文献综述_商业银行信用风险管理
文献综述从流程管理商业银行操作风险防范
文献综述从流程管理商业银行操作风险防范文献综述：从流程管理商业银行操作风险防范在当今金融市场中，商业银行的操作风险成为了一个不可忽视的问题。
为了有效地管理和减少操作风险，流程管理已被广泛应用。
本文将从文献综述的角度出发，探讨流程管理在商业银行操作风险防范方面的应用和意义。
一、操作风险的定义与分类首先，我们需要了解操作风险的定义和分类。
操作风险是指由于不当或失误的操作、流程、制度或外部事件而导致的损失的风险。
操作风险可分为人为风险、流程风险和系统风险。
二、流程管理与操作风险防范的关系研究人员指出，流程管理可以帮助商业银行识别、评估和控制操作风险。
流程管理强调规范化和标准化，可以确保操作过程的顺利进行，避免操作风险的发生。
三、流程管理在商业银行操作风险防范中的应用文献中许多研究都表明，在商业银行操作风险防范中，流程管理发挥着重要的作用。
以下是一些主要的应用方式：1. 设计和优化操作流程流程管理可以帮助商业银行设计和优化操作流程，确保操作的合规性和高效性。
通过流程管理，银行可以识别潜在的风险点，并采取相应的措施进行防范。
2. 强化内部控制良好的内部控制是防范操作风险的关键。
流程管理可以规范并优化内部控制机制，确保操作的安全性和可靠性。
例如，商业银行可以建立良好的审批流程和授权机制，避免不当操作或内部欺诈行为。
3. 强化员工培训与意识员工是操作风险的关键因素。
流程管理可以帮助商业银行提升员工的操作风险意识，并通过培训和教育，使员工更加熟悉和理解操作流程，减少操作失误的可能性。
4. 制定风险管理策略和措施流程管理可以帮助商业银行制定有效的风险管理策略和措施，建立应对操作风险的框架和制度。
例如，银行可以通过制定操作规范和制度，明确风险管理的责任和义务，确保风险的及时识别和应对。
四、流程管理在商业银行操作风险防范中的挑战与对策尽管流程管理可以帮助商业银行防范操作风险，但也存在一些挑战。
比如，流程管理的设计和实施需要考虑到不同的操作情境和业务需求。
文献综述-商业银行信用风险管理
商业银行信用风险管理框架体系一、选题的目的和意义风险就是损失的不可确定性。
风险是影响金融行为的基础要素(Michel Crouhy, 2005)。
银行风险就指由于几个明确的不确定性所带来的利益损失。
(Joel Bessis, 1997)在银行业，风险是个多维立方体, 主要包括：1. 信用风险2. 流动性风险3.利率风险4.市场风险5.汇率风险6.主权风险，通常还有法律风险(Jorion, 2001)。
相对银行而言，信用风险是由交易对手违约所造成的既有损失，也是最古老，最重要的银行风险之一。
信用风险取决于交易对手，取决于宏观经济波动。
相对于现有的技术而言，信用的评级、度量和对冲仍然是金融界商讨的热点。
对商业银行而言，资本金充足率低，负债率高，同时对外发放巨量资产，使用巨大的杠杆率经营风险是极为平常的业务操作。
经营银行就是经营风险。
建立风险识别、检测、度量控制的体系，调整改变银行的风险和收益是银行安生立命的根本。
在数学金融和金融工程迅速发展的当代，借助计算机技术的协助，信用风险的度量，尤其是衍生产品金融风险度量和专业管理受益匪浅。
相对而言，金融风险的控制也可以使用结构化的三个步骤进行总结：建模、评估与对冲(Thomas R. Beileki, Marek Rutkowski, Credit Risk: Modeling, Valuation, and Hedging, 2001)。
风险评估与对冲固然重要，但在商业银行的实际运用中显然会遇到许多的问题和困难，同时由于我国地域广大，各地商业银行的实践基础显然存在诧异。
在实证中，评级方式的选取，评级方式如何调整，表外业务的定价(MTM)，风转换系数(CCF)的选取、预期损失(EL)、预期损失概率(PD)、在险资产价值(VaR)、风险资本调节收益(RAROC)的计算，如何将风险暴露敞口进行最有效的对冲，如何使用最低的TOC(Total Own Cost)在短时间内建立有效的计算机风险管理体系，显然成为一个将长期困扰商业银行的重大问题。
风险管理专业毕业论文文献综述
风险管理专业毕业论文文献综述风险管理专业作为一个重要的学科领域，其研究内容涉及到各个行业和领域中的风险识别、评估、控制和应对。
在当今社会，风险管理的重要性日益凸显，各种风险事件频繁发生，给社会经济发展带来了巨大挑战。
因此，对于风险管理专业的研究和实践具有重要意义。
本文将对风险管理专业的相关文献进行综述，探讨当前风险管理领域的研究热点和趋势。
一、风险管理概述风险管理是指在不确定性条件下，通过识别、评估、控制和监测风险，以达到组织的目标。
风险管理的核心是对风险的认识和处理，其目的是最大限度地降低负面风险的发生概率，同时增加正面风险的可能性。
风险管理的范围涵盖了金融风险、市场风险、操作风险、战略风险等多个方面，是企业管理和决策中不可或缺的一部分。
二、风险管理专业研究现状近年来，随着全球化和信息化的发展，风险管理专业的研究日益深入。
学者们在风险管理领域开展了大量的研究工作，涉及到风险识别方法、风险评估模型、风险控制策略等方面。
