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贷款风险分类是风险管理工作的基础，是制定各项信贷风险管理制度和内控制度的重要依据。农发行的贷款风险分类从“一逾两呆”的四级分类到按贷款占用形态的八级分类，又到与国际接轨的五级分类再到五级分类的细化---十二级分类，有效地杜绝了不良贷款认定迟缓问题，准确及时地揭示了贷款真实质量，有效防范了信贷风险。本文就贷款分类管理谈的粗浅认识。
一、贷款质量分类现状及成效
贷款风险分类是指按照风险程度将贷款划分为不同档次的过程，其实质是判断借款人及时足额偿还贷款本息的可能性。2002年，中国人民银行决定我国银行业全面推行贷款五级分类管理。贷款五级分类是巴塞尔资本协议倡导的信用风险管理的基本方法，与“一逾两呆”的四级分类相比，其更加注重分析借款人的还款意愿、还款能力，并在此基础上对贷款可能遭受损失的风险程度进行综合评判。贷款五级分类方法以动态监测与评估为基础，通过对借款人经营状况、财务指标以及贷款担保等因素的连续监测和分析，使银行能够更加准确、及时地识别贷款的潜在风险及其迁徙，以便采取更为有效的措施来防范和化解风险，切实提高信贷资产质量。农发行十二级分类，是指在贷款风险五级分类的基础上，按照客户的违约风险和债项特定的交易风险，将其细分为十二级，以客户信用等级为基础，以客户评价指标和债项评价指标为维度，运用农发行CM2006信贷管理系统中十二级分类模块为技术平台，采用“客户评价+债项调整”的二维评价方法，以数理分析和逻辑控制为基础，构建了较为科学的定量分析模型，并在系统控制中实现了参数化管理，使得认定标准更为清晰明确，分类准确度明显提高，有效降低了贷款分类偏离度。
通过贷款五级分类的实施与精细化管理，不断提升风险管理水平、风险驾驭能力。一是先进的风险文化逐步形成。贷款风险分类要求不能仅通过贷款的到期偿付情况评价贷款风险，而是应该从贷款发放开始就进行全程的风险监控与评价，使信贷管理工作更具有独立性、主动性和前瞻性。二是关注贷款风险预警信息，实施積极的信贷组合管理。风险分类的实施使银行具备了监测贷款风险迁徙的有效工具，可以根据分类结果及其迁徙所反映的预警信息及时采取有效措施来缓释、控制或化解风险，进行积极主动的信贷组合管理。三是促进采用更先进的风险管理技术。通过实施贷款风险分类改善了信贷资产质量，增强了信贷风险管理能力，从而促进了其对先进风险管理技术、方法、工具的重视和引入。
二、贷款风险分类的实行中存在的问题
（一）分类方法缺乏对行业、区域、经济景气程度等宏观因素的有效分析
借款人的违约概率与其外部经营环境息息相关，受到行业发展前景、区域经济水平、国家整体经济景气程度等宏观因素的直接影响。这些因素是否被纳入到分类评价体系中，不仅关系到对单笔贷款的风险评价是否准确，还关系到信贷资产组合的合理性和安全性。目前的分类方法尚不能对这些重要的外部因素进行有效分析和考量，从而在一定程度上影响了对贷款风险的准确识别。
（二）贷款分类管理存在重结果、轻过程的倾向
贷款分类管理需要对贷款的全程进行监测和评价。分类结果固然可以反映某一时点的信贷资产质量，但分类过程却更能反映银行的风险文化和管理水平。从风险监测的角度看，有效的分类过程不仅是确保分类结果客观、准确的必要条件，同时也是风险识别、风险评价和风险管理的过程。
（三）贷款分类模型未充分考虑客户和债项的差异性
按照巴塞尔新资本协议的有关要求，贷款分类至少要考量客户和债项两个维度。客户分类需要根据客户所在区域、行业、经营规模、管理能力、财务指标等多个维度进行分组，分组越细，贷款分类结果的准确性就越高。债项分类是在客户分类基础上综合担保、债项余期、还款记录以及交易对手信誉、交易产品风险度等因素确定的分类结果。应该说不同区域、行业、规模、债项的贷款评价模型是存在一定甚至较大差别的，而目前全行在进行分类时基本上使用同一个模型、同一套方法、同一组参数。由于缺乏对客户和债项的细分，因此贷款分类结果也仅对部分客户和债项有效，从而影响了分类结果的准确性。
（四）信息质量较低
