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摘要：在经济下行和供给侧改革的环境下，部分行业和企业经营困难增加，信用违约风险加大，受市场风险、信用风险及自身的经营管理等原因，进行有效的控制有利于帮助银行降低贷款风险，减少不良贷款，促进银行健康发展。文章深入分析了银行贷款面临的信用风险及其原因，并结合区块链技术从应区块链去中心化、跟踪贷款去向、动态信用评级、放贷行业选择多样化等方面制定了一系列风险控制措施。
一、银行信用风险现状
从全国来看，商业银行不良贷款率普遍较高。截至2016年6月，商业银行的负债率已高达1.75%，不良贷款余额14373亿元，其中中国银行不良贷款率1.47%，工商银行不良贷款率1.55%，建设银行不良贷款率1.63%，农业银行不良贷款率最高，已达2.4%，已经越过了2%的警戒线。虽然在2016年第四季度，银行总体不良贷款率有较小幅度的回落——由1.75%降至1.74%，但全国的不良贷款余额已达15123亿元——较之前依旧是增加的。而从青岛地区来看——以青岛银行为例，青岛银行的不良贷款率在2012年到2016年持续上升，已经由2012年的0.76%升至2016年的1.36%，升幅较大。
二、银行贷款信用风险管控
如何加强信贷风险管理，提前识别和有效控制风险，是我国商业银行在构建现代金融企业的进程中面临的一项重要课题。本文将着重讨论银行信用风险产生的内部因素。
（一）管理人员素质
信贷业务环节中，管理人员是贷款业务是否进行的最终决策者。这种决策权力会使管理人员有谋取私利的空间。目前，由于银行对管理人员的行为进行有效控制的机制还不够成熟完善，对管理人员素质评定的方法也有许多不足之处，容易导致管理人员为了自身利益故意对一些潜在风险选择视而不见。最终，那些并没有足够偿付能力的企业有可能轻易得到贷款，贷款坏账的可能性就会因为人为因素而大大提高，信用风险增大。
（二）信用风险准入管理
在授信环节，做到科学核定总量、明确区分种类、严格遵循权限；在用信环节，做到深入调查、详细审查、充分审议、严格审批，提出行之有效的限制条件和管理措施；在审查环节，探索建立独立审查制度、审查合议制度、审查咨询制度以及审查监理制度。对正常贷款，以加强维护和深度开发为主，持续提供优质高效的服务和信用便利；对关注贷款，密切关注不利因素的变动趋势，确保担保的有效性和充足性，抓住客户资产变现、对外融资、改制重组、经营改善等时机相机退出；对可疑贷款，果断、依法强制清收。
（三）加强贷后风险管理信息数据库
贷后管理就是要不断发现营销机会和客户风险预警信号，不断提出解决问题的方案和对策并付诸行动。要建立贷后管理考核体系，把客户检查过程、信息分析过程、预警预报过程、客户退出过程等纳入信贷工作整体考核范畴，针对每个管理环节和要素制定考核标准和依据，促使贷后管理人员经常、自觉、深入地实施贷后管理，让概念化的管理具体化。要建立差别化的风险监控制度，在密切监测风险变化的同时，做好对边缘贷款的动态跟踪和监测，制订完善的风险监控方案，及时化解潜在风险。
（四）贷款后跟进力度欠缺
贷款发放后，银行往往对贷款企业的后续还款能力的关注力度欠缺，如对贷款企业的各项财务指标（资产负债率、现金流等）掌握不全。对贷款企业受贷后的资金使用情况，如具体使用到了哪些方面，是否是用于企业的生产等问题的掌握情况并不理想。而且，受信息不对称的影响，获取贷款的具体使用情况的难度是很大的，且相关的成本也是极高的。这对解决后续跟进的问题设置了阻碍。如此，银行很难对企业偿付能力做出准确判断，也无法做出正确的决策，易产生银行信用风险。
（五）贷款对象过于集中
