《中国银行个人信贷风险管理问题及建议》15000字（论文）

中国银行个人信贷风险管理问题及建议目录TOC\o"1-2"\h\u12286中国银行个人信贷风险管理分析 131823摘要 17440一、绪论 229851（一）选题背景与意义 28129（二）文献综述 211118二、个人信贷的风险来源 314781（一）信用风险 312481（二）大数据环境风险 41040（三）法律法规风险 518050（四）金融监管风险 522971三、中国银行个人信贷风险管理现状 58529（一）风险体系建设现状 5215002.内部控制和合规管理 714376（二）信用风险管理现状 73531（三）中国银行的大数据建设与发展 925181（四）建设全员学习文化推进良好风险管理 104192四、中国银行个人信贷的风险管理存在的问题 1116033（一）个人信贷的法律法规不全面 116327（二）合规风险管理理念不够深入人心 1129402（三）缺少金融科技的风险管理部门 129841（四）大数据导致个人信贷风险管理不力 135146（五）缺乏风险管理人才 141668（六）中银大学员工培训指标有待提升 1516127五、中国银行个人信贷的风险管理的建议 1724725（一）优化个人信贷的法律法规建设 1727697（二）通过中银大学加强合规理念的培训 1717391（三）设立金融科技类风险管理职能部门 1810734（四）加快数字化转型，合理使用大数据 1822905（五）推进风险管理人才的吸收 2027318（六）提升中银大学培训情况 2018968参考文献 21摘要在商业银行的众多业务之中，个人信贷业务作为商业银行最基础的业务，其发展过程之中会受到不同风险的影响。此外随着近年来大数据、人工智能以及区块链的快速发展，个人信贷业务所受到的风险的影响也逐渐多元化。文章选取中国银行作为研究的对象，对中国银行有关个人信贷的风险管理现状进行探索与分析，具体涉及到中国银行的风险管理与控制、人才培训、大数据的使用与建设以及中银大学的建设措施。文章最后会基于当前环境之下个人信贷的法律法规不全面、中国银行的合规风险管理理念不够深入人心、缺少金融科技的风险管理部门以及中银大学员工培训指标有待提升等问题，提出合理使用大数据、推进风险人才管理引进以及加强中国银行风险管理体系的优化和加强员工的培训等建议。关键词：个人信贷；中国银行；风险管理；大数据一、绪论（一）选题背景与意义中国在第二个百年奋斗目标的新征程之中开展了“十四五”的新规划篇章，2021年作为新征程的起点，中国面临“双循环”发展新格局，银行业的发展也将进入重要的战略机遇期，但同时疫情影响造成的信用风险上升、贷款质量承压、金融风险更加复杂。此外，经营环境的变化也让银行业在发展的过程不断增添新的困难，金融脱媒、监管逐渐严格以及相互间的有力竞争促使着银行业加快转型的进程，重新构建新的发展战略以此应对差异化变革，走出“舒适区”，实现高质量发展。但目前来看，个人信贷业务作为中国银行的基础业务，其本身的发展会遇到不同的信贷风险，在推进经济发展的同时，如何更有效的对相关的风险进行管控成为高质量发展之中的一道坎。基于个人信贷业务所存在的风险无法完全避免的现状，本文会对中国银行的个人信贷业务的风险管理进行相关的研究并提出可行性建议，对推动中国银行个人信贷业务的管理与中国银行未来的高质量发展具有重要意义。（二）文献综述对于银行个人信贷风险管理的研究，不同的学者基于不同的视角有着各自的研究成果。魏筱婷指出，在信贷风险的来源之中还款意愿风险是一大影响风险，具体来说，借款人会隐瞒自己贷款的真实用途，通过利用个人良好的信用资质证明和稳定的还贷能力，通过该种手段从而获取贷款，但在后续的还贷之中故意拖欠贷款从而产生还款意愿风险[1]。辛颖指出，个人客户的资产情况的变化也会造成一定的信用风险[2]。赵婧彤指出银行在个人信贷的业务办理过程之中有可能会因为违法行为而受到相应的制裁、或是受到监管的处罚，甚至银行会遭受重大的财产损失与声誉损失的风险，阻碍个人信贷的风险管理[3]。李永渌指出在我国的法律之中，因为个人信贷的立法的发展还不够成熟，所以对于个人信贷有关的法律存在着一定的空白[4]。纪元团也指出当前阶段的个人信贷立法存在滞后的问题[5]。刘建华指出制度与监管的缺陷会导致合规风险，并且在日常的信贷业务办理过程之中，相关的监管不力也有可能导致合规风险[6]。