大数据风控之传统信贷的优缺点和改进建议大数据风控之传统信贷的优缺点和改进建议好借贷百家号一般而言，传统信贷主要基于“5C”（信誉、能力、资本、担保、环境）来进行信用分析，有些银行还增加了“连续性”。信誉主要是根据过去的记录和积累的经验进行一系列调查来获得，表明了借款人的还款意愿；能力是指借款人运用所借资金后偿还借款的能力；资本是指借款人财产的净现值；担保是为信贷机构本息安全提供的一种保护，可以分为担保、抵押、质押、共同借款人等方式，来防止第一还款来源不能还时，第二还款来源能够支持还款；环境主要是指借款人的社会经济环境；连续性是指借款人的现金流是否稳定，即可持续性。传统信贷模式如下图：传统信贷模式传统信贷的风控在申请、审批、放款、催收和不良资产等各个环节已经形成了相对稳定的措施，尤其在催收和不良资产处置方面，这是互金领域所缺失的，主要是因为互金还处于发展阶段，催收和不良资产处置将随业务发展不断显示出其重要性，因而大数据催收和不良资产处置也处于快速发展的阶段。传统信贷的另一个特点就是特别偏好抵押、质押、担保等方式来降低风险，确保还款来源。从不好的方面看，这样做提高了客户获得服务的门槛，使有钱的更有资金保证，没钱的更加缺乏资金保证。从好的方面的看，这样有利于机构控制风险，减少违约和资金损失。同时信贷机构在担保、抵押、质押等审核时形成了竞争优势，因为押品管理也是风险管理体系的重要组成部分，其中押品价值评估、抵押登记、保管、抵押率等相关专业能力和经验是信贷机构提供押品类贷款产品的核心能力。对于个人借款客户，不仅需要客户提供个人基本信息，如身份证、手机号、住址等信息，而且需要提供家庭成员的信息以及提供个人的工作证明、收入证明、资产证明。同时信贷机构还将查询个人的征信报告，信贷机构自己能查的就自己查了，不能查的往往需要客户提供征信报告或者半年以上银行流水。对于企业客户，一般需要客户提供企业的基本信息、管理层信息、财务报表，以及企业自身的征信报告等信息，同时需要客户提供担保的信息，如汽车抵押就需要提供汽车的行车证等信息。对于企业客户，一般主要是以财务报表分析为核心并且要结合企业所处的行业进行分析，主要分析行业内竞争程度和生命周期等，以及对第二还款来源的担保品进行评估，最后也会查看企业是否有司法或行政处罚，并对企业供应链上下游掌控能力进行分析。传统信贷的优点：1、使用传统信贷模式一般需要比较专业的知识储备，或者有丰富的人际关系资源。2、传统信贷机构的目标客户一般都是优质客户，个人客户都是比较有钱的客户，企业客户也是比较优质的企业，这就决定了其可以要求客户提供抵押、质押、担保等来缓解风险，因为借款人违约之后可以通过抵押、质押、担保等来回收贷款，从而降低了不良率。3、依靠行业协会或者组织获取客户，这类客户一般都是同行、老乡、同学等，他们相互之间知根知底，便于展业。传统信贷缺点：1、过于依赖某些员工的人际关系拉客户，员工一旦离职就会造成客户逾期等问题，更有甚者，员工和客户合伙骗贷。2、传统信贷模式的目标客户比较小众，造成了企业客户规模比较难做大，而大部分客户将无法得到金融服务。3、存在集中度风险，会因为行业周期带来周期性风险等。4、过于重视担保对于风险的缓解作用而忽视了信息、技术等因素。对于一些非传统企业或者创新创业企业缺少评估经验。传统信贷的改进建议：1、利用自身已有的数据和业务积累，搭建违约率模型评估客户预期损失以及在压力测试的预期损失，这样可以有效的充分利用自身的数据来支撑业务发展。2、加大对财务数据的交叉验证，多种财务分析方法共用，一旦发现问题立即制定相应的应对策略。3、严控集中度风险，对于同一地区、同一行业、同一客户需要控制信用额度。4、减少抵押、担保的比重，提高自身的信息获取、技术处理和分析能力，更好的发展有差异、有特色并符合自身产品的信息、技术使用能力。比如互联网金融企业以线上为核心，可展开针对网络操作行为分析的信贷技术等。5、对于利用担保、保证等涉及的信贷产品，需要警惕客户之间形成担保和保证圈的风险。个人或企业之间通过互相担保、保证而获得大量信贷机构贷款，担保和保证链具有聚集风险的效应，个人或者企业信用发生了膨胀，远高于自身实际还款能力和造成过高违约收益。【P2P人】资深互联网金融从业人员巨献！由互联网金融高管、财经媒体大咖共同运营，分享互联网金融领域相关的要闻、干货。若涉及版权问题，请原作者或来源媒体联系我们及时删除。欢迎网友踊跃投稿，投稿地址：请把投稿文章编辑好以word文档形式发送，如有配图请把图片放置在附件中；稿件应为原创，并注明是否首发。投稿时请留下您的联系方式、微博或者微信地址；我们会在接收到邮件后的2个工作日内回复采纳与否。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。好借贷百家号最近更新：简介:理财资讯，找我就够了！作者最新文章相关文章挖掘大数据 传统信贷业务模式生变
□本报记者 周
金融与互联网的融合在深化，传统金融机构在互联网金融领域的战略性布局外，传统的业务也在逐渐地互联网化，如信贷业务对大数据的应用方面。在央行联合十部委发布互联网金融指导意见后，近日多家传统金融机构相继发布互联网贷款产品。
大数据入列风控模型
广发银行董事长董建岳表示，与传统信贷不同，互联网信贷的核心在于背后的大数据。日前，广发银行推出线上贷款产品“E秒贷”，据介绍，该产品不仅面向广发银行的存量客户，将向全社会开放，通过官网填写信息，最快3秒即可知道贷款预批额度，实现免申请资料、在线即时申请、即时审批。
“这是基于我们的大数据风控模型，通过建立包含数百个参数的多维度信用分析，整合线上线下渠道数据，不再完全依赖传统的企业报表、经营流水或者个人资产审核等数据，可精准、高效地完成信用评估，即使不是广发银行原有的客户。”广发银行个人银行部总经理吕诗枫介绍，广发银行与工商部门、教育系统部门、通信运营商、电商平台等多部门进行合作，进行数据的抓取和整合，建立适合互联网化的风控模型。
日前，平安旗下普惠金融业务集群推出平安i贷，通过绑定电商账号，加上客户真实姓名、身份证号、银行账户、人行征信记录等实名信息，继而能够做到根据申请者的信用情况和消费能力快速给出可用额度。“大数据的应用已经开始深化，电商交易、社交信息等数据入列风控模型已成趋势。未来业务的拓展将考验银行在数据的抓取和整合应用的能力，”某商业银行从业人员表示。
平安普惠表示，平安i贷借助大数据分析，简化贷款流程，最快6分钟即可贷款到账，未来还将许多高科技审批工具引入消费信贷业务，提升放款速度，优化客户体验。据介绍，平安i贷的单月放款已达5亿元，新增客户超过10万。截至目前，平安普惠累计放款14亿元，客户超过30万。
互联网促信贷模式生变
融资渠道慢慢从线下向线上迁移，线上贷款正成为金融行业发力的新蓝海。在“互联网+贷款服务”结合下，融资服务在申请、放款、风险和价格方面都已经发生了变化。平安普惠总经理助理兼无抵押事业部总经理倪荣庆表示，新兴科技手段在金融行业的运用，或将改变人们长久以来的使用体验和消费模式。
据了解，平安i贷已引入人脸识别技术。用户只需要打开手机摄像头，由系统拍摄并抓取用户若干面部影像，系统将会做一个活体检测，并进行一系列的验证、匹配和判定，完成身份核实。自投入使用以来，通过人脸识别技术处理的贷款申请已超5万份。倪荣庆表示，在既有的严密风控机制基础上，引入人脸识别技术有助于解决传统融资流程中客户身份核实、防范欺诈风险、远程开户等难题。
在互联网推动下，个人消费方式和结构已经生变。董建岳分析，国内个人融资需求旺盛，而当前市场上的产品服务并不能很好地贴合客户需求特点，个人融资需求仍有巨大的市场。消费金融和小微信贷是广发银行零售业务的两大重点。除了通过大数据进行产品设计和风险控制，如何通过互联网渠道精准营销，把产品推送到有潜在融资需求的客户面前，互联网营销也对传统金融机构提出了更高的要求。
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融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总》的精选文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《融资平台的银行信贷管理现存问题汇总》 精选一原标题：融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总根据上述财政监督系统文件对银行融资平台信贷数据进行管理将可以有效提升与财政监水平，但目前在使用当中仍然存在着较多问题。（一）融资平台贷前...
