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        疫情防控對城商行大額資產業(yè)務風險防控的啟示

        2020-12-23 04:38:36孫海剛桑艷玲馮仕達劉軍
        時代金融 2020年33期
        關鍵詞:新冠肺炎疫情信用風險啟示

        孫海剛 桑艷玲 馮仕達 劉軍

        摘要:新冠肺炎疫情暴發(fā)迅猛,影響面廣,對我國醫(yī)療衛(wèi)生條件、治理體系和應急管理能力提出了嚴峻考驗。全國上下在黨中央的統(tǒng)一指揮下,積極應對、層層落實,取得了疫情防控的階段性勝利。城商行積極借鑒疫情防控的有益經驗,科學部署、層層壓實,做好信用風險特別是大額資產業(yè)務信用風險的有效管控,補齊發(fā)展短板,推動高質量發(fā)展取得更好成績。

        關鍵詞:新冠肺炎疫情? 信用風險? 啟示

        2020年初,一場突如其來的新冠肺炎疫情暴發(fā),而后蔓延至全國,這是新中國成立以來在中國發(fā)生的傳播速度最快、感染范圍最廣、防控難度最大的一次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件。在黨中央堅強領導下,全國人民眾志成城、齊心協(xié)力,當前,疫情在國內趨于穩(wěn)定,但國際上仍舊處于大流行階段,呈現(xiàn)常態(tài)化的發(fā)展趨勢,國內經濟社會在常態(tài)化疫情防控中運行逐步趨于正常,生產生活秩序加快恢復。在疫情防控進入常態(tài)化形勢之際,我們總結疫情防控經驗,結合城商行經營實際,提出大額資產業(yè)務風險防控建議,為實現(xiàn)防疫抗疫和經營管理齊頭并進,助力城商行高質量發(fā)展穩(wěn)定前行。

        一、新冠疫情防控取得可喜成績的經驗

        一是反應迅速,頂層部署指揮。疫情自暴發(fā)后,根據2006年頒布的《國家突發(fā)公共衛(wèi)生事件應急預案》,中央政府的反應可謂神速,1月25日成立中央應對新冠肺炎疫情工作領導小組,1月27 日,總理親自前往武漢考察指導疫情防控工作,截至1月29日,內地31個省區(qū)市均已啟動突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應。

        二是方向明確,上下左右齊動。疫情防控是一項系統(tǒng)工程,必須統(tǒng)籌合力,科學施救。黨中央堅持全國一盤棋,統(tǒng)一指揮、統(tǒng)一協(xié)調、統(tǒng)一調度,以最短的時間先后建起了雷神山醫(yī)院、火神山醫(yī)院和多處方艙醫(yī)院,大大緩解了確診病人和危重病人治療等病床的壓力。對湖北和武漢實行關鍵物資和醫(yī)療資源的大幅傾斜,死守紅線,強力保障一線醫(yī)護人員的物資儲備,協(xié)全國、全民、全軍之力,走出一條全新的“政、商、軍、警、民”聯(lián)動的國家應急救援體制。

        三是措施具體,及時宣傳糾偏。政府部門不斷改進宣傳和報道的方法,針對不同年齡、階層、群體,靈活采用多種多樣宣傳策略,以目標受眾喜聞樂見或容易接受的方式來推廣正確的科學理念,使廣大人民群眾積極參與、大力支持、主動配合疫情防控要求,執(zhí)行規(guī)定、遵守秩序。

        四是壓實責任,層層督導執(zhí)行。在疫情防控緊張有序開展的同時,疫情防控工作紀律顯得尤為重要,嚴明紀律、嚴肅問責則有力保障了各項防控工作落到實處。各級政府部門層層壓實責任,黨政領導干部特別是主要領導干部堅守崗位、靠前指揮,深入疫情防控第一線,及時發(fā)聲指導,及時掌握疫情,及時采取行動。對包括緩報、瞞報、漏報、虛報,或者阻礙疫情防控工作人員執(zhí)行職務等情況明確進行追責。通過問責機制,讓那些關鍵性崗位發(fā)揮應有作用,保障疫情防控工作取得實效。

