信贷风险分析系统功能.doc

1、风险预警（Alarm Function）根据对信贷资产风险测量并做出风险评估报告的基础上，要及时向有关部门及其整个银行体系发出风险预警信号，提醒各机构及监管部门予以高度警惕，并积极采取有效措施，予以控制和防范。它包括三个子系统，即预警信号系统、处置预案系统以及责任管理系统。 （1）预警信号系统。 依据授信等级、风险等级、担保登记的动态变化，系统构建了各指标、模块和功能的风险预警。对围绕贷款发放、管理、收回等各环节的风险信号进行收集、整理、 列出和预警。一般而言，根据风险的轻重缓急程度，预警信号可以分为前期、中期和紧急预警三种，或者根据综合风险度发出信号。 （2）处置预案系统。即在对贷款风险信号准确识别的基础上，分别给出具体处置方案，采取预防、规避、抑制、补救等多种手段化解贷款风险。理论上，处置预案必须保证银行对客户风险监控的有效性、及时性与合法性。信贷资产一旦出现风险，便可以及时地采取化解措施。 （3）责任管理系统。即按照风险信号的不同管理层次和不同风险程度制定责任认定及责任处理程序。责任管理包括提示信息内容、处置方案、发布模式、报告对象以及执行人等一系列行动的界定。 2、监控功能（Monitoring Function） 监控功能包括监控名单、贷款保障、信贷品种与风险指引信息等： （1）监控名单 企业依据类型而列入监控名单，按照严重程度排序并可进行排查工作。 企业被列入监控名单的条件是下列情况之一：a) 企业之风险级别存在上升趋势；b) 授信级别存在下降趋势；c) 风险级别与授信级别出现差异；d) 特殊财务指标发生异动；e) 预期偿债金额与贷款余额的差异过大等。 （2）贷款保障 系统按照担保物类型进行动态监控工作。如果股票、债券、土地、房产等的价值评估下降，或者国家、行业、市场等方面发生重大变故，则系统出现风险提示。 （3）信贷品种 信贷品种列入监控范围，其中包括三类：a）自营贷款、委托贷款和特定贷款;b) 短期贷款、中期贷款和长期贷款;c) 信用贷款、担保贷款和票据贴现。 （4）风险指引信息 宏观信息、行业信息、企业信息与内部信息的查询与监控。信息内容可实现时时更新，汇集国家各项政策、制度、法律的最新变化；分析产业的结构调整；评价海内 外重大事件对银行造成的可能影响。同时，本系统还提供大量的相关信息，有助于银行风险管理的文化建设。3、统计分析（Statistical analysis） 资产组合的统计分析功能为全行业务经营和内部管理提供风险指引，为制定经营策略和其他业务发展战略提供决策支持。 （1）资产分布 银行的贷款质量具有很大的外部性特征，资产分布就是分析贷款的地域分布与行业分布，以及变化趋势。 （2）评级统计 包括人民银行资产五级分类、授信评级、风险评级以及外部评级等的等级比例和变化趋势。 （3）风险价值 VAR的含义是“处于风险中的价值”，指正常的市场波动下，在一定的时间区间内（持续期）和一定的概率水平下（置信度），某一金融资产或投资组合的最大可能损失。参见本公司金融资产风险管理系统介绍。 （4）内部分析 银行内部风险监控主要是围绕经营行为、业务管理、风险防范、资产安全，进行定期业务分析、信贷资产质量评价、保险标的风险评估、资金运用风险评估，对带有 苗头性、倾向性问题的分析。银行内部主要从流动性、盈利性、充足性、安全性四个方面分析。 （5）组合配置 以风险等级、资产收益和经营成本为评价准则等，建立不同信贷品种、不同贷款类型、不同信贷客户之资产组合的多准则决策模型，通过多目标规划的启发式算法求 解“帕累托解”，从而为各级机构确定信贷政策和经营重点提供依据。4、内部评级（Internal Rating） 信用风险评级是风险管理的核心和基础。但是，没有数据基础的信用评级如同空中楼阁。数据处理是任何风险管理系统必须面对的首要问题。内部评级功能包括数据处理、真伪识别和风险评级。 （1）数据处理 众所周知，许多商业银行对现有数据缺乏有效的维护；录入操作性失误多；贷款卡系统不在银行本地，因此信息滞后；行内数据没有实现互联互通，无法实现信息共 享；客户数据与信贷行为相关，数据不连续时有发生。系统通过数据清洗与逻辑校验等技术处理，以及补充历年国家标准行业数据与上市公司季度数据，可以最大限 度地处理病态数据和缺项数据。准确、连续、完整的信贷数据是风险管理之基础，系统卓越的数据处理能力是预警成功的基石。 （2）真伪识别 相关、真实、及时、可靠的财务信息是使用者做出正确决策的基本前提和条件，但是现实情况是财务报表失真问题相当严重。假账问题是比较严重的世界性问题，尤 其是在中国。技术性修饰财务报表是普遍的，而财务欺诈更是时有发生。复式记账法，使会计各个账户存在着很严密的钩稽关系，三大会计报表的金额也存在相互对 应的关系。系统对客户的财务数据从横向、纵向、钩稽三方面进行真伪识别，另外凭借数据挖掘技术和所有上市公司数据模版库对客户财务数据真伪进行分析。 （3）风险评级 按照评价对象的特点，系统确定不同的分析模块及各模块内部的各种指标，定期计算指标和模块的风险等级，最终汇总出评价对象的风险评级，并输出客户违约概率PD、预期损失率EL等关键指标，并为内部评级法IRB的实施奠定基础。5、资质排名（Capacity Rating） 在动态财务数据库的支持下，相对于商业银行信贷客户群体或补充群体，每家企业的财务资质如现金流量、偿债能力、盈利能力、营运效率、发展能力和规模实力等 六项关键指标不断地被系统自动评估。