章梦虹基于大数据的共享不足指出银行在处理分析数据时会存在障碍使得银行的大数据发展受阻[7]。董立武指出，大数据情形之下所形成的多元信贷风险迫使商业银行进一步推进自身风险体系的建设，而不完善的风险规避体系以及不够成熟的信贷业务跟踪系统的平台并没有有效的应对多元信贷风险形式[8]。而兰虹等提出建设大数据人工智能监管可以进一步规避信贷风险[9]。裴国庆等认为有序推进大数据人才队伍的建设可以推动个人信贷风险更好的管理[10]。基于不同的风险来源都会对商业银行的个人信贷管理产生影响，而基于大数据的视角之下，对于银行如何进行个人信贷的风险管理的正式的探索尚未成熟。因此，本文通过不同的个人信贷的风险来源，针对中国银行的个人信贷风险管理的现状进行探索，并针对中国银行的个人信贷的风险管理所存在着一定的问题进行分析，并提出相关的建议来推动中国银行更好的个人信贷风险管理以及数字化的转型。二、个人信贷的风险来源（一）信用风险1.还款意愿商业银行在发放贷款之前必须经过个人客户的申请这一过程，虽然一般情况之下，只要申请的贷款个人没有重大的信用问题，一般符合条件的个人客户够可以通过线下网点或者通过线上申请，获取自己需要的个人信贷。但是，在整个过程之中都存在着一定的风险因素，例如个人客户可能为了获取一定额度的信贷，则利用借款人本身较好的信用资质和自身稳定的还款能力从商业银行获取一定的贷款，但是真实的贷款用途却有所隐瞒，当借款人获得贷款后，故意拖欠并且不配合银行收回贷款。更有甚者为了骗取更大额度的银行贷款，从而利用伪造的个人信用资料进行骗贷，从而产生还款意愿风险[1]。2.借款人资产情况对于个人借款人而言，如果该个人借款人没有良好的还款能力，则其个人信贷的风险就会高于其他正常的个人借款人。虽然个人信贷的风险取决于还款能力，但是其还会受到个人客户的自然状况、信用记录、担保情况稳定性等因素的影响，从而使得不同的个人客户的风险程度存在差异性[2]。对于个人客户来说，个人的资产情况是造成信贷风险产生的一大风险，个人的资产存在不稳定的因素，当个人客户的资产状况恶化情况出现时，他们可能无法良好的进行资产分配，进而对某些信贷产生不愿意或者无法偿还的情况，债务人的还款行为发生变化，从而对银行产生不利影响[11]。这种情况一般发生于发放贷款以后，银行虽然也进行了相应的信用审核等流程对个人客户进行调查取证，但是资产状况恶化是银行无法进行预估并且也是个人客户不愿意发生的情况，所以这也是造成银行不良贷款的原因之一。（二）大数据环境风险近年来，随着数字化的转型步伐加快，各商业银行都开始进行发展与创新，这导致着商业银行的信贷种类也变得越来越多元，与此同时，商业银行的信贷规模逐渐扩大。但是信贷风险在这种环境之下仍保持着上升的趋势，究其原因是市场的不稳定性以及商业银行与信贷客户之间存在着信息不对称。所以，商业银行如何在大数据的环境之下更好的利用大数据信息技术来减少此类风险继续加剧，这是商业银行规避风险所要关注的重要领域[8]。此外，商业银行对于大数据的挖掘和使用不够充分，对于个人的消费偏好、消费水平等情况，没有利用大数据进行全面的了解，数据信息不能够完全反映客户情况[12]。这会导致信贷办理的依据较为片面，从而使得个人信贷不良资产率偏高[13]。而当今大数据时代，大数据的获取、大数据的来源以及大数据是否真正服务了商业银行，以及商业银行能够有效利用不同的大数据来推进自身的数字化转型或者推进自身个人信贷业务的良好发展都存在一定的风险。（三）法律法规风险商业银行如果没有遵守法律法规、准则而为个人客户进行贷款，则银行有可能会因为违法行为而受到相应的制裁、或是受到监管的处罚，甚至银行会遭受重大的财产损失与声誉损失的风险[3]。可为模式、勿为模式和应为模式这三种行为模式是法律所规定的行为模式，而其中勿为模式下所包含的禁止性规定和应为模式下所包含的强制性规定是当前商业银行发生法律风险较为集中的方面。例如银行内部的员工在办理业务过程中没有良好的遵守相关的法规使得贷款办理的手续不完善，造成相应的法律风险。（四）金融监管风险从近几十年的全球实践来看，推动银行对其风险管理系统的完善的压力来自与监管当局。当前，中国银行保险监督管理委员会是我国的金融监管机构。党中央关于银行业和保险业的监管方针与政策都会被该委员会进行政策和决策的工作部署，中国银行保险监督管理委员会会对银行业和保险业机构的相关工作的内容与结果进行监管，以此保障党对银行业和保险业监管工作的集中统一领导，具体的监管内容会涉及到金融机构的公司治理、内部控制以及这些金融机构的风险管理情况，相关的经营行为和信息披露也都会受到委员会的监管。