强化银行互联网信贷风险管理

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随着网上信贷业务的拓展和产品的创新，银行现有的风险管理流程和效率面临严峻挑战。要正确看待网络信用的发展机遇和潜在风险，同时加强风险管理机制，实现良性发展。

风险因素

(一)借款人的虚假信息和欺诈贷款的风险。网络信用通过分析网络数据和信息来评估借款人的信用状况。然而，网络虚拟化使得客户信息更加随机，借款人的资质和偿付能力等关键信息的真实性、准确性和及时性无法被银行当场识别。一些不具备准入条件的个人可能通过提供虚假信息或编造虚假数据获得信贷资源；一些非法信贷中介掌握了各银行的网上贷款申请规则，甚至组织团伙诈骗申请人。

(2)互联网平台合作伙伴的“输入型”风险。银行与互联网平台合作的信贷业务容易受到互联网平台运营状况的影响，尤其是在互联网平台难以运营、资金被挪用、股东不时出走的情况下，其运营风险会蔓延至银行。

(3)网上贷款客户预警模型偏离的风险。互联网信贷可以利用信息技术系统建立智能预警模型程序，并通过大数据分析和筛选风险。但是，由于信息渠道不完善、内外数据整合利用率低等原因，一些关键风险信息(如涉及黑诉讼的不可信任人员和客户名单等)被披露。)不能及时获得。有些模型在应用过程中还没有完全自动化，有些信息仍然需要手工收集和输入，这容易出现错误甚至数据篡改。

(四)网络信息泄露或被挪用的风险。近年来，由于网络信息安全管理的不到位，重要数据或客户信息的泄露频繁发生，对金融安全构成极大威胁。

管理对策

(一)借鉴互联网思维，改变风险管理模式。传统的信用风险管理手段主要依靠人工识别和判断，需要逐户调查和逐案审查。手续繁琐、费时费力，风险处理环节滞后，不利于信用风险的及时预警和早期化解。在网络信贷时代，银行需要摆脱依赖人工面对面识别风险、依赖抵押品或抵押品的传统观念，积极借鉴先进技术和管理经验，研究利用大数据、云计算、人工智能等技术手段优化流程，提高风险管理效率，逐步形成符合网络信贷产品特点的风险管理模式。

(2)完善风险防控机制，完善网络信用预警系统。根据网络金融的发展方向和特点，银行应建立和完善相应的风险防控机制，坚持“智能、高效、创新”的理念，不断完善互联网信用预警系统，充分发挥互联网技术收集和处理风险信息的能力，推动信用风险管理向智能化转变。一是加快网上贷款系统的整合升级。提高互联网金融技术及相应系统的资源投入，升级网上贷款系统基础设施，整合现有系统功能，突出风险预警控制模块的同步研发，构建贷前信息收集、贷中审计分析、贷后风险筛选的自动化系统控制流程。第二，提高大数据收集和分析能力。将大数据思想应用到风险控制过程中，从各个方面收集客户可疑交易数据和违约记录，包括PBOC信用信息和最新的“天眼”数据等。，实现多维客户画像和风险分值计算，并实现风险信息触发的自动预警功能。第三，加强专业人才建设。数字网络技术仍然需要人们来控制它。互联网信用风险管理涉及的分析决策、参数调整、模型设计等工作需要专业人员来完成。银行可以通过内部培训或同行交流提高人才团队的专业素质和工作技能。

(3)完善风险管理模型的程序，提高风险识别和处理的效果。银行应不断完善和完善风险管理模型程序，设定适当的风险控制参数，自动收集、筛选和分析具有共性指标、明显表象和异常行为的特征数据，加强对借款人信用评级、还款能力、抵押物价值变化、资本流动异常等风险因素的监控。一旦发现问题，应采取自动冻结额度、扣款等措施，通过有效的模型监控手段，实现对网络信用风险的量化评估

(4)谨慎配合互联网平台，注意防范“输入型”风险。互联网信贷领域的业务创新往往需要与各种类型的互联网平台合作，以探索各领域客户的金融需求。然而，银行需要明确互联网平台合作的准入标准，以避免因非法操作互联网平台和挪用客户资金而导致的“输入型”风险。同时，要认真研究合作要点，在合作协议中明确双方的权利和义务。提高法律意识，通过网站、微信、微博、媒体等渠道对互联网平台进行舆情监控，及时发现和制止以银行名义侵犯互联网平台的行为。

(5)重视网络信息安全，加强客户数据的保密管理。银行应重视网络信息和客户数据的安全保密管理，增强系统抵御黑客攻击和过滤非法数据入侵的功能，为网上贷款客户提供保密提示，加强信息和数据加密技术，及时填补管理漏洞，防止网上贷款客户信息泄露。