風險等級分析精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇風險等級分析范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

【關鍵詞】供電企業；安全；風險；人機工效；調查與評估；信息管理平臺

南方電網公司從2003年開始現代安全管理的課題研究，結合電力行業的實際，在PCAP體系成果應用的基礎上，經過改進，形成了涵蓋9個單元51個要素的安全生產風險管理體系，其中人機工效管理對應于要素4.6。

通過運用信息管理平臺對基于供電企業核心業務的人機工效危害因素進行調查分析，建立一套適用于供電企業的人機工效風險識別、評估方法，從而有效降低作業過程中存在的人機工效危害。

1人機工效調查

1.1調查問卷

人機工效調查問卷主要包括員工概況、人的因素、機的因素、環境因素以及組織管理等五大部分：

（1）員工概況：主要包括員工姓名、部門、身高、體重、年齡、工作年限等。

（2）人的因素：人在工作過程中做出的重復動作、不當姿勢、過度用力等。

（3）機的因素：使用的工器具、手工具、設備、儀器儀表等的設計與配備；操作的對象，如開關、儀器儀表等的界面設計與安置位置等。

（4）環境因素：工作場所的條件，如照明、空氣質量、噪聲、溫濕度等是否超標；工作空間，如是否經常在狹小空間作業等。

（5）組織管理：輪班合理性、作業方式與方法、作業標準、防護措施等。

1.2信息管理平臺

信息管理平臺服務器端管理軟件采用B/S結構，客戶端為操作系統中最常用的IE瀏覽器，使用JAVA技術開發，使用Mysql等關系型數據庫，可形成包含動態數據和靜態數據在內的綜合管理，同時構建實用的、便捷的在線問卷調查功能，能夠對調查的結果進行統計分析。

2人機工效評估

2.1人的因素評估

危害因素等級分析：進行危害因素等級分析時，需從兩個維度進行：危害因素覆蓋范圍以及危害因素危害程度。兩個維度的權重各占50%。

等級評估公式：風險值=（危害因素覆蓋范圍分值×危害因素覆蓋范圍權重值）+（危害因素危害程度分值×危害因素危害程度權重值）。

危害因素覆蓋范圍：體現為調查數據分析中的該危害因素選項的百分比（頻率）大小，百分比（頻率）越大，代表其涉及面越廣。危害因素覆蓋范圍分值=危害因素選項的百分比（頻率）×100分。

危害因素危害程度體現在該危害因素一天內累積時間長短，累積時間越長，該危害因素危害程度越高。人的因素危害累積時間長短對應的風險分值如下表所示：

危害因素危害程度分值=（（不足2小時選項頻率×對應的風險分值）+（2-4小時選項頻率×對應的風險分值）+（4-8小時選項頻率×對應的風險分值）+（8小時以上選項頻率×對應的風險分值））×100分。

2.2機與環的因素評估

危害因素等級分析：進行危害因素等級分析時，需從兩個維度進行：危害因素危害程度；是否曾發生過事故、事件等。

等級評估公式：風險值=危害因素危害程度分值+曾經發生事故、事件分值。

危害因素危害程度：體現員工感知的該危害因素對人體的損害程度大小。體現為調查數據分析中的該危害因素選項的百分比（頻率）大小，百分比（頻率）越大，感覺到該危害的人越多，其對人體的損害程度越大。危害因素危害程度分值=危害因素選項的百分比（頻率）×100分。

曾經發生的事故事件：通過對過往事故、事件報告的回顧、分析，曾發生重傷、職業病、重大財產損失等，該項分值取為50分，沒有，則該項分值取為0。

3人機工效評價

等級：某危害因素風險值得分在某一區間，得到員工對該危害因素的等級評價情況。對應表如下：

（1）現有措施：在現行工作過程中采取的措施，包括：操作規范；工作計劃安排；防護用品配備；人員意識和技能的培養和提高；使用的工具（手工具）、設備、儀器儀表等。

（2）建議采取的優化措施：針對人機工效危害因素，綜合考慮組織管理優化、人、機、環界面優化等因素，按消除、替代、轉移、工程/隔離、行政管理、個人防護順序制定優化措施。

（3）建議措施的采納：根據該危害因素的風險等級高低與優化措施的可行性進行綜合判斷，確定改進措施的采納與否。

結束語

在南方電網《安全生產風險管理體系》的指導下，本文基于供電企業的核心業務，緊緊圍繞生產區域、辦公區域兩條主線，建立了人機工效的量化評估方法和開發了信息管理平臺，從而實現人機工效管理要素在供電企業各組織的有效落地，確保了所建立的管理模式符合供電企業的實際需要和安全生產風險管理體系的要求。

參考文獻：

《南方電網公司作業危害辨識與風險評估技術標準》全文

《廣東電網公司地區供電局人機工效管理標準》

（S.00.00.10/SM.0200.0003）全文

[衰一楓].[國外人機工程學在企業安全管理上的應用][M].[北京]：[ 勞動部勞動保護科學研究所][1994]

篇(2)

關鍵詞:客戶分類;數據挖掘;粗糙集

中圖分類號:F830.49文獻標識碼:A文章編號:16723198(2009)22017303

0 前言

基于IT技術的電子商務正在改變著社會經濟中各個行業的傳統經營模式。在激烈的行業競爭中,要求企業的核心經營理念從“以產品為中心”轉向“以客戶為中心”。客戶關系管理(CRM)為這個問題提供了解決方案?？蛻絷P系管理的最終目的即是最大化客戶價值,并對客戶進行分類。伴隨著銀行業的發展,個人信貸逐漸成為銀行中的一個重要的盈利點。信用卡,房貸,車貸等各種個人商業貸款得到普及,銀行個人客戶也逐漸呈現出多元化,細分化的特點。銀行要提高利潤率,控制風險,必須主動進行客戶信用評價和貸款申請分類,從而采取差異化的市場營銷和客戶服務策略。

1 基本概念

對于數據挖掘(DM,data mining),一種比較公認的定義是W.J.Frawley,G.Piatetsky-Shapiro等人提出的:數據挖掘就是從大型數據庫中的數據中提取人們感興趣的知識。這些知識是隱含的,事業位置的潛在有用信息,提取的知識表現為概念(concepts),規則(rules),規律(regularities),模式(patterns)等形式。而更廣義的說法是:數據挖掘意味著在一些事實或觀察數據的集合中找模式的決策支持過程。它是一個利用各種工具在海量數據中發現模型和數據間關系的過程。數據挖掘技術把人們對數據的應用,從低層次的末端查詢提高到為決策層提供支持。