原标题：融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总
根据上述财政监督系统文件对银行融资平台信贷数据进行管理将可以有效提升银行与财政监水平，但目前在使用当中仍然存在着较多问题。
（一）融资平台贷前数据管理的问题
1、未将地方财政纳入体系
融资平台是政府融资平台类客户，融资平台与当地政府有着特殊关系，地方政府的财政收入、财政支出的增长变化情况等不仅影响着政府的偿债能力，也间接影响着融资平台的还款意愿与还款能力。然而，在商业银行目前的定性分析指标体系及定量分析指标体系中都没有考虑到政府融资平台的这一特征，主要原因在于风险评价体系过于标准化，缺乏灵活性。
2、客户分类未考虑政府融资平台特征
由于政府融资平台承担着城市基础设施建设的责任，其区别于其他公司的一个特点，融资平台的并不一定盈利，且具有公益性的特征（分类如表1所示）。商业银行在对融资平台进行客户分类时并未考虑到政府融资平台这一特点，仍按照通用的分类模式，主要原因在于客户分类考虑因素不够全面，分类标准笼统，缺乏细化。客户分类是的基础，客户分类的细化有利于信用评级的完整和准确。
3、缺失对财务报表信息识别过程
在对融资平台贷前的信用评级过程中，商业银行大数据管理的定量分析模型所采用的影响因子是各类财务指标，在对融资平台贷款项目的调查评估环节采用的是非现场调查的方式，也主要依赖于公司提供的数据资料。因此，一旦融资平台财务报表信息不真实，存在财务舞弊现象，会严重影响商业银行风险识别、评价及控制结果。但在商业银行的数据信息应用与信用评级过程中没有重视这一问题，缺乏对财务报表信息的识别过程，主要原因在于风险意识不够。
（二）融资平台贷数据管理的问题
商业银行的贷中风险管理主要是依靠向上级行上报材料并获得审批来实现的，目前在信息监督系统中的应用容易造成传递过程中失真，另一方面，层层审批造成了较多的重复和无效劳动，不利于风险的集中控制和决策效率的提高。主要原因在于商业银行实行的是统一法人授权制度，总行对各级进行授权和转授权，下级的信贷业务也需按照这一授权线路逐级上报进行审批。这就导致现有的机构信息管理数据系统存在着时滞与隔离的问题。
（三）融资平台贷后信贷数据管理的问题
1、缺乏对政府政策风险的贷后数据评估
通过对融资平台的信贷风险分析发现，其信贷风险数据与政府政策关系密切，政府财政政策、产业政策的变化都会对融资平台的发展产生重大影响，从而影响融资平台的还贷能力。因此，对政府相关政策的持续跟踪观察是商业银行对政府融资平台客户信贷数据与信贷风险管理的重要任务。然而，商业银行只是从抵押物价值的角度对相关的房地产政策进行了特别关注，并非为了评估政府政策与融资平台的经营风险之间的关系。
2、贷后数据管理人员不足
商业银行的所有贷后风险管理活动主要由客户经理负责，无法全面有效进行贷后风险管理，且存在未尽其职的现象。这种现象产生的原因主要是由于面对日益激烈的商业银行市场竞争环境，商业银行目前的核心目标是扩大市场上的存款及贷款份额，因此，业务考核指标偏重于对量的考核，而业务风险管理方面的考核指标比重相对较低。现有的考核指标体系虽然能有效激励客户经理拓展贷款业务，但同时导致了客户经理忽视贷款项目的具体风险，尤其是对贷后项目风险的检查和控制，贷后管理人员较少，然而商业银行的不良贷款与贷后风险的检查和控制有着密切联系。 来源：tech.ifeng.com《融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总》 精选二信贷融资风险本文共1479字，预计阅读时间29秒根据上述财政监督系统文件对银行融资平台信贷数据进行管理将可以有效提升银行信用风险管理与财政监督 水平，但目前在使用当中仍然存在着较多问题。（一）融资平台贷前数据管理的问题1、未将地方财政纳入评级体系融资平台是政府融资平台类客户，融资平台与当地政府有着特殊关系，地方政府的财政收入、财政支出的增长变化情况等不仅影响着政府的偿债能力，也间接影响着融资平台的还款意愿与还款能力。然而，在商业银行目前的定性分析指标体系及定量分析指标体系中都没有考虑到政府融资平台的这一特征，主要原因在于风险评价体系过于标准化，缺乏灵活性。2、客户分类未考虑政府融资平台特征由于政府融资平台承担着城市基础设施建设的责任，其区别于其他公司的一个特点，融资平台的项目并不一定盈利，且具有公益性的特征（分类如表1所示）。商业银行在对融资平台进行客户分类时并未考虑到政府融资平台这一特点，仍按照通用的分类模式，主要原因在于客户分类考虑因素不够全面，分类标准笼统，缺乏细化。客户分类是信用评级的基础，客户分类的细化有利于信用评级的完整和准确。3、缺失对财务报表信息识别过程在对融资平台贷前的信用评级过程中，商业银行大数据管理的定量分析模型所采用的影响因子是各类财务指标，在对融资平台贷款项目的调查评估环节采用的是非现场调查的方式，也主要依赖于公司提供的数据资料。因此，一旦融资平台财务报表信息不真实，借款人存在财务舞弊现象，会严重影响商业银行风险识别、评价及控制结果。但在商业银行的数据信息应用与信用评级过程中没有重视这一问题，缺乏对财务报表信息的识别过程，主要原因在于风险意识不够。（二）融资平台贷中信贷数据管理的问题商业银行的贷中风险管理主要是依靠向上级行上报材料并获得审批来实现的，目前在信息监督系统中的应用容易造成传递过程中失真，另一方面，层层审批造成了较多的重复和无效劳动，不利于风险的集中控制和决策效率的提高。主要原因在于商业银行实行的是统一法人授权制度，总行对各级进行授权和转授权，下级的信贷业务也需按照这一授权线路逐级上报进行审批。这就导致现有的金融机构信息管理数据系统存在着时滞与隔离的问题。（三）融资平台贷后信贷数据管理的问题1、缺乏对政府政策风险的贷后数据评估通过对融资平台的信贷风险分析发现，其信贷风险数据与政府政策关系密切，政府财政政策、产业政策的变化都会对融资平台的发展产生重大影响，从而影响融资平台的还贷能力。因此，对政府相关政策的持续跟踪观察是商业银行对政府融资平台客户信贷数据与信贷风险管理的重要任务。然而，商业银行只是从抵押物价值的角度对相关的房地产政策进行了特别关注，并非为了评估政府政策与融资平台的经营风险之间的关系。2、贷后数据管理人员不足商业银行的所有贷后风险管理活动主要由客户经理负责，无法全面有效进行贷后风险管理，且存在未尽其职的现象。这种现象产生的原因主要是由于面对日益激烈的商业银行市场竞争环境，商业银行目前的核心目标是扩大市场上的存款及贷款份额，因此，业务考核指标偏重于对贷款业务量的考核，而业务风险管理方面的考核指标比重相对较低。现有的考核指标体系虽然能有效激励客户经理拓展贷款业务，但同时导致了客户经理忽视贷款项目的具体风险，尤其是对贷后项目风险的检查和控制，贷后管理人员较少，然而商业银行的不良贷款与贷后风险的检查和控制有着密切联系。（微信订阅号：李虹含，ID：yingtonghuo518，邮箱：）本文系未央网作者李虹含发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！《融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总》 精选三原标题：银行融资平台信贷大数据管理的对策建议
本文分析了商业银行在构建信贷数据财政监督大数据管理系统中优势与特点，同时探讨了商业银行在对政府融资平台发放贷款时所面临的主要的财务风险、经营风险和管理风险中所需要搜集的数据，重点分析商业银行贷前、贷中、贷后的信贷风险管理措施，全面了解了商业银行对政府融资平台信贷风险管理的现状。在此基础上，发现其现有风险管理措施存在的问题并提出建议。 本文发现商业银行地方融资平台信贷大数据管理总体上能有效控制信贷风险，但仍存在一些问题：贷前未将地方财政纳入评级体系、客户分类未考虑政府融资平台特征、缺失对财务报表信息的识别过程，贷中信息传递失真、决策效率较低，贷后缺乏对政府政策的评估、贷后管理人员不足。 针对这些问题本文提出关于融资平台信贷大数据管理信息系统的几点操作性建议：通过完善地方融资平台信贷大数据管理评级及分类指标体系，增加对融资平台财务报表数据的识别来完前信贷风险管理；建立地方融资平台信贷管理的风险管理体系，并对组织进行扁平化改进，提高融资平台信贷实时风险管理效率；通过建立地方融资平台贷后政策评估模型量化政策影响，通过优化信贷岗位考核机制来激励相关人员关注贷后风险管理；通过上述措施构建地方融资平台信贷大数据管理信息系统。 （一）完善财政监督与贷前信贷数据管理 完善财政监督与贷前信贷数据管理系统需要加强数据挖掘技术的实现与应用，虽然国内对于大数据和数据挖掘的模型与算法较多，但是实际成功的案例较少，没有历史数据可以参考。怎样将国外的成功经验有效吸收学习，并用于实践？将结构数据挖掘技术进行模型校验与效果提升？这两个问题是当前财政监督与贷前信贷管理系统亟待解决的问题。 1、完善客户分类及评级指标体系 一方面，在客户分类设计时针对如政府融资平台这类特殊客户，应根据其特征在一般客户分类的基础上进行细分，从而充分反映客户经营、管理以及财务特点，对症下药，防范信贷风险。 另一方面，将地方财政纳入客户评级指标体系。商业银行现有的客户评级定性及定量指标是固定的模型，适用于一般企业。然而，如政府融资平台这类具有区别于一般企业法人的特殊客户具有特殊的信贷风险影响因素，常规的评级模型就无法全面准确地对其评级。因此，商业银行在贷前对融资平台进行信用评级时应将政府的偿债能力、区域经济发展等因素纳入风险评价指标体系中。建议商业银行完善评级体系，在一般评级模型的基础上加入特殊客户所面临的信贷风险影响因素。 2、增加识别财务报表数据过程 商业银行对融资平台的信用评级以及项目评估的过程中主要依赖于融资平台提供的财务报表数据。