如何更好地实现信用风险实时防控？绍兴银行交出了一份令人满意的答卷。近期，绍兴银行在绍兴银保监分局的指导下，导入信用风险雷达图管理理念，创新风险监控模式，积极运用基于大数据技术的信用风险可视化系统，真正实现风险穿透式实时监控，有效控制企业潜在信用风险，为服务实体经济再添利器。
据了解，绍兴银行信用风险可视化系统以“底层标准化、前端个性化”原则构建数据中台，内部数据接入一年半历史数据并覆盖40个系统，外部数据主要对接浙江省金融综合服务平台等近10个数据源，实现了对分支行、客户经理、企业等各类维度风险可视化的监控，在实效性上由按月监测提升为T+1监测，实现风险指标实时监测和预警，同时做到数据自动提取、实时汇总、分项细化。系统在具体应用过程中已取得多项成果：
一是实现信用风险指标的实时监控。根据一、二、三分层级指标（具体包括不良贷款率、逾期贷款率、重点风险贷款户指标等各项指标），生成各项指标趋势变化图及汇总表，按照产品、贷款户分类，展示风险变动趋势，并可向下穿透至各网点，乃至落实到客户经理和企业。如，系统直观显示2月份疫情对信贷质量短期风险冲击较大，该行通过再贷款加财政贴息、延期还本付息等措施后支持信贷企业后，风险贷款指标在3-5月波动性回落，于6月末回归至均线水平。
二是实现对企业精准画像。在客户维度，基于外部、内部数据采集分析，能够自动进行反洗钱风险评估、提醒是否为反欺诈黑名单，展现企业基本信息、处罚信息等情况，有助于提高企业授信准入准确度和风险监控能力。
三是实现总行对分支行风险的实时管控。相较于传统信用风险报送渠道，可视化系统无需由异地分支行层层上报总行，修正了时效性差、数据透明度低等劣势，实现总行实时监控异地分支行风险状况，掌握风险防控与化解主动权，有助于引导分支行加大实体经济支持力度。
四是提高对员工行为的激励约束。针对员工维度，通过不良贷款率、逾期贷款率、不良贷款大户、每日新增逾期贷款等指标可视化呈现，方便掌握员工对客户管理情况，提高考核的透明度。
信用风险可视化系统1.0版的应用，标志着绍兴银行基于大数据场景应用的风控体系建设取得阶段性成功。接下来，该行将全面启动2.0版系统建设，主要从以下方面进行升级：
一是建立违约概率模型。基于设置客户总量违约率值、违约金额范围等指标，通过内部银行端贷款违约概率分析模型提出建议，形成贷款风险监测及管理闭环。
二是增加风险预判功能。根据预判企业的信用风险变化，按照预判结果调整信贷投放方案。
三是拓展风险监测广度。在信用风险监测系统的基础上，开发、增加流动性风险、市场风险等监测模块，推动风险管理全覆盖。
绍兴银行将不断完善信用风险可视化系统，加快推进大数据风控体系建设，加速提升风险防控效能，为服务实体经济贡献更多金融创新力量。(金世杰 张建江 王钢)
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