在國內,從1993年開始,一些基金和企業開始自主數據挖掘和知識發現的研究。當前數據挖掘和知識發現研究方興未艾。數據挖掘算法和技術可概括地分為下面六種使用類型。

關聯發現-典型例子是市場菜籃子分析,此分析與一組產品相關聯。通過挖掘事務數據可派生關聯規則,利用此規則可以了解客戶的行為。

聚類分析,分類,神經網路,規則發現和決策,順序模式和順序序列。

2 利用數據挖掘技術進行分類步驟和方法選用

傳統上客戶細分的依據是客戶的統計學特征(社會個人信息,交易記錄等),分類是數據挖掘領域中的一類重要問題。許多挖掘問題本質上可以等價地轉化為分類問題。分類可以描述如下:

大量的樣本構成輸入數據集,即訓練集。每個樣本又多個屬性,其中屬性及可以是連續屬性,也可以是離散屬性。其中有一個屬性被稱為類別屬性,用來標明該樣本所屬的類別。本次研究中關心的是,到底有哪些屬性,它們是怎樣決定了一個個人貸款申請是高風險的還是低風險的。一旦此模型建立就可以劃分一個新的風險類別。

數據分類是一個兩步過程:

第一步,建立一個模型,描述預定的數據類集或概念集。通過分析由屬性描述的數據庫元組來構造模型。假定每個元組屬于一個預定義的類,由一個稱為類標號屬性的屬性確定。

第二步,使用模型進行分類。首先評估模型的預測準確率。這些樣本隨機選取,并獨立于訓練樣本。

客戶細分是一種科學的分析方法,它把客戶分成一些客戶群,在客戶群中,客戶的消費特征(資產等特征)一些決策性屬性值非常類似。而在群與群之間,群與群相互獨立,特征差異較大。銀行可以對不同的客戶信用值進行測評,分類,從而控制信貸風險?；跀祿诰虻目蛻舴诸愂菙祿诰蚣夹g是數據挖掘技術和銀行業豐富客戶數據資源的完美結合,其特點是充分利用銀行內部數據,細分維度多,因此可以幫助銀行多層面、多角度地了解客戶的差異和資產狀況,從而對客戶的信用等級進行分類。

3 實例分析

現在某一商業銀行正在準備對信息系統進行改革,并且準備對個人貸款用戶采取發放貸款證的方法,即只有通過信用審核的個人(家庭)才能獲得貸款證,有資質申請貸款。以此為例,本文通過調研,通過選擇簡化分類屬性,采用粗糙集等數據挖掘方法在為客戶分類提供決策支持。

篇(3)

關鍵詞：電網 暴雨 風險評估 模型

中圖分類號：P33 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）12（c）-0075-02

臺州有著特殊的地理位置，地處東南沿海，是自然災害頻發的地區，歷年臺風登陸地很多集中在此地。臺風暴雨洪澇災害每年都嚴重威脅著臺州電網的運行安全，并造成不同程度的損害。暴雨洪澇對電網的影響一方面來自于風力帶來的破壞，如面向?？谔幒团_風登陸前進方向的高山風口處的桿塔，因受到超過設計風速的強臺風襲擊，造成倒桿、折彎，引起線路跳閘；變電站內主變壓器引下線受臺風影響引起風偏放電，造成主變壓器跳閘。另一個方面來自于臺風登陸后經常帶來的強降雨，雨水沖刷線路桿塔基礎，引起桿塔傾斜甚至倒塌，洪水、泥石流對變電站、配電室特別是地下開閉所帶來嚴重影響，造成二次設備如端子箱、直流系統進水，引起繼電保護裝置不能正常工作或誤動、拒動，甚至整個變電站停運。

暴雨侵害變電站電氣設備絕緣，致使設備運行異?；蚬收?。強風時的暴雨往往雨量大而急、方向偏，有時會發生局部龍卷風雨，對變電站電氣設備的防雨密封構成較大威脅。尤其是高壓開關室的屋頂、繼電保護室的門窗、戶外斷路器、隔離開關的機構箱、端子箱等，這些重要部位發生滲漏雨，就可能造成高壓設備外部絕緣閃絡放電，或造成二次控制回路接地、短路故障，甚至導致保護及開關誤動跳閘。處于防洪標準較低地域的變電站還可能遭受洪災、泥石流的嚴重威脅，處于城市內澇嚴重地段的變電站有水淹變電站的危險。

現有電網系統對暴雨災害缺乏有效的檢測手段，不能有效預報災害的發生，不能及時監控災情。指揮人員無法判斷暴雨災害的發展趨勢及風險，無法掌握暴雨對電網設施引起的風險情況，無法得到相關的決策所需信息，這給電力系統的防災減災工作帶來了很多困難。因此，急需建立一個較為完善的防范預警系統，了解臺風及暴雨洪澇的動態，能夠預測暴雨趨勢并顯示實際雨量及預警信息，及時了解暴雨洪澇可能對電網設備帶來的影響，及時做出部署，事后能根據災害情況，對災害對電網損害情況進行評估，保證當地電網的安全運行。

1 資料收集

（1）災情資料：臺州臨海自有記錄以來的暴雨電網災害數據，多災并重時，選取影響最大的災害。并統計以街區為單元的電力災情頻次。（2）暴雨資料：臺州市范圍內氣象站（常規站、自動站）、電力氣象監測站自有記錄以來的逐日降水量統計。（3）社會經濟資料：臺州臨海以街道為單元的土地面積、區內耗電量、國民生產總值（GDP）等數據。（4）基礎地理信息數據：臺州臨海1∶500比例尺的水系及DEM數據。（5）電網分布數據。

2 風險評估方法

從風險評估四要素出發，充分考慮致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性和防災減災能力（即暴雨頻率、相對高差和水網密度、電網密度、國民生產總值）的空間差異和權重差異，進行暴雨對電網安全影響的等級劃分、區劃和分區評價。

3 技術路線

電網風險評估技術路線見圖1。

3.1 致災因子程度計算

統計各站每年1、2、3……7 d的暴雨過程降水量，分別建立降水過程序列，計算不同序列的第60、80、90、95、98百分位數的降雨量值，即劃分為1～5個等級。根據暴雨強度等級越高，對內澇形成所起的作用越大的原則，確定降水致災因子權重，將暴雨強度5、4、3、2、1級分別取作權重，并進行5級劃分。

3.2 孕災環境計算

高程：從高程數據中，劃分2 m×2 m的網格，采用周圍8個格點高程標準差為地形起伏變化，作為地形影響指數。高程越低、標準差越小，表示越有利于形成澇災，影響值就越大。