但是，商业银行并没有对财务报表信息数据的真实性进行判断，而是对原有数据直接进行行业对比、指标计算、分析不同时期报表数据对比。建议商业银行在获得报表信息时，组织专门人员对报表数据进行调整、倒推，同时对比分析融资平台不同时期的财务报表，进而对报表信息的真实性、有效性进行识别。在此基础上，根据客户评级指标体系对客户的财务数据进行分析计算。 （二）完善财政监督与贷中信贷数据管理 建议商业银行组织结构进行扁平化，借鉴国际经验，改进信贷风险管理体系，将业务线与线分离，在风险控制线上设置授信审批分部，具体的做法是：在总分支行分别设立授信审批部门，通过专职审批人、贷审会与信贷审批人员全部归口该部门管理，保持风险部门的独立性与控制权。从而减少审批层级，提高决策效率。随着各种新技术的发展，大数据与数据挖掘技术也随研究的深入而不断进步，以后将更加便捷、有效地应用于未来融资平台的财政监督实践当中去，根据新的理论与模型方法，增加银行融资平台信贷数据挖掘的可靠与有效性，提高融资平台信贷数据质量，使数据更具理解性，同时将结果呈现也将更加易于被人员理解。 （三）加强对地方融资平台各种非结构化数据的开采的研究 从地方融资平台的新闻报道与多媒体数据库中发现有意义的数据信息，包括对地方融资平台在各种新闻媒体、官方简介上的文本、图形、音频与视频数据进行分析，将非结构化数据更加有效地抽丝拨茧出来，可以将复杂的问题简单化，将无法数字化的视频、图片转化为可以识别的数字，提供给财政监督的决策者，以更加合理有效的政策建议与分析结果。 目前，报刊、媒体对地方融资平台贷款信息的报道较多，例如，2013年3月，新华网报道《武汉每天需还1亿元债务 工地上万个被称满城挖》，该报道引起了国务院及中央政府高层对于地方务问题的忧虑，促使国务院出台了关于地方融资平台风险控制的若干项条款与条例。在大数据与新媒体时代，如果可以用大数据对地方融资平台的贷款信息的相关新闻报道与多媒体信息数据进行监测监控，并纳入到银行信贷风险管理系统当中，将可以有效地利用好地方融资平台的各种非结构化数据，挖掘出更多更有效的风险管理内容，使非结构化数据研究方式更广阔地用于地方融资平台的信用风险管理。 （四）完善财政监督与贷后信贷数据管理 1、建立政策模型 商业银行对融资平台的贷后信贷风险管理是按照常规信贷风险管理流程及模式进行的，针对政府融资平台的特征，应对影响政府融资平台还贷能力的特殊风险进行监控。特别关注政府政策，尤其是为支持政府融资平台发展而出台的倾斜政策。因此，建议商业银行建立完善的政府平台贷后政策评估体系，对政府政策的主观判断进行量化，建立贷后政策评估模型，可借鉴贷前风险管理中定性指标分析，对政府政策进行月度、季度汇总、打分，从而明确政府政策变动对客户及其还款能力的影响力。 2、完善绩效考核机制 收入是银行的主要收入来源，在，商业银行竞争加剧的背景下，银行不可避免的关注贷款金额及总量。目前商业银行的绩效考核主要关注的是授信总额，风险管理在绩效考核中所占比重较低，这一考核指标不利于客户经理在授信过程中关注信贷风险。因此，为激励银行员工在授信过程中更为严谨，建议客观设定授信总额目标，同时提高业务风险管理方面的考核比重，对于因为人为疏忽而造成的不良贷款要追究相应人员责任。 总之，依据财政部现有50号文、87号文、75号文与新《预算法》等内容不断关注地方融资平台的规范建设，加强商业银行与大数据系统建设，构建财政监督大数据信息管理平台，协调好贷前、贷中与贷后管理的数据管理内容将有效管理平台的信用风险，降低违约风险，提升财政监督的效率。 （微信订阅号：李虹含，ID：yingtonghuo518，邮箱：） 返回搜狐，查看更多
责任编辑：《融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总》 精选四
原标题：银行信贷大数据管理助力地方融资平台财政监督
【摘要】财政部不断发文关注地方融资平台的规范建设与发展，对与土地融资等问题给予了高度关注，商业银行中金融科技的应用也逐渐增多。本文旨在针对如何构建银行大数据信息系统，搜集融资平台信贷数据提供给财政监督平台，做好融资平台的贷前、贷中与贷后管理，提升财政监督的科技水平并防范好融资平台的信用风险，提出了对策建议与解决方案。
【关键词】大数据管理；融资平台信贷；财政监督；银行信贷系统
2017年财政部50号文、87号文、75号文等不断关注地方融资平台的规范建设与发展，其中对地方融资平台土地融资、金融机构借款与融资平台信贷风险防控等问题给予了较高程度的关注。中国人民银行也于2017年5月成立金融科技（FinTech）委员会，旨在加强金融机构在金融科技工作的研究规划和统筹协调，特别是发挥大数据技术在信贷风险控制等方面的重要作用。截止2016年底，地方融资平台融资中银行贷款已占到其融资总额的60%左右。控制好银行体系中地方融资平台的贷款信息，加强银行与地方融资平台的贷款监督，将信息汇总至财政监督部门将成为新时期财政监督的有效方式与重要手段。按照银行大数据信息系统构建信贷数据财政监督平台，做好融资平台信贷的贷前、贷中与贷后管理将能有效提升财政监督的科技水平并防范好融资平台的信用风险。
一、银行财政监督大数据系统的构建
20世纪以来，信息技术在银行业中广泛使用，积累了体量庞大的客户信息与数据，商业银行因此在信贷风险管理方面可以使用更多的数据并提供给财政监督与监管部门。通过将各家商业银行的计算机和信息系统互联互通起来，对各家金融机构内部财政融资及融资平台融资的数据进行结合、汇总提供给专门的金融机构融资平台贷款信息专用网络供财政监督部门进行探讨。
（一）银行信贷的财政监督大数据信息处理系统的构建
本文拟将银行信贷财政监督大数据系统分为四层：融资平台贷款信息数据层、金融机构络层、地方融资平台融资信息搜集层、财政监督应用层。第一层是贷款信息数据层，其基于各金融机构原有数据库进行构建，各金融机构为内部财政款和地方融资平台融资数据提供数据接口，接入统一的第二层金融机构融资平台贷款专用网络；由第三层地方融资平台融资信息搜集层进行数据处理；第四层为辅助决策信息系统：包括融资平台市场准入、日常贷款监管系统、贷款、贷款清偿监管、银行评级系统、财政从业人员监管系统、财政监督基础模块等多个层次（见图1）。
商业银行平台贷款大数据财政监督系统需要结机构的实际情况，参考企业分层设计架构的思想，构造如图1中的金融机构融资平台贷款信息的数据框图。这种系统的组织架构特点包括以下几个方面：
一是，该系统的层次清晰，分为银行平台贷款数据信息统计层、网络数据调用层、信息搜集层和财政监督应用层；
二是，在此系统中，每一层都将银行类金融机构面对的地方融资平台贷款信息数据封装在一起使用，统一上交给上层财政监督信息数据系统使用，同时在传统网络信息结构体系中，该系统加入了财政监督信息的统计与数据信息的处理层，通过金融机构专用网络将服务层和数据层相连接，并设置了金融机构信息数据搜集处理的防火墙，对各金融机构搜集的地方融资平台贷款信息数据的安全性加以保护；
三是，各家金融机构通过专用信息数据网络通道对融资平台的贷款信息数据加以传输，传递至财政监督信息管理系统，使财政监督监管部门可以实时查看商业银行机构的地方融资平台经营业务数据，提高了财政监督监管的效率。
图1 地方融资平台贷款信息财政监督大数据管理系统
（二）银行信贷财政监督大数据信息处理系统的应用优势
大数据时代商业银行将可以实现融资平台贷款的有效与精细化管理，传统受制于商业银行数据搜集和处理的能力，无法将最有效的贷款信息数据提取出来，供商业银行风险控制部门加以使用。
在地方融资平台财政监督系统的信息搜集之下，融资平台的贷款信息数据可以通过信息系统加以反馈、搜集和整理；在存、的管理控制过程当中，银行对融资平台贷款信息数据搜集之后，可以进行的建设。使用大数据管理可以为商业银行经营过程当中的风险控制与活动创造更多可以利用的数据和技术方式。使用大数据技术中的数据挖掘方法也可以将信息化决策更加有效地融入到融资平台客户体验改善中去，使商业银行的地方融资平台贷款精细化管理水平逐步提高。
在传统银行信贷管理活动当中，数据的搜集与使用都是人工化的，容易产生较多的低级错误，特别是对地方融资平台信贷活动的监控是不完善的，而且对融资平台违约信息的搜集成本较高、准确度差，无法实时有效地反映地方融资平台的信息数据。商业银行为了掌握融资平台的贷款，需要对融资平台的注册资本、财务报表和抵押物等内容进行实时的调研与审查，这些流程中银行获取材料的时间较长、人力成本也较高。但在财政监督信息数据信息系统中，商业银行对融资平台客户在信息数据搜集、抵押品和财务状况的调查可以实时完成，获得成本较低，可以更加精确地了解到融资平台客户的实际经营状况，降低融资平台的违约风险。将有效解决财政监督、审计监督层面长期困扰的无法有效监督地方融资平台银行信贷业务及数据的问题。
二、对地方融资平台财政信息数据的大数据搜集与管理
地方融资平台财政信息当中极为重要的部分在于其融资平台的分类、基本银行信贷情况、平台自身现金流是否覆盖债务本息等内容，均可以通过商业银行信贷数据管理系统进行搜集，目前，监管部门有两个制度对地方融资平台的融资行为进行了有效和明确的约束与规范。在数据搜集过程当中，可以通过下述两个制度对地方融资平台的信贷数据加以归集与整理反馈给财政监督部门。
（一）两制度依据决定融资平台数据搜集品类