并且其还会开展风险与合规评估，依法调查和处理违法、违规行为。所以商业银行在日常的经营过程中或者是业务办理，以及给个人客户发放贷款的过程都会受到监管。如果发生相应的违规行为，就会受到处罚。三、中国银行个人信贷风险管理现状（一）风险体系建设现状1.中国银行风险管理总框架如图1所示，目前，中国银行风险管理框架分为监事会、董事会，高级管理层，集团智能管理部门。中国银行的监管模式又分为窗口式、垂直式、董事会式。中国银行将不同的风险进行细化的分类以此达到高度有效的监管来应对相应的经济形势。具体来说，董事会设立了风险政策委员会来负责风险管理战略、政策、程序、制度的审查，风险政策委员会还会监控相应的落实情况，并且其还会审查重大的风险活动，还会审议风险管理状况等。以2020年为例，中国银行就现场会议以及书面议案的方式召开了八次会议数据来源：中国银行2020年社会责任报告，通过会议审阅了相关的报告例如风险偏好陈述书、年度风险报告以及流动性风险管理政策等。而对于高级管理层来说，下设的风险管理与内部控制委员会是由行长任委员会主席，风险总监为共同主席，以此来强化全面风险管理职能。对于风险管理部而言，其所负责的工作会涉及到健全风险管理体系以及推进风险管理信息系统的建设等。最后，中国银行保持着“人人都是唯一的一道防线，每道防线都是最后一道防线”的管理管理理念，制定了《风险管理总则》数据来源：中国银行2020年社会责任报告图SEQ图\*ARABIC1中国银行风险管理架构图（数据来源：中国银行股份有限公司2020年度报告）2.内部控制和合规管理（1）内部控制管理中国银行董事会、高级管理层以及下设的专委会负责内控管理与监督，致力于提升中国银行合规经营水平，落实内部控制三道防线体系。具体来说，中国银行目前的三道防线体系实施情况如下，首先，业务部门和基层机构是内部控制的最初防线，其次，内部控制的第二道防线是各级机构的内部控制及风险管理职能部门，最后，审计部门是内部控制的最后一道防线。（2）合规管理合规是从外部约束来看，银行的运营需要具备合法性，必须符合政策法规的要求，如果银行没有严格遵守相应的合法要求，那么无论是每笔业务的贷前、贷中或是贷后，都会因不合规而导致相应的信贷风险，从而给银行带来经济损失乃至银行的信用损失或者一定的客户流失等问题。而中国银行全面落实监管要求，建立了互联网贷款新规落实机制，开展了季度监督通报以及银保监会“乱象整治回头看”等相关的问责工作，对于相关的风险数据的整合与汇总以及风险报告的达标也进行推进工作，此外，中国银行为了确保合规经营，也积极应对银行间同业拆借利率（IBOR）改革。中国银行还坚持保持自身的商业道德，持续强化内控管理和操作风险管理，落实了反洗钱相关的管理办法，并着力完善全球合规管理体系，提升合规风险管控能力。（二）信用风险管理现状中国银行为了进一步加大不良资产化解力度，对不良项目会进行集中和分层的管理，强化对重点地区、重点项目的督导，持续提升处置质效。并且中国银行还对不良清收与“互联网+”的结合进行探索，以此获得更多的处置渠道。另外，中国银行还运用核销、债转股的运用来夯实资产质量，来应对金融风险。在个人金融方面，中国银行也通过强化授权审批管理的举措，严格准入标准，提高过程监控的管理效果来进行信用风险的管理，不仅如此，中国银行业注重授信过度的问题，在支持个人授信业务发展的同时也会对交叉传染风险进行防范。对于商业银行而言，信用风险是存在于信贷过程之中较为明显的风险之一，也是无法避免的风险之一，所以各个商业银行业会为了减少信贷风险做出相关的举措来减少各个商业银行的不良贷款率。中国银行对于信用风险的管理也做出了一定的举措来管理中国银行的不良贷款率。从表1可以得知，作为四大行之一的中国银行的不良贷款率的水平比其他的商业银行低，其不良贷款率保持在1.42%上下浮动。以2020年年末为例，中国银行的不良贷款总金额达到了2072.73亿元，该金额比较2019年年末增加了290.38亿元，不良贷款拨备覆盖率为177.84%，比较与上年末而言，该数值下降了5.02个百分点，而不良贷款率为1.46%，该值比2019年年末高出了0.09个百分点数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告。