商业银行贷款风险管理的信用风险指标包含不良资产率、全部关联度、单一集团客户授信集中度。其中不良资产率为不良资产与资产总额之比，不应高于4%。全部关联度为全部关联授信与资本净额之比，不应高于50%。单一集团客户授信集中度为最大一家集团客户授信总额与资本净额之比，不应高于15%。该项指标为一级指标，包括单一客户贷款集中度一个二级指标；单一客户贷款集中度为最大一家客户贷款总额与资本净额之比，不应高于10%。为降低放贷风险，银行业通常会专注于少数几个行业，深入了解行情，掌握贷款企业的资本规模，建立信用风险管理体系。这是基于信息不对称的解决措施，但不是完美的解决方案。银行业的放贷眼光专注于单一行业，容易受到行业冲击和政府政策性影响。在信息透明的基础上，平行衡量各个行业投资价值，放贷行业多样化将有效地降低信用。
三、信用风险控制策略
针对以上银行信用风险产生的原因，我们引入区块链技术来解决信用风险产生问题，提出应对信用风险的控制策略。
（一）建立内部审核机制
区块链技术在贷款业务的外部应用上，会有效地促进银行对于申请贷款企业进行客观的评价——考评其资产规模、考量其贷款偿付能力。此外，建立科学规范的内部审核机制，提高信贷业务人员及管理层的职业道德素养，杜绝其以权谋私，与外部考评机制相结合，能够有效地降低银行业放贷业务的信用风险。对此，区块链技术的融合将使原有的内部审核机制更加科学规范。在银行业内部可以利用区块链技术建立业务追踪机制，实行信贷业务——人员“一对一”，每一项信贷业务的数据都如实、及时的记录在特定的区块内，业务完成后对管理层的贷款完成质量进行总体评价，配合以适当的奖惩制度。确保每名员工在内控和风险管理工作中权、责、利上的明确分工，进而通过合理的绩效考核和激励机制设计保证分工的有力执行。借以激励银行人员规范自身行为，从而降低银行信用风险。
（二）区块链去中心化
区块链数据库是分布式记账和分布式存储，没有中央处理节点，区块链内的每个节点都赋有同等地位进行数据记录和存储。与传统数据中心化记录及存储不同，区块链的分布式记录及存储可实现任一节点记录和存储总账本，任何一个节点数据被黑客攻击，或是被恶意篡改都不会影响整个系统的正常运行。基于此项技术，银行可以方便的得到最真实的“一手资料”，避免现行方式下，企业可能与第三方联合编造虚假数据，欺瞒银行的行为。有了全面、客观的数据，对银行规避信用风险、做出信贷决策也更为有利。点对点直接交易，效率更高，自定规则并自动实施规则，用技术信任加持商业信用；数据可追踪可验证不可篡改，保护信息安全。
（三）动态信用评级
区块链技术利用区块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据，因此能保证数据的实时性。区块链通过非对称加密算法、散列加密算法等密码学技术实现区块链内信息公开透明，其依靠的是算法背书，而非第三方机构交易背书或担保验证，区块链内整个系统运作规则对任意参与节点都公开透明，参与者无需事先建立信任，只需共同信任区块链算法技术就可建立互信。因此，区块链技术的应用将使动态信用评级成为可能，实时的数据将能够及时传输进评级系统模型中，自动输出结果，因此会给信用评估的发展提供创新模式。
（四）追踪贷款去向
区块链对所有参与者平等开放，任一参与者都可查看区块链内的相关数据。同时，区块链内的数据记录及存储具有时间戳功能，任一节点在产生数据信息时都会标记时间及所有权属。同样的，当贷款被赋予ID后，利用区块链技术，银行可以随时监测、定期反馈这笔贷款的去向。如果贷款被用于与企业原申请时所述用途不一致时，银行能够及时掌握最新動向，并采取行动，如要求企业说明情况等，并做出是否撤资的决策，有效地降低了道德风险。
（五）放贷行业选择多样化
区块链技术下形成的数据库保证银行能够得到更加全面准确的数据，使银行同步了解不同行业的行情，对各种符合指标的企业进行放贷，这一技术使得利用分散化控制整体信用风险成为可能。通常情况下，银行倾向于针对某一行业进行放贷，这一行为在一定程度上降低信用风险，却容易受到行业冲击和政府政策性影响。一些行业如房地产、金属冶炼等的贷款供大于求。而一些创新型企业，由于资本结构等不符合传统信用评级，很可能被银行拒之门外，因此，新兴行业大都存在贷款供给不足的问题，只能选择一些成本更高的融资方式。在区块链技术的帮助下，银行对贷款使用方向控制的问题有望得到解决，因而对一些新兴企业的贷款标准可以重新拟定，银行开展多个行业的贷款业务有利于分散信用风险，而新兴企业也能得到成本更低廉的资金促进自身发展，达到共赢效果。