日，财政部、发改委、司法部、人民银行、银监会、证监会六部委联合发布了财预〔2017〕50号《关于进一步规范地方政府举债融资行为的通知》（以下简称“50号文”）指出，为贯彻落实中央决策部署，牢牢守住不发生区域性的底线，厘清政府与融资平台关系，规范举债融资体制。目前对地方融资平台公司分类管理规定：各银行对融资平台实施名单制管理，将融资平台划分为仍按平台管理类和退出为一般公司类(以下简称退出类)。同时，日，财政部、发改委、司法部、人民银行、银监会、证监会六部委联合发布了财预〔2017〕50号《关于进一步规范地方政府举债融资行为的通知》（以下简称“50号文”）按照融资平台自身现金流覆盖债务本息的情况，将融资平台分为全覆盖、基本覆盖、半覆盖、无覆盖四种情况，并对分类结果进行动态调整，主要内容下表1。
根据银监会的定义，政府融资平台主要是由地方政府进行出资设立的企业、事业、机关三类性质的法人机构，其债务由地方政府承担还款责任。本文中的政府融资平台是指地方政府通过注入资金、划拨土地等形式发起设立独立法人公司，其以未来经营收入、各项设施收费、土地出让作为还款来源，以土地及政府补贴作为担保进行融资，解决政府基础设施建设融资问题。由于政府融资平台承担着城市基础设施建设的责任，因此，其投资项目并不一定盈利，有些具有公益性的特征，按是否具有经营收入大体可分为三类如表。
表1政府融资平台分类表
（二）平台贷款信息大数据搜集与管理
同时，上述两个文件中还规定对于仍按平台管理类，控制平台贷款投向、严格新发放平台；对于退出类平台，无法取得保障性住房和其他公益性项目贷款；没有纳入到“名单制”的融资平台，各家银行不得以任何方式让财政资金承担直接或者间接的还款责任；这一类平台公司的贷款信息数据主要包括以下五个方面，分别是《公路法》中的收费项目；国务院审批或者核准的重大项目；符合国土储备的项目；保障性安居工程项目；工程进度在60%以上的现金流全覆盖项目。
融资平台新发放贷款需要满足六个条件，主要涉及到现金流、、、、财政预算、资产覆盖率等多个方面。这些问题的法律条文依据是《关于制止地方政府违法违规融资行为的通知》（财预[号）文中的相关要求。
因此，在搜集地方融资平台贷款信息数据时可以依据上述要素分别对贷款信息的关键要素内容进行挨个搜集和概括，并将搜集数据传输至金融机构融资平台贷款信息数据库当中，存入到金融机构信息数据网络层。
从2014年《预算法》修订案和《国务院关于加强地方政府性债务管理的意见》（国发〔2014〕43号）颁布实施以来，尽管地方政府在化解财政金融风险方面都取得了阶段性的进步与成果，但是部分地区的地方政府仍然存在违法违规举债和担保的情况，出现的风险不容忽视。上面论述的数据类别是大数据信息平台搜集的重点，为财政监督系统提供更为连贯、有效、真实的监督数据。
三、银行融资平台信贷大数据管理现存问题
根据上述财政监督系统文件对银行融资平台信贷数据进行管理将可以有效提升银行信用风险管理与财政监督 水平，但目前在使用当中仍然存在着较多问题。
（一）融资平台贷前数据管理的问题
1、未将地方财政纳入评级体系
融资平台是政府融资平台类客户，融资平台与当地政府有着特殊关系，地方政府的财政收入、财政支出的增长变化情况等不仅影响着政府的偿债能力，也间接影响着融资平台的还款意愿与还款能力。然而，在商业银行目前的定性分析指标体系及定量分析指标体系中都没有考虑到政府融资平台的这一特征，主要原因在于风险评价体系过于标准化，缺乏灵活性。
2、客户分类未考虑政府融资平台特征
由于政府融资平台承担着城市基础设施建设的责任，其区别于其他公司的一个特点，融资平台的投资项目并不一定盈利，且具有公益性的特征（分类如表1所示）。商业银行在对融资平台进行客户分类时并未考虑到政府融资平台这一特点，仍按照通用的分类模式，主要原因在于客户分类考虑因素不够全面，分类标准笼统，缺乏细化。客户分类是信用评级的基础，客户分类的细化有利于信用评级的完整和准确。
3、缺失对财务报表信息识别过程
在对融资平台贷前的信用评级过程中，商业银行大数据管理的定量分析模型所采用的影响因子是各类财务指标，在对融资平台贷款项目的调查评估环节采用的是非现场调查的方式，也主要依赖于公司提供的数据资料。因此，一旦融资平台财务报表信息不真实，借款人存在财务舞弊现象，会严重影响商业银行风险识别、评价及控制结果。但在商业银行的数据信息应用与信用评级过程中没有重视这一问题，缺乏对财务报表信息的识别过程，主要原因在于风险意识不够。
（二）融资平台贷中信贷数据管理的问题
商业银行的贷中风险管理主要是依靠向上级行上报材料并获得审批来实现的，目前在信息监督系统中的应用容易造成传递过程中失真，另一方面，层层审批造成了较多的重复和无效劳动，不利于风险的集中控制和决策效率的提高。主要原因在于商业银行实行的是统一法人授权制度，总行对各级进行授权和转授权，下级的信贷业务也需按照这一授权线路逐级上报进行审批。这就导致现有的金融机构信息管理数据系统存在着时滞与隔离的问题。
（三）融资平台贷后信贷数据管理的问题
1、缺乏对政府政策风险的贷后数据评估
通过对融资平台的信贷风险分析发现，其信贷风险数据与政府政策关系密切，政府财政政策、产业政策的变化都会对融资平台的发展产生重大影响，从而影响融资平台的还贷能力。因此，对政府相关政策的持续跟踪观察是商业银行对政府融资平台客户信贷数据与信贷风险管理的重要任务。然而，商业银行只是从抵押物价值的角度对相关的房地产政策进行了特别关注，并非为了评估政府政策与融资平台的经营风险之间的关系。
2、贷后数据管理人员不足
商业银行的所有贷后风险管理活动主要由客户经理负责，无法全面有效进行贷后风险管理，且存在未尽其职的现象。这种现象产生的原因主要是由于面对日益激烈的商业银行市场竞争环境，商业银行目前的核心目标是扩大市场上的存款及贷款份额，因此，业务考核指标偏重于对贷款业务量的考核，而业务风险管理方面的考核指标比重相对较低。现有的考核指标体系虽然能有效激励客户经理拓展贷款业务，但同时导致了客户经理忽视贷款项目的具体风险，尤其是对贷后项目风险的检查和控制，贷后管理人员较少，然而商业银行的不良贷款与贷后风险的检查和控制有着密切联系。
四、银行融资平台信贷大数据管理的对策建议
本文分析了商业银行在构建地方融资平台信贷数据财政监督大数据管理系统中优势与特点，同时探讨了商业银行在对政府融资平台发放贷款时所面临的主要的财务风险、经营风险和管理风险中所需要搜集的数据，重点分析商业银行贷前、贷中、贷后的信贷风险管理措施，全面了解了商业银行对政府融资平台信贷风险管理的现状。在此基础上，发现其现有风险管理措施存在的问题并提出建议。
本文发现商业银行地方融资平台信贷大数据管理总体上能有效控制信贷风险，但仍存在一些问题：贷前未将地方财政纳入评级体系、客户分类未考虑政府融资平台特征、缺失对财务报表信息的识别过程，贷中信息传递失真、决策效率较低，贷后缺乏对政府政策的评估、贷后管理人员不足。
针对这些问题本文提出关于融资平台信贷大数据管理信息系统的几点操作性建议：通过完善地方融资平台信贷大数据管理评级及分类指标体系，增加对融资平台财务报表数据的识别来完善贷前信贷风险管理；建立地方融资平台信贷管理的风险管理体系，并对组织进行扁平化改进，提高融资平台信贷实时风险管理效率；通过建立地方融资平台贷后政策评估模型量化政策影响，通过优化信贷岗位考核机制来激励相关人员关注贷后风险管理；通过上述措施构建地方融资平台信贷大数据管理信息系统。
（一）完善财政监督与贷前信贷数据管理
完善财政监督与贷前信贷数据管理系统需要加强数据挖掘技术的实现与应用，虽然国内对于大数据和数据挖掘的模型与算法较多，但是实际成功的案例较少，没有历史数据可以参考。怎样将国外的成功经验有效吸收学习，并用于实践？将结构数据挖掘技术进行模型校验与效果提升？这两个问题是当前财政监督与贷前信贷管理系统亟待解决的问题。
1、完善客户分类及评级指标体系
一方面，在客户分类设计时针对如政府融资平台这类特殊客户，应根据其特征在一般客户分类的基础上进行细分，从而充分反映客户经营、管理以及财务特点，对症下药，防范信贷风险。
另一方面，将地方财政纳入客户评级指标体系。商业银行现有的客户评级定性及定量指标是固定的模型，适用于一般企业。然而，如政府融资平台这类具有区别于一般企业法人的特殊客户具有特殊的信贷风险影响因素，常规的评级模型就无法全面准确地对其评级。因此，商业银行在贷前对融资平台进行信用评级时应将政府的偿债能力、区域经济发展等因素纳入风险评价指标体系中。建议商业银行完善评级体系，在一般评级模型的基础上加入特殊客户所面临的信贷风险影响因素。
2、增加识别财务报表数据过程
商业银行对融资平台的信用评级以及项目评估的过程中主要依赖于融资平台提供的财务报表数据。但是，商业银行并没有对财务报表信息数据的真实性进行判断，而是对原有数据直接进行行业对比、指标计算、分析不同时期报表数据对比。建议商业银行在获得报表信息时，组织专门人员对报表数据进行调整、倒推，同时对比分析融资平台不同时期的财务报表，进而对报表信息的真实性、有效性进行识别。在此基础上，根据客户评级指标体系对客户的财务数据进行分析计算。
（二）完善财政监督与贷中信贷数据管理
建议商业银行组织结构进行扁平化，借鉴国际经验，改进信贷风险管理体系，将业务线与风险控制线分离，在风险控制线上设置授信审批分部，具体的做法是：在总分支行分别设立授信审批部门，通过专职审批人、贷审会与信贷审批人员全部归口该部门管理，保持风险部门的独立性与控制权。从而减少审批层级，提高决策效率。随着各种新技术的发展，大数据与数据挖掘技术也随研究的深入而不断进步，以后将更加便捷、有效地应用于未来融资平台的财政监督实践当中去，根据新的理论与模型方法，增加银行融资平台信贷数据挖掘的可靠与有效性，提高融资平台信贷数据质量，使数据更具理解性，同时将结果呈现也将更加易于被风控人员理解。
（三）加强对地方融资平台各种非结构化数据的开采的研究
从地方融资平台的新闻报道与多媒体数据库中发现有意义的数据信息，包括对地方融资平台在各种新闻媒体、官方简介上的文本、图形、音频与视频数据进行分析，将非结构化数据更加有效地抽丝拨茧出来，可以将复杂的问题简单化，将无法数字化的视频、图片转化为可以识别的数字，提供给财政监督的决策者，以更加合理有效的政策建议与分析结果。