其中，以下几个方面是当前风险管理专业研究的热点和趋势：1. 大数据在风险管理中的应用随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始将大数据技术应用于风险管理中。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以更准确地识别和评估风险，为企业决策提供更有力的支持。
大数据在风险管理中的应用成为当前研究的热点之一。
2. 金融风险管理金融风险是风险管理领域中的一个重要分支，涉及到市场风险、信用风险、流动性风险等多个方面。
当前，学者们对金融风险管理的研究主要集中在风险度量模型、风险传染机制、风险监测技术等方面，以应对金融市场波动和风险事件的发生。
3. 企业风险管理实践企业风险管理是保障企业可持续发展的重要手段，对企业的经营和管理具有重要意义。
当前，越来越多的企业开始重视风险管理工作，建立完善的风险管理体系，加强对各类风险的管控和应对。
企业风险管理实践成为风险管理专业研究的一个重要方向。
4. 灾害风险管理灾害风险管理是风险管理领域中的一个重要分支，涉及到自然灾害、人为灾害等多种风险类型。
商业银行信用风险评估模型文献综述
２ Ｏ 世纪 ５ Ｏ年代 以前 ， 信 用风 险评价 以传 统 的主观 分析 法 为 主， 主要依据专 家 的知识 和经 验 ， 对贷 款 的信用 风 险做 出判 断 。比较具有代表性 的分 析方 法是 专家分析法 ， 该方法简单 、 易
接受 ， 但主观性较强 ， 容 易造成 较大的评估误 差。
展进 程。
数学方法定量评价信用风险 。Ｍａ ｒ ｋ ｏ ｗｉ ｔ ｚ 提 出现 代资产组 合理
论（ Ｍｏ ｄ ｅ ｍ Ｐ ｏ ｒ ｔ ｆ ｏ ｌ ｉ ｏ Ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ） 、 Ｌ ｕ ｃ ｅ根 据 Ｉ Ｉ Ａ特性首次 导 出 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模型 、 Ｓ ｈ ａ ｒ ｐ ｅ 构建 了资本资产定价模型（ Ｃ ＡＰ Ｍ） 、 Ｂ ｌ ａ ｃ ｋ＆ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｌ ｅ ｓ和 Ｍｅ ｒ ｔ ｏ ｎ提 出 了 期 权 定 价 理 论 （ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｉ ｃ ｉ ｎ ｇ
费率 。
近几年来 ， 各保险公司逐渐涉足农村保险 ， 但 农村保险的发 展 不尽 如人意。农 村保险要 发展 ， 增加有 效需求 是关键 。农 村 保 险需求不 足是困扰中国农村保险发展的重要问题 。本文通过 对 山东省农村保险需求的调查分析发现 山东省农 民的农村保险 购买率低 ， 农 民对保 险缺乏 了解 。通过对 样本进行 多元 回归分 析， 发现影响农户购买保 险 的主要 影 响因素有农 民对保 险的 了 解程度 、 农 民年 收入 、 保险产品费用等 。并对农村保险 的发展提 出 了相 关 建 议 。
金 融 管 理
商 业 银 行 信 用 风 险评 估 模 型 文 献 综 述
翟 万 里 彭 中云
摘 要： 商 业 银 行 信 用风 险 评 估 是 银 行 信 用 风 险 管 理 的 核 心 环
金融科技赋能商业银行信用风险管理探究
金融科技赋能商业银行信用风险管理探究韩晨宇㊀㊀张㊀颖(江西财经大学ꎬ江西㊀南昌㊀３３００１３)摘㊀要:信用风险管理是商业银行的核心业务之一ꎬ也是保持银行业可持续稳定发展的关键之一ꎮ在金融科技３.０时代ꎬ金融与科技深度融合ꎬ我国经济环境发生了很大的变化ꎬ商业银行信用风险管理也进入了一个新的阶段ꎬ探讨在此背景下商业银行如何进行信用风险管理具有一定的现实意义ꎮ因此ꎬ文章基于商业银行信用风险的产生路径及管理对策的理论基础ꎬ深入剖析金融科技赋能商业银行信用风险管理的实现路径ꎬ有助于进一步优化商业银行信用风险管理的效率和风险控制水平ꎬ促进金融市场稳定和可持续发展ꎮ关键词:金融科技ꎻ商业银行ꎻ信用风险ꎻ数字化转型中图分类号:Ｆ８３０.３３㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７１－６７２８(２０２３)１６－００６４－０４㊀㊀近年来ꎬ金融科技逐渐成为世界各国金融发展的重要方向之一ꎮ传统金融行业的运营方式㊁业务模式也正在不断创新ꎮ２０２２年１月ꎬ中国人民银行为进一步加强顶层设计ꎬ印发第二轮«金融科技发展规划(２０２２ ２０２５年)»ꎬ提出以加快金融机构数字化转型及强化金融科技审慎监管为主线ꎬ把数字元素融入金融服务的全过程ꎬ力争到２０２５年实现整体水平与核心竞争力跨越式提升ꎮ此举全面顺应了数字经济发展趋势ꎬ进一步助推了金融科技更高质量发展ꎬ充分发挥出其服务实体经济的赋能作用ꎮ２０２３年２月ꎬ在国务院发布的«数字中国建设整体布局规划»中ꎬ金融科技的创新与应用被列为一项重要发展方向ꎬ金融科技已经成为数字经济发展的核心ꎮ金融科技的快速崛起对商业银行的信用风险管理带来了全新的挑战和机遇ꎮ商业银行是金融体系中重要的信用中介之一ꎬ其信用风险管理水平的高低直接关系到金融市场的稳健运行和国民经济的发展ꎮ我国商业银行信用风险管理已初步实现由风险评价的主观向客观㊁由经验判断的定性向科学量化的定量㊁由静态向动态监测管理的转变ꎮ如何在金融科技的帮助下完善商业银行的信用风险管理ꎬ设计出一套科学合理的信用风险管理体系ꎬ是当前金融领域亟待研究的问题ꎮ一㊁文献综述(一)商业银行信用风险管理王学武认为ꎬ商业银行信用管理高度依赖数学模型ꎬ而忽略了非财务因素的作用ꎬ存在失控的可能[１]ꎮ商业银行应该回到支持实体经济的本源ꎬ注意到非财务因素的作用ꎬ加强文化和管理队伍的建设ꎮ吕江林㊁张蕊以中国上市银行２００５ ２０１５年的数据证明了商业银行操作性风险与信用风险存在显著正相关关系ꎬ因此商业银行管控好操作风险有助于管理信用风险[２]ꎮ李硕㊁侯晓辉提出ꎬ商业银行应保持适度的信贷规模ꎬ从风险角度审批并及时更进中长期贷款[３]ꎮＶｓｋＧ㊁ＷｉｊｅｓｉｎｇｈｅＨ指出ꎬ如果商业银行需要实现更高的财务业绩ꎬ应在最佳范围内扩大贷款额度ꎬ同时保持管理良好的不良贷款管理制度ꎬ并有足够的贷款损失准备[４]ꎮ姚婷㊁宋良荣选取了１６家商业银行２０１１年１月至２０１９年６月的数据ꎬ检验了金融科技对商业银行信用风险管理水平的影响[５]ꎻ并指出ꎬ商业银行应该积极与金融科技融合ꎬ提高对用户风险评级精确度ꎬ将业务拓展至金融科技范围圈内ꎬ寻找新的盈利点ꎮ郭立仑㊁周升起对商业银行信用风险影响因素进行实证检验ꎬ得出结论:业务结构和经营管理等内部因素对商业银行信用风险影响比外部环境更大[６]ꎮ商业银行应持续优化内部管理调控制度ꎬ确保有充足的资金应对信用风险ꎮ傅顺㊁裴平㊁孙杰以２００９ ２０１９年中国３７家上市银行为样本ꎬ实证检验得出数字金融发展与商业银行信用风险呈现 倒Ｕ形 的关系[７]ꎮ并提出要积极吸收数字金４６融发展带来的技术溢出效益ꎬ将大数据应用于商业银行信用风险管理与信用评级之中ꎮ(二)金融科技赋能商业银行信用风险管理谢治春㊁赵兴庐㊁刘媛认为ꎬ金融科技数字化已成为影响商业银行战略转型最重要的因素之一ꎬ商业银行战略转型迫在眉睫ꎬ利用数字化风险控制将降低差错率[８]ꎮ姜增明㊁陈剑锋㊁张超提出ꎬ针对商业银行传统风险管理的痛点与不足ꎬ金融科技可以提供新型的解决方案ꎬ加速商业银行信用风险管理转型升级[９]ꎮ刘林㊁陈少晖提出ꎬ通过计量模型ꎬ对风险进行精确计量ꎬ可以显著提高商业银行信用风险管理水平[１０]ꎮＪＰＨｕｇｈｅｓ㊁ＪＪａｇｔｉａｎｉ㊁ＣＧＭｏｏｎ认为金融科技有助于扩大服务不足的消费者的信贷渠道ꎬ而不会承担额外的风险[１１]ꎮ董晓林㊁吴之伟㊁陈秋月通过对２０１０ ２０２０年１７６家商业银行的非平衡面板数据进行实证分析发现ꎬ金融科技不但能显著降低商业银行自身个体风险ꎬ而且能抑制系统性风险ꎬ银行应 因行而异㊁因时而异 ꎬ合理优化金融科技发展战略布局ꎬ不断推进精细化管理[１２]ꎮ蒋海㊁唐绅峰㊁吴文洋通过对２０１１ ２０２０年中国商业银行数字化转型指数的季度面板数据进行实证检验ꎬ发现商业银行推进数字化转型能显著降低其风险承担水平[１３]ꎮ银行应切实加大对数字技术与创新的投资力度ꎬ利用智能技术提高盈利空间ꎬ降低成本ꎬ实现智能风险管控ꎮ(三)文献评述通过梳理现有文献发现ꎬ金融科技可以降低差错率ꎬ精确计量风险ꎬ对商业银行降低风险管理成本有很大的促进作用ꎮ并且已有文献主要从风险评级㊁内控制度㊁管理体系等方面入手研究信用风险管理对策ꎬ从金融科技角度谈商业银行信用风险管理举措的比较少ꎬ大多数研究将二者割裂ꎬ专门集中于研究其中的一个特定方面ꎮ文章主要探讨金融科技赋能下商业银行的信用风险管理对策ꎬ将金融科技与信用风险管理结合起来ꎬ提出一些新的思考与建议ꎮ二㊁商业银行信用风险管理概述商业银行信用风险是指在银行业务中ꎬ由于借款方或其他合约方无法按照合约要求或协议履约ꎬ导致商业银行遭受的损失或经济风险ꎮ需要注意的是ꎬ不同的银行风险管理策略和指标体系有所不同ꎬ银行在选择指标时需要根据自身经验和实际情况进行权衡ꎬ并不断优化和改进指标体系ꎬ以提高风险管理水平ꎮ商业银行信用风险管理是为了降低信用风险ꎬ保护银行的资产及客户财产而进行的一系列风险管理措施ꎮ商业银行信用风险无处不在ꎬ从授信开始ꎬ直到借款按时还款为止ꎬ银行需要对借款人㊁借款用途及保证人进行多方位评估和监控ꎬ以保证风险的可控性ꎬ从而减少银行损失和客户损失ꎮ商业银行信用风险产生途径主要包括信用评级不准确㊁借款人违约㊁管理疏失ꎮ相应的风险管理方法包括客户信用价值评估㊁担保措施㊁优化风险管理体系等ꎮ三㊁金融科技在商业银行信用风险管理中的应用(一)金融科技赋能商业银行信用风险管理商业银行作为金融系统的核心组成部分之一ꎬ金融科技的应用对它的发展和运营模式都带来了深刻的影响ꎮ据２０２２年各商业银行年报数据显示ꎬ国有六大银行金融科技投入均在百亿元以上ꎬ其中工商银行以２６２.２４亿元的数额稳居第一ꎮ六大行科技投入总额为１１６５.