此外，从表1的数据可以发现商业银行的不良贷款率在2018年至2020年都在1.85%上下浮动，而中国银行的不良贷款率也始终低于1.5%，数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告表1中国商业银行不良贷款率2018年2019年2020年中国工商银行1.52%1.43%1.58%中国农业银行1.59%1.40%1.57%中国银行1.42%1.37%1.46%中国建设银行1.46%1.42%1.56%商业银行1.83%1.86%1.84%（资料来源：各商业银行年度报告、银保监会）（三）中国银行的大数据建设与发展对于中国银行来说，逐渐走向数字化是一个不可逃避的进程，大数据的时代也给商业银行带来了机遇和挑战。对于个人信贷风险的管理而言，基于大数据的建设进行风险的管理一方面可以拓宽中国银行在当前数字化发展时代的管理渠道，让中国银行进行个人信贷风险管理过程之中不只是局限于类似信用风险、金融监管等传统的风险，也能够通过发展与建设大数据拓展数字风险管理的渠道以此应对新型的未来数字化的信贷风险等，通过大数据的使用来提升中国银行个人信贷的风险管理能力和风险管理水平。另一方面，中国银行的大数据建设和发展也能够推动银行间的大数据使用，推进社会的发展。在未来，大数据的使用会变得更加常态化，良好的大数据的建设平台能够为中国银行在数字化发展打下良好的基础，推进中国银行更好的进行个人信贷的风险管理。1.以中银金科为平台推进风险管控水平中国银行通过中银金科进行软件的开发，技术咨询以及对平台运营的管理等业务，以此推动大数据的建设和相关金融科技的发展和创新。中银金科作为中国银行的全资子公司，其通过实施金融科技手段建立金融科技创新平台，并使该平台能够拥有一定的市场竞争力，以此推进中国银行的风险管控服务水平。同时，中银金科也承担着公司授信体制改革、数据治理重点工程，开发反洗钱和普惠金融产品等相关领域的建设。2020年年末中银金科的注册资本金额为6.00亿元，其资产总额达到了7.64亿元，而净资产的数额为6.15亿元，全面实现净利润0.14亿元数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告。数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告2.推动应用平台建设推进大数据的建设与发展合理运用大数据或者建设大数据平台可以帮助中国银行进行更好的信贷风险管理，具体来说，个人信贷的风险管理并不是单单依靠人工的监管，风险的产生、发展与管控始终会和大数据存在挂钩，例如通过对客户大数据的分析可以更快速更精确的预知信贷风险的发生。所以，通过推动应用平台建设的这个手段，可以推进银行大数据的运用和发展。中国银行在近年来也致力于推动建设大数据平台。中国银行在2019年推出中银慧聚大数据应用平台。以大数据平台为依托，创立新型网络金融事中风控系统，将多维度的数据进行采集与整合，通过建模与数据计算，将大数据平台之中的网络金融业务系统数据、互联网和外部数据等进行分析与融合，使得网络金融事中风控应用可以得到风险判定的基础支撑。但是该项目现阶段仍处于发展阶段，大数据平台的数据范围还有待拓展。（四）建设全员学习文化推进良好风险管理中国银行聚焦业务发展需要，搭建了银行内部培训项目体系，系统开展了高层、中层和基层经营管理人员培训，鼓励员工在岗学习，以此推进全员学习文化。进一步来说，首先，推进新员工进行“成长学习”，实现职业角色的快速融入。其次，中国银行通过“全员学习节”的活动，利用开课直播、员工共创等方式，通过不同院校开设不同种类的课程，让员工可以学习到如何识别个人信贷风险、如何更好的管理个人信贷风险以及其他的相关文化知识。最后，中国银行持续完善中银大学这个云平台，持续推出线上课程，让全体员工可以学习到更多有关业务的专业知识，并运用到日常的信贷业务之中。推进全员学习文化，更重要的能够提升员工的风险管理的思想水平，让员工在实操业务之中发现信贷风险，让管理层有更高的能力进行信贷的风险管理，最终能够提升中国银行整体的个人信贷风险管理水平。在2020年，中国银行对员工培训投入金额为53,804万元，参与培训人次2,498,657人次数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告。此外，中银大学作为中国银行为响应新时代发展的需要，实行国家产教融合战略的背景之下设立的平台型组织和学习共同体。