《重构中国银行业信贷风控体系》连载丨第九章：中国银行业信贷风险管理与金融科技的困境与出路

　　意见领袖丨嵇少峰

　　九、中国银行业信贷风险管理与金融科技的困境与出路

　　中国银行业当前正处于数字化转型与风险防控的关键时期，金融科技的高速发展和信贷跨周期面临的严峻挑战，同时党和国家对金融业功能的重新定位，使源自西方商业银行追逐盈利为绝对使命的企业价值观全面颠覆，传统的二元对立的信贷风控技术框架无法实现功能性、盈利性与安全性的平衡。中国银行业从顺周期的弱技术躺赢走向了逆周期比拼信贷核心技术的艰难征途。

　　撇开中国银行业在战略、战术上种种问题不谈，仅仅在信贷技术层面就存在大量的问题，下面我从信贷风险的认知误区、信贷风险分析技术的应用偏差、金融科技的落地困境以及银行业的特殊挑战四个维度，系统剖析中国银行业在信贷实践中存在的核心问题。通过对这些问题的具体表现、形成机制的分析，我们能够更清晰地把握中国银行业信贷管理的现状，并为构建更加科学、动态、平衡、面向未来的信贷风险管理体系提供思路。

　　（一）信贷风险认知的误区与范式缺陷

　　中国银行业在信贷风险管理领域长期存在深层次的认知偏差与范式缺陷，这些问题直接导致了风险防控的失效与业务发展的失衡。从我的信贷辩证认识论角度来看，当前银行业在风险认知上主要陷入了三种误区：

　　1．大数据科技万能论的盛行与危害：银行业对量化、智能风控信贷技术的迷信或依赖已达到了一个危险的程度。许多银行将复杂的信贷决策简化为“数据输入-模型输出”的黑箱操作，完全忽视了复杂经济行为很难为现有数据模型所诠释的问题，对社会资本、行业生态、企业家精神、多机构共债、经济周期等非结构化因素的关键作用也不关心。值得警惕的是，这种对数据模型、AI技术的崇拜已演变为一种“标准化狂热”，银行试图将本质上无法标准化的信贷产品（如中小企业贷款）强行标准化，结果导致表面流程规范而核心风险失控。

　　2．风险认知的静态与片面性：银行普遍将风险视为静态可量化的客观存在，而忽视了其作为社会建构产物的动态本质。这种认知偏差导致银行对“灰犀牛”风险反应迟钝。比如在经济结构巨大调整期，对房产贬值风险缺乏预见，固守抵押物唯一的信贷原则，导致大量房抵贷产品形成系统性风险。在消费信贷领域，特别是面向长尾人群的现金贷类产品，被量化模型高速自我迭代能力的自我麻醉，对模型缺乏因果推演、社会构建因素分析的能力没有感知。

　　3．方法论层面的混乱与矛盾：许多银行将不同来源、不同逻辑的信贷技术简单拼凑，形成一种“四不像”的风险管理体系。当前银行业普遍存在“将交叉验证、三品三表、IPC、信贷工厂等模糊混用，甚至加入薪酬管理和公司治理内容，希望达成全面解决方案”的现象。这种生硬的技术结合不仅未能取长补短，反而造成了系统性的逻辑冲突和操作混乱。很多银行往往同时将这些混合技术教条化，无视区域经济特点和客户群体差异，将沿海地区成功的小微企业评分卡技术直接套用于内陆农业县形成“一刀切”的信贷政策等。

　　4．去信贷员能力论：懒于耐心培养信贷人员的基础信贷能力，对信贷技术、信贷技能缺乏尊重和学习精神，一味追求短平快的所谓模式创新，希望通过流程改革、科技平台建设迅速创造信贷业绩，对银行业信贷能力的本质完全无知。

　　信贷风险管理四大认知误区对比分析

　　这些认知误区背后是更深层的哲学范式冲突。一部分银行连基础的信贷管理框架和信贷技能都不掌握，迷失于各种不知就里的所谓优秀信贷模式的仿制，一部分银行在实证主义（风险完全可量化）与解释主义（风险依赖经验判断）之间摇摆，或把两种手段简单地整合一起推出所谓的“线上+线下”模式，不知道线上的本质是什么、线下的本质是什么，两边都做了工作又两边都是漏洞。这些范式缺陷使得银行在面对复杂风险场景时，要么盲目相信模型，要么过度依赖并未精心打磨的专家经验策略，缺乏将两者辩证统一的方法论指导。