发现疑点，监管人员还可以追踪财务指标的构成，人工判断问题所在。尤其是当某项财务资质低于临界值时，本系统将自动提 交监控功能进行处理。6、分析工具（Tool Kit） 本功能是一个专业分析工具包，用于对个别企业的风险分析。不同行业、不同信贷品种、不同规模客户的贷后管理工具，是最能体现银行管理水平、最能充分发挥信 贷员能动性和创造性的工作。分析工具包括现金流量表映射、财务科目异动分析、企业财务结构分析、关联指标趋势对照、疑似违约企业清单等功能。 （1）现金流量表映射 现金流分析是评判偿债能力的重要手段。但是，现金流分析有艺术成分,不同的财务专家去判断同一个企业可能得出不同的现金流量表。而商业银行往往缺乏审计人员研究企业现金流量表，或者企业没有提供现金流量表。 根据企业所属国家标准行业分类，系统自动映射出一张“Jian TM现金流量表”。使用中如果没有现金流量表，则利用“Jian TM现金流量表”进行相关的财务分析；如果信贷企业已经有现金流量表，则可与“Jian TM现金流量表”进行差异分析，如果差异很大则需查明原因。 （2）财务科目异动分析 非现场稽查的直接依据是资产负债表、损益表和现金流量表的财务科目发生异常变动。系统依据财务报表类型、财务指标、本期值、上期值、水平变化、变化比率、行业均值等，通过纵向、横向与钩稽，综合评判财务科目之异常程度。（3）企业财务结构分析 经过特殊技术处理后，结构图是系统另一个用于分析、甄别公司财务资质优劣的有效工具。 信贷客户的财务结构图不但可以与信贷客户本身的历史情况进行比较，而且可以与信贷客户所处行业的财务指标均值进行比较，此外还可以同信贷客户同行业的其他 企业进行比较。结构图大大地简化了财务真伪识别和财务结构分析工作，便于全行培训和推广。（4）关联指标趋势对照 财务指标审计既是人工智能的体现，又是专家经验的凝聚。 财务审计功能可以自动选择应当对照的财务指标，直观、易学、简单。用户不仅可以选择添加财务指标，察看历史的走势情况以及对照分析，还可以智能化地按照需要记忆用户的操作习惯。（5）疑似违约企业清单 认定可疑或疑似信贷客户，是信贷业务人员或风险管理人员重要的职责之一。根据已发现问题的贷款企业和典型造假的财务结构，对与其类似企业进行排查，实现重点监控是行之有效的措施。 操作业务流程如下：首先，按照刚性规定或者新巴塞尔资本协议规定已经发生违约的（包括历史发生的与现在发生的），建立违约企业名单库；其次，将可以确认识 别的财务风险特征，而非其他特征者列入典型问题企业；第三，通过数据挖掘技术选择不似同类企业，而非常类似“典型问题企业”者；最后，将可疑或疑似信贷客 户交付支行进行排查，确认后列入监控名单或进入预警名单。 系统可以通过逻辑处理、主成分分析与聚类分析等数据挖掘技术进行知识学习，主动将可疑客户纳入监管视野，从而可以有效地规避风险。 （6）集团企业关联分析 集团信贷风险是银行业最关注的风险之一。对于契约式联结的企业集团、股权式的企业集团和家族式企业集团等，通过关联方式如股权、产品、技术、人员、财务、债务、担保等的关联分析。7、智能报告（Intelligent Report） 系统的智能报告功能包括违约预测、诊断报告和综合报告。 （1）违约预测 高精度的Jian TM系统，采用独特的启发式违约预测流程：首先，选择银行信贷客户和上市公司作为数据样本，以上市公司的财务数据结构为模板校验违约数据。其次，由于不同 的违约率（Default Rate）模型，可以反映不同行业的企业、不同的阶段违约先兆。系统嵌入不同的计算违约率的标准模型与计算方法。例如，利用内部违约经验法、映射外部数据 法、数学模型法等各类方法建立一个“黑箱”系统。第三，违约预测模型的基础是动态价值评估。一般来说，上市公司股票的流动性接近100%，而企业股权等同 于企业资产价值的看涨期权；当信贷客户的“可流动性”资产价值降低到低于其债务面值时，信贷客户将会违约。经过多年市场验证的评估体系-“济安定价”可以 提高预测的准确性。最后，构建启发式违约预测算法。根据一套检验违约率模型的评判准则，例如违约（Default）、违约概率(Probability of Default，PD)、违约风险敞口（Exposure at Default，EAD）、违约损失率（Loss Given Default, LGD）、回收率（Recovery Rate）、年期（Maturity）等，确定最佳的违约预测的启发式算法。 （2）诊断报告 在专家系统支持下，系统可以提供一份详实的智能诊断报告，其中包括贷款信息、企业估值、风险评级、可偿债金额、违约概率、期望违约损失、科目异常、财务逻辑矛盾、专家评语以及非现场稽查项目等。（3）综合报告 系统可以自动生成各种评级和预警分析报告，如客户评级报告、行业评级报告等，为分析和决策提供参考。8、系统设置(System Setting) 本功能包括基础数据、相关信息以及数学模型与参数设置。 （1）基础数据采编 包括财务科目数据采集（内部）、济安金信数据服务（外部）、财务分析数据生成（定期计算）。 （2）相关信息库管理 包括宏观、行业、企业风险类信息；银监会、人民银行、银行业内部信息；总行、分行、支行通报信息；信贷客户相关信息