４９亿元ꎬ科技人员总数为８７３８３人ꎮ并且多家股份制商行科技投入占营收比重在４％左右ꎬ人才队伍也有大幅增长ꎮ商业银行通过运用金融科技ꎬ并设立金融科技子公司ꎬ可以提高客户体验㊁缩短交易时间和成本ꎬ增强风险管理能力ꎬ提高营销效果和流动性等ꎮ其中ꎬ降低信用风险是商业银行运用金融科技的一个主要目标ꎮ商业银行可以通过金融科技的四大关键技术:大数据(ＢｉｇＤａｔａ)㊁区块链(ＢｌｏｃｋＣｈａｉｎ)㊁云计算(Ｃｌｏｕｄ)和人工智能(ＡＩ)降低信用风险ꎮ金融科技四大关键技术可以多角度㊁多维度㊁全方位地助力商业银行降低信用风险ꎬ四大技术之间并非孤立存在ꎬ毫无关联ꎬ而是相互交融㊁嵌入和合作的ꎬ共同提高了商业银行金融服务的效率和质量ꎮ(二)商业银行金融科技应用实践随着金融科技的不断发展ꎬ商业银行越来越多地使用大数据㊁人工智能㊁区块链㊁云计算等技术来改善信用风险管理效率与准确性ꎮ虽然不同类型的商业银行所应用的技术有所差异ꎬ但总体上都表现出了创５６新性和应变能力ꎮ如表１所示ꎬ文章具体从国有六大行以及招商银行㊁宁波银行㊁花旗银行出发ꎬ探索了它们运用金融科技的一些实践ꎮ表１ 各主要商业银行运用金融科技的实践银行中国工商银行中国农业银行中国银行中国建设银行中国邮政储蓄银行交通银行招商银行宁波银行花旗银行大数据融安ｅ信自主可控大数据平台中银慧聚大数据应用平台和大数据公司Ｋｙｌｉｇｅｎｃｅ合作金融云数字底座数据中心智能安全运营体系托管大数据平台实时数据平台虚拟企业数据湖(大数据集成平台)人工智能人工智能机器学习平台惠农ｅ贷声纹识别中银大脑建行大脑ＲＰＡ＋ＡＩ智能自动化平台沃德理财顾问智能风控平台 天秤系统 风语 智能数据分析管理平台ＡＩ替代员工区块链工银玺链ＡＢＣｈａｉｎ区块链电子钱包ＢＯＣ￣ｗａｌｌｅｔＢＣＴｒａｄｅ２.０Ｕ链福费廷业务系统链交融一链通供应链金融平台测试 花旗币云计算首家落地Ｓｅｒｖｅｒｌｅｓｓ平台新一代数字化云平台ＤｅｖＯｐｓ云平台建行云基于ＭｉｒａｎｔｉｓＯｐｅｎＳｔａｃｋ的私有云５Ｇ全域智能金融云专网云＋ＡＰＩ技术架构云闪付利用云计算提升运营效率㊀㊀总体来看ꎬ金融科技为商业银行信用风险管理提供了新的思路和技术支持ꎬ提高了风险控制的效率和精度ꎮ各家银行通过不同的技术手段和应用场景ꎬ不断创新和探索ꎬ实现了数字化转型ꎬ提升了业务处理的效率和服务水平ꎮ四㊁实现路径金融科技技术为商业银行信用风险管理提供多方面的支持ꎬ减少不必要的风险损失ꎬ降低不良贷款的风险ꎬ同时提高审批效率和风险控制效果ꎮ(一)推动数字化转型据中国银行业协会发布的«中国银行家调查报告(２０２２)»显示ꎬ银行业的发展战略已经出现改变ꎬ商业银行信贷需求减弱成为其主要经营压力ꎬ数字化智能化转型成为银行业新的盈利点ꎮ在某种程度上来说ꎬ数字化转型是大势所趋ꎬ未来银行业的竞争将主要集中在数字化转型的速度和质量上ꎮ商业银行应积极利用自身传统的金融服务优势㊁客户资源以及丰富的市场经验拥抱金融科技ꎬ发挥 头雁 的作用ꎬ实现数字化转型ꎬ加速创新和升级ꎬ统筹推进数字化风控体系建设ꎬ不断向高质量发展迈进ꎮ１.推行大数据应用首先ꎬ运用大数据征信扩宽了用户的覆盖范围ꎬ通过对客户海量碎片化数据和市场数据的深度挖掘和分析ꎬ提高银行信用评估的精度和准确性ꎬ减少不良贷款率ꎮ其次ꎬ商业银行可以利用挖掘出来的数据进行个性化信贷产品的制定ꎬ主动创造客户需求ꎬ改变以往的被动式营销策略ꎮ最后ꎬ商业银行还可以利用大数据实现贷款通道的自动化和优化ꎬ减少人为错误和外在干扰ꎬ提高贷款速度和效率ꎬ降低不必要的成本ꎮ２.引入人工智能技术商业银行能够在加速信用评估流程的同时提高风险管理的准确性ꎮ商业银行可以利用人工智能技术建立客户画像系统ꎬ给每位用户打上不同维度的标签ꎬ从而更好地了解客户的需求㊁借款用途和偏好等因素ꎻ还可以对其中高质量的用户提供更准确的信用评估和更优化的借款建议ꎬ从而提升客户体验㊁实现精益风险管理ꎮ利用人工智能技术帮助识别欺诈和风险ꎬ以建立自动反欺诈模型ꎬ从而在借款审核过程中自动识别欺诈和风险ꎬ筑起风险防火墙ꎮ３.推进区块链应用商业银行应当加强区块链技术在信用风险管理中的应用ꎬ包括基于区块链的金融交易信息共享㊁风险事件的溯源追踪和智能合约的实施等ꎮ推行跨界的部署平台ꎬ实现多家银行之间的客户ＫＹＣ(ＫｎｏｗＹｏｕｒＣｕｓｔｏｍｅｒ)信贷业务数据和个人信用数的据信息共享ꎬ提高信用数据的透明度和精确性ꎬ且其不可篡改的特性也提高了商业银行的数据质量ꎮ通过无需６６中介的智能合约ꎬ实现基于担保的多方数字化财务交易ꎬ提高客户的资产流通性和安全性ꎮ４.建立云计算架构商业银行可以建立云计算平台和数据仓库ꎬ并通过云计算架构ꎬ将数据以更加安全㊁高效的方式进行存储㊁分析和管理ꎬ从而为信用风险管理提供更好的技术基础ꎮ同时ꎬ商业银行还应注重云安全管理ꎬ加强云平台安全措施㊁身份验证㊁访问控制等技术手段ꎬ实时监测平台安全事件ꎬ从而提高云计算的安全性ꎮ(二)建立全面的信用风险管理体系首先ꎬ在贷前环节ꎬ可以利用金融科技开发更智能化的风险监测系统ꎬ监测客户账户的交易活动㊁异常交易等信息ꎬ以便在风险出现时ꎬ尽早发现并采取措施减轻损失ꎮ其次ꎬ在贷中环节ꎬ通过建立适当的贷款政策和框架ꎬ利用新型技术加强对贷款人资信情况和还款能力的跟踪和分析ꎬ实现对信用风险的实时排查和防范ꎬ以保障银行稳健经营和客户资产安全ꎮ最后ꎬ在贷后环节ꎬ银行可以利用金融科技更好地预测贷款违约风险ꎬ自动确认贷款还款是否到账ꎬ代替人工清点记录ꎬ从而减少错误和效率低下等问题ꎮ同时监控贷款实际用途不真实㊁被挪作他用㊁流入高风险领域等违法违规行为ꎬ强化贷后管理ꎬ并定制化产品和服务来拓展市场ꎬ精准营销ꎬ实现复贷ꎮ五㊁结论金融科技的赋能下ꎬ商业银行信用风险管理必将迎来新的发展机遇ꎮ商业银行须加强信用风险管理ꎬ不断寻找数字合作伙伴ꎬ积极主动探索金融科技与业务的融合ꎬ形成联动发展ꎬ稳固 金融＋科技 耦合体系ꎮ利用数字化智能化元素提高风险控制的效率和精准度ꎬ有效解决交易过程中的信用安全性问题ꎬ以应对市场的竞争和风险压力ꎬ优化服务质量ꎬ为经济社会发展做出更大的贡献ꎮ参考文献:[１]王学武.