浅谈商业银行个人客户经理风险管理.doc

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4、挖转风险。客户经理大多数是各家商业银行的营销精英，与优质客户关系十分密切，尤其是优秀的客户经理都拥有一大批自己的“粉丝”，加上他们掌握着大量中高端客户的信息，因此成为他行挖转人才的重点对象。如一个客户经理与某几个大客户关系十分密切，而这个客户经理又被他行挖走，则这些客户必然火部分资产随之转户，造成客户流失风险。 二、商业银行客户经理制的风险问题分析 l、相关制度和监督机制不够健全、执行力度不严。目前关于客户经理管理的有关制度不健全，给予客户经理很大的灵活性和活动空间，对客户经理的制约机制和监督机制不完善。而且一些管理制度在奖罚规定内容上的不明晰，以及在执行过程中的随意性，都造成目前的商业银行在客户经理管理方面无“法”可依、无规可循、有规不严的局面，客户经理的行为主要靠自我约束，从而容易导致银行交易成本和交易风险的加大。 2、整体素质有待提高。是否能培养和造就一支综合素质高、业务能力强、善营销、能公关的客户经理队伍，是关系到能否发挥客户经理制这一体制优势的关键所在。但是由于客户经理是银行内部人力资源的重新整合产生的，部分客户经理仍然带有原专业、原部门的烙印，所选拔的部分客户经理综合素质的不理想，不仅使得客户经理在对外营销和开拓中捉襟见肘，而且也使业务营销增加风险。 3、考核机制不够科学。目前多数商业银行对客户经理的考核基本上是“以业绩论英雄”，即用单个指标的量化考核(如存款、贷款和中间业务数量)，因此造成客户经理只重视指标的数量，忽视指标的质量，出现了为完成任务而忽视成本和风险的现象，这种粗放式的考核不仅不能有效地反映出客户经理的工作业绩，而且在一定程度上也加大了银行成本支出和造成风险问题。 三、现阶段对客户经理风险管理的建议 l、用人制度高水准、严要求。客户经理代表着银行去服务客户，其提供的服务质量和结果会关系到银行、客户的前途命运，因此必须严格把好客户经理资格认定关，在众多资格条件中客户经理的人品和道德是首要选人门槛。银行配备的客户经理不应是信贷员和存款外勤“翻牌”，更不应是分流富余人员的渠道，他们应是银行人员中德、智、美都比较优秀的人才群体，要从心理、态度、能力、道德准则等多方面进行综合分析和选拔，宁缺毋滥。 2、培训认证制度化、常态化。客户经理是未来商业银行的精英，但是目前的客户经理因工作经验、知识结构、分工机制等因素的制约，离真正能提供综合化的服务还有一定的距离，所以银行应加强客户经理综合素质的培训。客户经理培训是一项持续的、长期的系统工程，银行应制定适合自身特点的客户经理中长期培训方案，采取讲座、报告、业务研讨、案例分析、情景模拟和角色扮演、轮岗交流、集中授课、高校深造等多种培训形式，以及鼓励客户经理自学的方式，使其了解有关的经济金融政策和产业政策，熟悉银行业务及相关制度和办法，从传统业务知识到金融产品创新，从单纯的业务技能到整体业务综合素质的提高，并将培训和资格认证考试纳入人力资源管理和晋升制度中，通过多层次多方位促进培训效果，为银行培养造就一批实干的高精尖人才3、奖金福利延迟专有化。客户经理队伍是商业银行宝贵的资源，也是各家商业银行争夺的焦点，而且商业银行的许多风险往往具有滞后性，违约风险往往是在一段时间之后才能表现出来。在这样的情况下，有些客户经理在业务拓展中，往往忽略风险因素，甚至明知风险存在，也利用各种手段隐瞒真实情况以获得绩效奖金，而当风险发生的时候，这些客户经理可能已经带着奖金跳槽其他银行了。在这样的情况下，对客户经理实施部分奖金延期支付就显得尤为重要，就是将客户经理的绩效奖金放入奖金库中，分年度兑现奖金库中的奖金。同时为吸引和稳住优秀的人才，建议采用专有丰厚福利制度，只要客户经理在岗一天就可享受服务银行给予的在其他银行较难给出的特殊待遇(如：免息贷款、代薪派遣境外度假、子女教育医疗补助费)，如果离职则一切待遇即可停止，甚至要付出很大的离职成本。浅谈信用卡业务风险防控近几年，银行信用卡业务的快速发展，持卡人群及透支额度日益庞大，在信用卡业务井喷式发展的同时，由于商业银行盲目扩张、恶性竞争，其盈利空间不断压缩，信用卡透支贷款质量下降，风险隐患逐步显现。在发卡环节上，各行为了占据未来信用卡市场的高地，加大了对在校学生等低收入人群的营销力度，大学生属于无工作、无固定收入的群体，还款能力差，在这种粗放式业务扩张的过程中，银行信用卡业务的风险状况令人担忧。