其下设了风险合规与反洗钱学院、科技金融学院、绿色金融学院等11个专业学院数据来源：中国银行2020年社会责任报告数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告数据来源：中国银行2020年社会责任报告四、中国银行个人信贷的风险管理存在的问题（一）个人信贷的法律法规不全面目前，我国关于个人信贷方面的法律立法还未成熟，许多地方的相关立法仍有一些缺失。《商业银行法》《担保法》《贷款通则》《合同法》《票据法》以及人民银行制定的《个人住房贷款管理办法》中的相关规定是国内商业银行在进行个人信贷的业务过程之中所依据的主要的法律[4]。由此可见，我国暂时没有专门的个人信贷的法规，现行的法规针对性不强，对于个人信贷的能够依据的有针对性的法律法规也还不全面，相关的司法解释也欠完善[14]。进一步来说，由于近年来网络与科技的高速发展，出现的像电子货币的发行亦或是网络贷款业务资格或贷款监管的问题的法律法规会因时代的高速变革而存在滞后性。所以，中国银行在类似的有关个人信贷的纠纷时，有可能会因为存在法律漏洞而导致相应的损失，不法分子有可能从法律漏洞中寻找侵害银行的手段。（二）合规风险管理理念不够深入人心制度的制定缺乏精确性以及没有良好的与实践进行结合从而导致大多数的合规风险产生，新生业务的发展需求并不能够在这种情形之下得到满足。此外，对合规风险管理的监管者缺乏权威性，以至于在对重点客户以及重点业务的办理中存在领导“人情味”较重、监管模糊、合规管理执行不力的情况的发生[6]。在日常的信贷业务过程之中往往会因不合规导致一些违法问题或者受到相应的监管处罚，此外由于监管分化、和经济下滑等不确定因素，中国银行的合规管理在未来仍然需要面临持续挑战。具体来说，在日常的信贷业务活动中，存在着一定数量信贷从业人员不能严格遵守相关的制度进行合规经营，而是把精力投入于增加信贷业务的数量，这些工作人员对于合规管理比较抵触，使得合规管理和合规文化建设并不能够良好的开展，造成了极大的负面效应[6]。并且在日常的业务办理中，也存在着因为业务人员的合规风险防范意识薄弱等情况，导致银行发生一定的合规风险。所以在个人信贷的风险管理过程之中，当银行的员工没有良好的合规理念，对信贷过程之中可能出现的风险并没有足够的了解[15]，在办理相关的个人信贷业务可能并不能良好的达到合规的要求以至于银行会遭受损失。以2022年标准化数据（EAST）的监管为例，中国银行因“不良贷款余额EAST数据存在偏差”等违法违规行为被银保监会罚款480万元。其中原因包括“EAST系统个人信贷业务借据表错报”“不良贷款余额EAST数据存在偏差”、“逾期90天以上贷款余额EAST数据存在偏差”等18项违法违规行为数据来源：中国银行保险监督管理委员会。虽然中国银行的合规风险治理机制和管理流程在持续完善，以此保障中国银行的稳健经营和可持续发展。但是中国银行的员工合规数据来源：中国银行保险监督管理委员会（三）缺少金融科技的风险管理部门经过对中国银行的风险管理框架的分析和相关举措的分析可知目前中国银行的建设框架能够良好的应对个人信贷风险的情况的发展。但是，基于当前宏观经济的发展以及时代的改变，中国银行并不能够保持现状而一成不变。所以中国银行要时刻关注相关的经济政策，将现有的信贷风险管理政策进行优化。具体来说，中国银行目前下设的风险管理的集团智能管理部门集中包括风险、信用、资产、合规方面，但随着近几年大数据、人工智能以及区块链等的发展，中国银行现存的集团智能管理部门之中没有一个直观的部门来对新型金融科技风险并对其进行分析与管理，而金融科技的风险管理部门的不仅仅能够达到有效、专门地解决金融科技风险，并且能够对个人信贷的风险管理起到推波助澜的作用。具体来说，由于金融科技自身特性，金融机构在面临原有风险等问题的同时，还新增了一系列新的风险。例如会带来数据风险、技术风险、营运风险等，如果没有直接下设的金融科技的风险管理部门，那么中国银行在处理相关金融科技风险的时候就要依托于其他的风险管理部门，而不同的风险管理部门的沟通以及信息的传递都存在一定的偏差以至于不能快速高效的解决相关的金融科技风险。此外，在未来数字化转型的过程中，必将存在着一系列未知的金融风险，科技的变化带动着商业银行的变化与发展，一个良好的金融科技的风险管理部门可以更好的应对未来的风险。