　　（二）信贷分析技术的应用偏差与操作失能

　　1．信贷分析技术作为银行风险管理的核心工具，其应用效果直接影响资产质量与业务发展。当前中国银行业对信贷分析技术的学习与运用未予重视。无论是国有大行还是地方法人银行，一线信贷人员多数未经过系统性信贷分析技术培训。无论是类似IPC的微型经营信贷技术还是基于财务分析的公司信贷分析技术（专家因果推演能力的训练），都未被银行列为信贷人员的必修课程，至于更复杂的中小企业进行信贷分析能力更是无从谈起。在科技数据分析能力建设方面，银行多数数据模型的构建、数字化信贷产品设计也多数依赖外部第三方公司，本行人员技术远远落后于市场前沿。

　　2．人才结构失衡与能力断层：银行业面临严重的专业人才短缺问题，特别是兼具数据分析能力、信贷分析经验的复合型信贷专家。这一现象在中小银行尤为突出，直接导致信贷分析质量的系统性下降。这种能力缺陷使得银行信贷决策失去专业性支撑，要么过度依赖第三方数据，要么退回到简单的抵押物依赖模式。更令人担忧的是，一方面银行业老信贷人员的专家经验没有转化为标准专家策略，行业分析方法和风险判断逻辑未能系统化保留和传递、正面临知识传承断层，另一方面随着经验丰富的老信贷员退休，新的信贷人员甚至连系统的信贷分析培训都未进行就匆忙上岗，在信贷投放任务远超老一代信贷人员的情况下，银行风控能力正在全面下降。

　　3．工具使用层面的严重异化：一是财务分析的形式化，许多银行的财务分析演变为对企业提供的报表数字的简单计算，而非对企业真实数据和真实经营状况的深入评估，绝大多数的信贷财务分析报告直接套用模板，行业分析也全部网上摘抄而来，完全是自欺欺人；二是信贷分析技术框架设计缺乏策略性、完整性、科学性，信贷分析的质量完全依靠信贷员本身的能力和自觉性，调查决策没有标准；三是把信贷调查分析当成免责的工具，设计的流程复杂且与现实脱节，比如过度要求交叉验证，但又对交叉验证的具体内容、深度不作明确，也款未明确各项信息的权重和矛盾处理原则，导致信贷员陷入细节泥潭而忽视核心风险点。

　　4．量化模型的局限性：当前银行业在量化模型应用上存在严重的过度简化倾向。许多银行将复杂的信贷决策简化为分数阈值，完全忽视了模型的前提假设和适用边界。另一个普遍现象是模型更新的滞后性—多数银行的风险模型更新周期长达1~2年，无法及时反映经济环境和行业结构的快速变化。AI与大模型应用的表面化：当前银行业对大模型技术的应用大多停留在边缘场景，如智能客服、文档生成等低风险领域，而真正核心的信贷决策环节仍保持传统工作模式。通用大模型对金融专业知识的理解有限，二是技术可靠性难以满足金融业严谨性要求。系统在不同时段给出了从“强烈推荐”到“拒绝”的截然不同结论，且无法合理解释判断依据，这种不可预测性使得银行不敢将核心信贷决策权交给AI系统。技术适配与组织变革的脱节：银行在引入金融科技时，往往只重视技术本身的部署，而忽视了必要的流程重构和组织转型。现实中多数银行试图将新技术简单叠加在原有组织架构和业务流程上，结果导致技术效用大打折扣。

　　5．数据可用性困境：金融机构积累的海量数据中，真正具备“AI可用性”的比例极低，数据普遍不具备“AI可用性”，银行数据存在严重的碎片化和低结构化问题，银行数据更新周期往往滞后于客户实际状况变化，数据时效性不足导致风控模型基于“过时画像”做出决策。

