银行业内部评级体系建设指南（试行）

银行业内部评级体系建设指南（试行）1总则1.1建设目标本指南旨在规范商业银行内部评级体系（以下简称“内评体系”）的规划、建设、验证与应用工作，推动银行构建符合《商业银行资本管理办法》要求、适配自身业务特征与风险偏好的信用风险计量与管理框架，实现信用风险的精准识别、计量、监测与缓释，提升资本使用效率与风险抵御能力。1.2适用范围本指南适用于所有计划实施或已实施内部评级法的商业银行，包括国有大型银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行及民营银行。开发银行、政策性银行、农村信用社、村镇银行等其他银行业金融机构可参照执行。1.3基本原则风险导向原则：内评体系建设需覆盖表内外所有信用风险暴露，评级结果真实反映交易对手及债项的实际风险水平，不得因监管套利刻意调整评级逻辑与结果。适配性原则：评级模型、流程、政策需与银行的资产规模、业务结构、客户特征、地域分布相匹配，避免照搬同业模型脱离自身业务实际。全生命周期管理原则：内评体系需覆盖模型开发、验证、上线、应用、监测、迭代、退出的全流程，确保体系有效性的持续保持。独立性原则：内评体系的开发、验证、监督职能需与业务经营、授信审批职能相互独立，避免利益关联影响评级客观性。2内部评级体系整体框架内评体系由治理架构、政策制度、评级模型、数据管理、验证体系、应用体系六大核心模块构成，各模块相互支撑、协同运行：1.治理架构明确各层级部门的权责分工，是体系运行的组织基础；2.政策制度规范评级全流程操作标准，是体系运行的制度依据；3.评级模型实现风险的量化计量，是体系的核心技术载体；4.数据管理保障建模、验证、运行的数据质量，是体系的底层支撑；5.验证体系定期评估模型与体系的有效性，是体系可靠性的保障机制；6.应用体系将评级结果嵌入风险管理全流程，是体系价值实现的路径。3治理架构建设3.1高层职责董事会承担内评体系建设的最终责任，负责审批内评体系建设规划、风险偏好、重大政策，每年至少听取一次内评体系运行及有效性报告，监督管理层落实体系建设与优化要求。高级管理层负责内评体系的具体实施，明确牵头部门、资源投入，协调解决建设过程中的跨部门问题，每季度组织开展体系运行情况评估，向董事会报告相关工作。3.2部门职责风险管理部门为内评体系牵头部门，负责体系规划、模型开发、验证、监测、政策制定，以及评级结果的全流程管理，定期向高级管理层汇报体系运行情况。业务部门（公司金融、零售金融、普惠金融、金融市场等）负责客户信息的采集、录入，配合开展建模样本收集、评级结果核验，在业务流程中严格执行评级应用要求，反馈体系运行中的问题。授信审批部门负责评级结果的审核、认定，在授信审批、限额管理等环节落实评级应用规则，对评级结果的合理性提出优化建议。数据管理部门负责内评体系相关数据的归集、清洗、存储，保障数据的完整性、准确性、及时性，牵头解决数据质量问题。内部审计部门负责每年至少开展一次内评体系专项审计，覆盖治理架构、政策执行、模型有效性、数据质量、应用落地等环节，审计结果报送董事会及监管部门。3.3岗位设置需设置模型开发岗、模型验证岗、数据管理岗、评级运营岗、审计监督岗五类核心岗位，其中模型开发岗与验证岗不得兼任，各岗位人员需具备金融、统计、风险管理相关专业背景，3年以上相关工作经验，每年接受不少于40学时的内评体系专业培训。4政策制度体系建设4.1层级设置内评政策制度分为三个层级：1.顶层管理办法：明确内评体系的目标、原则、治理架构、各部门职责、应用范围、监督要求，作为体系的总纲领。2.分项操作细则：包括评级模型开发细则、验证细则、数据质量管理细则、评级操作流程、评级结果应用细则、评级更新与调整细则等，规范各环节的操作标准。3.配套操作手册：针对不同业务条线的评级场景，明确信息录入要求、评级触发条件、异议处理流程、特殊案例处理规则等，供一线操作人员使用。4.2核心内容要求评级触发规则：明确首次评级、定期评级、临时评级的触发条件，其中公司类客户首次评级需在授信申请前完成，定期评级每年至少开展1次，客户发生重大风险事件（包括但不限于实际控制人变更、重大亏损、涉及重大诉讼、违约逾期等）后需在5个工作日内完成临时评级。