        五是科技賦能,突出數據挖掘。新冠肺炎疫情是一次危機,也是一次大考。面對大考,包括大數據、云計算、人工智能等高科技隨處可見,應用到方方面面,成為抗擊疫情的關鍵力量。疫情期間我們看到許多領域都凸顯科技的重要應用,如運用大數據技術分析疫情嚴重地區(qū)人員流動情況;利用“人工智能(AI)測體溫”技術,對疑似發(fā)熱人員智能篩查比對,為醫(yī)患提供基于醫(yī)療影像分析的智能化系統(tǒng),AI外呼系統(tǒng)完成人員排查回訪,AI機器人無接觸配送;利用無人機、自主移動機器人對公共區(qū)域進行消毒。同時,不少數字平臺向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放了算法和算力,加速本次新冠肺炎新藥和疫苗研發(fā),所有這些均彰顯了技術賦能帶來的良好效果。

        二、城商行資產業(yè)務信用風險形勢

        近年來,伴隨著經濟增長速度持續(xù)放緩、供給側結構性改革深入推進,以及監(jiān)管政策收緊等多重因素影響,城市商業(yè)銀行不良貸款率上升壓力較大。特別是自2018年以來,我國城市商業(yè)銀行不良貸款余額和比例連續(xù)快速上升,不良貸款余額由2018年初的1823億元上升至2019年末的4074億元,增加2251億元,不良貸款率亦由2018年初的1.52%上升至2019年末的2.32%,增加0.8個百分點。作為城商行領頭羊的北京銀行自2018年以來不良貸款率一直呈上升趨勢,2019年末不良貸款率較2018年初增加0.16個百分點。而在其貸款結構里,可疑與損失類占比在近幾年內上升明顯。

        圖1 城商行不良貸款余額和比例

        進入2020年后,受疫情沖擊和經濟下行雙重因素疊加影響,金融風險有所集聚,城商行資產質量壓力有增無減,不良貸款比例有所抬頭。截至6月末,不良貸款余額4478億元,較年初增加201億元,增幅4.7%;不良貸款率2.34%,較年初下降0.1個百分點。后期隨著實體經濟困難向金融領域傳導的滯后效應逐漸顯現(xiàn),今后一段時間不良會繼續(xù)暴露,風險水平仍處于上升通道,城商行風險形勢仍舊嚴峻。

        三、城商行大額資產業(yè)務風險防控的啟示

        新冠肺炎疫情暴發(fā)迅猛,影響面廣,既是在新形勢下對我國醫(yī)療衛(wèi)生條件提出的一次考驗,也是對我國治理體系和應急管理能力的一次大考。全國上下在黨中央的統(tǒng)一指揮下,積極應對、層層落實,取得了疫情防控的階段性勝利。當前,城商行資產管控壓力較大,這同樣是對城商行轉型高質量發(fā)展需要應對的重要考驗,需要統(tǒng)籌合力,上下協(xié)作,城商行可積極借鑒疫情防控的有益經驗,科學部署、層層壓實,做好信用風險特別是大額資產業(yè)務信用風險有效管控,切實補齊發(fā)展短板,推動高質量發(fā)展取得更好成績。

        (一)自上而下,樹立審慎穩(wěn)健的風險偏好

        借鑒疫情防控短期快速控制的有效經驗,首要一點就是要決策及時、科學正確,這事關全局成敗。當前,城商行資產質量管控壓力較大,在新冠疫情的沖擊下,更是雪上加霜。這就要求我們設定與戰(zhàn)略目標、經營計劃、資本規(guī)劃、績效考評和薪酬機制銜接的風險偏好,從董事會戰(zhàn)略層面對風險偏好進行清晰明確的表述,進而逐級向高級管理層、風險管理部門、業(yè)務管理部門、業(yè)務經營機構分解傳導并有效執(zhí)行。通過風險偏好傳導嚴格落實審慎穩(wěn)健的原則和要求,形成一以貫之的風險文化。在偏好的傳導下,借助集中度限額和組合限額工具,使偏好文化在實際業(yè)務中得到深刻理解和貫徹執(zhí)行。一是強化對分支機構的宣貫力度,使得分支機構的偏好逐步統(tǒng)一到總行風險偏好下。使風險偏好自覺融入到包括大額業(yè)務日常開展中,同時逐步提高管控標準,豐富包括限額優(yōu)化在內的風險管理工具。二是將風險偏好納入到授信政策考試范圍,加大信貸業(yè)務人員對風險偏好的統(tǒng)一理解和深刻認識,并形成業(yè)務自覺性。三是建立風險偏好執(zhí)行情況的監(jiān)測、報告機制。通過定期對包括大額業(yè)務在內的信貸業(yè)務摸排,監(jiān)測分支機構風險偏好執(zhí)行情況,并向上報告,為偏好調整提供支撐。