进一步来说，金融科技的风险管理部门可以推进中国银行的信贷风险管理的建设，让已经存在的风险管理体系更加的完善，面对传统的信贷风险与新型信贷风险的发展和建设，金融科技的风险管理部门可以起到一个良好的融合作用。（四）大数据导致个人信贷风险管理不力目前，由于大数据本身不完善等因素，大数据在个人信贷风险管理领域的应用还不成熟，甚至带来了新的问题和风险。首先，大数据的共享不足。目前，国内的商业银行自身拥有大量的金融、司法、银行卡交易等数据来源，然而，银行业与其它行业的数据共享还未形成常态，数据共产不足，银行目前的数据也有一定的局限性，例如数据静态、碎片化，使得各商业银行在处理、分析数据时遇到了困难[7]。其次，大数据的来源存在局限性。商业银行的大数据还来源于我国的征信系统，而就目前而言，我国的征信体系并没有完全健全[16]。我国拥有141,260万人之多的人口数据来源：中华人民共和国2021年国民经济和社会发展统计公报，对于仍处于完善建设中的我国征信体系，要想全社会的人口都纳入征信体系还存在着一定难度。相关的个人可能存在着包含的信息范围相对狭窄的情况，并且现存的征信系统还未实现互联互通，对客户的收入、工作和文化程度等直接和信用、诚信相关的资料暂时没有形成统一的记录链条[2]，所以对于每个数据来源：中华人民共和国2021年国民经济和社会发展统计公报再次，大数据的更新存在滞后性。中国银行的另一部分大数据需要依靠外部的第三方，这就意味着这些数据对于中国银行来说并没有主动权。而这些外部数据是否全面、是否具有时效性就打上了一个问号。第三方数据更新的及时性就没有办法得到一定的保障，而大数据更新的滞后性就意味着可能会对中国银行的风险防控造成一定的影响。最后，大数据的监管存在困难。金融创新与金融监管一直处在一种博弈的状态，人工智能可以带来高效率的同时也会增加金融行业的监管难度，具体来说，监管对象复杂、无法精确责任主体、违法行为无法快速判定在一定程度上为监管来带了困难[9]。基于以上存在的情况，中国银行在使用大数据进行个人信贷风险管理的过程之中就会受到大数据多方面的影响，例如中国银行因不能掌握较为全面的个人客户的相关大数据从而从信贷的源头遏止贷款的发放，以及因大数据的不完善等因素导致中国银行在进行信贷风险管理的时候不能有效减少不良贷款的发生等。此外，因大数据存在着滞后性、来源局限性等问题，也可能导致中国银行风险管理不力情况的发生。（五）缺乏风险管理人才缺乏专业化风险管理人才也是信贷风险管理过程中的一大问题。由于国内金融机构对大数据人才的培养尚处在起步阶段，所以商业银行缺乏从外部引进风险管理人才，缺乏有效的内部人员配置，无法充分利用专业人才来促进商业银行的信贷风险管理[17]。对于中国银行而言，虽然大部分员工都受到了良好的本科教育，但是具有针对性的风险管理尖端人才还不够充足。截至2021年6月末，中国银行共有中国内地机构员工280,265人数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告，而从图2可以发现，目前任职于中国银行的员工的学历以大学本科为主，占比高达69.30%，不难发现中国银行的员工之中具有研究生及以上学历的员工仅占比约9%。而从中国银行员工职能结构图中，可以发现虽然中国银行的员工职能结构有较为明确的分配，但是风险与内部控制管理的员工占比也仅占比约9%。大数据分析是一项高技术工作，以适应数字时代的转变，对相关工作人员的需求也越来越高，需要具备数据分析软件、统计学、大数据、机器学习等分析手段和工具。而在这一领域，中国银行的人才储备也有欠缺，从事数据相关工作的人员往往对业务知识的掌握程度较低，业务人员的数据处理能力也不够强，因此，能够进行分析建模和开发的人才数量远远无法满足今后的分析和挖掘工作数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告图SEQ图\*ARABIC2中国银行员工学历结构（数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告）图SEQ图\*ARABIC3中国银行员工职能结构（数据来源：中国银行股份有限公司2020年年度报告）（六）中银大学员工培训指标有待提升从表2中可知，中国银行的全体员工获得培训占比达到近96%，员工平均培训学时也达到59个小时。但是从“员工平均培训时间”指标中可以发现中级管理层平均参加培训时间是三类员工之中最多的，高至平均87.92小时。