商业银行信用风险预警支持模型及其系统
商业银行的风险评估模型金融风险的工具
商业银行的风险评估模型金融风险的工具商业银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着资金中介和金融服务的角色。
在这个过程中，商业银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
为了有效管理这些风险，商业银行采用了风险评估模型作为金融风险管理的工具。
一、风险评估模型的作用风险评估模型是商业银行用来评估和量化各类金融风险的工具。
它的主要作用在于帮助银行进行风险管理和决策制定，从而降低金融风险带来的不确定性和损失。
通过对客户信用状况、市场动态、操作流程等方面的评估和预测，银行可以更好地把握风险，减少损失。
二、常见的风险评估模型1. 信用风险评估模型信用风险评估模型是商业银行中最常用的评估模型之一。
它通过收集客户的个人和企业信息，对其信用状况进行评估和判定，以确定该客户是否有偿还债务的潜力和能力。
常见的信用风险评估模型包括评级模型、违约概率模型等。
2. 市场风险评估模型市场风险评估模型主要用于对银行的投资组合和资产负债表中的市场风险进行评估。
它通过分析市场价格波动和金融市场行为模式，来预测和评估投资产品的价格变动对银行的风险敞口造成的影响。
常见的市场风险评估模型包括VaR模型、市场风险敞口模型等。
3. 操作风险评估模型操作风险评估模型用于评估银行内部运营流程中出现的风险。
它主要关注银行内部业务流程中的错误、欺诈、系统失误等问题，以量化和评估操作风险对银行的影响。
常见的操作风险评估模型包括损失事件模型、场景分析模型等。
三、风险评估模型的局限性和挑战尽管风险评估模型在金融风险管理中起到了重要的作用，但也存在一些局限性和挑战。
首先，风险评估模型可能无法准确预测未来的市场动态和客户行为，导致评估结果不准确。
其次，风险评估模型需要大量的数据支持和模型参数的选择，而数据的获取和处理可能存在困难。
此外，风险评估模型需要不断更新和调整，以适应金融市场的变化和创新。
四、风险评估模型的发展趋势为了克服风险评估模型的局限性和挑战，商业银行需要不断完善和创新风险评估模型。
银行信用风险内部评级模型监控体系
信用风险内部评级模型监控体系本文系统性梳理了信用风险内部评级监控体系的整体框架，具体阐述了监测体系的建设目标、监测内容和方法、监测结果的应用等内容，提出了银行内部评级模型监控体系下一步重点关注领域和解决思路。
20世纪50年代以来，随着银行业务复杂程度的提高，国际银行业采用了越来越多的风险计量模型来评估客户、产品、交易的风险。
近10年来，银行风险管理的技术方法取得了跨越式发展。
当前，国内商业银行已普遍建立内部评级体系，对客户交易等风险进行定量评估和计算。
本文系统性梳理了信用风险内部评级监控体系的整体框架，具体阐述了监测体系的建设目标、监测内容和方法、监测结果的应用等内容，提出了银行内部评级模型监控体系下一步重点关注领域和解决思路。
一、开展内部评级体系监测的目的商业银行内部评级体系是独立于外部评级的，基于本行内部信息对客户、交易等做出风险判断的过程。
内部评级体系的建设和实施，是商业银行风险管理现代化过程的一个重要标志，它把对客户、债项风险的判断从完全依赖专家判断的传统模式，转变成为基于大数据和专家经验的现代化工具方式，极大地提高了风险识别和计量的效率。
经过近些年的推广和深入应用，银行内部评级体系结果不仅应用于监管资本的计量，更广泛应用于银行内部的贷款审批、授信额度调整、经济资本计算与考核、行业限额制定、信贷政策制定等领域，成为银行风险管理的基础性工具之一。
但是，先进工具的使用也带来了潜在的模型风险，模型一旦设计、使用不当，将可能导致对客户风险判断的实质性偏离，并带来信贷风险。
因此，建立一套针对内部评级模型的全面、及时、准确的监测体系，及时发现模型使用过程中的问题，并建立问题诊断体系，已经成为银行业风险计量和风险管理领域的核心工作之一。
二、内部评级监测体系的设计目标商业银行建设内部评级监测体系的目标是，实现自动、及时、全面、自诊断地监测内部评级体系运行情况，包括监测内部评级体系中模型、模型支持体系运行情况，及时发现并诊断内部评级体系运行中存在的问题，为后续实施改进措施如深入验证、模型优化、应用流程修正等提供依据和支持。
基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究
基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究作者：江训艳来源：《财经问题研究》 2014年第13期江训艳收稿日期：2014-03-15作者简介：江训艳（1979-），男，硕士研究生，讲师，主要从事决策分析和风险管理等方面的研究。
（新余学院，江西新余338000）摘要：信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。