        (二)嚴格執(zhí)行,強化風險限額管控紅線

        在風險偏好框架體系下,結合城商行所處的經濟金融環(huán)境、發(fā)展趨勢、業(yè)務結構、區(qū)位等影響因素,制定明確的限額管理方案,明確集中度限額要求,量化單戶、集團、區(qū)域、行業(yè)、產品等維度的限額指標,強化大額客戶結構和資產組合管理,嚴格控制高風險區(qū)域、行業(yè)限額,降低單一客戶違約風險沖擊。關注大額客戶融資規(guī)模與其生產經營規(guī)模匹配性,逐戶排查,堅決遏制“壘大戶”行為,對不符合限額管理要求的業(yè)務申請,調整授信方案或提交有權審批人審批;對異地業(yè)務嚴格準入管理,不熟悉的業(yè)務不做。一是嚴格落實集中度限額管理要求,從嚴管理包括大額業(yè)務在內的超限額申報業(yè)務,并將超集中度限額業(yè)務納入機構及個人考核,徹底改變“壘大戶”現(xiàn)象。二是針對分支機構落實偏好和政策要求設定政策執(zhí)行獎勵,將分支機構集中度限額管理突破、政策例外申請頻次等指標納入獎勵測算范圍,鼓勵分支機構依照風險偏好、授信政策導向開展大額信貸業(yè)務。三是對標先進同業(yè)的管理模式,對城商行限額管理架構和模式進行補充和完善,逐步優(yōu)化大額業(yè)務結構,緩釋大額業(yè)務風險。

        (三)部門聯(lián)動,做實授信導向因城施策

        一是由營銷條線和風險條線相關部門組成聯(lián)合調研小組,針對分行所在地區(qū),或風險暴露較為突出的區(qū)域和行業(yè)進行專項調研,梳理大額資產業(yè)務清單,建立大額資產地圖,根據客戶經營表現(xiàn)、資產質量、信用狀況等因素進行分層管理,逐戶制定服務方案,及時調整或制定專項授信政策,明確準入退出標準、準入客戶名單等并進行量化考核;二是堅持下沉本地、立足特色,通過區(qū)域、行業(yè)、客群、產品等維度層層遞進的研究方式,深入客戶經營活動的各個環(huán)節(jié),精準把握客戶需求,為企業(yè)提供綜合服務方案,制定不同客戶類型分層介入策略。三是深入推進一行一策進程,制定分行特色化行業(yè)導向,梳理行業(yè)內目標客戶的分布和需求,配置差異化支持政策,為包括大額客戶在內的儲備客戶提供營銷支撐。

        (四)過程管控,加快標準化審查審批進程

        參照同業(yè)經驗,對大客戶實行集中管理,集中專業(yè)人才審查大額授信風險,建立大額授信管理工作的后評價機制,以制度規(guī)范行為,弱化主觀因素的影響;將相關管理辦法、授信業(yè)務審查審批要點、授信相關體系文件及法律法規(guī)的關鍵點,整理成文,形成《標準化審查審批手冊》,內容包括特定行業(yè)、特定產品的審查審批要求、合規(guī)要件、貸前階段調查要求、貸中階段審查要求、貸后階段管理等,便于經營機構執(zhí)行統(tǒng)一。制定大額授信典型案例經驗分析庫。定期總結大戶授信成功與否決案例,制作宣導課件,注重培訓推廣效用。對于成功案例,總結業(yè)務開展模式,在營銷機構復制成功經驗并推廣;對于否決項目堅持回頭看、再總結,并做好宣導工作,持續(xù)落實風險文化和管理要求的固化傳導。