而作为人数最多的普通员工而言，该人群的平均培训学时与高级管理层平均参加培训时间均未达到60小时。而信贷业务作为银行的一个基础业务，业务的形成通常需要经手于普通员工，如果这些员工存在着信贷风险意识薄弱、业务办理不符合规范或信贷风险防范能力不强，就会导致信贷风险从源头开始萌芽，而又因员工对于信贷风险的管理能力缺乏，给银行带来信贷风险与相应的损失，所以普通员工的培训时长还存在着一定的不足。此外，从“按员工类别划分的参与培训员工数量”指标中可以发现，三种类型的员工的培训人次之间的比例存在的一定的差距，虽然该指标受到中国银行员工数量本身存在差异的影响，但是对于高级以及中级的员工的培训人次也存在着一定的不足。所以，对于中国银行下设的中银大学的员工培训情况而言，不同类型的员工的培训没有达到一个良好的分配，这就有可能导致基层员工的风险培训不到位，风险意识不强导致违法或者违规的风险。而对于中级或者高级的员工的风险培训而言，也有可能存在的培训不足或者培训不到位的情况发生。所以，中国银行假若达成良好的分配，一方面应使三类员工培训时长相近或者基本接近，这样才能够让全体员工都能够获得更好的信贷风险培训而不是只中级管理层的时长明显多于其他两类，存在着培训偏倚的情况发生。另一方面，中国银行对于高级管理层的培训人次也要向中级管理层靠拢，使中高级管理层人员都获得良好的培训，以此促进该类群体员工能够在已有的风险管理能力上更进一步。表22020年中银大学员工培训情况指标2020年接受培训员工比例95.89按员工类别划分的参与培训员工数量--高级管理层参与培训人次（人次）15,948-中级管理层参与培训人次（人次）321,541-普通员工参与培训人次（人次）2,161,168员工平均培训时间（小时）59.35按员工类别划分的员工平均培训时间--高级管理层平均参加培训时间（小时）51.24-中级管理层平均参加培训时间（小时）87.92-普通员工平均参加培训时间（小时）58.8中银大学平台注册人数（人）314,411中银大学平台月均活跃人数（人）137,331中银大学平台提供课程数量（节）14,463中银大学平台员工人均学习时长（小时/人）40.63（数据来源：中国银行2020年社会责任报告）五、中国银行个人信贷的风险管理的建议（一）优化个人信贷的法律法规建设在当前阶段，我国没有专门针对个人信贷的法规，个人信贷活动的法律也未进行全国性的统一，不论是一些实际的指导意见还是相应的管理方法，都存在滞后的问题，而且没有达到实际的常委会立法的基本层次要求[5]。所以，对于我国的立法机关而言，在未来制定相关法律的同时也应考虑个人信贷的立法问题，以及相关的涉及大数据方面的立法问题，或者给出相应的立法解释等法律性文件。此外，对于政府等部门来说，也应注重个人信贷的政策制定，这样中国银行在面对未来数字化转型的过程中以及个人信贷风险管理建设中遇到相关的问题可以有法可依，减少不必要的法律问题。（二）通过中银大学加强合规理念的培训传统合规管理在风险监测、预警、预测、评估和评价领域一直很薄弱，而随着大数据、模型和算法的广泛应用，中国银行的合规管理应该从“后知后觉”走向“先知先决”，从“全面管理”走向“精准打击”，从“主观判断”走向“科学决策”，合规管理不再停留于建章建制，而更多强化对违规事件的“零容忍”。第一，中国银行业应加强员工的合规理念培训，利用中银大学这个学习平台，中国银行可以推进合规课程的推出与创新，加强员工的合规理念。第二，加深中银大学不同学院之间的联系，增加相关培训讲座的次数，利用全员学习的文化鼓励员工进一步学习相关的合规理念的专业知识。通过这种培训方式，让全体员工加深合规理念，让个人信贷从源头开始，遏制信贷风险的发生。此外，在个人信贷的整个办理过程中，还涉及到合规的监管与审核，如果员工有良好的合规理念，可以促进中国银行个人信贷风险管理的良好发展，而不是因员工的合规理念不够导致阻碍中国银行的个人信贷的风险管理的发展。（三）设立金融科技类风险管理职能部门中国银行可以设立一个新的金融科技风险管理部门来推进优化个人信贷的风险管理体系，以此顺应经济的发展和数字化时代的转变。具体来说，在未来数字化转型的过程中，必将存在着不同的金融科技风险，如果中国银行可以专门设立一个金融科技的风险管理部门，则在未来进行个人信贷管理的时候可以更直观的应对金融科技的风险。而不用将该类风险分配到风险管理部或者其他的部门，再进行风险的整合与管理。