（作者单位：青岛捷东房地产开发有限公司）
一、银行信用风险现状
从全国来看，商业银行不良贷款率普遍较高。截至2016年6月，商业银行的负债率已高达1.75%，不良贷款余额14373亿元，其中中国银行不良贷款率1.47%，工商银行不良贷款率1.55%，建设银行不良贷款率1.63%，农业银行不良贷款率最高，已达2.4%，已经越过了2%的警戒线。虽然在2016年第四季度，银行总体不良贷款率有较小幅度的回落——由1.75%降至1.74%，但全国的不良贷款余额已达15123亿元——较之前依旧是增加的。而从青岛地区来看——以青岛银行为例，青岛银行的不良贷款率在2012年到2016年持续上升，已经由2012年的0.76%升至2016年的1.36%，升幅较大。
二、银行贷款信用风险管控
如何加强信贷风险管理，提前识别和有效控制风险，是我国商业银行在构建现代金融企业的进程中面临的一项重要课题。本文将着重讨论银行信用风险产生的内部因素。
（一）管理人员素质
信贷业务环节中，管理人员是贷款业务是否进行的最终决策者。这种决策权力会使管理人员有谋取私利的空间。目前，由于银行对管理人员的行为进行有效控制的机制还不够成熟完善，对管理人员素质评定的方法也有许多不足之处，容易导致管理人员为了自身利益故意对一些潜在风险选择视而不见。最终，那些并没有足够偿付能力的企业有可能轻易得到贷款，贷款坏账的可能性就会因为人为因素而大大提高，信用风险增大。
（二）信用风险准入管理
在授信环节，做到科学核定总量、明确区分种类、严格遵循权限；在用信环节，做到深入调查、详细审查、充分审议、严格审批，提出行之有效的限制条件和管理措施；在审查环节，探索建立独立审查制度、审查合议制度、审查咨询制度以及审查监理制度。对正常贷款，以加强维护和深度开发为主，持续提供优质高效的服务和信用便利；对关注贷款，密切关注不利因素的变动趋势，确保担保的有效性和充足性，抓住客户资产变现、对外融资、改制重组、经营改善等时机相机退出；对可疑贷款，果断、依法强制清收。
（三）加强贷后风险管理信息数据库
贷后管理就是要不断发现营销机会和客户风险预警信号，不断提出解决问题的方案和对策并付诸行动。要建立贷后管理考核体系，把客户检查过程、信息分析过程、预警预报过程、客户退出过程等纳入信贷工作整体考核范畴，针对每个管理环节和要素制定考核标准和依据，促使贷后管理人员经常、自觉、深入地实施贷后管理，让概念化的管理具体化。要建立差别化的风险监控制度，在密切监测风险变化的同时，做好对边缘贷款的动态跟踪和监测，制订完善的风险监控方案，及时化解潜在风险。
（四）贷款后跟进力度欠缺
贷款发放后，银行往往对贷款企业的后续还款能力的关注力度欠缺，如对贷款企业的各项财务指标（资产负债率、现金流等）掌握不全。对贷款企业受贷后的资金使用情况，如具体使用到了哪些方面，是否是用于企业的生产等问题的掌握情况并不理想。而且，受信息不对称的影响，获取贷款的具体使用情况的难度是很大的，且相关的成本也是极高的。这对解决后续跟进的问题设置了阻碍。如此，银行很难对企业偿付能力做出准确判断，也无法做出正确的决策，易产生银行信用风险。
（五）贷款对象过于集中
商业银行贷款风险管理的信用风险指标包含不良资产率、全部关联度、单一集团客户授信集中度。其中不良资产率为不良资产与资产总额之比，不应高于4%。全部关联度为全部关联授信与资本净额之比，不应高于50%。单一集团客户授信集中度为最大一家集团客户授信总额与资本净额之比，不应高于15%。该项指标为一级指标，包括单一客户贷款集中度一个二级指标；单一客户贷款集中度为最大一家客户贷款总额与资本净额之比，不应高于10%。为降低放贷风险，银行业通常会专注于少数几个行业，深入了解行情，掌握贷款企业的资本规模，建立信用风险管理体系。这是基于信息不对称的解决措施，但不是完美的解决方案。银行业的放贷眼光专注于单一行业，容易受到行业冲击和政府政策性影响。在信息透明的基础上，平行衡量各个行业投资价值，放贷行业多样化将有效地降低信用。
