北京
文/中原银行副董事长王炯
客户需求变化、市场竞争态势、数字技术发展驱动中小商业银行加快构建适合自身特点的数字化信用风控体系。本文从实践角度研究构建数字化信用风控体系的方法，力图对中小商业银行数字化信用风控体系构建带来参考价值。
中小商业银行数字化信用风控体系的目标和内涵
银行是经营风险的企业，在经营风险中服务客户，创造价值，实现企业的经营目标。每一家中小商业银行构建信用风控体系的出发点和路径都差异较大，总的来讲，建立有效的信用风控体系主要受到区域资源禀赋、数智能力、法人治理结构和风险管理能力的约束。
银行构建数字化信用风控体系的目标，就是在有效控制风险的同时，支持业务发展。就内涵而言，数字化信用风控的逻辑仍是风险控制的逻辑，它并没有改变银行风险管理的本质，而是借助数字技术，提高风险管理的精准程度和效率。因此，数字化风控的过程，实际上是通过数据管理深入推动风险管理优化的过程。在此过程中，需要不断提升四个关键环节的核心能力：
一是业务数据的主动获取能力。首先，通过信用风险管理各环节线上化，优化风险管理流程，不断完善数据治理，形成风控各环节的数字化；其次，不断积累外部相关数据，通过对外部数据的加工，形成与风控管理相关的可使用的数据源；最后，建立统一的数据存储、调用、分析、管理平台，将银行内外部数据统一管理、综合运用，打通数据竖井和数据孤岛，提高数据的共享性、一致性。
二是大数据分析能力。首先，建立KYC（Know Your Client，了解你的客户）模型，对客户精准识别，提供不同客户的产品服务方案；其次，建立客户评级模型，将客户评级应用于准入、额度、定价、增信条件等审批策略；最后，建立模型管理平台，完善模型开发、测试、验证、上线、迭代等模型日常管理，通过建模能力的提升完成商业银行风险控制能力的全面升级。
三是依据数据分析进行风险预判、预警。根据预警预判结果，对客户行为、员工行为进行主动管理，降低风险管理成本，发挥数据的应用价值；同时，通过数据关联和信息实时传递，使风险管控各环节参与主体的功能既相互分离制约，又有效统一，提高各环节决策的科学化、智能化水平。
四是根据风险管理关键环节中数字化模型决策替代专家决策的现状，构建适应数字风险管控的治理结构；优化岗位设置，理清不同岗位的职责边界和工作流程；建立风险、数据、模型、系统协同的工作机制，培养适应数字化风险管理的人才队伍。
构建数字化信用风控体系的基本要求
健全数字化信用风险治理架构
构建分层授权、分级审批、审贷分离和三道防线共管的风险治理体系；建立独立垂直的风险管理队伍，设立权责清晰的风险管理岗位，实现风险管理的全覆盖；规范授权管理体系，将稳健的风控理念贯穿风险管理全流程，提升全员数字化风控意识和数字化工具运用的能力；转变风险管理模式，由事项驱动的被动风险管理向“专业判断+数据赋能”的技术化、参数化、智能化的主动风险管理模式转变。
完善数字化风险管理政策体系
一是科学设定风险偏好。依据自身风险承受能力与风险管理水平，建立健全风险偏好政策；设定风险偏好指标，借助限额、授权、阈值等风险管理工具，引导业务部门根据目标风险状况主动经营风险，实现风险偏好对发展战略与经营目标的有效传导。
二是完善信用风险管理制度体系。明晰治理层和经营层，风险职能部门和业务部门在风险管理中的职责边界、责任标准，明确授权行为；健全规范清晰的流程操作制度体系，细化流程关键节点的操作要求和结果评价标准；利用风险驾驶舱、信用风险视图、信用管理系统等管理工具，全面监测条线、机构、产品的整体风险情况，并实现风险线上提醒、操作、授权、处置等管理的闭环作业。
三是根据业务逻辑确定管理重点。首先，应用KYC模型判断客户，通过客户评级核定授信额度和授信条件；其次，明确责任，客户经理对客户信息的真实性负责，信审经理对信用风险的判断结果负责，模型开发部门对模型质量和判断的结果负责；最后，建立授信尽职调查中心，实施全覆盖的风险平行监测，及时研判风险演变趋势，制订更具操作性和有效性的管控方案……
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原文刊登在《清华金融评论》2023年第4期（总第113期）。
本文编辑：孙世选
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