传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务，现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化，不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。
本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后，提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。
关键词：信用风险；预警系统；BP神经网络中图分类号：F830.33文献标识码：A文章编号：1000-176X（2014）05-0046-03商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、市场风险、利率风险和流动性风险等。
由于贷款质量直接关系到银行的损益状况和生存能力，因此控制信用风险、提高贷款质量向来是银行管理的核心环节。
对处于新兴市场和转轨经济时期的我国商业银行而言，加强信用风险管理显得尤其重要。
一、信用风险概述1.信用风险的概念及形成的主要原因在传统意义上，信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。
现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化，意义更为丰富，不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。
造成我国商业银行信用风险的原因很多，归纳起来，主要有商业银行管理体制落后、商业银行经营机制存在严重缺陷、道德风险和逆向选择问题和社会信用环境欠佳等。
2.信用风险的主要类型与特征信用风险基本上包括信用违约风险(Default Risk)和信用息差风险(Spread Risk)两大类型。
信用风险除具有金融风险的不确定性、传递性和扩散性外，信用风险还具有概率分布厚尾特征、非系统风险特征明显和缺乏量化的数据基础特征。
银行风险识别与预警系统的构建与应用
银行风险识别与预警系统的构建与应用近年来，随着金融业的快速发展，银行业风险管理变得愈发重要。
为了保护银行的稳定经营和客户利益，银行风险识别与预警系统的构建与应用成为一项关键任务。
本文将从系统的构建和应用两个方面，探讨银行风险识别与预警系统的重要性和作用。
首先，我们需要了解银行风险识别与预警系统的构建过程。
用于构建系统的数据主要包括客户的个人信息、信用等级、存款和贷款记录、交易记录以及市场数据等。
这些数据通过系统的采集、清洗、整理和存储，形成一个完整的数据集。
接下来，对这些数据进行分析和挖掘，以便识别出潜在风险因素。
常用的分析技术包括数据挖掘、人工智能和机器学习等。
通过这些技术，系统可以自动发现异常模式和趋势，进一步分析风险的来源和影响因素。
最后，系统应具备风险评估和预测能力，借助数学模型和统计方法，对未来可能发生的风险进行预测和评估。
银行风险识别与预警系统的应用是其最重要的部分。
系统的应用可以帮助银行及时发现和识别风险，并采取相应的措施来控制和减轻风险的影响。
首先，系统可以对客户进行风险评估，根据客户的信用等级和交易记录，判断其还款能力和消费习惯，进而为银行提供合适的贷款方案。
这有助于减少不良贷款的发生，降低银行的违约风险。
其次，系统可以帮助银行监控市场风险，例如利率波动、货币政策调整和经济形势变化等。
通过密切关注市场趋势，并通过系统预警风险，银行能够及时调整策略和措施，以应对市场风险带来的挑战。
此外，系统还可以进行制度风险的预警，例如内部操作失误、数据泄露和信息安全等。
通过系统的监控和预警，银行可以及时发现和处理潜在的制度风险，保护客户信息和银行的声誉。
银行风险识别与预警系统的应用还具有其他一些重要作用。
首先，它可以提供数据分析和决策支持，帮助银行更好地管理风险。
系统可以对大量的数据进行分析和挖掘，提供全面准确的风险评估报告。
这些报告可以帮助银行制定风险管理策略和应对措施，提高银行的风险管理能力和效率。
商业银行风险管理系统的设计与构建
商业银行风险管理系统的设计与构建随着金融市场的不断发展和变化，商业银行面临的风险也日益增加。
为了有效评估和管理这些风险，商业银行需要建立一套完善的风险管理系统。
本文将探讨商业银行风险管理系统的设计与构建，并提供一些建议和方法。
一、风险管理系统的设计原则在设计商业银行的风险管理系统时，需要遵循以下几个原则：1. 完备性：风险管理系统应覆盖银行所有的业务领域和风险类型，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
2. 敏捷性：系统应具备快速反应的能力，能够及时识别并应对新的风险。