商业银行信用风险管理的反思[Ｊ].新金融ꎬ２０１８(１０):３７－４０.[２]吕江林ꎬ张蕊.商业银行操作性风险与信用风险:理论框架和经验数据[Ｊ].广东社会科学ꎬ２０１９(２):１７－２７. [３]李硕ꎬ侯晓辉.流动性风险㊁信用风险与商业银行流动性创造[Ｊ].经济经纬ꎬ２０２０ꎬ３７(４):１６８－１７６.[４]ＶｓｋＧꎬＷｉｊｅｓｉｎｇｈｅＨ.ＴｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＣｒｅｄｉｔＲｉｓｋＭａｎａｇｅｍｅｎｔｏｎＦｉｎａｎｃｉａｌＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＣｏｍｍｅｒｃｉａｌＢａｎｋｓｉｎＳｒｉＬａｎｋａ[Ｃ]ʊ６ＴＨＳＹＭＰＯＳＩＵＭＯＦＡＣＣＯＵＮＴＩＮＧ＆ＦＩ￣ＮＡＮＣＥＲＥＳＥＡＲＣＨꎬ２０２１.[５]姚婷ꎬ宋良荣.金融科技对商业银行信用风险的经济资本影响研究[Ｊ].科技管理研究ꎬ２０２１ꎬ４１(１):１０４－１１０. [６]郭立仑ꎬ周升起.商业银行信用风险主要影响因素来自内部还是外部 基于ＫＭＶ及随机森林模型的实证研究[Ｊ].会计与经济研究ꎬ２０２２ꎬ３６(１):１０５－１２４. [７]傅顺ꎬ裴平ꎬ孙杰.数字金融发展与商业银行信用风险 来自中国３７家上市银行的经验证据[Ｊ].北京理工大学学报(社会科学版)ꎬ２０２３ꎬ２５(１):１４５－１５５.[８]谢治春ꎬ赵兴庐ꎬ刘媛.金融科技发展与商业银行的数字化战略转型[Ｊ].中国软科学ꎬ２０１８(８):１８４－１９２. [９]姜增明ꎬ陈剑锋ꎬ张超.金融科技赋能商业银行风险管理转型[Ｊ].当代经济管理ꎬ２０１９ꎬ４１(１):８５－９０.[１０]刘林ꎬ陈少晖.我国商业银行信用风险经济资本管理研究[Ｊ].青海社会科学ꎬ２０２１(３):１１９－１２７.[１１]ＨｕｇｈｅｓＪＰꎬＪａｇｔｉａｎｉＪꎬＭｏｏｎＣＧ.Ｃｏｎｓｕｍｅｒｌｅｎｄｉｎｇｅｆｆｉ￣ｃｉｅｎｃｙ:ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓｖｅｒｓｕｓａｆｉｎｔｅｃｈｌｅｎｄｅｒ[Ｊ].Ｆｉ￣ｎａｎｃｉａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎꎬ２０２２ꎬ８(１):３９.[１２]董晓林ꎬ吴之伟ꎬ陈秋月.金融科技发展对商业银行风险防控的影响 基于中国１７６家商业银行的实证分析[Ｊ].江苏社会科学ꎬ２０２３(１):８４－９４ꎬ２４２－２４３. [１３]蒋海ꎬ唐绅峰ꎬ吴文洋.数字化转型对商业银行风险承担的影响研究 理论逻辑与经验证据[Ｊ].国际金融研究ꎬ２０２３(１):６２－７３.作者简介:韩晨宇(１９７８ ㊀)ꎬ男ꎬ汉族ꎬ重庆人ꎮ主要研究方向:金融市场ꎬ金融科技ꎮ７６。
《银行小额信贷风险管理研究国内外文献综述及理论基础》4500字
银行小额信贷风险管理研究国内外文献综述及理论基础目录银行小额信贷风险管理研究国内外文献综述 (1)S.1国外文献综述 (1)(1)小额信贷的产生及发展 (1)(2)国外小额信贷风险研究 (2)(3)国外小额信贷风险管理现状 (2)S.2国内文献综述 (3)(1)国内小额信贷业务的发展 (3)(2)我国小额信贷业务风险管控 (3)第2章小额信贷风险相关概念与理论基础 (4)2.1小额信贷风险管理的的定义 (4)2.2小额信贷风险的类型 (4)2.3小额信贷风险的成因 (5)参考文献 (5)S.1国外文献综述(1)小额信贷的产生及发展1960年，小额信贷便开始产生，1990年该行业得到推动。
国际上针对"小额信贷"有两个对应的词进行解释，一个是Microfmance，另一个是Microcredit。
如今小额贷款具有单笔贷款规模小与纯信用发放的特点。
现代的小额信贷其最早是出现在孟加拉国乡村银行，其主要的目的就是为了针对贫困农民予以一定的信贷方面的帮助，体现出良好的扶贫作用。
上世纪70年代末，孟加拉学者穆罕默德.尤努斯指出，农民普遍无法提供有效抵押品，单个农民贷款规模小且分散，这些原因增高了涉农贷款的业务成本，因此传统金融机构往往不愿意为农民提供贷款。
于是，他在向贫困妇女借款的基础上开办了"穷人自己的银行"—格莱珉银行，数据显示，2007年，格莱珉银行为741万贫困者提供了帮助，其小额信贷业务覆盖了八万多个村庄，分支机构多达两千多家。
2006年，为了表彰尤努斯和格莱珉银行帮助社会贫困人口发展与经济进步所作出的贡献，两人全票通过获得了诺贝尔和平奖。
紧接着，小额信贷机构在世界各地蔓延，乡村银行广泛推广并获得巨大成功。