水系：主要包括河網密度和距離水體的遠近。在1∶500的地形圖中采用2 m×2 m的網格計算河網密度。距離水體遠近的影響則用GIS中的計算緩沖區功能實現，其中河流應按照一級河流和二級河流、湖泊水庫按照水域面積來分別考慮，分為一級緩沖區和二級緩沖區，給予0～1適當的影響因子值。河網密度和緩沖區影響規范化處理后，給予權重值，采用加權綜合評價法求得水系影響指數。

計算暴雨內澇災害孕災環境敏感指數，并采用自然斷點法，將敏感性劃分為5個等級。

3.3 承災體易損性

從發電量和耗電量兩方面分析，利用GIS中自然斷點法將綜合承災體易損性指數按5個等級分區劃分，并基于GIS繪制綜合承災體易損性指數區劃圖。

3.4 防災抗災能力

防災抗災能力是受災區對暴雨災害的抵御和恢復程度，是為應對暴雨內澇災害所造成的損害而進行的工程和非工程措施，主要考慮人均GDP。對人均GDP規范化處理后，利用自然斷點分級法，繪制暴雨內澇災害防災抗災能力區劃圖。

3.5 暴雨內澇電網災害風險區劃

在以上因子定量分析評價基礎上，暴雨內澇災害風U指數計算式如下：

bynl=（bywe）（yzwh）（cztws）（10-fznl）wr

式中：bynl為暴雨內澇災害風險指數，用于表示風險程度，其值越大，則災害風險程度越大；by、yz、czt、fznl的值分別為風險評價模型中的致災因子的危險性、孕災環境的敏感性、承災體的易損性和防災減災能力各評價因子指數；we、wh、ws、wr為各評價因子的權重，通過專家評分確定。最后利用GIS中自然斷點分級法將暴雨內澇電網災害風險指數按5個等級分區劃分（高、次高、中等、次低和低風險區），并基于GIS繪制區劃圖。

4 結語

隨著全球氣候變暖和城市化進程的加快，城市暴雨內澇已引起各國政府和學者的高度關注。社區作為組成現代城市的基本單元，在城市減災降險中具有重要的基礎作用。因此，以社區為基礎的災害風險管理成為近年來國際社會普遍認可并被實踐證明是行之有效的管理災害的理念與手段，而風險評估作為社區災害風險管理的基礎和前提則成為各國學者探討的熱點問題之一。該文以國網浙江省電力公司科技項目資助（521172Z1400SX）為依托，在實地考察和調研暴雨內澇災害及其風險管理現狀，并獲得大量文獻資料和一手數據的基礎上，綜合運用GIS方法、情景分析方法和概率統計方法開展了典型城市社區暴雨內澇災害風險評估的實證研究。

參考文獻

[1] 劉海珍，丁鳳琴.社區參與研究綜述[J].咸寧學院學報，2010，30（5）：16-17.

[2] 劉金平，周廣亞，黃宏強.風險認知的結構、因素及其研究方法[J].心理科學，2006，29（2）：370-372.

篇(4)

1前言

網絡銀行是技術進步與金融產業相結合的產物，它的出現給傳統銀行業帶來了一系列的制度變遷和前所未有的發展機遇，但同時也給銀行業帶來了空前的負面效應即網絡銀行客戶的信用風險。網絡銀行的出現，是金融領域的一場革命，將引發金融業的經營管理模式，業務運作方式，經營理念和風險監管等一系列重大變革。網絡銀行于1995年由美國的SFNB推出發展，隨后，網絡銀行數量迅速增加，我國1999年以來，網上銀行的發展主要體現在四大國有商業銀行緊隨招商銀行之后，逐步涉足虛擬金融服務市場，拉開了中國網上銀行市場的競爭序幕。據美國研究機構的調查顯示，在互聯網上進行每一筆貨幣結算的成本不到13美分，電話銀行是54 美分，而在傳統銀行營業機構是108美元，網上銀行的綜合成本占營業收入的15%～20%。

但近年來，我國的網絡銀行客戶信用風險管理工作整體上處于不良發展的狀態，尤其以個人客戶信用風險為重。我國的網絡銀行一直存在資產質量較差，資產利潤率低，不良貸款比率較高等問題。2010年我國銀行業共有網上銀行個人客戶2719411萬戶，其不良貸款率為115%，雖相比同時期的商業銀行而言不良貸款率較低，但是仍不可掉以輕心，任其發展，否則將帶來非常不好的影響。世界銀行的一項研究指出，客戶信用風險管理不善是導致銀行破產的常見原因。對于處于經濟轉軌時期的我國銀行業而言，加強客戶信用風險管理尤為重要。

2網絡銀行個人客戶信用風險的類型

21違約風險

指債務人由于種種原因不能按期還本付息，不履行債務契約的風險。如受信企業，可能因經營管理不善而虧損，也可能因市場變化出現產品滯銷、資金周轉不靈導致到期不能償還債務。一般說來，借款人經營中風險越大，信用風險就越大，風險的高低與收益或損失的高低呈正相關關系。[1]

22敞口風險

指未來風險金額的不確定性所產生的風險。有些情況幾乎就不存在敞口風險。例如，分期貸款是根據合同的安排分期償還的。除了出現提前還款的情況外，未來未償還的余額是事先知道的。對于一切具有預定還款的情況，其敞口風險可以忽略。但是其他貸款和信用額度卻未必如此。銀行承諾性的信用額度可以讓借款人在銀行規定的限額內根據其需要隨時支用這些額度。另外，表外項目一般會產生未來的敞口。例如，當銀行給第三方提供擔保時，銀行就相當于承擔了一筆或有債務。未來出現風險敞口的可能性，最終取決于銀行不能控制的因素――客戶的行為。敞口風險還會隨著衍生工具而產生，這一不能確定性的來源就是市場變動。

23追償風險

違約事件的追償是難以預計的，其取決于違約的類型、是否存在擔?；虻盅杭捌漕愋汀⑦`約發生時的背景等諸多因素。

首先，抵押貨物的風險。抵押物風險具有兩重風險：第一，銀行獲得、接管和處理抵押貨物的成本存在不確定性。第二，抵押貨物價值存在不確定性，取決于同類產品一級市場上的行情、二級市場的情況和抵押物的性質等。其次，第三方擔保風險。第三方擔保是指第三方向銀行提供的擔保，它是銀行的或有資產；最后，法律風險。追償風險還取決于違約的性質。發生違約而找不到補救措施，就會進入法律程序，這時借款人的全部償還義務就會被暫停，直到法律程序結束。因此，這里存在著法律風險。