三、信用风险控制策略
针对以上银行信用风险产生的原因，我们引入区块链技术来解决信用风险产生问题，提出应对信用风险的控制策略。
（一）建立内部审核机制
区块链技术在贷款业务的外部应用上，会有效地促进银行对于申请贷款企业进行客观的评价——考评其资产规模、考量其贷款偿付能力。此外，建立科学规范的内部审核机制，提高信贷业务人员及管理层的职业道德素养，杜绝其以权谋私，与外部考评机制相结合，能够有效地降低银行业放贷业务的信用风险。对此，区块链技术的融合将使原有的内部审核机制更加科学规范。在银行业内部可以利用区块链技术建立业务追踪机制，实行信贷业务——人员“一对一”，每一项信贷业务的数据都如实、及时的记录在特定的区块内，业务完成后对管理层的贷款完成质量进行总体评价，配合以适当的奖惩制度。确保每名员工在内控和风险管理工作中权、责、利上的明确分工，进而通过合理的绩效考核和激励机制设计保证分工的有力执行。借以激励银行人员规范自身行为，从而降低银行信用风险。
（二）区块链去中心化
区块链数据库是分布式记账和分布式存储，没有中央处理节点，区块链内的每个节点都赋有同等地位进行数据记录和存储。与传统数据中心化记录及存储不同，区块链的分布式记录及存储可实现任一节点记录和存储总账本，任何一个节点数据被黑客攻击，或是被恶意篡改都不会影响整个系统的正常运行。基于此项技术，银行可以方便的得到最真实的“一手资料”，避免现行方式下，企业可能与第三方联合编造虚假数据，欺瞒银行的行为。有了全面、客观的数据，对银行规避信用风险、做出信贷决策也更为有利。点对点直接交易，效率更高，自定规则并自动实施规则，用技术信任加持商业信用；数据可追踪可验证不可篡改，保护信息安全。
（三）动态信用评级
区块链技术利用区块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据，因此能保证数据的实时性。区块链通过非对称加密算法、散列加密算法等密码学技术实现区块链内信息公开透明，其依靠的是算法背书，而非第三方机构交易背书或担保验证，区块链内整个系统运作规则对任意参与节点都公开透明，参与者无需事先建立信任，只需共同信任区块链算法技术就可建立互信。因此，区块链技术的应用将使动态信用评级成为可能，实时的数据将能够及时传输进评级系统模型中，自动输出结果，因此会给信用评估的发展提供创新模式。
（四）追踪贷款去向
区块链对所有参与者平等开放，任一参与者都可查看区块链内的相关数据。同时，区块链内的数据记录及存储具有时间戳功能，任一节点在产生数据信息时都会标记时间及所有权属。同样的，当贷款被赋予ID后，利用区块链技术，银行可以随时监测、定期反馈这笔贷款的去向。如果贷款被用于与企业原申请时所述用途不一致时，银行能够及时掌握最新動向，并采取行动，如要求企业说明情况等，并做出是否撤资的决策，有效地降低了道德风险。
（五）放贷行业选择多样化
区块链技术下形成的数据库保证银行能够得到更加全面准确的数据，使银行同步了解不同行业的行情，对各种符合指标的企业进行放贷，这一技术使得利用分散化控制整体信用风险成为可能。通常情况下，银行倾向于针对某一行业进行放贷，这一行为在一定程度上降低信用风险，却容易受到行业冲击和政府政策性影响。一些行业如房地产、金属冶炼等的贷款供大于求。而一些创新型企业，由于资本结构等不符合传统信用评级，很可能被银行拒之门外，因此，新兴行业大都存在贷款供给不足的问题，只能选择一些成本更高的融资方式。在区块链技术的帮助下，银行对贷款使用方向控制的问题有望得到解决，因而对一些新兴企业的贷款标准可以重新拟定，银行开展多个行业的贷款业务有利于分散信用风险，而新兴企业也能得到成本更低廉的资金促进自身发展，达到共赢效果。
（作者单位：青岛捷东房地产开发有限公司）