白皮书丨银行如何破除风控困局？2025商业银行实战指南发布

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法治框架下的协同治理，始终将金融风险防控置于重要战略位置。 党的十八大以来，我国金融安全治理实现从单一风险处置向系统化制度构建的跨越。围绕防范化解金融风险、筑牢国家金融安全防线，提出的统筹发展和安全理念，推动形成“党委领导、多方联动、科技赋能、法治保障”的治理新格局。自2015年以来建立的23部门联席会议制度，标志着跨部门协同治理机制的正式确立，共同组建打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议制度，系统构建起预防、遏制、打击此类违法犯罪的协同机制。

• 去年，在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班上，总书记围绕金融强国建设作出系统阐释，明确提出“建设金融强国必须拥有强大的金融机构”，对于 “金融机构要加快数字化转型” 这一目标工作 “需要扎实做好对科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融‘五篇大文章’，加速推进金融数字化、智能化转型”，为新时代金融工作指明具体方向。

国家金融监督管理总局叶燕斐表示：“做好数字金融的目标是在有效控制风险和维护金融稳定的前提下，不断提高金融活动的数字化、智能化水平。需要在做好数字安全的前提下加强相关数字信息的共享和共用，完善相关数字征信，发挥不同类型数字科技公司的作用。”

商业银行风险防控的长期发展指引

在商业银行领域，风险防控已从行业共识加速向实践深耕迈进，聚焦风险防控的数字化转型进程，从早期以业务渠道拓展为核心的1.0阶段，到以运营管理与内部流程革新为重点的2.0阶段，再到如今以商业模式重塑为目标的3.0阶段，如何激发各业务条线的协同动能，成为转型推进的关键命题，急需通过顶层设计构建系统性解决方案。

• 业务端需锚定“以客户为中心”的核心导向。 随着客户金融需求的多元化升级，创新业务开发的复杂度持续攀升，叠加机构内部业务流程的碎片化现状，共性场景的深度挖掘面临重重阻碍，全流程整合的协同难度显著加大。
• 技术端需坚守“合规先行”的基本原则。 既要确保数字技术的应用与业务实际需求紧密贴合，避免技术与业务两张皮现象，应对日益严峻的信息安全挑战，持续提升关键技术的自主可控能力，筑牢风险防控的技术屏障。
• 数据端需强化“价值转化”的核心驱动。 在推动数据共享与高效使用的过程中，需着力释放数据的深层价值，同时将数据安全治理作为常态化工程，构建全周期、体系化的治理机制，确保数据可用与安全的动态平衡。
• 组织端需构建“协同合力”的保障体系。 针对业务、技术、数据三大板块间的管理壁垒，需建立专门的组织管理机制与配套保障措施，打通信息传递与资源调配的堵点，推动各环节形成高效联动的协同格局。

商业银行风控持续发展

《推动数字金融高质量发展行动方案》 明确提出，高质量服务数字经济和促进数实融合，以数据要素和数字技术为关键驱动，加快推进金融机构数字化转型，提高金融服务的便利性和竞争力，完善数字金融治理体系。

指导金融机构健全数据治理体系。 推进金融领域“数据要素×”试点，运用大数据、隐私计算等科技手段，融合应用多维数据，优化金融产品和风控模型，提升金融服务和风险管控质效。

提升数字化经营管理能力。 运用数字技术优化风险管理系统，实现风险智能预警和动态捕捉，推动风控从“人防”向“技防”“智控”转变。

近年来，贷款“三查”（贷前调查、贷时审查、贷后检查）履职不到位引发的监管处罚在银行业屡见不鲜，监管部门对这类问题的惩处力度持续加码，然而仍有部分机构存在内控执行薄弱、风险排查疏漏等情况，暴露出风控体系的短板。

“合规立行，风控为基” 是商业银行始终坚守的经营准则。强化合规意识和科学风控是关键。作为业务生命线，风险防控贯穿信贷全流程，其中核心环节贷款“三查”直接关乎信贷安全与质量，从业人员需将合规与风险思维融入日常操作。

• 根据不完全数据统计，截至2024年末，国有银行中，工行、农行、建行、中行投入均超200亿元。股份制银行中，招商银行、中信银行的信息科技投入超过100亿元。营收占比方面，中信银行、沪农商行的信息科技投入比例超过5%。科研人员方面，上海银行的科研人员的总员工占比达11.45%，沪农商行、交通银行的科研人员占总员工比例超过9%。

银行在风控管理的数字化转型方面可运用金融科技能力，缩小银行与客户间信息触达不对称，降低金融交易成本与信贷风险，提升商业银行整体盈利能力，促进业务高质量发展。

• 受复杂经济环境与个体认知能力局限的影响，对事物的主观判断往往与客观现实存在偏差。具体到商业银行，普遍管理者对金融风控业务的实践经验在数字技术方面的理解与态度，相较于国有大行与股份制银行，中小银行因经营规模有限、管理机制灵活性不足、技术基础薄弱及科技人才储备欠缺等现实约束，在风控技术的数字化转型进程中常面临转型路径同质化、数据治理效能不足、复合型人才短缺等突出问题。