评级认定流程：实行“初评-复评-审定”三级流程，初评由业务经办人员基于客户真实信息完成，复评由业务部门负责人审核信息真实性及评级合理性，审定由风险管理部门或授信审批部门最终认定评级结果，每一级流程均需留存操作记录，留存期限不短于客户授信结清后5年。评级调整规则：明确评级调整的触发条件、审批权限，禁止未经审批随意调整评级结果，因客户信息更正、风险事件发生需调整评级的，需提交佐证材料，经风险管理部门审核通过后方可调整，调整记录需全程留痕。异议处理机制：客户或业务部门对评级结果有异议的，可在收到评级结果10个工作日内提交异议申请及相关佐证材料，风险管理部门需在5个工作日内完成核查，确属模型偏差或信息录入错误的，及时调整评级结果并反馈申请人。5评级模型开发与管理5.1模型分类根据信用风险暴露分类，分别开发对应评级模型：非零售风险暴露：包括公司风险暴露、金融机构风险暴露、主权风险暴露，采用“债务人评级+债项评级”的二维评级架构。债务人评级分为10-20个等级，其中违约级至少1个，非违约级中低风险等级客户占比不超过30%，避免等级集中度过高；债项评级根据违约损失率（LGD）分为5-10个等级，覆盖不同担保方式、缓释措施的风险差异。零售风险暴露：包括个人住房按揭贷款、个人消费贷款、信用卡透支、普惠型小微企业贷款等，采用债项评级为主的架构，可按产品维度分别开发评分卡模型，评分区间设置为0-1000分，对应5-15个风险等级。5.2开发流程模型开发需严格遵循“需求分析-样本收集-数据清洗-变量筛选-模型构建-样本外测试-文档撰写”的标准化流程：1.需求分析阶段：充分调研业务特征、客群结构、历史违约情况，明确模型的适用范围、风险驱动因素、计量目标。2.样本收集阶段：样本观察期至少覆盖一个完整经济周期（最低不少于5年），样本量需满足统计显著性要求：非零售模型样本中违约客户数不少于100个，零售模型样本中违约账户数不少于1000个，样本需覆盖所有区域、所有业务品种、不同规模的客户，避免样本偏差。3.数据清洗阶段：剔除异常值、缺失值占比超过30%的样本，对缺失值采用行业均值、回归插补等合理方式处理，数据清洗规则需明确记录在开发文档中。4.变量筛选阶段：从财务指标、非财务指标、交易行为指标、外部征信指标等维度筛选风险驱动因子，变量需符合经济意义，与违约概率（PD）、违约损失率（LGD）具备显著相关性，避免使用相关性高于0.7的变量共线性问题，单变量区分度（AR值）不低于20%。5.模型构建阶段：非零售PD模型可采用逻辑回归、随机森林等算法，零售评分卡可采用逻辑回归、梯度提升树等算法，模型输出结果需具备可解释性，禁止使用“黑箱”模型。6.样本外测试阶段：采用至少30%的未参与建模的样本进行测试，模型区分度（AR值）非零售模型不低于40%，零售模型不低于50%；拟合度（HL检验P值）大于0.05，表明模型预测结果与实际违约情况无显著差异。7.文档撰写阶段：模型开发文档需完整记录开发全流程，包括样本选择标准、数据清洗规则、变量定义、建模方法、参数估计结果、测试结果、局限性说明等，文档需存档备查，保存期限不短于模型全生命周期。5.3违约定义银行需制定统一的违约定义，与监管要求保持一致，满足以下核心标准：1.债务人对银行的任何债务逾期超过90天；2.债务人存在逃废债、破产、重组、被列为失信被执行人等明显无力偿还债务的情况；3.银行将债务列为不良，或进行了债务减记、核销等操作。违约定义需明确适用于所有业务条线，不得对不同客群设置差异化违约标准。6数据管理体系建设6.1数据来源内评体系数据需覆盖内部数据与外部数据：内部数据包括客户基本信息、财务信息、授信交易信息、历史违约信息、贷后管理信息等，需从核心业务系统、信贷管理系统、客户关系管理系统、财务系统等自动归集，减少人工录入占比。外部数据包括央行征信信息、工商信息、司法诉讼信息、行政处罚信息、行业景气度数据、区域经济数据等，需采购合规数据源，确保数据获取的合法性与更新的及时性。6.2数据质量标准建立“完整性、准确性、一致性、及时性”四维数据质量标准：完整性：核心字段（包括客户名称、统一社会信用代码、财务报表、逾期记录、担保信息等）缺失率低于1%，一般字段缺失率低于5%。