在营销策略上，很多发卡行都采取了免除首年年费、消费积分、赠送礼品、健身卡等方式来促销信用卡产品，部分持卡人为了获取礼物申请办理了信用卡，但是随后并不开通信用卡，导致睡眠卡过多，许多银行的账户活动率不足50，有的甚至仅为30左右，造成大量资源浪费。信用卡泛滥的另一个后果是多头授信现象严重，各商业银行重复对客户授予信用额度，一些持卡人实际可使用的信用额度远超出其还款能力，直接导致持卡人在发生大量透支后无力还款，给银行资金带来风险和损失。另一方面信用卡非法套现活动大量出现，循环信用账户透支余额和循环信用使用户数猛增，同时一些不法中介开始大规模进行空卡套现，暴露出商业银行信用卡循环信用业务环节存在较大风险隐患。有用户通过网上虚假交易，使用信用卡支付后，再通过账户转移到借记卡，然后从银行取出现金，整个过程没有真实的货物交易，给利用第三方支付进行信用卡套现创造了机会。 通过以上分析可以看出，当前我国信用卡市场的风险不容忽视，这不仅需要发卡银行加强风险控制，提升自身品牌和服务，摆脱低端同质竞争的泥潭，另一方面必须要建立信用卡风险联防机制。信用卡风险防控是一个系统工程，涉及商业银行、广大持卡人、银联、中介服务机构、特约商户等多个具体机构，以及人民银行、银监会、工商、公安等众多监管部门。应加强各市场参与主体的联系与合作，充分发挥各有关部门的职能作用和部门间的协同作用，共同采取有效措施，从源头上防范和治理信用卡违规、违法犯罪行为。人民银行、银监会应不断完善信用卡业务法规制度，加强个人信用信息的收集利用，强化对商业银行信用卡业务的监管力度；公安部门应保持对信用卡犯罪的高压态势，研究分析新形势下信用卡犯罪的特点，提高预防、打击犯罪的整体能力；工商部门应加强信用卡中介机构和特约商户的规范管理，加强信用卡中介机构及特约商户的管理，发现违规者严肃处理；中国银联要加强对下属公司的规范管理，协调各成员机构，健全信用卡风险信息共享机制。浅谈最小二乘法在银行贷款管理中的应用2009年以来，随着国家逐渐采取宽松宏观经济政策，商业银行贷款的发放量在不断增加。据中国人民银行统计的数据，上半年，全国银行业新增贷款7.37万亿元。一些基层商业银行在大量增加贷款，怎样确定一个理性的贷款增长量是基层商业银行经营者必须认真思考的问题。在以往的工作中，基层商业银行工作的人员只一味的要求上级行增加授信指标，而忽视了对本辖区内银行贷款的定量分析与研究。本文主要讨论回归分析中最小二乘法预测基层商业银行的贷款数量(余额)问题。最小二乘法是社会统计学中常用的定量分析预测方法，它是从历史数据入手，以数学模型为工具，依据经济理论、结合现象的具体情况来分析和预测未来的变量，是统计学中较普遍的定量分析方法之一。最小二乘法这种以数学模型为工具的统计预测方法，在银行统计中有着广泛的运用。在银行贷款总量的管理中，使用最小二二乘法能够有效的预测信贷资金的增长量，确定银行贷款的合理数额，对于树立正确的信贷资金增长理念有着十分重要的意义。它既可以起到科学预测银行贷款与利润同步增长的作用，也能够确定地方经济发展的最低资金需要量，从而确保银行贷款与当地经济按比例协调增长。最小二乘法的基本原理 根据最小二乘法的要求，对用历史资料编制的时间数列配一条合适的趋势线。如果用Y代表一系列的观察值，用Yc代表一系列的估计值，必须满足(YYc)=最小值，即：观察值与估计值离差平方之和是一个最小值。线性回归分析的目的在于以方程式在两个变量之间确立一种量的关系。一旦这种关系确立，当自变量的数值为已知时，我们就可以根据一定的可靠度来预测(估计)另一个变量即因变量的可能数值。为了在两个变量Y与x之间确立量上的关系，我们必须获得一定的数据。 实例说明：下表是某地区工商银行贷款情况表：年份时间编号（X）各项贷款余额（Y）逐期增长量XXYYYc20031100001100001000000009907.32004211200120042240012544000011260.62005312500130093750015625000012635.920064140001500165600019600000014000.220075155001500257750024025000015364.5200861680013003610080028224000016728.8200971800012004912600032400000018093.1合计2898000140430200142418000097890.4这些数据由Y与X配对的观测值所组成。