3. 灵活性：系统应具备灵活配置和调整的能力，以适应市场和业务的变化。
4. 一体化：风险管理系统应该与银行的其他系统（如核心业务系统和数据系统）进行无缝集成，确保数据的准确性和一致性。
二、风险管理系统的组成商业银行的风险管理系统主要由以下几个组成部分构成：1. 风险评估模型：评估模型是风险管理系统的核心。
银行可以根据自身特点和需求选择合适的评估模型，如VaR（Value at Risk）模型、CVA（Credit Value Adjustment）模型等。
通过这些模型，银行可以对风险进行标定和度量，并制定风险管理策略。
2. 风险数据管理系统：风险数据管理系统用于收集、存储和处理银行的风险数据。
这些数据可以包括交易数据、客户数据、市场数据等。
系统需要具备高效的数据采集和整合能力，确保数据的准确性和完整性。
3. 风险监控系统：风险监控系统用于对银行的风险状况进行实时监控和警示。
系统应该能够快速识别风险暴露，并及时向相关部门和管理层发出预警信号。
4. 风险报告系统：风险报告系统用于生成和传递风险报告。
系统应该能够根据需要自动生成不同层级的报告，并确保报告的准确性和及时性。
5. 风险应对系统：风险应对系统用于制定和执行风险管理策略。
系统应该能够自动化执行预警和应对措施，减少人为误操作的风险。
三、风险管理系统的构建方法在构建商业银行的风险管理系统时，可以采取以下方法：1. 确定需求：首先，银行需要明确自己的风险管理需求。
商业银行的信贷风险评估模型
商业银行的信贷风险评估模型商业银行作为金融体系中的重要组成部分，其信贷业务在经济发展中起着至关重要的作用。
然而，信贷风险是银行业务中的一个重要挑战，因此商业银行需要建立有效的信贷风险评估模型来帮助其准确评估借款人的信用风险，并做出相应的决策。
本文将介绍商业银行的信贷风险评估模型。
一、综合评估模型商业银行的信贷风险评估模型通常是综合考虑多个因素的综合评估模型。
这些因素包括借款人的信用历史、收入状况、负债情况以及所申请贷款的用途等。
商业银行通常会根据这些因素综合评估借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请，以及贷款的金额和利率。
二、量化模型商业银行通常使用量化模型来评估借款人的信用风险。
量化模型是通过分析大量的历史数据和统计方法来预测未来的信用违约概率。
常见的量化模型包括评分卡模型和概率模型。
评分卡模型基于借款人的个人信息和信用历史等因素，为每个借款人分配一个信用评分。
这个评分可以用于判断借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请。
评分卡模型通常是通过回归分析等统计方法来构建的。
概率模型是通过建立一个数学模型来评估借款人的信用风险。
这个模型通常基于借款人的个人和经济信息，并将这些信息与历史违约数据进行拟合。
概率模型可以用来计算借款人违约的概率，并据此决定是否批准贷款申请。
三、专家系统除了量化模型外，商业银行还可能采用专家系统来评估信用风险。
专家系统是通过模拟人类专家的决策过程来评估信用风险的。
它通常基于一些规则和经验知识，并通过推理和逻辑推断来做出决策。
专家系统可以帮助银行评估借款人的信用风险，并提供相应的建议。
四、模型评估和改进商业银行在使用信贷风险评估模型时，需要进行模型评估和改进。
评估模型的准确性和效果是非常重要的，商业银行可以通过比较模型的预测结果与实际违约情况来评估模型的准确性。
如果模型存在一些问题，商业银行可以根据评估结果对模型进行改进，以提高其准确性和预测能力。
综上所述，商业银行的信贷风险评估模型是帮助银行准确评估借款人信用风险并做出相应决策的重要工具。
商业银行信贷风险管理：模型与技术
商业银行信贷风险管理：模型与技术在当今复杂多变的经济环境中，商业银行作为金融体系的重要组成部分，信贷业务是其主要的盈利来源之一。
然而，信贷业务在带来收益的同时，也伴随着不可忽视的风险。
有效的信贷风险管理对于商业银行的稳健运营和可持续发展至关重要。
本文将深入探讨商业银行信贷风险管理中所应用的模型与技术。
信贷风险，简单来说，就是借款人无法按时足额偿还贷款本息的可能性。
这种风险可能源于借款人的信用状况、市场环境的变化、宏观经济的波动等多种因素。
为了应对这些风险，商业银行需要运用一系列的模型和技术来进行识别、评估和控制。
首先，信用评分模型是信贷风险管理中常用的工具之一。
信用评分模型通过对借款人的各种信息，如年龄、收入、职业、信用历史等进行量化分析，给出一个综合的信用评分。
这个评分可以帮助银行快速判断借款人的信用风险水平，从而决定是否批准贷款以及贷款的额度和利率。
常见的信用评分模型有逻辑回归模型、决策树模型等。
逻辑回归模型通过建立自变量（借款人的各种特征）与因变量（是否违约）之间的线性关系来进行预测。
决策树模型则通过对数据的逐步分类和分割，生成一棵决策树，从而对借款人的信用风险进行判断。