目前，报刊、媒体对地方融资平台贷款信息的报道较多，例如，2013年3月，新华网报道《武汉每天需还1亿元债务 工地上万个被称满城挖》，该报道引起了国务院及中央政府高层对于地方政府债务问题的忧虑，促使国务院出台了关于地方融资平台风险控制的若干项条款与条例。在大数据与新媒体时代，如果可以用大数据对地方融资平台的贷款信息的相关新闻报道与多媒体信息数据进行监测监控，并纳入到银行信贷风险管理系统当中，将可以有效地利用好地方融资平台的各种非结构化数据，挖掘出更多更有效的风险管理内容，使非结构化数据研究方式更广阔地用于地方融资平台的信用风险管理。
（四）完善财政监督与贷后信贷数据管理
1、建立政策风险评估模型
商业银行对融资平台的贷后信贷风险管理是按照常规信贷风险管理流程及模式进行的，针对政府融资平台的特征，应对影响政府融资平台还贷能力的特殊风险进行监控。特别关注政府政策，尤其是为支持政府融资平台发展而出台的倾斜政策。因此，建议商业银行建立完善的政府平台贷后政策评估体系，对政府政策的主观判断进行量化，建立贷后政策评估模型，可借鉴贷前风险管理中定性指标分析，对政府政策进行月度、季度汇总、打分，从而明确政府政策变动对客户及其还款能力的影响力。
2、完善绩效考核机制
贷款利息收入是银行的主要收入来源，在市场化，商业银行竞争加剧的背景下，银行不可避免的关注贷款金额及总量。目前商业银行的绩效考核主要关注的是授信总额，风险管理在绩效考核中所占比重较低，这一考核指标不利于客户经理在授信过程中关注信贷风险。因此，为激励银行员工在授信过程中更为严谨，建议客观设定授信总额目标，同时提高业务风险管理方面的考核比重，对于因为人为疏忽而造成的不良贷款要追究相应人员责任。
总之，依据财政部现有50号文、87号文、75号文与新《预算法》等内容不断关注地方融资平台的规范建设，加强商业银行金融科技与大数据系统建设，构建财政监督大数据信息管理平台，协调好贷前、贷中与贷后管理的数据管理内容将有效管理好融资平台的信用风险，降低违约风险，提升财政监督的效率。
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《融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总》 精选五信贷大数据融资本文共2689字，预计阅读时间54秒本文分析了商业银行在构建地方融资平台信贷数据财政监督大数据管理系统中优势与特点，同时探讨了商业银行在对政府融资平台发放贷款时所面临的主要的财务风险、经营风险和管理风险中所需要搜集的数据，重点分析商业银行贷前、贷中、贷后的信贷风险管理措施，全面了解了商业银行对政府融资平台信贷风险管理的现状。在此基础上，发现其现有风险管理措施存在的问题并提出建议。本文发现商业银行地方融资平台信贷大数据管理总体上能有效控制信贷风险，但仍存在一些问题：贷前未将地方财政纳入评级体系、客户分类未考虑政府融资平台特征、缺失对财务报表信息的识别过程，贷中信息传递失真、决策效率较低，贷后缺乏对政府政策的评估、贷后管理人员不足。针对这些问题本文提出关于融资平台信贷大数据管理信息系统的几点操作性建议：通过完善地方融资平台信贷大数据管理评级及分类指标体系，增加对融资平台财务报表数据的识别来完善贷前信贷风险管理；建立地方融资平台信贷管理的风险管理体系，并对组织进行扁平化改进，提高融资平台信贷实时风险管理效率；通过建立地方融资平台贷后政策评估模型量化政策影响，通过优化信贷岗位考核机制来激励相关人员关注贷后风险管理；通过上述措施构建地方融资平台信贷大数据管理信息系统。（一）完善财政监督与贷前信贷数据管理完善财政监督与贷前信贷数据管理系统需要加强数据挖掘技术的实现与应用，虽然国内对于大数据和数据挖掘的模型与算法较多，但是实际成功的案例较少，没有历史数据可以参考。怎样将国外的成功经验有效吸收学习，并用于实践？将结构数据挖掘技术进行模型校验与效果提升？这两个问题是当前财政监督与贷前信贷管理系统亟待解决的问题。1、完善客户分类及评级指标体系一方面，在客户分类设计时针对如政府融资平台这类特殊客户，应根据其特征在一般客户分类的基础上进行细分，从而充分反映客户经营、管理以及财务特点，对症下药，防范信贷风险。另一方面，将地方财政纳入客户评级指标体系。商业银行现有的客户评级定性及定量指标是固定的模型，适用于一般企业。然而，如政府融资平台这类具有区别于一般企业法人的特殊客户具有特殊的信贷风险影响因素，常规的评级模型就无法全面准确地对其评级。因此，商业银行在贷前对融资平台进行信用评级时应将政府的偿债能力、区域经济发展等因素纳入风险评价指标体系中。建议商业银行完善评级体系，在一般评级模型的基础上加入特殊客户所面临的信贷风险影响因素。2、增加识别财务报表数据过程商业银行对融资平台的信用评级以及项目评估的过程中主要依赖于融资平台提供的财务报表数据。但是，商业银行并没有对财务报表信息数据的真实性进行判断，而是对原有数据直接进行行业对比、指标计算、分析不同时期报表数据对比。建议商业银行在获得报表信息时，组织专门人员对报表数据进行调整、倒推，同时对比分析融资平台不同时期的财务报表，进而对报表信息的真实性、有效性进行识别。在此基础上，根据客户评级指标体系对客户的财务数据进行分析计算。（二）完善财政监督与贷中信贷数据管理建议商业银行组织结构进行扁平化，借鉴国际经验，改进信贷风险管理体系，将业务线与风险控制线分离，在风险控制线上设置授信审批分部，具体的做法是：在总分支行分别设立授信审批部门，通过专职审批人、贷审会与信贷审批人员全部归口该部门管理，保持风险部门的独立性与控制权。从而减少审批层级，提高决策效率。随着各种新技术的发展，大数据与数据挖掘技术也随研究的深入而不断进步，以后将更加便捷、有效地应用于未来融资平台的财政监督实践当中去，根据新的理论与模型方法，增加银行融资平台信贷数据挖掘的可靠与有效性，提高融资平台信贷数据质量，使数据更具理解性，同将结果呈现也将更加易于被风控人员理解。（三）加强对地方融资平台各种非结构化数据的开采的研究从地方融资平台的新闻报道与多媒体数据库中发现有意义的数据信息，包括对地方融资平台在各种新闻媒体、官方简介上的文本、图形、音频与视频数据进行分析，将非结构化数据更加有效地抽丝拨茧出来，可以将复杂的问题简单化，将无法数字化的视频、图片转化为可以识别的数字，提供给财政监督的决策者，以更加合理有效的政策建议与分析结果。目前，报刊、媒体对地方融资平台贷款信息的报道较多，例如，2013年3月，新华网报道《武汉每天需还1亿元债务 工地上万个被称满城挖》，该报道引起了国务院及中央政府高层对于地方政府债务问题的忧虑，促使国务院出台了关于地方融资平台风险控制的若干项条款与条例。在大数据与新媒体时代，如果可以用大数据对地方融资平台的贷款信息的相关新闻报道与多媒体信息数据进行监测监控，并纳入到银行信贷风险管理系统当中，将可以有效地利用好地方融资平台的各种非结构化数据，挖掘出更多更有效的风险管理内容，使非结构化数据研究方式更广阔地用于地方融资平台的信用风险管理。（四）完善财政监督与贷后信贷数据管理1、建立政策风险评估模型商业银行对融资平台的贷后信贷风险管理是按照常规信贷风险管理流程及模式进行的，针对政府融资平台的特征，应对影响政府融资平台还贷能力的特殊风险进行监控。特别关注政府政策，尤其是为支持政府融资平台发展而出台的倾斜政策。因此，建议商业银行建立完善的政府平台贷后政策评估体系，对政府政策的主观判断进行量化，建立贷后政策评估模型，可借鉴贷前风险管理中定性指标分析，对政府政策进行月度、季度汇总、打分，从而明确政府政策变动对客户及其还款能力的影响力。2、完善绩效考核机制贷款利息收入是银行的主要收入来源，在利率市场化，商业银行竞争加剧的背景下，银行不可避免的关注贷款金额及总量。目前商业银行的绩效考核主要关注的是授信总额，风险管理在绩效考核中所占比重较低，这一考核指标不利于客户经理在授信过程中关注信贷风险。因此，为激励银行员工在授信过程中更为严谨，建议客观设定授信总额目标，同时提高业务风险管理方面的考核比重，对于因为人为疏忽而造成的不良贷款要追究相应人员责任。总之，依据财政部现有50号文、87号文、75号文与新《预算法》等内容不断关注地方融资平台的规范建设，加强商业银行金融科技与大数据系统建设，构建财政监督大数据信息管理平台，协调好贷前、贷中与贷后管理的数据管理内容将有效管理好融资平台的信用风险，降低违约风险，提升财政监督的效率。微信订阅号：李虹含，ID：yingtonghuo518邮箱：本文系未央网专栏作者李虹含发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！《融资平台的银行信贷大数据管理现存问题汇总》 精选六2017年财政部50号文、87号文、75号文等不断关注地方融资平台的规范建设与发展，其中对地方融资平台土地融资、金融机构借款与融资平台信贷风险防控等问题给予了较高程度的关注。中国人民银行也于2017年5月成立金融科技（FinTech）委员会，旨在加强金融机构在金融科技工作的研究规划和统筹协调，特别是发挥大数据技术在信贷风险控制等方面的重要作用。截止底，地方融资平台融资中银行贷款已占到其融资总额的60%左右。控制好银行体系中地方融资平台的贷款信息，加强银行与地方融资平台的贷款监督，将信息汇总至财政监督部门将成为新时期财政监督的有效方式与重要手段。按照银行大数据信息系统构建信贷数据财政监督平台，做好融资平台信贷的贷前、贷中与贷后管理将能有效提升财政监督的科技水平并防范好融资平台的信用风险。