当发生特殊的个人信贷的风险案例，及时总结与反思，优化银行的个人信贷结构和流程，进一步提高风险的识别并加强现有的管理模式。通过加强各业务部门和附属机构之间的联系，以及加强对业务条线窗口指导、检查和后评价，以此更好地发展中国银行现有的“窗口式”、“垂直式”和“董事会式”的管理模式。此外，设立独立的金融科技风险管理部不仅能够处理数字化带来的风险，同时也能够更好地配合中国银行进行大数据的建设。新的金融科技风险管理部门也可以顺应现有的“窗口式”、“垂直式”和“董事会式”管理模式将金融科技风险管理与传统的风险管理模式进行融合，在未来进行更好的个人信贷风险管理。（四）加快数字化转型，合理使用大数据1.引入大数据人工智能监管体系规避风险中国银行可以推进中银科技的发展以及中银大学下设的科技金融学院的建设，通过自身存在的平台和建设基地跟紧时代的潮流，利用当前大数据环境带来的红利，合理利用大数据，加快自身银行的数字化转型。具体来说，中国银行可以通过中银金科这个大平台招聘更多金融科技人才，不断紧跟时代趋势，发展以及深化大数据的建设，开拓更加新型的产品吸引更多的客户流并且还能收集属于银行自身客户的大数据。引入大数据人工智能监管体系也是中国银行在未来发展大数据建设的一个方向，互联网金融的创新发展在人工智能出现后拥有了更多的发展机会，大数据信息的收集和风险控制能力的提升在这种发展的情形之下变得越来越好，同时，运营风险与成本在人工智能技术的运用之中可以得到一定程度的降低。此外，实现人工智能的监管体系能够保障人工智能在有效的监管框架下发展，通过这种方式可以减少因其发展引发的金融风险的概率[9]。通过这种监管体系可以和中国银行现有的风险管理体系进行融合，以人工智能监管作为第一保障，可以更快发现风险，提取风险情况而后通过相应的风险管理进行风险的规避等。2.掌握大数据主动权通过新旧的大数据建设进行结合，健全本行的大数据平台，与其他行业进行数据共享，解决数据孤岛的问题，让大数据的发展能够更好地推进个人信贷的发展，共享共建。具体来说，目前，中国银行已经有了一些比较良好的大数据产品，并且中国银行也针对大数据的建设推进相关平台的创新与发展。所以在未来，中国银行可以通过发展大数据的建设来掌握主动权，以此能够提升自身更好的个人信贷风险管理能力。首先，中国银行可以在数字化转型的过程中，发展已经存在的大数据平台例如中银金科这个平台，利用这个平台探求更好的大数据产品，通过这个平台获得更多维度的个人客户大数据，通过对大数据的分析和整合利用，以此减少个人信贷的信用风险[18]，而不用一直依赖其他外部渠道获取的大数据信息进行客户情况分析，以此达到中国银行内部大数据的主动权。其次，中国银行可以利用这些平台或者产品与其他的商业银行或者是其他的金融行业进行大数据的共享共建，以此可以将数据池进行融合，达到数据共享的常态，解决数据孤岛或者是数据使用碎片化的情况，从而更好的进行个人信贷的风险管理。（五）推进风险管理人才的吸收1.重视人才的培养，优化信贷员工团队当前银行业的数字化转型，遇到了缺乏既了解银行业务又善于数据分析的复合型人才的瓶颈，此类人才目前在市场上有很强的竞争力并且难以获得。而进一步培养既懂业务也懂数据以及模型的复合型人才队伍尤为关键[19]，同时也要有序推进人才对于数据分析能力以至于能够更好的进行个人信贷的风险管理[10]。因此银行在考虑对外招聘此类人才的同时也需要将目光移向公司内部，挖掘并培养潜在的数据分析人才对象。中国银行需要关注平时的教育培训，推动个人信贷业务相匹配的金融、法律类的专业技能与知识的学习与了解，注重职业道德和信贷风险管理的结合，建立高质量的风险管理人才团队[20]。2.提升员工的能力水平从应用的角度来看，银行的数据分析人才不一定要精通很难的数据模型和算法，只要懂得如何将简单的模型和算法结合业务场景，运用在实际的操作过程中即可。因此，可以针对没有数据分析背景的工作人员，进行以业务场景结合数据分析为主、数据分析技能提升为辅的场景式赋能。对于中国银行而言，中国银行在基层的员工培训之中，可以通过实操的锻炼来培训基层员工的风险意识，通过增强这些员工的风险意识，从源头降低信贷风险。而对于从事个人信贷风险管理的员工而言，中国银行应加强专业的培训，不仅仅是从传统的风险管理角度出发，还要提升专业员工的专业水平，更好提高他们对于未来新的金融风险的发生的应对能力，在未来可以更好的解决例如大数据发