这些客观限制进一步导致管理者对数字化转型的必要性、潜在收益与风险产生认知偏差，最终对数字风控业务的推进效果产生影响。

商业银行风控数字化转型的特殊性

• 金融业作为强监管行业具有其特殊性

从经济贡献看，我国金融业尤其是银行业的体量尤为突出，根据23年末，我国金融机构总资产为495.59万亿元，其中银行业资产规模已达444.57万亿元，同比增长6.5%，超过当年全国GDP总量的三倍，是支撑经济运行的核心枢纽。

从风险特征看，金融风险的传导具有广泛性与连锁效应，单个机构的风险暴露可能通过资金流动、市场关联等渠道快速扩散，引发系统性危机，因此需要建立前置化、灵敏化的风险监测与响应机制。

如微众银行此类互联网科技公司等新金融机构凭借技术优势展现出强劲的市场竞争力，倒逼传统机构革新。但部分新机构因合规意识薄弱，也滋生了数据滥用、违规放贷等乱象，进一步放大了金融体系的潜在风险。

• 风控数字化转型需立足传统金融机构的核心地位

新机构与传统机构的风控数字化转型路径并非简单的新旧替代：

传统金融机构承载着庞大的存量业务与普惠金融服务的主体责任，其深度参与是保障金融服务连续性的关键；

新金融机构的技术优势虽能提升效率，但若直接替代传统机构，可能因存量规模过大、风险传导链条复杂，引发市场波动与社会经济连锁反应。更可行的转型路径是推动两者渐进式融合——既支持传统机构通过技术赋能实现流程优化与服务升级，也为新机构提供合规发展的空间，在动态平衡中实现金融体系的整体提质增效。

• 金融监管核心在于统筹合规前提下发挥活力

作为强监管行业，金融业必须以审慎态度对待创新业务，但创新本身也是行业保持生命力的关键——若传统金融无法适配时代需求，脱离实体经济的“保守”反而会成为更大风险。

过去在服务小微企业等普惠金融领域，传统金融机构常因机制灵活性不足、技术渗透有限等问题举步维艰，而部分新金融机构凭借技术赋能与模式创新，反而更高效地破解了小微融资难题。这类贴合产业需求的创新虽伴生风险，但其对实体经济的支撑价值与市场活力激发效应更为显著。

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风险防控数字化解决思路

企查查专业版系统构建“数据+模型+管理”三位一体智能风控体系，助力金融机构穿透识别多层股权关系，防范异常开户。通过客户风险分级准入模型，实时监控感知异常，持续监测企业经营风险，全生命周期监控预警，定期年检排查，预防风险传导扩展，全链路支撑商业银行风控工作开展。

商业银行常见风控应用场景

信贷业务作为商业银行核心盈利板块之一，信贷业务在服务经济社会发展中扮演着关键支撑角色。但随着业务规模持续扩张，其风险防控压力也日益凸显——信用违约风险、市场波动风险、操作流程漏洞风险等多重挑战，时刻考验着银行的风险管控能力。为筑牢风险防线，根据国家金融监督管理总局等八部门关于印发《支持小微企业融资的若干措施》的通知（金发〔2025〕21号），提出强化小微企业贷款风险管理，结合小微企业贷款特点，制定小微企业贷款风险分类的差异化标准，简化分类方法。

商业银行目前已根据自身业务特点，普遍构建起覆盖贷前调查、贷中审查、贷后管理的全流程精细化信贷管理体系，实现对信贷风险的全周期动态监测与精准防控。

贷前调查

贷前调查阶段，商业银行风险防控方面主要通过核验机制筑牢防线，例如接入外部多源数据，从企业的行为轨迹、交易模式、风险属性等多维度勾勒出企业主体画像，借以精准识别出团伙性的欺诈关联网络，为贷前准入筑牢风险防护基础。

对于申贷主体的判断包括以下：

• 客户信息采集与核验，贷前调查阶段需系统采集多维客户信息，涵盖基础信息（企业经营资质、股权架构、实控人背景等）、财务信息（资产负债表、损益表、现金流量表等核心报表）、经营信息（主营业务方向、市场占有率、产业链上下游关系等）及信用信息（央行征信报告、银行历史合作记录等）。另外还会涉及实地踏勘经营场所、高管访谈、员工座谈等多维度交叉验证，确保信息真实性与完整性。
• 信用风险量化评估，基于采集的客户信息构建量化评估框架，综合运用信用评分模型、财务指标穿透分析等工具，重点测算客户偿债能力（如资产负债率、流动比率）、盈利能力（如净利润率）及运营效率（如存货周转率、应收账款周转率）。追踪客户征信记录中的逾期、违约等负面信息，并结合行业周期景气度、市场竞争格局等宏观中观变量，全面研判客户信用风险水平。
• 信贷需求合理性验证，聚焦贷款用途与客户实际需求的匹配性审查：一方面校验用途合规性，确保符合国家产业政策及行内信贷投向要求，杜绝资金流入房市、股市等限制领域；另一方面评估融资金额、期限设计与客户经营周期、现金流特征的适配度，避免过度授信或期限错配引发的流动性风险。
• 担保效力综合评价，针对需担保的信贷业务，实施分类担保效力评估：对抵押类担保，重点核查产权登记有效性、评估价值公允性及处置流动性；对质押类担保，则审查质物真实性、权属清晰性及市场价值稳定性；对保证类担保，着重评估保证人代偿能力及信用履约记录，通过多维度验证确保担保措施具备实质性风险缓释功能。