依据2012年的数据，2010年获得小额贷款的困难家庭为S75亿户，相比1997年的760万户，大约扩大了18倍。
同时，世界各地出现了许多小额信贷成功典例，玻利维亚阳光银行、孟加拉乡村银行、印尼人民银行等，这些成功范例为世界范围内小额信贷发展产生了一定的指导作用，尤其是对发展中国家而言。
商业银行对于小微企业信贷风险管理研究——以中国工商银行为例
商业银行对于小微企业信贷风险管理研究——以中国工商银行为例摘要：近年来，小微企业的规模逐年扩大，国家也大力支持小微企业的发展，截至2022年7月22日，小微企业总量比重占市场主体的91.68%。
由于国家正处在经济转型与结构调整的重要时期，因此，小微企业在向企业贷款时总会遇到许多问题，由于受到政策的制约，小微企业的融资渠道相对较少，严重影响了企业的正常运营，因此，银行信贷对小微企业的运营与发展有着非常重要的作用。
本文以中国工商银行为例，分析工商银行对于小微企业办理贷款业务时所面临的问题，并提出相关建议。
关键词：信贷风险；小微企业；中国工商银行一、引言（一）研究背景习近平总书记在2021年中国国际服务贸易交易会全球服务贸易峰会致辞中宣布：“我们将继续支持中小企业创新发展，深化新三板改革，设立北京证券交易所，打造服务创新型中小企业主阵地。
”自从疫情开始之后，企业的融资需求逐年增长，其中小微企业的贷款需求较为强烈。
中国民生银行首席研究员温彬也曾提及，“三农”以及小微企业依旧是当下经济发展过程中的薄弱领域，需要更进一步对其加大金融方面的支持力度。
近年来，商业银行作为对小微企业放贷拥有主要决定权的机构，陆陆续续的出台了很多小微企业信贷管理办法，但是不难发现，商业银行对于小微企业的贷款还依旧存在着不可忽视的问题，急需提升和改善。
（二）研究意义在如今的经济大环境下，小微企业在经济体系中发挥着不可忽视的重大作用，国家虽然大力支持小微企业的发展，但是中小企业融资难、融资贵的问题依旧得不到有利的解决。
小微企业在市场中发挥着不可替代的重要作用，小微企业占据市场比例的绝大部分，为市场创造财富，解决充分就业的问题。
因此通过分析商业银行对小微企业信贷的风险管理问题，降低小微企业的不良贷款率，改善小微企业融资难的问题，促进市场经济的发展。
另外，对于商业银行来说，通过研究分析小微企业的融资现状、融资问题、以及本身对于小微企业融资风险的管理，可以有效的改善信贷业务，提高资金运用效率，促进小微企业的健康有效发展，同时对于自身风险的管理和控制发挥着积极作用。
毕业论文文献综述风险管理研究进展
毕业论文文献综述风险管理研究进展随着社会的不断发展和经济的不断增长，风险管理作为一项重要的管理工具逐渐受到人们的重视。
在各行各业，风险管理都扮演着至关重要的角色，帮助组织有效地识别、评估、监控和应对各种潜在风险，以确保组织的可持续发展和稳健经营。
本文将对风险管理领域的研究进展进行文献综述，探讨当前风险管理研究的热点和趋势，为相关领域的研究者提供参考和启示。
一、风险管理概述风险管理是指在不确定性环境下，通过识别、评估、监控和应对潜在风险的过程，以达到降低风险对组织目标实现的影响，保护组织利益的管理活动。
风险管理的核心在于对风险的认知和处理，通过科学的方法和有效的工具，帮助组织更好地应对各种内部和外部风险，提高组织的抗风险能力和应变能力。
二、风险管理研究方法在风险管理研究中，研究方法的选择对于研究结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
常见的风险管理研究方法包括定性研究和定量研究。
定性研究主要通过案例分析、访谈调研等方法，深入挖掘风险管理背后的原因和机制，揭示风险管理的实践经验和管理模式；定量研究则通过统计分析、数学建模等方法，量化风险管理的影响因素和效果，为风险管理决策提供科学依据。
三、风险管理的关键要素风险管理涉及多个要素，其中包括风险识别、风险评估、风险监控和风险应对等环节。
风险识别是风险管理的第一步，通过对潜在风险的辨识和界定，为后续的风险评估和风险控制提供基础；风险评估则是对已识别风险的概率和影响进行评估，确定风险的优先级和重要性，为风险管理决策提供依据；风险监控是指对风险的动态监测和跟踪，及时发现和应对风险的变化和演变；风险应对则是在风险发生时采取相应的措施和策略，降低风险对组织的影响。
四、风险管理的发展趋势随着全球化和信息化的发展，风险管理也在不断演进和完善。
未来风险管理的发展趋势主要包括以下几个方面：一是风险管理的智能化和自动化，通过引入人工智能、大数据分析等技术手段，提高风险管理的效率和准确性；二是风险管理的综合化和整合化，将传统的风险管理与战略管理、绩效管理等结合起来，形成全面的风险管理体系；三是风险管理的国际化和标准化，建立统一的风险管理标准和规范，促进全球范围内的风险管理合作和交流。
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商业银行信用风险管理框架体系一、选题的目的和意义风险就是损失的不可确定性。
风险是影响金融行为的基础要素(Michel Crouhy, 2005)。
银行风险就指由于几个明确的不确定性所带来的利益损失。
