控制贷款风险的主要措施有？

信贷风险控制方法

信贷业务是商业银行的核心业务、传统业务,信贷风险是世界各国商业银行面临的主要风险。接下来请欣赏我给大家网络收集整理的信贷风险控制方法。

信贷风险控制方法

进行大数据风险控制主要为三部分：征信大数据挖掘，征信大数据加工，大数据风险控制应用。

征信大数据挖掘：

大数据互联网海量大数据中与风控相关的数据。

电商大数据进行风控，所有信息汇总后，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级;信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。申请信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类;信用卡还款数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据;利用社交类网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史;加上淘宝类的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息，已然成为了数据全能选手;小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等;　第三方支付类平台支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据;生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息，是信用评级中一类重要的数据类型。

征信大数据加工：

准备阶段：业务理解、数据理解、数据准备;

数据原料：个人基本信息、银行账户信息、银行流水数据、风控相关互联网大数据;

数据工厂：基于不同风控模型，数据挖掘于处理;

数据产品：信用等级、信用报告、身份验证、欺诈监测。

大数据风险控制应用：

接入鲜活大数据数据源和自动化决策评分卡，量化风控决策，对接大型电商平台、获得垂直信贷场景下的创新金融产品。目前国内神州融大数据风控平台，整合了全面的征信数据，在大数据风险控制及场景对接做的比较好。

信贷风险的应对对策

一、修订、完善各项信贷管理制度，保证各项制度之间的协调、配合和制约，确保各项信贷管理制度的贯彻落实。首先，从制度上完善信贷档案管理。尽快制定、实施《信贷档案管理实施办法》，就信贷档案的收集、交接、检查进行明文规定，指派专人负责，并定期检查、考核执行情况。对企业财务资料虚假问题，可以考虑建立"四相符审核"和"财务报表审计失实责任赔偿制度"。具体来说，就是:一方面银行本身对借款企业的总账、明细账、原始凭证和重要实物进行核对，做到"四相符";另一方面可与会计师事务所签订合同，委托事务所对银行贷款申请人的财务报表进行审计，并出具审计报告，作为银行审批贷款的依据，并同时在合同中规定，如因其报告不实而致使贷款损失，注册会计师本人及其所在事务所负责全额赔偿银行因此而受到的损失。

其次，进一步完善以贷款风险管理为核心的授权授信、审贷分离、分级审批、集体审批、贷款"三查"等风险控制制度。包括:在办理信贷业务时严格按照业务流程、岗位权限以及行使权限的条件进行运作，加强不同岗位、部门之间的相互监督、制约作用，实行对业务全过程的风险控制，杜绝各种违规行为的发生;制定贷前调查、贷中审查及贷后检查的办法和实施细则，规定应该包括的内容、调查方式、核实手段等，以避免流于形式。同时，建立健全岗位责任制，将信贷管理责任落实到每一个部门、每一个岗位和每一个人，严格考核，防止有法不依现象的发生。

二、建立健全信贷专门管理机构，防止信贷权力的过分集中，实行信贷决策民主化、科学化。首先要真正落实审贷分离制度，尽快将贷款的审查和批准权分别落实到不同的职能部门，明确贷款审查部门的工作范围、工作职责和工作目标，规范贷款审批部门的工作制度、审批内容、审批权限、审批程序和审批责任。

其次，对大额贷款和疑难问题贷款，应建立专门的贷款管理委员会，具体负责贷款审批决策问题。该委员会可以是一个非常设的机构，但应当由行政领导和业务专家组成，业务专家负责提供贷款申请人的基本信息、贷款风险分析报告及专家意见，贷款审批实行民主决策。

第三，将贷款风险评估具体落实到一个独立于信贷业务部门的职能部门。贷款风险定期评估是监测贷款风险度的一项具体工作，需要独立、科学、客观地对每一笔贷款生命周期中的风险状况作出量化评估，达到一定风险水平的贷款，就需要有关部门采取有效措施化解、转移风险。因此，为了保证贷款风险评估的客观性、科学性、时效性，这项工作需要一个独立于信贷业务部门的其他部门来独立完成。设立专门的信贷管理机构是为了防范信贷权力的过分集中，利用机构的相对独立性在信贷权力分配中建立起一道"防火墙"。但为了保证信息的流动性，保证各个部门都能充分占有、共享收集到的借款人的资信信息，还应该建立信息在有关部门流动的制度，防止划地为牢、公共信息被一个部门私自占有的情况发生。