20世纪以来，信息技术在银行业中广泛使用，积累了体量庞大的客户信息与数据，商业银行因此在信贷风险管理方面可以使用更多的数据并提供给财政监督与监管部门。通过将各家商业银行的计算机和信息系统互联互通起来，对各家金融机构内部财政融资及融资平台融资的数据进行结合、汇总提供给专门的金融机构融资平台贷款信息专用网络供财政监督部门进行探讨。一、银行信贷的财政监督大数据信息处理系统的构建本文拟将银行信贷财政监督大数据系统分为四层：融资平台贷款信息数据层、金融机构贷款信息网络层、地方融资平台融资信息搜集层、财政监督应用层。第一层是贷款信息数据层，其基于各金融机构原有数据库进行构建，各金融机构为内部财政融资贷款和地方融资平台融资数据提供数据接口，接入统一的第二层金融机构融资平台贷款专用网络；由第三层地方融资平台融资信息搜集层进行数据处理；第四层为辅助决策信息系统：包括融资平台市场准入、日常贷款监管系统、贷款信息披露、贷款清偿监管、银行评级系统、财政从业人员监管系统、财政监督基础模块等多个层次（见图1）。图1 地方融资平台贷款信息财政监督大数据管理系统商业银行平台贷款大数据财政监督系统需要结合金融机构的实际情况，参考企业分层设计架构的思想，构造如图1中的金融机构融资平台贷款信息的数据框图。这种系统的组织架构特点包括以下几个方面：一是，该系统的层次清晰，分为银行平台贷款数据信息统计层、网络数据调用层、信息搜集层和财政监督应用层；二是，在此系统中，每一层都将银行类金融机构面对的地方融资平台贷款信息数据封装在一起使用，统一上交给上层财政监督信息数据系统使用，同时在传统网络信息结构体系中，该系统加入了财政监督信息的统计与数据信息的处理层，通过金融机构专用网络将服务层和数据层相连接，并设置了金融机构信息数据搜集处理的防火墙，对各金融机构搜集的地方融资平台贷款信息数据的安全性加以保护；三是，各家金融机构通过专用信息数据网络通道对融资平台的贷款信息数据加以传输，传递至财政监督信息管理系统，使财政监督监管部门可以实时查看商业银行机构的地方融资平台经营业务数据，提高了财政监督监管的效率。二、银行信贷财政监督大数据信息处理系统的应用优势大数据时代商业银行将可以实现融资平台贷款的有效与精细化管理，传统商业受制于商业银行数据搜集和处理的能力，无法将最有效的贷款信息数据提取出来，供商业银行风险控制部门加以使用。在地方融资平台财政监督系统的信息搜集之下，融资平台的贷款信息数据可以通过信息系统加以反馈、搜集和整理；在存、贷款风险的管理控制过程当中，银行对融资平台贷款信息数据搜集之后，可以进行风控模型的建设。使用大数据管理可以为商业银行经营过程当中的风险控制与催收活动创造更多可以利用的数据和技术方式。使用大数据技术中的数据挖掘方法也可以将信息化决策更加有效地融入到融资平台客户体验改善中去，使商业银行的地方融资平台贷款精细化管理水平逐步提高。在传统银行信贷管理活动当中，数据的搜集与使用都是人工化的，容易产生较多的低级错误，特别是对地方融资平台信贷活动的监控是不完善的，而且对融资平台违约信息的搜集成本较高、准确度差，无法实时有效地反映地方融资平台的信息数据。商业银行为了掌握融资平台的贷款，需要对融资平台的注册资本、财务报表和抵押物等内容进行实时的调研与审查，这些流程中银行获取材料的时间较长、人力成本也较高。但在财政监督信息数据信息系统中，商业银行对融资平台客户在信息数据搜集、抵押品和财务状况的调查可以实时完成，获得成本较低，可以更加精确地了解到融资平台客户的实际经营状况，降低融资平台的违约风险。将有效解决财政监督、审计监督层面长期困扰的无法有效监督地方融资平台银行信贷业务及数据的问题。（微信订阅号：李虹含，ID：yingtonghuo518，邮箱：）
写在最后：给大家推荐一家3年老平台立即理财拿红包→(年化收益10%)
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杨荣导读：央行《中国金融稳定报告(2017)》显示，截至2016年末，银行业金融机构表外业务余额253.52万亿元（含外部分），规模相当于表内规模的109.16%，比上年末提高12.04个百分点。其中，担保类19.03万亿元，承诺类16.08万亿元，服务类164.63万元。报告提示，商业银行表外业务管理仍然较为薄弱，表内外风险可能出现交叉传染。银行表外业务有何分类与特点？存在怎样的乱象与风险？表外业务有怎样的政策监管背景？未来发展路径走向何方？推荐深度报告《背景下，银行表外业务何去何从？》。前言近年来，在内外部压力的驱动下，我国商业银行的表外业务增长迅猛。表外业务的发展给银行带来了可观的盈利，也更好地满足了客户多样化的金融服务需求，但同时，伴随着商业银行表外业务的迅速发展，其带来的市场风险、信用风险等也在不断提高，对银行表外业务的监管也提出了更高的要求。为进一步加强商业银行表外业务管理，适应新形势下商业银行表外业务发展出现的新变化和新趋势，中国银监会对《商业银行表外业务风险管理指引》作了全面修订，形成了《商业银行表外业务风险管理指引（修订征求意见稿）》（简称管理指引）并向社会公开征求意见。本文在借鉴国际表外业务监管经验的基础上，结合我国监管情况，对我国银行表外业务发展路径进行分析，并提出了相应的发展建议。一、表外业务：定义、分类与特点1、定义表外业务是指商业银行从事的，按现行会计准则不列入内，不形成现实的，但影响银行当期损益的经济活动。由于该类业务无法直接从资产负债表中反应出来，所以称为表外业务。表外业务有狭义和广义之分。狭义的表外业务是指那些虽未列入资产负债表，但同表内的或负债业务关系密切的业务。银行在经办这类业务时，没有发生实际的货币收付，也没有垫付任何资金，但在将来随时可能因具备了契约中的某个条款而转变为资产或负债。因此按照与资产、负债的关系，这种表外业务又可称为、或有负债业务。广义的表外业务除包括上述狭义的表外业务外，还包括结算、代理、咨询等业务，即包括银行所从事的所有不反映在资产负债表中的中间业务。在一定情况下，表外业务可以转化为表内业务，此时，应由表外核算转换到表内核算。主要是业务、或有负债业务最终形成了确定性的资产或者负债。因此，表外业务并非与资产负债表毫无关联，反而对的变动形成了不确定的风险。2、分类根据16年发布的《商业银行表外业务风险管理指引（修订征求意见稿）》，并根据业务性质，对其中提到的担保承诺类、代理投融资服务类、中介服务类等业务进行再分类。3、特点①形式多样。银行在表外业务操作上十分灵活，可同时承担多种角色。既可以提供没有风险的金融中介服务，又可以提供涉足具有较高风险的金融衍生工具市场；既可以直接参与金融市场操作，又可以担任金融市场的中间人。②风险具有复杂性和不确定性。表外业务通常同时具有多种风险，包括信用风险、市场风险、等各项风险。对表外业务风险的管控需要全方位地把握，具有相当的复杂性。风险之间的替代关系也非常复杂，能够形成或有资产与或有负债的表外业务可能因为各种原因转化为表内业务，使银行经营陷入困境。按照现行的会计制度，除了少数表外业务以附注形式反映在资产负债表上外，大部分表外业务不直接在资产负债表上反映。这让财务报表无法真实体现银行经营业务的规模和质量。③自由度大，潜在风险高。许多表外业务的开展没有金融法规的严格限制，尤其是金融衍生工具类表外业务，大多数不需要相应的资本准备金，也无规模的限制，只要交易双方达成一致既可形成业务协议。自由度大刺激了表外业务的扩张，潜伏着巨大风险。而金融衍生工具类业务一般有很高的，导致微小的错误也会因此而带来巨大的损失，由此威胁到银行生存。二、银行表外业务发展现状：乱象、风险1、乱象根据央行发布的《中国金融稳定报告(2017)》有关数据，截至2016年末，银行业金融机构表外业务余额253.52万亿元（含管资产表外部分），表外资产规模相当于表内总资产规模的109.16%，比上年末提高12.04个百分点。其中，担保类19.03万亿元，承诺类16.08万亿元，金融资产服务类164.63万元。报告提示，商业银行表外业务管理仍然较为薄弱，表内外风险可能出现交叉传染。①以表外之名行表内之实，借机躲避监管。券商通过委托定向投资把银行原买入返售项下的业务转入同业存放项下，但并不计入资产负债表，方便银行规避信贷规模管理、行业政策限制以及监管要求。根据瑞银估计，截至去年底，通常被视为影子贷款的定向和规模同比增速达14.6%，达到14.1万亿元。这种规模相当于当年中国GDP的18.9%。一旦监管规则突然改变，要求设立价格发现机制，或者要求将这些类贷款资产回归贷款，将导致确认规模激增。影子信贷转换为正规贷款将导致借款人违反贷款承诺和单一借款人限制，最终会迫使一大批银行进行重大重组。②表外业务结构失衡，个别业务畸形发展。2016年，表外理财的主要部分非保本浮动收益资金余额同比增长32.59%，规模同比增长19.80%，而同期贷款规模增速仅有13.46%，上市银行的银行卡及结算业务增速仅为7.93%，部分银行甚至出现了负增长。风险较低并能扩大银行规模的传统中间业务的增速大大放缓，而信用风险、流动风险相对高的其他表外业务增速保持一个较高的状态，使得表外业务结构失衡，风险扩大。③操作不合规，管理不足，风险控制手段不到位。《中国金融稳定报告(2017)》指出，部分银行业金融机构在公司治理、内部控制等方面仍有不足，风险管理、合规经营等问题依然存在，重大案件时有发生，案发领域从传统的存贷款业务向同业、表外业务等领域蔓延。个别银行发生大额、“假”案件。审核不到位，业务流程不合规，对相关表外业务没有制定完整明确的业务细则和行业规范，导致了银行对于表外业务安全性的忽视，风险频发。④低，监管难度大。由于银行表外业务的规模及质量大小并不能在财务报表中反映导致监管当局、股东、还有银行内外的工作人员难以了解表外业务经营的风险状况。