贷中审查

贷中审查环节主要在于强化全流程管控——在授信决策端，打造更精细化的客户评分模型，嵌入风险预警工作，依托贷前环节生成的用户画像数据开展差异化信用风险评估，实施额度与风险匹配的差异化定价策略；在资金监控端，依托大数据分析工具动态追踪资金流向，重点监控资金是否违规流入房市、股市、理财及民间借贷等敏感领域，对异常账户实施风险拦截，并在交易环节实时识别可疑交易特征。

从近年不良贷款案例复盘可见，贷前调查环节的履职偏差与多重外部因素叠加，常导致信贷资料有效信息严重缺失，尤其是操作风险与道德风险事件频发，直接削弱了贷中审查的风险识别效能，对于贷中审查的判断包括以下：

• 信贷审查环节，审查人员需对贷前调查材料开展系统性审核：一是资料完整性核查，确保申报材料覆盖所有必要要素；二是合规性审查，验证业务操作是否符合行内制度及监管要求；三是信用评估校验，比对客户信用评级模型输出结果与实际经营表现的匹配度；四是担保有效性评估，确认抵质押物或保证人的风险缓释能力。

通过财务报表穿透式分析，诸如资产负债率波动、流动比率趋势、速动比率异常等关键指标，深挖潜在风险信号，校验业务是否符合银行风险偏好与监管导向。

• 风险量化评审，审查过程中根据银行风险量化模型，通过违约概率、违约损失率等模型工具测算贷款风险水平，明确风险等级划分。针对高风险等级业务，额外增设风险缓释要求如上浮利率、追加担保等；对存在重大不确定性的业务，须提交风险合规委员会进行专项审议，采取更审慎的决策机制。
• 分级审批决策，审批人员基于审查报告与风险评估结果实施分级决策——对符合准入条件的业务，明确批复贷款金额、期限、利率、还款方式及担保要求等核心条款；对需附加条件的业务，逐项列明需满足的补充材料或管理要求如增加贷后监测频次、限定资金用途等；对不符合准入标准的业务，及时向客户发送拒贷通知并说明具体原因，同步做好客户关系维护与风险提示。

贷后管理

贷后管理阶段通过分类施策保障资产质量，依靠常态化动态监测体系，以周期性方式评估信贷资产质量表现。

提及贷后管理，业内常提及的五大常规动作——跟踪检查、定期检查、五级分类、风险预警、债权核对的基础框架。现实中即便制度体系相对完善，风险管控实效仍常打折扣，核心症结往往指向执行偏差，比如跟踪检查环节，明知贷款实际用途与约定不符、资金流向存疑，却寄希望于借款人“主动还款”，最终导致风险累积。

• 贷款发放与支付，贷款获批后，需严格依循合同约定时限与支付方式执行。针对受托支付类业务，重点核查交易背景真实性，确保信贷资金按约定用途精准划付至交易对手账户，强化发放与支付全流程监控，从源头阻断资金挪用风险。
• 贷后跟踪检查，需建立常态化监测机制，通常按月在月度、季度或年度维度开展。检查范围覆盖维度包括：客户经营动态如营收规模、利润水平、市场份额变动，财务经营健康度如资产负债结构优化情况、现金流周转效率等，信用履约记录如是否按时还本付息、是否存在新增不良征信记录及担保物状态如抵押物市值波动情况、质押物保管合规性等。通过现场实地查勘与非现场数据监测相结合的方式，实现对风险预警信号的及时捕捉。
• 风险预警与处置，需构建快速响应闭环机制。客户出现经营亏损、资金链紧绷、重大法律纠纷等可能影响还款能力的风险信号时，应立即触发预警响应。依据风险评估结果将账户划分为高、中、低风险等级，匹配差异化风险管理策略——对高风险客户收紧行业授信额度，对中低风险客户提供更适配的授信产品，对已形成较大风险敞口的业务，须迅速启动不良处置程序，通过资产保全、司法诉讼、债务重组等方式最大限度降低损失。
• 贷款回收与结清，需建立全流程闭环管理。贷款到期前需提前向客户发送还款提醒，动态跟踪其还款资金筹备情况，确保本息按时足额清偿。结清后，应及时完成担保解除手续、信贷档案归档等收尾工作，为后续审计或查询提供可追溯支持。

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