中经社报告：防范数字化转型下商业银行新型信贷风险

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最近几年，我国的商业银行里数字金融业务迅猛增长，听起来挺让人高兴的。但据新华财经11月28日在北京发布的消息，这背后其实隐藏着不少风险，这些问题已经引起了广泛的关注，成为了大家关注的焦点。

企业和中介的数据欺诈

企业和中介机构为骗取银行数字金融贷款，采取多种手段，比如制造虚假交易、篡改数据等。这已非偶发个例，而是逐渐演变成规模化的产业。这种现象在众多地区均有出现，尤其是一些中小城市的企业，因当地监管可能较为松懈，此类问题更为突出。这些违规行为给银行带来巨大挑战，尤其是中小银行，自身风险抵御能力较弱，易受此类欺诈影响，严重损害其财务状况。银行在处理众多企业贷款申请时，可能难以对每一项数据进行细致审查，辨别真伪。

此外，现在银行推出的数字金融产品大多基于企业的运营资料、税收信息等来批准贷款。但若这些数据遭到恶意篡改，银行的信贷安全便会像无基之塔。以某地一家公司为例，它通过伪造经营数据，成功骗取了银行贷款，使得银行资金难以追回。

社交媒体与线上交易的新风险

数字时代，社交媒体传播迅猛，手机银行等线上支付方式也使得资金流动速度提升。举例来说，在网络热点事件触发时，资金可能迅速在网络中流动。若此类异常情况大规模发生，便可能引发过度波动风险。在人口众多、经济活动活跃的大城市，线上交易规模庞大，这种风险发生的几率也随之增加。

银行的线上信贷服务主要依靠这个高效的流通网络。若社交媒体上不准确的信息迅速传播，引发恐慌或过度激动，便可能对银行线上业务的稳定造成影响。此类情况，如过往的网络谣言，曾导致某些银行线上业务在短时间内陷入混乱。

模型处理数据的风险

银行常借助模型进行数据处理和客户筛选，这样做确实让信贷发放变得更加快捷。然而，模型自身存在风险。模型构建基于算法和数据的支撑，但若算法有漏洞或数据有误差，应用时可能会产生错误结论。比如，某银行信贷评估模型因构建时数据样本不全面，导致对某些新兴行业企业评估出现较大偏差。

从人员素质方面来看，若建模或操作模型的人员专业能力不强，模型准确性可能会受到一定程度的负面影响。比如，一些小型银行员工因培训不足，在操作模型时容易出现错误。

传统风控模式的困境

商业银行的旧有风险控制方式已无法适应时代的发展。这种方式流程复杂，办理一笔贷款需经过多个环节和繁琐手续，耗费大量人力、物力和时间。以某大型银行的基层网点为例，处理一笔大额贷款可能需耗时数周甚至数月。其成本高昂，但效果并不理想。

面对当前的新型风险，传统方法显得不够有力。比如，在数据欺诈这类新出现的欺诈方式面前，传统的风险控制手段难以迅速发现和阻止。

风控体系的转型方向

商业银行需迅速调整其传统的风险管理架构，打造适应数字化的风险控制体系。首先，银行需重点提升数字化风险控制的匹配能力，而这要求银行内部培育具备数字化专长的员工，例如某些银行已开设专门的数字化风控培训课程。接着，银行还需构建完善的数字化风险管理机制。

确保数据采集、存储及运用流程的完善至关重要。在此过程中，预防数据潜在风险是核心任务，必须确保数据的真实性及准确性。例如，需设立数据审核的多重关卡，对数据录入、存储及使用等各个阶段进行全面审查。

数字化转型应因地制宜

银行在推进数字化改革时，不应采取统一模式追求全面覆盖。各类规模、各区域、各客户群体的银行需探索符合自身条件的数字化策略。大型银行可利用较多资源构建大型数字化系统，而中小银行则更宜在现有资源上实施精确的数字化升级。比如某些地区的小型银行，会针对当地特色农业或小型商业企业，开展专门的数字化服务构建。

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