还要对中小商业银行的自身经营状况充分了解，合理把控信用管理数字化的具体转型方向。首先，信贷管理的数字化转型需要落实到转型谋划以及推进过程中，不断加快信用管理各个领域数字化转型的共同发展。其次，工作人员要做好信用管理数字化转型和各部门要素之间的调节工作，确保各项管理制度、风控策略、平台构建等工作都能够全面地落实和开展。最后，采取重点突破和全面推进相互结合的工作开展策略，逐步打造一套更加完整全面的信用管理体制和推行机制。

不断提升数字化风险管控工作开展能力

1.强化风险管控模型的建设水平

在中小商业银行风险管控机制的构建过程中，需要管理部门对工作人员进行教育和培训，打造一支更加完整的风险管控团队，针对风险管控模型制定过程当中的问题做出有效解决，确保模型运营团队都能对各项工作开展担负相应责任，从而全面落实风险管控团队的实施机制，提升各类数据信息的应用品质，加大风险管控工作的监管力度，推动信用管理数字化转型发展速率。

2.加大风险监测管控力度

针对广大客户采取统一的授权管理方式。在日常管理工作范畴当中，工作人员要对客户的任意贷款项目进行分析，采取更为严格的风险管控措施，恰当合理地调整客户的授信额度。其次，受限系统要时刻保持动态化的监测工作运营模式，对客户的具体生产经营状况进行监视，不断降低各类风险管控问题的发生概率。除此之外，还要提高各类数据信息的安全性，逐步采取实时动态化的检测管理方法，强化各個系统之间的关联性，采取协调统一的数据管理手段，避免客户数据在平台之间反复流动。除此之外，相关工作人员要加大客户单笔贷款以及信用卡申请额度的调整监督工作，对客户可能存在的违约行为作出警示，还要对客户的信用授权实时作出优化和调整。

当前我国中小商业银行的信用管理数字化转型工作仍旧存在诸多问题，要逐步解决问题就要全面创新技术，提升各类新型技术的应用水平，始终保持创新观念，严抓落实模型风险管控工作，还要积极主动地开展优秀技术人才的培训活动。总的来说，我国中小商业银行信用管理数字化转型工作需要持续完善和提升，逐步开创一套符合我国中小商业银行经营状况的信用管理数字化转型策略。

（作者单位：天津滨海柜台交易市场股份公司）