3網絡銀行個人客戶信用等級及評價指標

客戶信用評級的核心在于對違約風險和違約概率的衡量。網絡銀行個人客戶信用等級評估指銀行通過評估借款人的“3C ”，即品德（Character）、能力（Capacity）以及抵押（Collateral），對借款人在債務期滿時償債能力（Ability to pay）和還款意愿（Willingness to pay）等進行預測。[2]按照個人客戶的信用狀況可以將信用等級分為七種：AAA級，AA級，A級，BBB級，BB級，B級，CCC級[3]，如表1所示。

4信用風險的表現形式及防范措施

信用風險的主要風險類型、可能的表現形式、對銀行潛在威脅以及建議采取的防范措施，如表2所示。

當電子貨幣發行者違約時，銀行必須使用自有資金來兌現客戶持有的電子貨幣

（1）在參與電子貨幣系統之前，對發行機構作出恰當的評價

（2）監控發行者的財務狀況

（3）制訂針對違約的應急計劃

篇(5)

(一)客戶風險評級管理定義

客戶風險評級管理是依照客戶的特點和賬戶屬性，綜合考慮地域、業務、行業、身份、資金規模、交易行為等因素判斷客戶發生洗錢的可能性，劃分客戶風險等級，在持續了解客戶的前提下，根據風險等級對客戶進行分級監督管理，以更好的開展反洗錢工作。金融機構開展客戶風險評級管理工作是金融機構履行反洗錢客戶身份識別義務的重要內容。

(二)客戶風險評級管理工作的必要性闡述

金融機構的客戶風險評級管理工作對于提高反洗錢工作的針對性和有效性具有重要意義。主要體現在以下三點:一是法律法規的要求。根據相關法律法規(即《中華人民共和國反洗錢法》、《金融機構反洗錢規定》、《金融機構客戶身份識別和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法》)的有關規定，金融機構按照的相應的風險等級，采取相關風險控制措施。金融行動特別工作組(FATF)“反洗錢四十項建議和反恐融資九項特別建議(簡稱FATF40+9項建議)”第5項建議也作出了相關規定。所以，金融機構開展客戶風險評級管理工作是一項法定的義務，是相關監管單位實施監管的重要內容，是金融機構依法合規經營的基礎。二是保障金融機構穩健經營的有效手段?？蛻麸L險評級管理不僅是反洗錢內控及客戶身份識別義務的重要要求，也是金融機構自身風險管控的關鍵組成部分。客戶風險評級管理工作有利于促進金融機構建立健全科學有效的運營機制，有利于金融機構主動識別風險、防范違規行為發生;其評級的有效性對金融機構的穩健經營和可持續發展起導向作用;并且金融機構準確評級及監控能夠有效監控客戶，最大限度保證自身的穩健經營、提高運營質量。二、湖北證券保險行業客戶風險等級管理工作概況《中國人民銀行法》規定了人民銀行的反洗錢職責。2004年4月，建立了由人民銀行牽頭，各金融監管部門參與的反洗錢工作協調監管機制。人民銀行武漢分行配合人總行，對反洗錢工作也高度重視，逐步形成多層次監管體系和工作模式，全面推進金融機構反洗錢工作的開展。目前武漢市證券保險業金融機構登記在案有122家機構，總部6家，獨立分支機構116家。

(一)證券保險業金融機構客戶風險等級管理劃分工作的現狀

一是絕大部分金融機構成立了反洗錢工作領導小組，了正式文件落實反洗錢風險賬戶等級劃分工作，各金融機構基本確立了公司客戶反洗錢等級劃分的標準，并能根據監管機構反洗錢客戶風險等級劃分工作要求和相關文件指引，根據新的要求對劃分標準和工作流程做出調整。二是金融機構在反洗錢工作中，逐步從簡單的客戶身份識別向客戶盡職調查演進?？蛻羯矸葑R別和客戶盡職調查是反洗錢工作中兩個重要的概念，兩者均來源于巴塞爾協議，筆者認為，其要求是不完全一致的?！翱蛻舯M職調查”在《中國人民銀行關于進一步加強金融機構反洗錢工作的通知》(銀發［2008］391號)文中以獨立的概念首次出現，其出現頻率低于“客戶身份識別”。客戶盡職調查是在簡單的要求客戶出示真實有效的身份證件或者其他身份證明文件進行核對并登記的基礎上，對客戶以及開展的業務可能存在的風險進行評估，實施以風險為本的反洗錢方法，根據劃分的風險等級采取不同的措施持續有效的管理客戶。三是證券保險業金融機構開發客戶風險等級劃分業務系統。大部分證券保險業金融機構根據公司需求，依靠專門的賬戶風險評級系統，或實現功能模塊嵌入來管理不同風險等級的客戶。系統根據地域、客戶、產品和服務等項目信息輸入，然后對客戶進行累進評分，不同機構根據自身業務經營需求，劃定分值范圍，評定風險來進行持續管理和監控。

(二)存在的困難和問題

一是目前各金融機構執行的劃分標準系各公司自己組織制定。不同金融機構劃分的標準不同，導致的客戶風險劃分結果不同。在金融機構內，無論是證券行業還是保險行業，都沒有統一的風險等級標準，沒有定性和定量的方法來進行判定。二是任何方法的標準劃分，涉及到從多種渠道獲得相關客戶名單，如被列入國家有關部門的恐怖組織、、通緝犯名單及其他禁止性名單。目前省內證券保險行業無法及時獲取更新的名單和需求信息，國內沒有一個信息供應平臺，即使國際上也沒有相應一個專供反洗錢成員信息共享的平臺，信息獲取有延誤，或者信息后也無意識重新評定風險，無法達到最大效能的合作。三是系統缺陷和技術支持的矛盾。有些證券保險業金融機構風險等級劃分和分類管理沒有實現系統化、網絡化，風險等級劃分及管理時效性差且工作效率低下。有些金融機構建立了較完善的風險等級劃分管理系統和操作流程，但人工識別、分析、判斷投入不足，缺乏科學性。