随着定量分析技术和统计模型在贷款分类中的应用，对数据质量的要求也越来越高。目前农发行在贷款五级分类中还受到数据质量的制约：一是建立信贷数据库时间比较短，加上期间政策变动导致统计口径不统一，使得能够达到建模要求的有效数据样本较少；二是部分企业现行会计报表和信息披露还不够规范，为获得贷款往往人为调整自身的经营数据和财务数据，对于那些对经营有重大影响的事件、重要的关联关系等会有选择地提供，造成银行获取的数据缺乏真实性和完整性；三是由于缺乏社会信息共享平台，无法及时获取有关企业的外部数据。
三、强化贷款风险分类管理的措施
（一）深度挖掘贷款分类数据，有效整合相关信息
数据信息的质量与时效性直接关系到贷款分类的管理效率。应进一步完善信息管理体系，从宏观层面和微观层面对客户及其贷款的相关信息进行深度挖掘，同时通过信息系统实现信息的快速处理、整合与共享，给分类工作提供足够的信息支持。
（二）改进和完善考核机制，力求真实反映贷款质量
信贷分类人员的专业技能和职业操守是决定贷款分类结果的关键因素，应围绕“确保分类准确”这一核心目标来进一步完善考核激励机制。实施必要的制度性约束，以确保贷款分类过程的独立性和分类结果的准确性。
（三）加强督导检查，规范质量分类操作
二级分行要加强质量分类基础信息质量管理，及时收集齐全各类信贷档案资料，认真甄别分类要素的完整性和真实性，主观评价指标要真实反映客户和债项的实际状况，确保系统分类资料录入及时、准确、完整；开户行要严格执行分类标准，客观分析判断客户生产经营、资金收支、外部经营环境变化等可能影响客户还本付息能力和债务偿还意愿的风险因素，科学审慎评估借款人的还款能力及第二还款来源，准确反映贷款风险状况分类定性结果，对借款人财务状况或贷款偿还因素发生变化的贷款，及时进行动态调整分类；上级行要加大资产质量分类监测监督力度，加强对辖属机构信贷资产质量分类工作的事中控制和事后监督，定期对质量分类认定工作的开展情况进行监测分析，对分类操作不合规和分类结果认定不准确等问题，及时予以纠正。
（四）进一步提高信息技术在贷款分类中的应用
尽管目前已引入开发了分类操作系统，但很多工作仍要靠手工完成，随着信贷业务的发展和待处理信息规模的不断扩大，应进一步提高贷款分类的信息化改造进程，提高信息处理效率、增强系统控制能力、完善贷款分类的风险预警功能。
（五）提高员工素质，科学掌握贷款分类理念和操作标准
无论银行的信息化系统和分类技术多么先进，人的因素仍是非常重要的。针对贷款分类流程中的不同岗位要求制定简单明晰的操作标准，辅以相应的培训计划，确保相关人员正确理解、全面掌握规定要求，熟练操作系统，全面提升员工对贷款风险分类的执行力。
（作者单位：中国农业发展银行东营市分行）
一、贷款质量分类现状及成效
贷款风险分类是指按照风险程度将贷款划分为不同档次的过程，其实质是判断借款人及时足额偿还贷款本息的可能性。2002年，中国人民银行决定我国银行业全面推行贷款五级分类管理。贷款五级分类是巴塞尔资本协议倡导的信用风险管理的基本方法，与“一逾两呆”的四级分类相比，其更加注重分析借款人的还款意愿、还款能力，并在此基础上对贷款可能遭受损失的风险程度进行综合评判。贷款五级分类方法以动态监测与评估为基础，通过对借款人经营状况、财务指标以及贷款担保等因素的连续监测和分析，使银行能够更加准确、及时地识别贷款的潜在风险及其迁徙，以便采取更为有效的措施来防范和化解风险，切实提高信贷资产质量。农发行十二级分类，是指在贷款风险五级分类的基础上，按照客户的违约风险和债项特定的交易风险，将其细分为十二级，以客户信用等级为基础，以客户评价指标和债项评价指标为维度，运用农发行CM2006信贷管理系统中十二级分类模块为技术平台，采用“客户评价+债项调整”的二维评价方法，以数理分析和逻辑控制为基础，构建了较为科学的定量分析模型，并在系统控制中实现了参数化管理，使得认定标准更为清晰明确，分类准确度明显提高，有效降低了贷款分类偏离度。
通过贷款五级分类的实施与精细化管理，不断提升风险管理水平、风险驾驭能力。一是先进的风险文化逐步形成。贷款风险分类要求不能仅通过贷款的到期偿付情况评价贷款风险，而是应该从贷款发放开始就进行全程的风险监控与评价，使信贷管理工作更具有独立性、主动性和前瞻性。二是关注贷款风险预警信息，实施積极的信贷组合管理。风险分类的实施使银行具备了监测贷款风险迁徙的有效工具，可以根据分类结果及其迁徙所反映的预警信息及时采取有效措施来缓释、控制或化解风险，进行积极主动的信贷组合管理。三是促进采用更先进的风险管理技术。通过实施贷款风险分类改善了信贷资产质量，增强了信贷风险管理能力，从而促进了其对先进风险管理技术、方法、工具的重视和引入。