除此之外，表外业务风险的识别和计量难度都比较大，不仅外部人员根本无从知晓，甚至连银行内部人员也难以把控具体表外业务的规模和风险大小。一旦风险发生，很有可能形成银行的大额负债，导致银行亏损，对于规模较小的来说，甚至可以说是灭顶之灾。2、风险①信用风险。信用风险指银行表外业务服务对象违约，而导致人遭受损失的风险。狭义的表外业务都存在着不同程度的信用风险。在担保业务中，银行为客户提供担保，一旦被担保方因各种原因违约，无法履行合同，担保银行便要承担相应的赔偿责任。在银行业务、可追索的委托贷款业务中，银行都面临着不同程度的信用风险。②市场风险。市场风险是指由于市场利率、汇率变动，导致商业银行在表外业务风险中所遭受损失的风险。在远期合约、互换协议等各类金融衍生工具类业务以及承诺类业务中，利率、汇率的不利变动都会使银行面临该项风险。如在贷款承诺业务中，银行与借款人达成协议，可以按照固定利率或者可变利率获得一笔贷款。在协议期间，若市场利率上升，银行使用资金成本升高会使得协议利率与资金成本之间变小甚至为负，借款人最大程度地利用协议使银行承受较大的损失。③风险。流动性风险有两种含义，一是指可转让金融工具不能以接近市场价格迅速变现从而遭受损失，二是指转化为现实时银行可能面临的头寸短缺的问题。对于第一种来说，银行将某些，转移至表外，在市场上进行交易。当银行持有该类时，如果市场发生较大的波动，由于各方都想抛售证券来转嫁风险，此时银行很难出售该类证券，从而使流动性风险加大。对于第二种来说，以银行的信用证业务为例，如果银行发放了过多的备用信用证，当债务人违约，就会使或有负债变成现实负债，从而使银行面临资金紧张，头寸短缺的状况。④结算风险。是指从事表外业务的交易方到了交割期却不能履约而产生的风险。若银行在交易方打入款项前为其对外支付资金，到了资金清偿期有可能产生交易方中断或者拖延款项支付的风险。银行不能及时收入应收款项，会面临经营计划被打乱，头寸短缺的困难处境。结算风险与流动性风险通常相伴而行，一旦银行产生结算风险，很有可能因此并发流动性风险，危及银行经营状况。⑤经营风险。经营风险主要是指银行对于某类业务不熟悉，管理制度不健全或者没有过往操作经验导致银行不能适应市场变化而产生的风险。在我国，部分表外业务属于新兴业务，相比其他传统表外业务来说，没有可以借鉴的经验，只能通过实际操作摸索。而表外业务对于涉外金融机构来说已较为成熟，操作经验相对丰富，但对于对内机构来说，对表外业务基础知识没有比较全面的了解，在经营管理过程中对其风险没有很好的防范和处理措施，有可能因操作不当引起损失。如银行可能无法对表外业务作出正确定价，而丧失或部分丧失风险弥补能力，从而引起损失。三、表外业务政策监管背景：监管措施、整治活动近年，银监会从流动性角度，考虑了银行表外负债对银行所可能造成的流动性风险，并重点关注了同业业务以及存在的表外问题；从统计端口入手，对商业银行表外业务相关状况统计更加明确清晰，这也对银行表外业务进行了比较详细和完整的分类；从风险控制、银行考核入手，对银行的有了较为明确的规范，限制了银行表外理财的资金流向，一定程度上起到了规范的作用；从同业业务入手，加强交叉金融业务管理，将同业业务纳入流动性风险监测范围，并强调要准确计量风险，足额计提资本和拨备。对商业银行的表外业务尤其是表外理财的监管不断收紧，发布、修订了多项表外业务活动有关规定，意在遏制表外业务的过度扩张并控制表外业务风险以免对商业银行、行业造成巨大的冲击。日正式实施的《商业银行流动性风险管理办法(试行)》，要求商业银行应当根据业务规模、性质、复杂程度及风险状况，监测可能引发流动性风险的特定情景或事件，采用适当的预警指标，前瞻性地分析其对流动性风险的影响。其中，包括了表外业务、复杂产品和交易对流动性的需求增加这一特定情境。除此之外，银监会还将定期监测商业银行的所有表内外项目在不同时间段的合同期限错配情况，并分析其对流动性风险的影响。按照重要性原则，分析商业银行的表内外负债在融资工具、交易对手和币种等方面的集中度。这意味着，银监会考虑了银行表外负债对银行所可能造成的流动性风险，并重点关注了同业业务以及存在期限错配的表外问题，开始加强对表外业务的监管。2016年业务制度更新后，银监会将《G01_I表外业务情况表》进行了大修，将一张报表调整为2张子报表，分别为《G01_I_1表外业务情况表》和《G01_I_2委托贷款投向统计表》，分支机构也同步进行了修订。表一将表外业务粗分为四大类统计，表二将非现金管理项下委托贷款按行业投向进行统计。该报表将表外业务粗分为四大类，关注金融资产服务类业务以及委托贷款实际投向情况，对各项目除代理代销业务外均统计余额。银监会对商业银行表外业务相关状况统计更加明确清晰，这也对银行表外业务进行了比较详细和完整的分类。2016年7月，银监会下发《(征求意见稿)》。对监管重点包括了：对银行管理，分为基础类理财业务和综合类理财业务；禁止发行分级产品；业务进行限制性投资，不得直接或于本行及其受（收）益权，不得直接或间接投资于本行发行的，不得直接或间接投资于除和之外的，不得直接或间接投资于境内上市公司公开或非公开发行或交易的股票及其受（收）益权，不得直接或间接投资于非上市及其受（收）益权。对银行的理财业务有了较为明确的规范，限制了银行表外理财的资金流向，一定程度上起到了规范的作用。同年11月，银监会发布《商业银行表外业务风险管理指引（修订征求意见稿）》。添加了表外业务的定义范围，从之前的担保类和部分承诺类，增加了担保承诺类，代理投融资服务类，中介服务类，其他类等四类，并且最新的商业银行表外业务风险管理指引也要求商业银行在开展表外业务的时候遵守全覆盖的原则，分类管理的原则，以及的原则。并要求商业银行计提减值准备，对银行的表外业务监管进一步收紧。12月，央行将表外理财纳入MPA考核。随着表外理财纳入广义信贷计算，传统高收益的非标类产品扩张将受到约束，金融机构或对表外结构进行调整，理财产品整体将面临下行压力。这也是央行准确衡量银行风险，给予必要的引导和提示的重要一步。2017年4月初，银监会发布《关于银行业风险防控工作的指导意见》，提出整治同业业务，加强交叉金融业务管理，将同业业务纳入流动性风险监测范围，并强调新开展不得进行多层嵌套，要根据性质准确计量风险，足额计提资本和拨备。7月，银监会发布的《关于开展银行业“监管套利、空转套利、关联套利”专项治理的通知》，同样剑指银行业同业等跨市场、跨行业交叉性金融业务中存在的和套利多等问题。而7月初央行发布的《中国金融稳定报告（2017）》要求重点关注银行业、流动性、同业业务、银行理财和表外业务等领域风险。受监管趋严影响，今年以来，银行成本上扬，而收益驱动则较为乏力。具体来看，一方面，表外、同业理财监管趋严，部分银行为监管达标，主动调整业务结构，减少表外、同业理财的发行规模；另一方面，资产端收益低、资金端成本高缩小了，促使银行压缩同业规模，减少表外、同业理财的购买规模。央行去年推出了宏观审慎评估体系，从今年第一季度起开始按季度考核金融机构。由于MPA考核对银行的和流动性管理提出了更为严格的要求，使得银行开始主动调整同业资产和负债结构。银行表外业务逐渐回归表内，防止资金空转套利，从目前来看效果已经显现。在多项政策出台后，同业业务和表外业务都出现了明显收缩，尤其是在个别月份也有明显的收缩。而银行同业理财规模和占比的回落已成趋势。普益标准监测数据显示，各银行今年发行的同业产品都出现明显下降。6月下旬，同业产品环比下降30.43%，股份制银行环比下降57.63%，城商行环比下降46.09%，环比下降73.74%。MPA考核对银行同业业务的影响或将持续下去。目前，同业存单尚未被纳入央行MPA考核广义信贷中的同业负债范畴，但未来很有可能被纳入该考核指标之内。由于MPA考核对广义信贷的控制是硬性要求，届时信贷规模扩张将面临更严格的约束。四、银行表外业务发展路径分析通过对近年银监会监管活动以及商业银行业务有关数据的分析，我们对商业银行表外业务在金融、加监管的背景下的发展趋势给出如下结论：①随着银监会收紧对银行监管，相应的风险业务需要计提，商业银行对担保承诺等业务信用审查机制日趋完善，担保承诺类业务的业务所占比重会不断收缩，其相对规模会不断下降；②随着打破的监管思路的进一步实施，银行表外理财进一步受限；在银行理财纳入广义信贷额度范围后，由于表内外业务的和利差，银行会将资产从表外转回表内，尤其是收益较低的同业理财部分表现得最为明显。规模会不断下降，资金回转入表内信贷业务；③中介服务类业务受监管影响不大，保持相对稳定，其业务规模会不断扩大；④随着监管活动加强，金融衍生业务资金转回表内，相关业务规模扩大速度得到遏制。1、信用审查机制日趋完善，担保承诺类业务相对规模缩减担保承诺类业务银行因需要承担信用风险，部分业务不为0，需要计提表外信用，占用资本。从担保业务来说，对于银行产生的风险和贷款相当，一旦客户违约将构成银行的负债。从承诺业务来说，承诺本身对银行也构成了一定约束。随着近年信用审查机制日趋完善，并且行业对担保、承诺条件的要求、标准提升，担保承诺业务在总营收中所占比重下降。就未来银行的担保承诺业务而言，随着银监会收紧对银行监管，而相应的风险业务需要计提信用风险加权资产，进而从表外向表内转移。同时，银行对自身风险控制要求不断加强，风险控制能力不断提升，其资产质量标准也会随之相应提升，银行发放担保以及进行承诺业务势必会更加审慎，进而降低其担保承诺的业务量，从而降低表外业务风险。2、表外理财增速放缓、规模缩减近年来，理财业务快速增长，成为商业银行最重要的表外业务。旧版《指引》对表外业务的定义仅包括担保和承诺类业务，但是最近几年银行理财业务规模迅速扩大，余额从2011年约5万亿增长至2017年1月末的峰值30.31万亿，虽在之后几个月有所下降，但当前仍然保持了28.40万亿的绝对规模，成为最重要的途径。