　　6．技术黑箱与监管透明度：AI信贷模型日益复杂化导致的可解释性下降，与金融监管要求的透明度形成直接冲突。巴塞尔协议Ⅳ明确要求模型“可解释”，但多数银行的AI风控系统仍是黑箱操作。这种矛盾在信贷决策涉及客户权益时尤为尖锐，银行面临如何平衡模型复杂性与监管透明度的重大挑战。

　　（三）在技术应用的具体环节上大量违背信贷风险认知

　　1．将个人经营性贷款纳入零售信贷板块管理，用消费信贷、概率量化的逻辑，解决小微企业信贷风控的问题。虽然中国各家银行普遍都这么做，但其实是错误的。

　　经验告诉我们，消费信贷面对的客群其风险特征共性化程度高、风险因子、风险维度少，且可以用人均可支配收入的一定倍数来进行违约成本概率化约束，我称之简单经济行为特征，可以用量化、概率论来解决问题。而经营性信贷，其目标客群表现出非常复杂的经济行为特征，其经营的风险很难用量化模型来进行完全解析（注：近年出现的贝叶斯网络理论等突破了量化模型不可以做复杂因果推演的瓶颈，但为什么仍很难落实后文我会加以解释）。

　　我的观点是，消费信贷就是消费信贷，经营性信贷就是经营性信贷，其风控策略是完全不同的，当前的AI模型仍未能有效实现类似人类专家的因果推演能力。因此消费信贷、经营性信贷应该划到各自不同的业务部门风控架构里，不然不便于技术、产品、培训等战术安排。个人经营性贷款，只有一种较极端的情况下可以用量化、概率论解决，那就是个人经营的规模非常小，夫妻老婆店，可以视同客户自己的一份工作，而不是企业，这种风险表现就是一个正式工作收入者的表现，授信额度相对较小，一旦出现风险，可以通过打工来重新形成还贷能力，其背后仍然是以社会人均可支配收入的倍数来形成概率化的违约成本约束。这种做法在落实时比较难，因为非常难评估客户的全部经营规模，多元投资、关联交易、多经营主体运营、客户经理业绩压力下故意放水等，所以我不建议把个人经营性信贷放入零售板块管理，实在要放在一起，必须采用类似IPC的专家因果推演法，不能简单地用量化、简单的打分卡等模式。

　　消费信贷与经营性信贷三重维度错位

　　2．复杂经济行为简单化，试图用量化模型来对中小企业信贷进行风险分析。

　　很多银行试图用“消费信贷的标准化逻辑”解决“企业经营性信贷的复杂生态系统的风险”识别，推出了POS贷、流水税、税务贷等线上中小企业信贷产品，但实践下来出现了很多问题，主要原因是风控模型与实体经济复杂度严重脱节。

　　具体表现为：割裂式变量建模：仅抓取企业财务报表片段（如流动比率、资产负债率）、流水、税务数据、司法数据等，却忽视多重经营风险因素，比如产业生态链耦合度（如核心客户依赖症、供应链议价权失衡）、隐性负债、不准确的应收应付款背后资产负债的真实等等未经交叉检验的各种经营数据，导致模型完全失效。

　　在模型设计上，又基本上都是专家经验的主观认知，又要严格压缩风险因子数据便于开发标准化的数据模型，这些静态化、简单化的行业认知，使模型可靠性、及时性严重下降，无法响应“复杂经济行为--政策剧变-技术迭代”的复合冲击。

　　另一种复杂经济行为简单化的极致，就是完全放弃对借款企业的经营风险识别，完全依赖押品价值这个风险缓释工具，过度依赖房地产抵押估值，未构建“行业衰退期-押品流动性折价”动态映射表，也没有及时跟踪房地产市场的变动，及时对借款客户追加保证措施或提前清偿。

　　3．线上+线下的伪闭环：风控能力不升反降的陷阱

　　有些银行在纯线上经营性信贷产品出现问题后，补充了线下的调查要求，但事实上两端都没做好，导致线上风控流于数据形式主义，线下风控沦为简单模板填表演技，双轨并行并未能实现风险穿透。这种操作手段，导致线上智能风控团队很多技术手段无法迭代，又过于相信线下调查分析的能力，形成懈怠，而线上多数也只是走走形式，也未能充分发挥专家因果推演的实际效果。