简单线性方程式的一般形式为：Y=a+bX。 利用最小二乘法的基本原理对银行贷款预测的步骤 (一)根据预测的目的，广泛的搜集所需要的资料。 (二)对掌握的统计资料进行必要的审核、调整。 对统计资料进行审核、调整以保证其准确性、系统性、完整性、可比性。只有统计资料的准确，才能得出科学的、可靠的预测数值。 (三)选择预测模型，确立预测公式。 由于银行贷款的变化形式是多种多样的，有的呈直线型、有的呈曲线性。而最小二乘法既可以配合直线型发展的现象，又可以配合曲线性发展的现象。当银行贷款编制的时问序列，逐期增长量大致相同时，数列为直线趋势，这时可以选配直线型数学模型；当银行贷款编制的时间序列，环比增减速度大致相同时，数列呈曲线趋势；当银行贷款编制的时间序列，二级增减量大致相同时，呈二次曲线趋势。所以要选择相应的数学模型，确定预测公式。 (四)进行预测(点估计)。根据上述已选定的预测公式，利用所编制的时间数列的资料，就可以算出公式中参数值(待定系数)。然后，利用已具体化的预测公式，进行预测和推算所求的预测值。 (五)计算预测误差。观察值与预测值之间的离差，就是预测误差。预测误差的大小反映预测的准确程度。如果预测的误差过大，就必须分析误差产生的原因，改进预测模型。 (六)对预测值进行区间估计。点估计是有预测误差的，所以，要根据点估计去推算银行贷款的真实预测值，就必须把银行贷款的预测误差考虑进去，计算出一定的概率(准确度)保证下的误差范围，也就是一定的可靠程度下，预测值的可能范围。 根据上述整理的资料，选择适当的预测模型，然后，根据配合的模型，计算出公式中的参数(待定系数)，就得到具体化的趋势方程。经分析，可以看出：该地区工商银行各项贷款逐期增长量大致相当，具备了直线型时间数列的特征，因此它的最优配合应选择直线模型进行预测。设所求直线模型为Y=a+bX，根据最小二乘法公式：(Y - Yc)=最小值，当把Yc代入最小二乘法公式时，得：(Y - Yc)=(Ya-bX)最小值上式中：X代表时间，a代表直线趋势方程的起点值；b代表直线趋势方程的斜率，即x每变动一个单位，则对a和b的偏导数等于零。通过求函数极值的方法，得方程组：Y=na+bXXY=aX+bX解方程组得：a=b=即：求得了直线趋势模型的两个待定系数。 由上表右侧的计算结果可知：X=28，Y=98000，X=140，XY=430200将以上各数代入方程组求得：a=8543b=1364.3 从而求得直线的趋势方程： Yc=8543+1364.3 X(以2002年为零点)，利用所求的直线趋势方程，就可以对近期年份的银行贷款进行预测。如果不考虑预测误差，用点估计预测2010年银行贷款的方法如下：X=20102002=8，Y=8543+1364.38=19457.4。所以，当x=8时可以顺利的预测出2010年银行贷款的数额19457.4万元，依次可以预测各年份的银行贷款预测值。通过表中计算出趋势值Yc，我们可以发现预测的趋势值与实际值存在一定的误差，这个误差就是估计标准误。它是用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标，一般来说，估计标准误差(S xy)大，即表明实际测定值与估计值的平均离差大，则估计方程Y的值(回归方程)的代表性就小；反之标准误差(S xy)小，即表明实际测定值与估计数值相距较近，则估计方程Y的值(回归方程)的代表性就大。只有在估计标准误差小的情况下，用同归方程作出的估计和预测才有意义和实用价值。标准误差的计算公式为：S xy=16.05 (本例) 若在95的概率保证下，即F(t)=0.95，查正态分布概率表，得T=1.96，趋势预测的置信区间公式为：Yc一EYYc+E 上式中E代表允许的误差，Yc代表趋势值，Y代表预测值。E =TS xy=1.9616.0531.5(万元)。就可以得到银行贷款预测的置信区间(区间估计)为Yc一31.5YYc+31.5。 如果对2010年预测值进行区间估计，将2010年银行贷款趋势值Y=19457.4代入上式，得：19425.9Y19488.9，即为，2010年银行贷款预测值在19425.9万元和19488.9万元之间的概率(可能性)为95。 我