三、建立借款人信用信息共享制度。上述两项措施旨在解决商业银行单个分支机构的信贷管理问题，但是由于单个分支机构的业务领域仅限于某一地区，不可能全面掌握现有借款人，特别是未来借款人的资信情况。因此，商业银行还应该在其系统内建立借款人信用信息系统，让其所有的信贷业务部门全面掌握借款人的资信状况、地方经济运行状况、国民经济运行状况、中央政府和地方政府的宏观或微观经济政策。借款人信用系统可以收集有钱不还、无力偿还到期债务或者企业运行状况较差、贷款风险度过高的借款人的信息，通过在系统内交流"不良借款人黑名单"的形式，禁止其分支机构向不良借款人发放新的贷款，并采取有效措施及时收回旧贷款。

信贷风险管理原则与内涵

(1)风险管理尽量前移，风险控制从选择客户开始。银行要支持能够盈利的客户，避免“风险投资式”的贷款，两者的风险报酬模式完全不同。因为管理“问题客户”的代价非常高昂，银行应尽量避开，“防止被骗的最好方式是不与骗子打交道”。

(2)重视第一还款(即借款人本身)来源，而不是将重点停留在关注抵押和担保(即西方商业银行所谓的“砖头”文化)上面。宁愿给好的企业提供无担保的贷款，也不给差的企业提供完全担保的贷款。担保仅仅是一种保证，但绝对不是主要的还款来源。现金流是判别能否贷款的主要依据。

(3)从贷款获得的息差不是简单的存贷款利差或利润，它只不过是作为对银行给相关借款人发放贷款所承受的相应风险的补偿。基于这一认识，西方银行在发放贷款时，就必须找到能直接衡量其因此所承受的风险量化数据和模型：其中包括借款人的违约概率(PD)、预期违约风险额(EAD)和违约损失额(LGD)等。自然而然，量化信贷风险管理便成为西方先进银行在过去15年的一项十分重要的工作，以至于应运而生了以提供量化信贷风险管理模型和数据为其核心业务的咨询服务公司，比如到2003年底，穆迪公司信用矩阵度量模型(credit—metrics)的客户已遍及全球50多个国家和地区，数目达2000多家。全球银行业对于量化信贷风险管理的需求强烈。

(4)贷款的收益有上限而本金损失无下限。从实际情况看，贷款的最大收益就是按与借款人所签订的贷款合同规定的利率，按期收回本息。但倘若借款人一旦违约，其涉及的损失则不会仅限于贷款本金本身。基于上述认识，西方先进银行在过去15年时间里逐步建立完善了一整套资本分配制度和贷款定价模型，其核心要素包括：要确保可持续的长期发展、有能力承受所持有风险资产的风险，银行必须从每年赚取的收益中提取足够的坏账准备以便冲减预期内损失;要在任何时间内均维持有足够的普通股本资本以应付预期外损失;通过合理信贷定价，确保从客户所赚取的收益，足以弥补呆坏账准备的提取，并保证获得相应的资本回报率。

(5)贷款集中不能像股票投资集中那样会带来额外收益，相反，它会造成额外损失。因为，预期外信贷损失或损失波动，不但取决于借款人的违约概率和违约损失率的波动，也取决于银行信贷资产组合的内在关系。为此，西方先进银行通常会从以下四个层面监察和测量信贷组合损失的内在联系，包括风险评级、行业、地理和单个大借款人(集团)风险，并通过对信贷资产实施多元化管理来降低和减少信贷资产组合在同一时间出现损失的几率，从而将预期外信贷损失的负面影响控制在一定限度内。基于上述认识，西方银行在其内部会增设专门负责对贷款发放后的信贷资产组合管理工作的部门，通过不同的金融市场不断优化其资产组合，以达到降低组合风险，提高组合回报。

信贷风险控制的方法

信贷业务是商业银行的核心业务、传统业务,信贷风险是世界各国商业银行面临的主要风险。对于以信贷资产作为银行主要配置资产的我国商业银行来讲,信贷风险管理的能力尤为重要。接下来请欣赏我给大家网络收集整理的信贷风险控制的方法。

信贷风险控制的方法

进行大数据风险控制主要为三部分：征信大数据挖掘，征信大数据加工，大数据风险控制应用。

征信大数据挖掘：

大数据互联网海量大数据中与风控相关的数据。

征信大数据加工：

准备阶段：业务理解、数据理解、数据准备;

数据原料：个人基本信息、银行账户信息、银行流水数据、风控相关互联网大数据;

数据工厂：基于不同风控模型，数据挖掘于处理;

数据产品：信用等级、信用报告、身份验证、欺诈监测。

大数据风险控制应用：

信贷风险的应对对策

信贷风险的主要特点

(一)客观性

只要有信贷活动存在，信贷风险就不以人的意志为转移而客观存在，确切地说，无风险的信贷活动在现实的银行业务工作中根本不存在。

(二)隐蔽性

信贷本身的不确定性损失很可能因信用特点而一直为其表象所掩盖。