(Joel Bessis, 1997)在银行业，风险是个多维立方体, 主要包括：1. 信用风险2. 流动性风险3.利率风险4.市场风险5.汇率风险6.主权风险，通常还有法律风险(Jorion, 2001)。
相对银行而言，信用风险是由交易对手违约所造成的既有损失，也是最古老，最重要的银行风险之一。
信用风险取决于交易对手，取决于宏观经济波动。
相对于现有的技术而言，信用的评级、度量和对冲仍然是金融界商讨的热点。
对商业银行而言，资本金充足率低，负债率高，同时对外发放巨量资产，使用巨大的杠杆率经营风险是极为平常的业务操作。
经营银行就是经营风险。
建立风险识别、检测、度量控制的体系，调整改变银行的风险和收益是银行安生立命的根本。
在数学金融和金融工程迅速发展的当代，借助计算机技术的协助，信用风险的度量，尤其是衍生产品金融风险度量和专业管理受益匪浅。
相对而言，金融风险的控制也可以使用结构化的三个步骤进行总结：建模、评估与对冲(Thomas R. Beileki, Marek Rutkowski, Credit Risk: Modeling, Valuation, and Hedging, 2001)。
风险评估与对冲固然重要，但在商业银行的实际运用中显然会遇到许多的问题和困难，同时由于我国地域广大，各地商业银行的实践基础显然存在诧异。
在实证中，评级方式的选取，评级方式如何调整，表外业务的定价(MTM)，风转换系数(CCF)的选取、预期损失(EL)、预期损失概率(PD)、在险资产价值(VaR)、风险资本调节收益(RAROC)的计算，如何将风险暴露敞口进行最有效的对冲，如何使用最低的TOC(Total Own Cost)在短时间内建立有效的计算机风险管理体系，显然成为一个将长期困扰商业银行的重大问题。
大陆实施巴赛尔协议的最后期限逐渐临近，在短时期内采取正确的信贷框架，并建立正确的的自动化管理体系也是帮助各家商行在最大程度上节约成本，在银行的盈利性与稳健性之间找到平衡点的重要参考依据。
本文并非专注于某一个模型的使用或模型比较，或是对某一种评级体系的实证比较，而是结合国内外学术文献和银行实务，提出了一个评级、度量和对冲(Rating, Measurement and Hedging)的信贷风险整合管理框架(Integrated Credit Risk Management Framework)的观点。
考虑到中国国情，尤其是国内商业银行的巨大交易量和经济总量，无法想象银行可以在建立整套的评级、度量和对冲体系的同时，使用简单、低效的手工方式完成以上数据的合并与分析。
为帮助商业银行尽快完善整合风险框架自动化，提供针对信用风险计算机实施模型文献相对较少的情况，本文还对建立自动化计算模型、框架与项目管理进行了详细的阐述。
二、目前国内外的研究现状（一）国外研究现状1、理论界研究综述Edward I. Alterman和 Anthony Saunders 对信用风险度量近20年的戏剧化发展作了如下的总结。
1. 倒闭风险结构的的全球化。
2. 各商行倾慕与高质量、大客户所带来的不协调性。
3. 日益恶化的贷款边际利率竞争。
4. 抵质押物市场价值的减少。
和5. 飞速增长的表外金融产品(包括金融衍生品)所带来的不可避免的违约风险。
(Edward I. Altman and Anthony Saunders, Credit Risk Measurement: Developments Over The Last 20 Years, 1996)在学术上和业务实务上，随着宏观经济的改变、融资方式的进化尤其是在贸易全球化背景的作用下，与之相对应的发展则有：1. 银行注重于开发一套全新的，更为成熟风险评级和早期预警体系2. 不再仅仅专注于单一贷款、证券等组合的信贷风险分析，而是将主要精力着重于开发信用集中风险(组合风险–portfolio risk/integrated risk management)，即所谓的整合信用风险体系。
3. 开发信用风险定价模型，如 RAROC (Risk adjusted return on capital models)。
4. 开发表外业务的信用风险度量模型。
(Edward I. Altman and Anthony Saunders, Credit Risk Measurement: Developments Over The Last 20 Years, 1996)。
5. 在度量的基础上切分风险额度并风险予以转移和缓释(Michel Crouhy, Dan Galai, Robert Mark, risk Management, 2005)。
2、信用评级在信用风险的的度量史上，信用风险度量分为4个阶段。
第一阶段是以所谓的“银行专家”评级体系，对单一的企业贷款进行信用风险主管评估，评估的主要标准可概括为“4C”，即 (Borrow’s character(reputation), capital(leverage), capacity(volatility of earnings and collateral)，根据Sommerville 和 Taffler 在1995年的研究，由于银行对欠发达国家(LDCs)的过度悲观见解和信用评级体系的建立，国外发达国家已基本摈弃了专家评级体系。