三、探討客戶風險評級管理科學分析方法

(一)國內現有文獻研究

目前國內學者針對客戶風險評級管理提出了很多新的方法，對于完善客戶等級劃分的科學分析方法有重要意義。1、風險度量圖和風險矩陣法風險度量圖。這種方法根據客戶、國家、產品和接觸四個方面構成風險矩陣，分別度量特定業務關系的風險值，考慮組成因素的特點利用圖標分析法匯總將各種風險因素值進行評估，量化客戶、產品和國家與金融機構接觸方式的風險，金融機構可迅速確定一個業務關系的風險值，從而加強監控力度及調整監控方向［1］。風險矩陣法。通過定性分析和定量分析綜合考慮風險影響和風險概率兩方面的因素，對風險因素對金融機構的影響進行評估:風險等級=發生概率×影響［1］。2、多指標綜合評價法這種方法根據不同的評價目的，選擇多個因素進行評價，并將其轉化為能反映評價對象總體特征的信息［7］。最后將多個指標轉化為一個綜合指標。通常采用線性加權綜合法來對指標進行合成，其公式為:I=4i=1ωiIi=4i=1ωimj=1ωijIij［2］其中，I表示洗錢風險的最終評價值，Wi是評價指標Ii的重要性程度，Wij是評價指標Iij的重要性程度［2］。

(二)探討新方法

國內對客戶風險等級分類的一些研究在定量分析客戶風險的同時，引入了影響客戶風險的一些因素，包括客戶所在地域、職業、交易方式等，將這些因素綜合值的計算結果用來劃分客戶的風險級別，取得了一定的效果。但是，在實際反洗錢過程中，影響客戶風險的因素是方方面面的，我們無法能夠定量到所有因素，這使得反洗錢工作人員在劃分客戶風險等級的時候，存在一些偏差，而這些偏差，往往影響著最終的等級劃分結果。這里我們有必要引入一個糾偏因子，來糾正由于因素考慮不周全而造成的誤差，從而使客戶風險等級的劃分更加科學更加嚴謹。本文引入一種基于糾偏因子的客戶風險定量分析體系，綜合各種影響因素，為提高客戶洗錢風險評級管理工作的準確性，以供探討。

基于糾偏因子的客戶風險定量分析體系，是將影響客戶風險等級劃分的因素根據重要程度分為主要影響因素(簡稱主要因素)和次要影響因素(簡稱次要因素)，其中，對主要因素進行量化處理，每一種主要因素通過權重來調整因素對客戶風險等級劃分的影響效果;糾偏因子即為次要因素的聚合影響值，用來處理次要因素對客戶風險等級劃分的影響效果?；诩m偏因子的客戶風險等級劃分的步驟如下:(1)構建基于糾偏因子的客戶風險定量分析體系;(2)確定影響客戶風險等級的主要因素和次要因素;(3)主要因素取值的確定方式;(4)主要因素各因子的權重系數的確定方式;(5)次要因素取值的確定方式;(6)加權合成各因子，計算出客戶風險等級得分數;(7)客戶風險等級劃分。

1、構建基于糾偏因子的客戶風險定量分析體系

建立基于糾偏因子的客戶風險定量分析體系應該把握全面性、適應性、科學性的原則，全面考慮客戶可能涉嫌洗錢和恐怖融資的各類風險因素，綜合考慮內部因素和外部因素兩方面，將其貫穿于整個經營活動。客戶風險識別是一個動態的過程，實際操作過程中，要根據具體情況進行調整，以此為基礎開展客戶身份識別等工作。首先確定影響客戶風險的各類因子，尋找各因子的影響權重，然后將各因子的取值按照權重相加，計算出總得分，即按照主要因素影響的客戶風險等級劃分情況，最后將糾偏因子加進去，得出最終客戶風險等級。根據預先設定的風險對照表，將客戶風險等級劃分為四類:正常類客戶、關注類客戶、可疑客戶和禁止類客戶四類［3］(以上分類為參考，也可分為低風險客戶，中風險客戶，高風險客戶，黑名單客戶等)。我們把客戶風險定量計算得分的數學模型定義如下:M=ni=1cimi+θ(n＞0且n為整數)其中，M為客戶風險定量計算得分;mi為影響客戶風險定量計算得分的因素;ci為因素mi的系數，其中0＜ci＜1;∑ni=1cimi為影響客戶風險定量計算得分因素的加權值;θ為糾偏因子，是為修正前述加權值的一個糾偏量。

2、確定影響客戶風險等級的主要因素和次要因素

根據影響力大小，我們將影響客戶風險等級的因素分為主要因素和次要因素(見表1)。

3、主要因素取值的確定方式

我們選取的主要因素包括客戶所在的地域和國家、客戶所從事的行業和身份、受理客戶業務的金融機構違反反洗錢規定的頻率和內部制度健全情況等項目。有研究表明，通常情況下，地域和國家風險因素主要關注:一是客戶所處高風險地區和國家。高風險地區和國家是指金融自由化程度較高或經世界國際組織或國家公認、嚴重犯罪活動多發的國家和地區［1］。二是與高風險地區發生聯系的客戶［1］?？蛻羲鶑氖滦袠I和身份主要要特別關注以下幾類:一是列入恐怖組織、或通緝名單等黑名單的客戶［1］;二是政治敏感人物及與其有親屬關系的人［1］;三是從事如房地產、廢品回收、典當行、拍賣行等現金密集型行業的客戶;四是曾被或目前被司法行政機關要求調查其交易行為的可疑客戶［1］。

辦理客戶業務的金融機構違反反洗錢規定的頻率和內部制度健全情況主要根據人民銀行反洗錢部門對金融機構評估后得到，具體內容包括金融機構反洗錢組織機構是否健全、反洗錢規章制度是否落實到位、反洗錢工作人員是否盡職盡責等。主要因素的確定可采用數值表的形式進行，例如客戶所在的地域和國家的取值對照表可按照表2所示進行取值。客戶所從事行業和身份的取值對照表可按照表3和表4所示進行取值。受理客戶業務的金融機構違反反洗錢規定的頻率和內部制度健全情況按照人民銀行對金融機構的評估得分來確定得分。

4、主要因素各因子的權重系數的確定方式

主要因素中各因子對結果值的影響大小不同，地位輕重不同，因此需要通過重要性程度，即權重將各指標的影響力以數值形式表示出來，通常用小于1大于0的小數形式表示，為計算方便，權重和一般為100%或1。各因子的權重系數主要根據當前洗錢活動發生的情況分析確定，本文采用通常在具體的反洗錢監測分析工作中使用的層次分析法(AHP)［5］，即求出每個影響因素的重要性程度，根據權重求出客戶風險等級的劃分在不同影響因素下的得分，從而求得不同客戶的評級。

首先列舉n個影響因素，按照一定的規則建立判斷矩陣，該矩陣主特征值的主特征矢量元素的大小表示了各評價對象的優先級順序。具體計算權重矢量C的算法是［6］:

(1)確定判斷矩陣M［6］

確定在r種不同情況下的，假設求出在一定情況下的判斷矩陣為M=α11…α1n………αm1…α{}mm

(2)用方根法計算權重矢量

a．計算判斷矩陣中每行元素的幾何平均值珘C=Πnj=1a()iji=1，2，…，n(1)得到C珘=(c珓1，c珓2，…，c珓n)Tb．將C珘歸一化ci=珘Ci∑nj=1珘Cji=1，2，…，n(2)得到(c1，c2，…，cn)Tc．相容性檢驗λmax=∑ni=1(Ac珓)inci(3)設矩陣相容性指標為=λmax=∑ni=1(Ac珓)inci如果≤0．1就可以認為判斷矩陣A有相容性。再次進行以上運算，求得在不同情況下的權重矢量C1，C2，…Cr得到權重矩陣α=(C1，C2，…，Cr)

(3)進行層次總排序

［5］利用同一層次中所有層次單排序的結果，可計算出針對上一層而言本層的權重，稱為層次總排序［5］。

本文這一過程是由最上層次到最下層次進行的，這一權重的計算采用從上而下的方法，逐層合成。經過層次總排序，n層遞階結構的指標因素層相對于總目標層的合成權重矩陣為Cn1=(c1，n1，c21，n，…，c1m，n)通過以上算法，我們可以得到主要因素的權重系數。

(4)客戶風險等級評分

劃分客戶風險等級，首先要確定每個客戶在主要因素項下的得分情況，得分情況可以通過調查分析取得，匯總后將客戶的得分情況構建客戶風險等級劃分主要因素綜合評分表(見表5)。綜合評分表確定后，利用層次分析算法，我們就可以計算出主要因素的權重系數的具體數值。

5、次要因素取值的確定方式

在主要因素的數值取值完成后，次要因素的取值只是對主要因素計算值起到一個糾偏的作用，一般根據實際情況設置取值表。

6、加權合成各因子，計算出客戶風險等級得分數在取得主要因素和次要因素的得分后，根據設定的權重值，將數值代入線性數學模型中，可求得客戶風險等級得分值。

7、客戶風險等級劃分計算出客戶風險等級得分數值后，根據數值的高低，將客戶劃分為不同等級。

四、完善客戶風險等級管理工作的相關建議

第一，制訂評價與改進控制風險措施。根據研究風險發生的概率與風險發生后的危害程度，全面分析客戶，綜合判定風險等級。對洗錢風險控制進行定期評價與整改，逐步建立客戶風險等級的動態管理制度，根據外部環境和業務結構的漸進變化，糾偏的功能逐步完善，從而相應調整客戶風險等級與管理措施。

第二，加強各部門間的信息互通和力量整合，形成合力，完善制度防范屏障。中國人民銀行作為反洗錢行政主管部門，牽頭加強部門間信息共享，加強關注的交易和客戶管理，定期相關名單，為金融機構客戶風險評級管理提供信息參考。金融機構也應密切關注客戶及不同部門的信息變更，進行有效整合各種類型的客戶身份信息及交易信息，盡可能全面掌握客戶信息，第一時間進行糾偏調整，盡可能正確的評級。

篇(6)

關鍵詞ERP項目實施模糊神經網絡風險評價

1問題提出

企業ERP項目實施涉及到原有工作模式、業務流程變革、組織結構調整等許多方面，因此在實施ERP過程中要認識到它的復雜性和艱巨性，要認識到它的高風險性。然而，目前對ERP項目實施風險評價不是很多，有效性也不高。文獻分析，常用風險評價方法主要有層次分析法、神經網絡評價法和模糊綜合評判法等。

本文提出用模糊神經網絡模型來評價企業ERP項目實施風險。將模糊神經網絡用于實施ERP企業風險問題的評價，具有一定的進步性，是一種有益的嘗試，同其他方法相比，模糊神經網絡風險評價方法具有科學、簡潔、可操作性強等特點，而且模型的結構與方法應用前景廣闊。

2企業ERP項目實施風險評價指標體系

在分析了ERP項目實施過程風險影響因素，我們考慮的是可能導致項目失敗風險因素；因此要從企業實施ERP項目戰略角度、實施中人為風險因素、業務流程重組、ERP實施項目管理和關鍵事件分析和評估。該指標體系有三級，一級指標8個，二級指標26個，各二級指標相互獨立反映了前一項指標屬性內涵。評價指標體系的風險影響因素能從不同的角度反映這些風險指標度量屬性，其最終風險評價指標體系結構，如表1所示。