　　线上：数据量、信息量非常有限，但银行又最信赖这些数据建立的模型，线下：客户经理满足按模板填写，但无能力识别或故意忽视各种隐性风险；

　　最终貌似科学、稳妥的“线上+线下”模式，使得领导层、决策层又开始迷信自己的做法，现在仍在不停放大风险。

　　线上+线下简单化的三重断裂

　　4．专家策略法的系统性荒废：银行业自废武功

　　全球信贷经验都表明，目前对企业经营性信贷特别是中小企业信贷方面，都普遍使用专家因果推演法结合担保等风险缓释工具来防范风险，可靠、有效的纯数据模型、Ai多数是在小范围应用或试用阶段。特别要说明的是，中国中小企业数据环境极为复杂，企业又习惯比较激进的高负债经营扩张模式，因此金融科技技术开发的难度远远大于国际同业。在这种情况下，传统专家经验推演仍然应该是中国银行业公司信贷的绝对主要技术手段。但是，多年来银行满足于服务国企、央企、地方平台和房地产业务，这些业务对信贷分析技术要求很低，用不上专家策略法，除此之外主要依赖于抵质押、担保，也不需要精进的专家策略法，导致全行业完全原地踏步多年。专家策略法仅仅是一种技术的统称，各种策略法很多，有精细的、有粗糙的、有不分行业的、有不管操作流程的，差异非常大，如果不认真研究与设计，同样是无法控制风险的，况且我们多数银行根本谈不上专家策略法，而是几个老信贷员没有章法的凭感觉调查、审贷，没有策略，也没有标准。

　　大中型银行在大公司信贷上，因为有相对标准、可靠的财务报表用于分析，但为什么仍然出现了大量大型企业信贷的损失？除了道德、权力等原因外，在技术上也是因为没有真正可靠的专家策略法可以应用，仅仅满足于明面上的财务报表分析和单一企业报表的判读，行业分析、政策分析、经营分析也完全依靠信贷员个人能力，并不真正能可靠穿透企业的完整面貌。

　　银行在经营性信贷领域主动放弃智力基建，即不研究如何提炼专家经验、标准化操作流程，也不加强对信贷人员的信贷分析技术能力的培训，多数行内培训仅仅针对制度和产品，多数信贷人员的信贷分析能力非常低下，降维成填表术、模板照抄式，最终导致风控能力整体坍缩。

　　国内真正投入专家策略法培训与应用的、形成影响力的，也仅仅是IPC延伸下来的常熟农商、台州银行、泰隆银行等有限的数家，还有一部分银行也学习和部分应用了IPC技术，总体在银行业占比很低。但需要强调的是，这些银行学习的IPC技术仅仅适用于微型经营贷，主要面对的是个体工商户、微型企业，授信额度一般低于50万元，这种技术从层级上讲，仅是专家经验法向专家策略法过渡的一种技术，对大中型企业信贷分析并不适用，也完全不能用，且这种技术也需要进行大幅度升级了（对IPC的详细剖析可以参考我以前写的文章）。

　　就全行业的经营性信贷风控技术，可以评价为非常的原始，银行业也普遍懒于耐心提升这方面的能力，都寄希望于一个自动化的智能风控技术或非常简单的填表游戏，这就导致银行资源投入的严重失衡，数字风控投入占比极大，而专家能力、信贷员能力建设占比极小，甚至接近于零。另外，银行激励机制的反向驱动，信贷员薪酬绑定贷款规模，导致行业尽调流于形式、专家经验逆向淘汰（敢说真话者被边缘化）。

　　(本文作者介绍：曾在人民银行、银监会系统工作十六年，后从事私募、融资担保、小额贷款、金融科技工作。小微信贷行业代表性人物，中国小微信贷机构业务创新合作联盟发起人，小微信贷实战专家，互联网金融知名评论者，财经专栏作家。著有《为什么说99%的P2P终将死亡》等一系列热点文章，多次准确预判小微信贷市场走向与监管趋势。)