银监会在2016年11月发布的《商业银行表外业务风险管理指引（修订征求意见稿）》规定大多针对表外理财业务，包括实质重于形式、风险隔离等原则，与此前发布的征求意见稿的规定颇有相似之处。就当前表外理财的性质而言，名义上虽不承诺本金的兑付，但从实际上看，绝大多数银行的非在到期兑付时都是保证本金的兑付的。这就形成了银行非产品保本的隐性刚性兑付的局面，进而构成银行的风险，造成银行的或有负债。而新版《指引》明确规定“商业银行开展代理投融资服务类、中介服务类表外业务时，不得以任何形式约定或者承诺承担信用风险”，表现出监管要求去除刚性兑付，强化风险准备和资本计提的思路，对表外理财的影响是很大的。除此之外，央行还将表外理财纳入MPA考核。MPA考核包含许多指标，是衡量银行成绩的一个重要指标体系。“广义信贷同比增速”是其中一个重要指标，将银行表外理财纳入广义信贷范围，意味着表内表外共用一个广义信贷额度，银行考核压力加大。根据MPA考核规定，银行广义信贷增速与目标M2的偏离不得超过22-25个百分点，如果按照17年M2为13%的话，意味着广义信贷同比不超过35-38%。过去理财产品不在广义信贷范围中时，银行通过理财产品将资产往表外转移。而新规的发布，意味着中小银行表外理财迅猛扩张势头遭遇逆转，广义信贷额度更加紧张。事实上，2014年和2015年银行理财产品余额增速分别约为54.45%与72.75%，大大超出了MPA的监管红线，而2016年上半年同比增速仍达到46.6%，尤其城商行和机构扩张迅猛，城商行的理财资产相比年初已扩张58%。2016全年增速32.59%，可想而知在政策刚颁布的年末，表外理财、等表外业务面临大幅压缩的压力，对银行造成了巨大的冲击。在表内表外共用一个广义信贷额度时，由于表内表外业务利差很大，银行会优先选择发展表内业务。根据中国银行业协会发布的收益率数据来看，非保本理财产品的收益率高于保本型理财产品的收益率。意味着银行经营表外非保本理财产品所需要的成本大于表内保本型理财产品的成本。表外业务的非保本理财利差小于表内业务的保本理财的利差。在表内额度有限的情况下，发展表外理财业务就会大大挤压表内业务的发展空间，在表内业务收益明显高于表外的情况下，银行必然会选择缩减表外的理财业务，进而发展表内的信贷业务。而随着银监会打破刚性兑付的要求收紧，表内保本会流向其他表内的信贷业务如消费信贷等。由于保本理财产品仍存在客户需求，在当下依然存在一定的生存空间。自17年初以来，银行理财产品余额减少了1.91万亿，理财产品余额同比增速降至个位数，较去年同期大幅度下降35 个百分点。上半年，同业理财减少最为明显，较年初减少了2 万亿元，理财中的委外投资减少5300 多亿元。这也进一步验证了表外理财规模缩减的逻辑。综上，我们给出以下结论：随着打破刚性兑付的监管思路的进一步实施，银行表外理财进一步受限；在银行理财纳入广义信贷额度范围后，由于表内外业务的资产成本和利差，银行会将资产从表外转回表内，尤其是收益较低的同业理财部分表现得最为明显。3、中介服务类业务受影响不大从事中介服务类业务时，银行所承担的是金融服务职能，不承担任何信用风险（但依旧会承担从事业务所固有的操作风险、声誉风险等），通常不会影响银行表内业务的质与量，并且能为银行带来服务性收入。该类业务银行不用承担额外风险，仅利用银行的人力与技术设备等资源为客户提供服务，从中赚取手续费，对于银行规模发展扩大也有一定的助益。银行未直接披露中介服务类业务收入，根据中介服务类业务定义及所包含的子类，将已披露的结算业务、银行卡业务、财务顾问业务以及托管业务收入相加总，大致计算出各银行中介服务类业务收入。对国有银行、股份制银行以及城商行来说，扩大中介服务类业务对其拓展市场份额有相当助益，其业务规模也在不断扩大。就目前而言，银监会监管政策对其并无太大影响。4、金融衍生相关业务资金转回表内金融衍生业务即金融衍生交易类业务是指商业银行为满足客户保值或自身头寸管理等需要而进行的货币和利率的远期、掉期(互换)、期货、等衍生交易业务。金融衍生业务本身是一种避险工具，但由于其具有的零和性、高杠杆性在实践中却招致了更大的风险。由于是零和博弈的一种，交易的双方的盈亏完全负相关，并且净损益为零。若是银行之间开展金融衍生业务，不管哪方最终得利，都会对其中一方造成巨大损失，加大银行业的风险。除此之外，金融衍生业务还具有高杠杆性。其保证金和强制平仓制度充分说明了其本身具有的高风险性。在2016年底的新规出台前，金融衍生业务规模大幅增长。由于衍生业务天然的高风险性，导致了银行的风险加大。自今年银监会开展三三四整治以来，银行业压缩表外规模，部分表外资金转回表内，有所提升。今年上半年银行业金融机构各项123.5 万亿元，同比增长13.2%，增速快于同期资产增速1.7 个百分点。总体上，金衍相关业务规模扩大速度得到了遏制。五、国际发展表外业务经验1、表外业务的资本监管银行表外业务的国际监管主要以巴塞尔委员会的监管准则为指导，各国再根据本国情况制定具体的监管措施。为抵御表外业务风险，保护存款人的利益，巴塞尔委员会首先提出对表外业务的资本监管措施，巴塞尔委员会1986年发表了《银行表外业务风险管理》的文件，强调了表外业务风险是银行业全面风险的一部分，加强银行表外业务的风险管理具有重要的意义。1988年巴塞尔委员会发表了《巴塞尔协议》，制订了具体的风险加权的计算标准，将表外业务按“信用换算系数”从无风险到十足风险分四类，不同级别风险具有不同的权重。同时强调表内表外均计入考虑，规定不低于8%，这一原则的存在对防范银行表外业务风险起到防护墙作用，有利于金融市场的稳定。而最新修订的巴塞尔资本协定Ⅲ进一步提高了有关表外资产的风险权重和资本要求。包括提高了对交易账户和复杂的资本要求，加强对的监管，并引入了指标。2、对表外业务信息披露商业银行的表外业务不反映在资产负债表上，表中不能看到表外业务的交易盈亏，风险不易被发现，不利于监管者对银行表外业务的监管。巴塞尔委员会认为，信息披露是对银行业表外业务有效监管的重要手段，金融机构应该向其财务报表的使用者提供衍生产品交易活动的清晰概况，披露其内部的风险衡量方法和管理体系，确保信息披露的有效性。3、对表外业务的风险评估六、发展建议与前景展望总体上看，对于传统表外业务，现有监管体系认为其风险结构较为简单、风险影响有限，并未给予格外关注，对其风险管理机制和流程等缺乏专门的监管规则，散布在各类监管手册之中。巴塞尔银行监管委员会 1986 年发布《银行表外业务风险管理》后，迄今未进行任何更新。根据表外业务发展状况和当前监管实践，我们认为表外业务的监管趋势将不断收紧，制度将不断完善，监管当局会从以下方面加强监管：1、将强化资本充足率监管我国在表外业务监管方面会强化对资本充足率的监管，这既是与国际标准接轨的需要，更是防范金融风险的要求。参照《巴塞尔协议》，制定表外业务风险换算系数，确定表外业务相应的风险等级，调整资本比率，安排一定量的资本保障表外业务活动，从而将资本必要量和内外业务的风险联系起来，确保银行有足够的资本来弥补可能出现的损失。建立一套完整的资本监督指标体系，以便对表外业务经营风险进行量化分析是一个大趋势。除此之外，将在表外业务的操作环节加强资本充足率监管。由于表外业务的创新性强，很多业务存在着不规范现象。因此操作环节中存在着较大的市场风险、信用风险，操作环节的不规范可能导致银行承担较大的风险而遭受损失。从资本充足率角度看，会加大表外业务操作环节的监管，根据表外业务的不同种类和范围，制定不同的标准和监管机制。2、将建立表外业务风险管理体系首先是规范市场准入标准。由于表外业务的类别较多，风险度不尽相同，要想把控其风险存在一定难度。监管当局可能在对不同业务设定市场准入时，根据不同的情况建立不同的标准。对于风险较小的业务，如代理、咨询、支付结算等业务不设置复杂的附加条件，只需要加以备案登记就可以允许其进入市场。对风险较高、操作程序较为复杂的、担保承兑等业务，设立不同的风险评判等级，再向相关机构进行申请，得到审批之后进入市场。对于衍生产品这类形式复杂风险隐藏性较强的业务，制定具体的准入标准，由高级别的监管机构进行审批，保证准入门槛能有效地对银行表外业务风险进行控制。其次，在统一风险管理框架下分类管理。由于银行表外业务种类繁多，复杂性较高，风险各异。且近年来银行并没有将表外业务风险纳入银行统一的风险框架中去管理。因此本次《管理指引》征求意见稿要求，商业银行将表外业务纳入全面风险管理体系，对其所承担的信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、声誉风险以及其他风险及时识别、计量、评估、监测、报告、控制或缓释，并建立业务、风险、资本相关联的管理机制。监管机构还将对表外业务进行分类管理，根据不同情况，制定不同的风险管理办法，对每一项业务的服务范围、业务流程、权责利益、收费标准等进行严格规范，对于风险较大的担保承诺类，重点监管信用风险，关注统一授信执行、表外业务信用风险转换系数、表外业务垫款等情况。对于风险较小的代理投融资服务类、中介服务类业务，应该重点监管操作风险、声誉风险，关注业务操作规范、客户投诉、保护等情况。另外，监管当局可能要求商业银行建立表外业务风险限额管理制度。对需要设定风险限额的表外业务，设定相应的风险限额。商业银行应当建立覆盖所有表外业务的全口径统计制度，制定全行统一的统计标准。3、更加重视表外业务信息披露从国外的经验可以看出，加强信息披露是解决，有效降低风险的重要举措。加强商业银行表外业务的信息披露，建立、强化各类表外业务的报告制度也是监管的趋势之一。为了掌握表外业务的风险，商业银行应该增加表外业务的专项报表，来反映表外业务发展与经营状况，不能仅仅将表外业务以注释形式或附录形式包括在财务报表中。同时，}