表1星火ERP項目實施風險評價指標體系表

風險項二級風險評價指標風險影響因素

信息化規劃風險U1信息化戰略地位u111)沒有信息化戰略或不健全、信息戰略執行不到位；

2)信息化投入總額的比重、網絡性能水平、沒有其他信息化設施；

3)是否接觸其他單模塊MIS系統每百名管理人員計算機擁有量。

信息基礎建設風險u12

信息化應用狀況風險u13

基礎數據風險U2基礎數據規范性風險u211)企業數據的完整程度、數據的不規范性；

2）數據編碼體系與ERP要求是否存在較大差別、編碼體系不完整；

3)品種繁多且雜亂、工藝復雜、工藝不規范、業務數據不一致。

編碼系統完整性風險u22

產品繁雜度風險u23

人力資源風險U3高層領導的指導力u311)高層領導參與度、對風險的認識程度以及支持力度；

2)項目經理的實施經驗和協調溝通能力。

項目經理的控制力u32

需求分析風險U4需求分析量化程度u411)企業需求分析不全面、需求分析報告不能反映實際情況；

2)外部市場牽引力度不當、需求拉動力誤導、政府推動力不強；

3）沒有咨詢顧問指導、需求分析反復修改、企業診斷結論錯誤。

需求動力分析風險u42

信息需求不明確u43

管理基礎風險U5行業（特點）風險u511)企業規模大小、企業體制、企業地理位置、企業的類型；

2)企業文化與ERP文化相抵制、新文化的形成；

3)企業管理水平低、管理模式落后、與ERP管理不符合度。

企業文化風險u52

管理不規范性u53

協作方選擇風險U6軟件商選擇風險u611)軟件供應商類型選擇不當、供應商綜合能力不強；

2)咨詢方行業經驗、雙方配合度不高；

3)監理基本能力不足、行業經驗不足。

咨詢方選擇風險u62

監理方選擇風險u63

軟硬件選擇風險U7硬件選擇不當u711)安全風險、后續維護風險、價格不合理；

2)系統集成性不高、二次開發工具水平；

3)軟件成熟度、類型選擇錯誤、選型方法或步驟不對；

4)質量先天性缺陷、質量不高、不可靠性風險。

軟件技術風險、u72

選型匹配風險u73

軟件質量風險u74

項目管理風險U8項目進度風險U811)沒有合理進度計劃、進度控制不嚴、進度延期、人員不變動；

2)硬件維護費用增加、實施費用無計劃地增加、維護費用增加；

3)實施效果難以衡量、沒有制定相應質量目標、階段成果未達標；

4)范圍無限擴大、不嚴格控制計劃，實施范圍不清楚風險；

5)對業務流程變革認識不統一、缺乏有效流程控制體系、重組變革方式和工具選擇、過多地改變軟件原有流程。

項目成本風險U82

項目質量風險U83

實施范圍風險U84

業務流程重組風險U85

3基于模糊神經網絡ERP項目實施風險評價模型

模糊神經網絡在SPSS、Excel和Matlab等統計分析軟件工具的幫助下，使這種預測評價變得簡單可行，具有很強的操作性和實用價值。模糊神經網絡作為人工智能領域一種新的技能、正向著更高層次的研究與應用方面發展。模糊神經網絡模型也用于企業風險評價方面，張英才提出基于模糊神經的人力資源風險評價，吳沖等提出基于模糊神經網絡的商業銀行信用風險的評價。

3.1模糊神經網絡評價模型建立

根據企業實際結合已有的研究成果及風險評價指標體系，確定了8個評價的變量。選擇[0,1]上的數據對上述8種因素的風險進行評判。同時，我們可以用以下數學語言描述：設ui(i=1,2,……7)為ERP項目實施風險評價的輸入變量，Ui為其論域。在本系統中，ui∈[0,1］，將ui的風險類別模糊化為一個定義在Ui上的模糊子集Aj(j=1,2,3,4,5分別代表風險低、較低、一般、高、較高五種類型)，其模糊性用Ui的模糊分布一隸屬函數UAj(ui)來表示。具體模糊量化過程為：

（1）選擇影響因素的集合；本文采用風險指標體系子要素層中的評價影響集合。（2）確定評價等級空間U；U={cl，c2，…，ck}，若ck+1比ck“強”，記作ck+1>ck，一般地，評價等級統計取4至6個等級較合適，本文風險等級分5個等級,即風險低、風險較低、風險一般、風險較高和風險高。

（3）確定子要素層每一因素對U中的各評價等級的隸屬度；通過專家打分后，采用統計方法獲得，第i個因素對各等級的隸屬度為Ri＝（ri1，ri2，ri3，ri4，ri5）。

（4）計算每個因素的評價值；將5個評價等級數量化后視為一個向量，例如取C=(0.9,0.7,0.5,0.3,0.1)，則第i個因素的數值化風險評價值為Xi=Ri*CT。根據所評價ERP項目實施風險評價中指標，模糊神經網絡ERP項目實施風險評價結構確定為(8,m,5)，即輸入層節點8個(根據評價階段指標體系確定)；隱含層節點數為m，一般人為給定m值后，經k-means方法調整出合適值；輸出層節點5個。通過上述模糊化方法處理得出每個風險影響因素的模糊化數值xi后，作為神經網絡輸入層節點的輸入值。輸出層節點輸出企業ERP項目實施風險綜合評價值。因此所建模型如圖1所示，模糊神經網絡風險評價模型分兩大模塊:前一部分是模糊量化模塊，作用是將輸入變量模糊化，模糊化處理是將數字表示形式的輸入量轉化為通常用語言值表示的某模糊論語的序數。后一部分是模糊神經網絡(FNN)模塊，此模型中FNN模塊采用BP神經網絡。該網絡模型兩大模塊包括三層:輸入層、隱含層和輸出層。

圖1風險評價中模糊神經網絡模型

輸入層：在ERP項目實施風險評價指標體系中，輸入層評價指標經過模糊化處理后輸入。但由于指標值量綱不相同，代表了不同的物理含義。因此，在進行綜合評價之前可將各指標值轉化成無量綱的標準化數據，這樣就可以利用同一標準進行衡量一般可采用直線型無量綱化方法，如利用極差變換公式將各類指標標準化。輸入層中神經元的輸入與輸出為Ui=Xi，Oij=Xi,（其中i=1,2,…..,8；j=1,2,……,m）。同時，我們將上述的風險因素和ERP項目實施風險評價的結果按照風險的大小程度分別用5個語言變量表示，并用各個語言變量的隸屬函數代表其模糊性。

隱含層：其作用是對輸入量進行評語等級分化處理，即根據隸屬函數求出每一輸入的各等級隸屬度值。本文選用梯形函數，它對樣本數據要求相對簡單，雖然它的準確性不如非線性隸屬函數高，但是經過模糊神經網絡的控制也能達到良好的效果。圖2說明了用梯形函數來表示ERP項目實施風險隸屬函數。

3.2模糊神經(FNN)網絡學習訓練

模糊神經網絡模型應用具體步驟包括兩個過程①學習訓練過程：在現有的ERP項目實施企業中，選擇成功與失敗典型樣本對網絡進行學習訓練，經過反復迭代，使系統平均誤差降低到滿意的程度，從而獲得穩定的網絡結構、連接權值和各參數。②模型確定后，可用來進行ERP項目實施風的評價。

(1)樣本數據的獲得

選取若干具有代表性的數據，通過專家意見調查，收集相關數據作為樣本數據。論文研究選擇對象主要面向大中小各類企業，除已實施ERP的企業外，也包括將要實施ERP的企業。我們通過東西部地區200多家案例企業獲得樣本數據，進行統計分析。先對樣本數據進行穩定性處理，鑒于論文取得的樣本數據容量較大，各指標取值范圍較廣，數據具有一定的平滑性，因此選用兩倍、三倍標準差檢驗法進行異常數據剔除，最終獲得（167個）樣本數據。

(2)網絡學習訓練結果

模糊神經網絡的學習過程也就是網絡參數修正的過程，本系統的網絡學習采用有教師的學習方法，網絡參數的修正采用梯度法實現。

(3)ERP實施風險評價輸出

模糊神經網絡訓練趨向穩定后，并滿足指定的性能指標(如訓練誤差)，說明神經網絡已訓練結束，可以用來評價企業ERP項目實施風險。將待評價的對象按模糊規則轉換后得到n個輸入量，已訓練好的網絡模型就可以通過輸入量到輸出實現；輸出結果為隸屬度向量O=(O1，O2，O3，O4,,O5)，定義為最大隸屬度。即，=MAX(O1，O2，O3，O4，O5)。

