銀行信貸業務的信息系統發展范文

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內容摘要：商業銀行為了保證最大的利潤和最小的風險，必須對客戶進行科學的分析和歸類，并進行信用評估。本文闡述了我國商業銀行在自動信息系統方面與發達國家的差距，并提出一些建議。

關鍵詞：商業銀行零售業務信息系統

在金融業比較成熟的國家中，銀行業的零售業務資產在其所有資產中應該占有一個較大的比重。個人信貸不同于企業貸款。個人信貸的數量大，但每筆額度小。因此不能用做企業貸款的方法來做消費信貸，而只能采用數量分析的方法。對于銀行信貸零售業務而言，高質量的風險管理信息系統比高素質的風險分析人員更重要。國內商業銀行貸款零售業務風險管理面臨的最主要的問題不是缺乏高素質的分析人員，而是缺乏高質量的信用分析系統。

系統構成

貸款零售業務中信息流程是把數據輸入到數據庫系統，通過分析平臺、運用數據刻畫客戶的風險特征，通過風險價值模型來評估風險的價值。根據西方商業銀行的經驗，零售業務風險管理信息系統的結構基本由三部分組成：數據倉庫、中間數據處理器、和數據分析層。對于銀行信貸零售業務而言，一個完整的風險管理信息系統應該包括這樣一些方面：

數據倉庫

銀行從前臺采集數據，將其匯入數據倉庫中，用于更深層次的數據挖掘。一個完整數據倉庫至少應該包含這樣幾類信息：

客戶基本信息。為了對客戶信用風險進行評估和跟蹤，必須對客戶的信息進行廣泛的收集和掌握。

銀行賬務及信貸合同信息。為了對復雜的賬務處理進行抽象和簡化以進行分析，必須對客戶的開戶情況和銀行內部歷史的會計分錄進行對應和參數化。并實現信貸整筆業務從申請、審查、評分、審批、發放到回收的全過程電腦跟蹤。

擔保信息。對國內商業銀行而言，擔保和收取擔保品是緩解風險的重要手段之一。因此在數據倉庫中必須建立有關擔保和擔保品的相關信息，將其作為一個獨立的部分。

清償數據信息。這一部分信息應該提供客戶的債務結構和歷史違約記錄，包括違約類別、違約日期、違約本金、違約前利息以及清償時間、清償費用等。

數據研究

在數據倉庫的基礎上，應該對這些大規模的信息進行利用，這才是建立信息管理系統的最終目的。數據分析不僅僅可以用于風險的度量，還可以用于客戶價值發現。它包含這樣一些內容：

客戶信用評價。針對零售業務的信用風險，西方商業銀行多信奉“dataisking”（數據就是一切），普遍采用的方法是運用統計學原理進行信用評分（creditscoring）。在已有的數據系統的基礎上，通過模型分析開發，刻畫客戶。

擔保評估系統。該系統定位于擔保方和擔保品的數據采集的基礎之上實時監控及風險分析。既要能完成擔保方的信用分析，又必須完成對擔保品價值的實時監控和管理。

數據挖掘。金融事務需要搜集和處理大量數據，銀行必須整合自己的客戶檔案和數據庫，這種整合紀錄銀行各部門、每個人所接觸的客戶資料并進行統一管理的做法是客戶信息管理的一個方面。另一方面則牽涉到銀行客戶價值評估體系的建立，即以客戶對銀行的利潤貢獻度為主要依據和標準，分析、評定不同層次客戶的價值度，為其提供相應的價值服務，從而全面提高客戶的滿意度。

差距分析

我們和西方發達國家商業銀行的差距并不在計算機硬件系統上，而是在數據基礎，在風險分析方法上。制約國內商業銀行風險管理水平提高的軟肋首先在于數據基礎，缺乏數據基礎，進行任何風險規范化管理和風險量化都是在沙上筑塔。在信息管理系統設計上，我們可以借鑒發達國家商業銀行的經驗。

其次，應該實現內部的信息共享，在內部互聯網上建立信息管理系統。其實幾乎所有的國內商業銀行都已經建立了對于零售客戶的信用評分機制，已經包含了許多客戶基本信息，然而數據系統卻不能很好為一線的客戶經理提供足夠的支持。因此工農中建等國有商業銀行雖然建立了個人信用評分系統，但是卻無法將個人信用評分與特定的違約概率和違約損失率聯系起來。該系統主要由客戶經理錄入和更新信息，由風險控制人員維護，其數據的及時性和動態性達到相當好的程度。