准确性：客户信息与实际情况的一致率高于99%，财务数据、交易数据的差错率低于0.1%。一致性：同一客户在不同系统中的信息保持一致，差异率低于0.5%。及时性：客户交易数据、逾期数据T+1日更新，外部征信数据更新频率不低于每月1次，财务数据按季度更新。6.3数据质量监测机制数据管理部门每月开展数据质量检查，生成数据质量报告，对存在的字段缺失、数据错误等问题明确责任部门，要求在10个工作日内整改，数据质量考核结果纳入相关部门的绩效考核体系，占比不低于5%。7验证体系建设7.1验证分类验证分为开发验证、持续验证、全面验证三类：开发验证：在模型上线前由独立于开发团队的验证部门开展，对模型开发流程、样本代表性、变量合理性、模型性能、文档完整性进行验证，验证不通过的模型不得上线使用。持续验证：模型上线后每季度开展一次，重点监测模型的区分度、拟合度、集中度变化，若模型AR值较上线时下降超过10个百分点，或HL检验P值连续两个季度低于0.05，需启动模型优化。全面验证：每年至少开展一次，覆盖所有上线模型，除性能指标外，还需验证评级流程执行情况、评级结果应用情况、模型局限性的应对措施有效性。7.2验证核心指标区分度指标：非零售PD模型AR值≥35%，零售模型AR值≥45%，低于该标准的模型需评估是否重启开发。准确性指标：PD预测值与实际违约率的偏差率不超过20%，LGD预测值与实际违约损失率的偏差率不超过25%，超出偏差范围的需调整模型参数。稳定性指标：人口稳定性（PSI）低于0.25，若PSI连续两个季度高于0.25，表明客群结构发生重大变化，需重新校准模型。7.3验证报告验证工作完成后需出具正式验证报告，明确模型的有效性等级，分为“合格”“有条件合格”“不合格”三类：合格：所有指标满足要求，可正常使用；有条件合格：存在minor缺陷，需在3个月内完成整改，整改期间可正常使用；不合格：核心指标不达标，需暂停使用该模型，采用标准法或其他备用模型替代，6个月内完成模型重构或优化。验证报告需报送高级管理层及监管部门，存档期限不短于5年。8评级结果应用内评体系结果需全面嵌入风险管理全流程，实现风险与收益的平衡管理：8.1授信审批将评级结果作为授信准入的核心依据，明确不同评级等级的准入标准，例如债务人评级低于BBB-（或对应等级）的客户不得新增授信，高风险等级客户的授信审批权限上收至总行。根据债务人评级、债项评级结果核定授信额度，低风险客户可适当提高授信额度，高风险客户压缩授信额度或逐步退出。8.2定价管理构建“评级+风险溢价”的定价模型，将PD、LGD结果纳入定价公式，确保贷款利率覆盖资金成本、运营成本、风险成本及资本成本，低风险客户可给予利率优惠，高风险客户提高利率水平，实现风险与收益的匹配。8.3风险监测与预警设置不同评级等级的监测频率，A级（含）以上客户每半年监测一次，BBB级至A-级客户每季度监测一次，BB级（含）以下客户每月监测一次。当客户评级下调超过2个等级，或进入关注类评级区间时，自动触发风险预警，业务部门需在10个工作日内完成现场核查，制定风险缓释措施。8.4资本计量符合监管要求的内评体系，可采用内部评级法计量信用风险加权资产，降低高信用等级客户的资本占用，提升资本使用效率。资本计量结果需与业务考核挂钩，引导业务部门拓展低风险、高收益的客户，优化资产结构。8.5绩效考核将客户评级结构、评级结果准确性、评级应用落地情况纳入业务部门及分支机构的绩效考核体系，其中低风险客户占比、评级准确率权重不低于10%，引导业务部门重视评级质量，落实内评体系要求。9监督与迭代优化9.1内部审计内部审计部门每年开展内评体系专项审计，重点检查治理架构是否健全、政策制度是否落实、模型是否持续有效、数据质量是否达标、结果应用是否到位，对审计发现的问题责令相关部门限期整改，整改情况跟踪落实。9.2监管合规内评体系建设需符合《商业银行资本管理办法》《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》等监管要求，体系重大变更（包括模型重构、评级定义调整、应用范围扩大等）需提前10个工作日向监管部门报告，每年按要求报送内评体系运行情况报告。9.3迭代优化建立常态化的模型迭代机制，当出现以下情况时