根據最大隸屬度原則就可以確定待評價的ERP項目實施風險的大小。在每次評價工作中，無論評價結果是否得到了專家的認可，都可以把它作為新的學習樣本讓這個模糊神經網絡評價系統不斷學習、繼續完善，以使它做出更準確的評價。

4結論

本文確立了企業ERP實施風險評價的指標體系，建立了基于模糊神經網絡的ERP項目實施風險評價模型，利用神經網絡實現風險評價功能，可以充分利用以往的經驗，使評價系統具有學習能力。模糊神經網絡用于評價企業ERP實施風險非常適合，這不僅可以評價ERP項目實施各階段風險大小，也可以利用網絡的預測評價功能，預測將要實施ERP企業的風險大小，而且網絡預測誤差小，適合用于各類企業ERP項目實施風險評價。

參考文獻

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[2]劉暉.我國企業發展與實施ERP的現狀分析[J].情報科學.第23卷第6期.2005.6.28~29

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［關鍵詞］ 商業銀行；信貸；風險；防范；策略

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 09. 038

［中圖分類號］ F830.51；F830.33 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1673 - 0194（2012）09- 0053- 02

信貸風險，是指銀行在信貸過程中由于各種原因使貸款不能按期收回，從而造成信貸資金損失的可能性。當前，由于國內資本市場發展不成熟、不完善，銀行借貸依然是企業融資的重要途徑。以四大國有銀行為例，其近年來利息收入占總營業收入的比重均超過了80％，遠大于西方商業銀行同期的利息收入占比。由此可見，信貸業務在國內商業銀行的運營中依然占據著十分重要的地位，信貸風險成為國內銀行業所面臨的重大風險。

1 國內商業銀行信貸風險的具體成因及表現

目前，國內商業銀行所面臨的信貸風險一般包括以下兩部分：其一是由整個金融體系乃至經濟體系所造成的系統性風險，即由于國家經濟制度變化而引發的政策性風險；其二是由單個企業自身因素造成的非系統性風險。當前，以國有資本為主體的商業銀行信貸體系，其信貸業務所遭受的風險在很大程度上屬于系統性或政策性風險，如近年來的頻繁加息或上調存款準備金率即是如此，但從另一角度來說，對于此類風險銀行自身無法掌控，而對于非系統性風險則可以有效規避。

從理論上說，商業銀行的內部經營與管理機制對銀行信貸風險，尤其是非系統性風險的產生有著直接的作用，內控機制的缺陷可使此類風險的危害急劇放大，而風險檢測與預警機制的不完善性也使該風險得以迅速滋生。例如，當前各商業銀行對客戶信用評估所沿用的方式存在較嚴重的滯后性，客戶所提供的評價資料大多反映其前期經營情況，與當前實際經濟狀況并不相關，而在大多數情況下銀行與客戶之間還存在著嚴重的信息不對稱性，銀行對客戶信用狀況無法充分掌握。與此同時，現有客戶信用評價體系的科學性與合理性也備受質疑，不同的定性評價方法對同一客戶的信用評級結果存在較大差距，而定量分析方法的依據普遍不足。

再如，由于國內商業銀行的信貸風險防范體系主要由前臺業務條線、授信管理條線和風險資產管理條線構成，而這3條管理線上的各部門職責與其分工屬性并不完全匹配，例如負責經營的部門同時負責包括信貸風險管理政策制定在內的風險管理必然與其屬性產生沖突，本身具有不良資產清收任務的部門不應再參與清收指標的制定。此外，許多商業銀行的基層信貸部門由于缺乏對各類信用風險的預測與駕馭能力，資產保全部門對不良貸款個案長期擱置，忽略了對風險的歸類與綜合分析，從而也失去了為前臺部門提供信息支撐的能力。

2 現階段商業銀行信貸風險防范策略

2.1 建立信貸風險計量制度

在各項信貸業務開展前，各商業銀行首先需對其信貸風險加以科學、合理的度量，并以此作為信貸業務決策的判定基礎。一般而言，信貸風險的度量有3種方式：其一是預期收益標準差的離散度分布，即該項業務收益率與其期望值的離散程度越高，則表明其不確定性越大，風險也越大；其二是風險值標示，即在未來一段時間內，在既定的概率或置信區間下，該項業務可能發生的最大損失值；其三為風險度計量，包括貸款前對企業信用分析時所做的貸款風險度測算和貸款后進行風險監測時所做的貸款資產風險度測算，后者等于貸款風險度與貸款形態系數的乘積。以風險度計量為例，若所測定的風險度較高，則對其授信額度必須嚴格控制，同時還需不定期對債務人的財務報表、抵押物有效性等進行審查。

2.2 構建客戶信用評級體系

從理論上說，客戶對商業銀行的貢獻等級應從信貸資源回報率、經營成果依存度兩個方面進行綜合考察、分析和評判。為實現風險可承受條件下的盈利最大化，各商業銀行既要重視所取得的客戶盈利額或營業收入額占該行盈利總額或營業收入總額比重的大小，也要注重商業銀行所取得的客戶營業收入或盈利與投入該客戶信貸資源、成本資源之間比率的大小。在這種狀況下，商業銀行應對客戶的信用等級、貢獻度等級分別確定其系數，運用加權平均法對客戶的授信等級進行定量評估，并根據其評估結果做出對客戶的授信等級判斷。例如，可將客戶群體按此標準分為甲、乙、丙、丁四大類，而每一類又可再細分為A、B、C、D四個等級；在每一年末，銀行可根據該客戶的實際表現調整其信用等級。

2.3 完善風險考核激勵機制

首先，各商業銀行要提高對客戶財務風險、發展態勢、對銀行貢獻度的監測頻度，至少每月實施監測一次。其次，從制度上規定信貸員完成并上報客戶信用和對銀行貢獻度評定與監測分析報告的時限，并根據崗位責任制對信貸風險的監控與反饋責任人予以明確，逐步加大檢查、稽核力度，實現信貸風險管理的規范化、高效化。在此基礎上，各商業銀行還要進一步優化信貸風險防控的激勵機制，在貸款營銷考核時要重點考核貸款投向與投量的科學性、合理性與潛在風險性，適當調整貸款發放量的考核獎勵機制，對信貸風險控制的考核獎勵應以貸款質量為核心。此外，各銀行還應繼續延續對不良貸款清收的激勵機制，對超額完成目標的給予適當獎勵，從而形成信貸業務、安全與效益的協調發展。