        (五)前后貫通,建立授信銜接機制

        打通“貸前、貸中、貸后”授信管理全流程,在授信審批環(huán)節(jié),明確客戶的貸后持續(xù)監(jiān)測事項,以便貸后管理人員有針對性地開展調查監(jiān)測工作,確保授信條件落實。同時將貸后管理報告、風險預警處置及授信管理策略意見等工作記錄,納入存量客戶授信審批材料中,作為授信審批依據,提高授信審批的質量。定期聯(lián)動開展大額風險客戶會診,對客戶的生產經營、財務狀況、融資情況、主要風險等充分發(fā)表意見,將客戶的風險分析和現(xiàn)場檢查人員檢查掌握的情況相結合,結合企業(yè)的風險情況、融資總量和結構情況來確定壓縮、維持或支持的政策。同時,建立先進同業(yè)定期學習機制,定期到先進同業(yè)駐場學習,對城商行授信管理的整體架構及模式進行補充和完善,形成一套體系化的授信管理機制。

        (六)及時追責,夯實風險敬畏底線

        疫情防控舉措在層層落實過程中,嚴肅紀律和追責問責很好地起到了支撐和保障作用,同理,在信用風險管控中,追責問責同樣不能松懈,要保持高壓態(tài)勢。一是對新增大額客戶一年內出現(xiàn)逾期、欠息、不良等問題,要加大對授信審查審批流程中相關人員的處罰力度,及時問責,提高信貸人員的責任意識、風險意識。二是定期開展風險文化專題活動,完善合規(guī)風險管理制度,強化員工違紀、違法活動監(jiān)督半徑,灌輸“堅守底線、強化責任、重在執(zhí)行”的風險理念,提高員工的風險敬畏感,樹立風險底線思維。三是加大安防案件的通報和學習反思,必要時通過當事人現(xiàn)身說法等方式,提高全員風險合規(guī)意識,筑牢合規(guī)根基,守住風險底線。四是聘請外部第三方機構開展內部控制評估,借助“第三只眼睛”,以第三方的專業(yè)視角,尋找內部管控缺陷、定位制度流程缺陷、優(yōu)化內控制度配置,提升風險管控水平。

        (七)科技投入,打造數字化風控體系

        新冠疫情加速了銀行數字化轉型的進程,在新的形勢新的變化面前,城商行需要加大科技創(chuàng)新投入力度,采取切實的行動和舉措,加快城商行數字化轉型進程,為大額資產業(yè)務風險控制提供科技支撐。

        一是依托外部信息,利用統(tǒng)計模型、機器學習模型等先進的數據挖掘算法,深度挖掘內部數據,針對大額授信客戶的工商、司法、涉稅和輿情四大維度進行分項評分,并疊加財務分析等,形成企業(yè)當期風險評分,為授信決策提供輔助支撐。二是依托大數據與知識圖譜技術,完善、優(yōu)化“企業(yè)關聯(lián)關系識別及管理”模型,重點推進模型在系統(tǒng)中的順利上線及廣泛運用,為大額授信用戶提供以穿透識別企業(yè)之間復雜隱蔽的關聯(lián)關系為核心的企業(yè)全風險視圖,提升大額資產業(yè)務風控水平,筑牢風控安全欄。三是整合內部業(yè)務數據、客戶數據及外部數據,運用人工智能技術,精準勾勒大額授信客戶風險特征畫像,真實反映客戶信用程度,并將風控前置到營銷端,提升獲客精準度和客戶質量,有效降低信用風險和獲客成本。四是有效整合和深入挖掘內外部數據信息,分析大額融資客戶風險變化規(guī)律,研發(fā)信用風險監(jiān)控預警模型,構建覆蓋信貸投放、資產質量、日常運營等多維度的信用風險日常監(jiān)測指標體系,有效監(jiān)測大額授信客戶業(yè)務運行情況,及時揭示和管控業(yè)務風險。

        參考文獻:

        [1]疫情“黑天鵝”對銀行業(yè)風險的影響以及相關建議[J].胡浩.當代金融家.2020(Z1).

        [2]新冠肺炎疫情對銀行業(yè)經營管理的影響及應對策略——基于H市銀行機構[J].劉睿,高尚.現(xiàn)代金融.2020(04).

        [3]新冠疫情對銀行業(yè)風險管理的影響及應對[J]. 陶楨.銀行家.2020(05).

        [4]新冠肺炎疫情對我國中小銀行的影響與對策[J].清華,童思清.財政監(jiān)督.2020(10).

        孫海剛、桑艷玲、馮仕達、劉軍任職于鄭州銀行授信審批部;劉軍為本文通訊作者。

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