二、贷款风险分类的实行中存在的问题
（一）分类方法缺乏对行业、区域、经济景气程度等宏观因素的有效分析
借款人的违约概率与其外部经营环境息息相关，受到行业发展前景、区域经济水平、国家整体经济景气程度等宏观因素的直接影响。这些因素是否被纳入到分类评价体系中，不仅关系到对单笔贷款的风险评价是否准确，还关系到信贷资产组合的合理性和安全性。目前的分类方法尚不能对这些重要的外部因素进行有效分析和考量，从而在一定程度上影响了对贷款风险的准确识别。
（二）贷款分类管理存在重结果、轻过程的倾向
贷款分类管理需要对贷款的全程进行监测和评价。分类结果固然可以反映某一时点的信贷资产质量，但分类过程却更能反映银行的风险文化和管理水平。从风险监测的角度看，有效的分类过程不仅是确保分类结果客观、准确的必要条件，同时也是风险识别、风险评价和风险管理的过程。
（三）贷款分类模型未充分考虑客户和债项的差异性
按照巴塞尔新资本协议的有关要求，贷款分类至少要考量客户和债项两个维度。客户分类需要根据客户所在区域、行业、经营规模、管理能力、财务指标等多个维度进行分组，分组越细，贷款分类结果的准确性就越高。债项分类是在客户分类基础上综合担保、债项余期、还款记录以及交易对手信誉、交易产品风险度等因素确定的分类结果。应该说不同区域、行业、规模、债项的贷款评价模型是存在一定甚至较大差别的，而目前全行在进行分类时基本上使用同一个模型、同一套方法、同一组参数。由于缺乏对客户和债项的细分，因此贷款分类结果也仅对部分客户和债项有效，从而影响了分类结果的准确性。
（四）信息质量较低
随着定量分析技术和统计模型在贷款分类中的应用，对数据质量的要求也越来越高。目前农发行在贷款五级分类中还受到数据质量的制约：一是建立信贷数据库时间比较短，加上期间政策变动导致统计口径不统一，使得能够达到建模要求的有效数据样本较少；二是部分企业现行会计报表和信息披露还不够规范，为获得贷款往往人为调整自身的经营数据和财务数据，对于那些对经营有重大影响的事件、重要的关联关系等会有选择地提供，造成银行获取的数据缺乏真实性和完整性；三是由于缺乏社会信息共享平台，无法及时获取有关企业的外部数据。
三、强化贷款风险分类管理的措施
（一）深度挖掘贷款分类数据，有效整合相关信息
数据信息的质量与时效性直接关系到贷款分类的管理效率。应进一步完善信息管理体系，从宏观层面和微观层面对客户及其贷款的相关信息进行深度挖掘，同时通过信息系统实现信息的快速处理、整合与共享，给分类工作提供足够的信息支持。
（二）改进和完善考核机制，力求真实反映贷款质量
信贷分类人员的专业技能和职业操守是决定贷款分类结果的关键因素，应围绕“确保分类准确”这一核心目标来进一步完善考核激励机制。实施必要的制度性约束，以确保贷款分类过程的独立性和分类结果的准确性。
（三）加强督导检查，规范质量分类操作
二级分行要加强质量分类基础信息质量管理，及时收集齐全各类信贷档案资料，认真甄别分类要素的完整性和真实性，主观评价指标要真实反映客户和债项的实际状况，确保系统分类资料录入及时、准确、完整；开户行要严格执行分类标准，客观分析判断客户生产经营、资金收支、外部经营环境变化等可能影响客户还本付息能力和债务偿还意愿的风险因素，科学审慎评估借款人的还款能力及第二还款来源，准确反映贷款风险状况分类定性结果，对借款人财务状况或贷款偿还因素发生变化的贷款，及时进行动态调整分类；上级行要加大资产质量分类监测监督力度，加强对辖属机构信贷资产质量分类工作的事中控制和事后监督，定期对质量分类认定工作的开展情况进行监测分析，对分类操作不合规和分类结果认定不准确等问题，及时予以纠正。
（四）进一步提高信息技术在贷款分类中的应用
尽管目前已引入开发了分类操作系统，但很多工作仍要靠手工完成，随着信贷业务的发展和待处理信息规模的不断扩大，应进一步提高贷款分类的信息化改造进程，提高信息处理效率、增强系统控制能力、完善贷款分类的风险预警功能。
（五）提高员工素质，科学掌握贷款分类理念和操作标准
无论银行的信息化系统和分类技术多么先进，人的因素仍是非常重要的。针对贷款分类流程中的不同岗位要求制定简单明晰的操作标准，辅以相应的培训计划，确保相关人员正确理解、全面掌握规定要求，熟练操作系统，全面提升员工对贷款风险分类的执行力。
（作者单位：中国农业发展银行东营市分行）