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紹興銀行導入信用風險雷達圖 服務實體經濟再添利器

轉載:騰訊新聞

如何更好地實現信用風險實時防控?紹興銀行交出了一份令人滿意的答卷。近期,紹興銀行在紹興銀保監分局的指導下,導入信用風險雷達圖管理理念,創新風險監控模式,積極運用基于大數據技術的信用風險可視化系統,真正實現風險穿透式實時監控,有效控制企業潛在信用風險,為服務實體經濟再添利器。

據了解,紹興銀行信用風險可視化系統以底層標準化、前端個性化原則構建數據中臺,內部數據接入一年半歷史數據并覆蓋40個系統,外部數據主要對接浙江省金融綜合服務平臺等近10個數據源,實現了對分支行、客戶經理、企業等各類維度風險可視化的監控,在實效性上由按月監測提升為T+1監測,實現風險指標實時監測和預警,同時做到數據自動提取、實時匯總、分項細化。系統在具體應用過程中已取得多項成果:

一是實現信用風險指標的實時監控。根據一、二、三分層級指標(具體包括不良貸款率、逾期貸款率、重點風險貸款戶指標等各項指標),生成各項指標趨勢變化圖及匯總表,按照產品、貸款戶分類,展示風險變動趨勢,并可向下穿透至各網點,乃至落實到客戶經理和企業。如,系統直觀顯示2月份疫情對信貸質量短期風險沖擊較大,該行通過再貸款加財政貼息、延期還本付息等措施后支持信貸企業后,風險貸款指標在3-5月波動性回落,于6月末回歸至均線水平。

二是實現對企業精準畫像。在客戶維度,基于外部、內部數據采集分析,能夠自動進行反洗錢風險評估、提醒是否為反欺詐黑名單,展現企業基本信息、處罰信息等情況,有助于提高企業授信準入準確度和風險監控能力。

三是實現總行對分支行風險的實時管控。相較于傳統信用風險報送渠道,可視化系統無需由異地分支行層層上報總行,修正了時效性差、數據透明度低等劣勢,實現總行實時監控異地分支行風險狀況,掌握風險防控與化解主動權,有助于引導分支行加大實體經濟支持力度。

四是提高對員工行為的激勵約束。針對員工維度,通過不良貸款率、逾期貸款率、不良貸款大戶、每日新增逾期貸款等指標可視化呈現,方便掌握員工對客戶管理情況,提高考核的透明度。

信用風險可視化系統1.0版的應用,標志著紹興銀行基于大數據場景應用的風控體系建設取得階段性成功。接下來,該行將全面啟動2.0版系統建設,主要從以下方面進行升級:

一是建立違約概率模型。基于設置客戶總量違約率值、違約金額范圍等指標,通過內部銀行端貸款違約概率分析模型提出建議,形成貸款風險監測及管理閉環。

二是增加風險預判功能。根據預判企業的信用風險變化,按照預判結果調整信貸投放方案。

三是拓展風險監測廣度。在信用風險監測系統的基礎上,開發、增加流動性風險、市場風險等監測模塊,推動風險管理全覆蓋。

紹興銀行將不斷完善信用風險可視化系統,加快推進大數據風控體系建設,加速提升風險防控效能,為服務實體經濟貢獻更多金融創新力量。

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