第二阶段是基于财务指标的信用评级体系。
财务信用评级体系源于JBF(Journal of Banking & Finance )于1984年发布的二条单项国际模型条款(1984，2号协议和1988，补充条款)，根据Altman和Narayanan在1997年的研究，国际模型已在超过25个国家得到应用。
多元信用评级体系得到4种方法论支持。
1.Linear Probability 模型 2. Logit 模型3. Probit模型4. Discriminant analysis模型。
在以上4个模型中，Altman, Haldeman 和 Narayanan 参考logit analysis模型并开发了ZETA®模型。
ZETA®模型通过7个变量解释了公司会计和市场变量间线性关系，而Lawrence,Smith和Rhoades使用 logit 模型预测房贷，并发现还款历史和违约之间存在重要关系。
Martin(1977),West(1985) 和 Plat(1991) 研究发现 logit模型在预测破产方面有一定的作用。
然而，多元模型存有3个缺陷：1. 多元模型采用会计簿记值，受到会计准则的制约，无法反映短期内或年报外的快速振荡情况。
2.现实世界的企业的实际情况不同于线性模型，多元模型无法根据参数精确预估企业的实际状况。
3. Logit 模型过于理论化。
Altman (1997)提出了 MDA (multiple discriminant analysis)，MDA模型依据会计和市场变量，找出二者之间的线性关系并寻求二个确定的结果：倒闭或不倒闭。
MDA线性模型基于经验法，按照经验找出最易于导致倒闭的参数变量。
MDA有2个缺点：1. 在理论上不支持杠杆化融资的公司数据分析。
2. 由于数据基于动态数据，无法预测公司动态，也无法捕捉正迅速倒闭的公司。
第三阶段，是学术界清楚看到基于财务指标的评级体系的众多缺点后提出的改进型模型。
Black-Scholes, Merton, Hull （1973）提出了 OPF (Option pricing models)。
Black-Scholes-Merton模型主要假设是：一个公司的破产可能性主要依赖于公司的期初资产价值（A），包括公司负债(D)的依存度和市场对该公司的波动(σ)影响，公司权益可视作该公司资产的期权。
Black-Scholes-Merton在商业上很快得到了应用，现有的实例就是 KMV模型。
学术界对OPF主要争议在于：1, 使用公司股票价格作为公司资产价值的代表未必合适, 2. 对于一个尚未公开上市，无法披露公共数据的公司来说，OPF的有效性还有待商榷。
紧接着，Jonkhart（1979）提出基于比较零风险公司证券和有风险公司证券到期结构的收益浮动观点,并受到的学术理论的大力支持。
Iben 和 Litterman（1989）对此理论进行了进一步的研究和补充。
比较到期日结构的收益浮动理论通过零风险和风险证券的现值和远期利率推算市场预期价值和违约时间，但是该理论受到以下假设限制：1.利率固定2. 交易费用有限3. 不考虑证券期权买入成本和沉没成本 4. 必须得到债券的收益率曲线或者可以从票息现金流中得到收益曲线。
随后，Altman（1988，1989）发明了市场违约模型，Asquith, Mullins 和 Wolff（1989）提出了期限方法论。
这些理论都基于Moody/S&P的债券历史违约记录和债券自有的到期时间。
经过研究，McAllister和Mingo（1994）发现，如需使用市场违约模型，普通的金融机构需要至少2万至3万的基础债券数据，显然，在实务肿，金融机构难以采集如此众多的标本数据并通过模型进行实际运算。
第四阶段，最新的神经网络分析理论回避了为预测变量的关联系数，并将其作为额外变量加入到非线性违约预测函数中，并用来分析非线性信用风险。
同时，神经网络模型的批评者主要认为，神经网络建立缺乏牢固的理论支持，且隐藏关联系数的方法论尚未得到最终证明。
根据Altman 1995）年的研究，神经网络和线性结构分析没有实际区别。
Michel Crouhy, Dan Galai, Robert Mark (2005) 将在实务上将信用评级分为6个过程：1. 信用评级credit rating, 2. 评级迁移rating migration, 3. 负债方评级调整－第一次评级调整[Obligor credit rating(first group of adjustment), 4. 金融状况评价(Financial Statement Quality), 5. 国家风险(Country Risk), 6. 额度评级－第二次评级调整(Facility Rating-second group of adjustment)3、风险度量二十年前，金融机构的注意力主要集中在表内风险的分析，而二十年后，互换掉期，期权、远期和期货等金融衍生品的交易金额开始不断壮大和发展(Jagtiani, Sauners 和 Udell,k1995)。