除了信用评分模型，风险评估模型也是信贷风险管理的重要手段。
风险评估模型更加全面地考虑了各种风险因素，包括行业风险、区域风险、宏观经济风险等。
例如，压力测试模型可以模拟在极端市场情况下，借款人的还款能力和银行的资产质量受到的影响。
通过压力测试，银行可以提前制定应对策略，增强自身的抗风险能力。
在信贷风险管理中，大数据技术的应用也日益广泛。
随着信息技术的发展，银行能够获取到海量的客户数据，包括交易数据、社交数据、行为数据等。
通过大数据分析，银行可以更全面、更深入地了解借款人的信用状况和还款意愿。
例如，通过分析借款人的消费行为和交易模式，可以判断其收入稳定性和财务状况。
同时，大数据技术还可以实现实时监控和预警，及时发现潜在的风险信号。
商业银行的智能风险预警与监控
商业银行的智能风险预警与监控随着金融业的快速发展和科技的日益进步，商业银行面临的风险也愈加复杂和多变。
为了确保金融体系的稳定运行，商业银行采用智能风险预警与监控系统日益普及和重要。
本文将探讨商业银行智能风险预警与监控的重要性、应用场景以及未来发展趋势。
一、智能风险预警与监控的重要性商业银行作为金融机构的重要组成部分，其经营面临的风险无处不在。
风险事件的发生可能导致金融机构的经营瘫痪甚至破产，对整个金融体系乃至社会经济产生严重影响。
因此，智能风险预警与监控系统的引入具有以下重要性：1. 提高风险识别和应对能力：智能风险预警与监控系统通过对大数据的分析和挖掘，能够迅速识别出潜在的风险因素，并对风险进行评估，提前采取相应措施应对，以保证风险在最小范围内得到化解。
2. 优化决策支持：智能风险预警与监控系统可以根据数据分析结果，对业务风险进行实时监控和预测，为银行决策者提供科学准确的风险评估和决策支持，从而降低决策风险，提高银行经营的稳定性和效率。
3. 增强合规监管能力：智能风险预警与监控系统与银行的内部控制和风险管理紧密结合，可以有效监测银行的合规性，并能按照监管要求生成相应报表和数据，加强对银行合规风险的监管和控制。
二、智能风险预警与监控的应用场景智能风险预警与监控系统可以在商业银行的各个环节中应用，以下是一些重要的应用场景：1. 交易风险监控：智能风险预警与监控系统可以对银行的交易操作进行实时监控和识别，如异常交易和违规操作等，及时预警并采取措施加以应对。
2. 信用风险评估：智能风险预警与监控系统可以根据客户的个人和企业信息，对其信用风险进行评估和预测，为银行提供客观参考，以便进行有效的风险控制。
3. 管理风险评估：智能风险预警与监控系统可以对银行的内部管理风险进行评估，如员工违规行为、信息泄露等，及时发现并采取相应的管控措施。
三、智能风险预警与监控的未来发展趋势随着科技的不断进步和商业银行对风险管理的要求不断提高，智能风险预警与监控系统的发展将呈现以下趋势：1. 多元化数据的应用：未来的智能风险预警与监控系统将融合更多的数据来源，如社交媒体数据、公共数据等，以提高风险预测的准确度。
商业银行的数据分析与风险预警利用大数据技术提前识别风险
商业银行的数据分析与风险预警利用大数据技术提前识别风险近年来，随着大数据技术的迅猛发展，商业银行也开始广泛应用数据分析和风险预警技术来提前识别和应对潜在风险。
本文将探讨商业银行如何利用大数据技术进行数据分析和风险预警，以帮助银行提高业务水平及风险管理能力。
一、大数据技术在商业银行的应用1. 数据收集与存储：商业银行通过各种渠道收集客户的交易数据、信用数据以及其他与风险相关的数据。
这些数据结构庞大，需要高效的存储方式来确保数据的完整性和安全性。
商业银行通常采用分布式存储系统和云计算技术，以应对大数据的高速增长和分析需求。
2. 数据清洗与整理：商业银行的交易数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗和整理，以消除不准确和冗余的数据。
商业银行可以利用数据挖掘算法和机器学习技术，自动识别和纠正这些错误，提高数据质量。
3. 数据分析与模型建立：商业银行通过数据分析和模型建立，揭示数据背后的规律和趋势，以识别风险和机会。
商业银行可以利用统计分析、机器学习和深度学习等技术，构建预测模型来预测客户的违约概率、信用风险等，并作出相应的业务决策。
二、商业银行利用大数据技术进行风险预警的应用案例1. 客户信用风险预警：商业银行可以通过分析客户的交易数据、信用数据等，构建客户信用评分模型，对客户的信用风险进行预警。
当客户的信用评分低于一定的阈值时，银行可以采取措施，如提高贷款利率、降低额度等，以减小潜在的信用风险。
2. 交易欺诈预警：商业银行可以通过分析客户的交易行为和模式，检测交易欺诈的风险。
通过比对历史交易数据和实时交易数据，银行可以发现异常交易，并自动触发风险预警系统。
当出现异常交易时，银行可以及时采取措施，如冻结账户、拒绝交易等，以避免损失。
3. 市场风险预警：商业银行可以通过分析金融市场数据和经济数据，预测市场的波动和变化，并提前制定相应的应对策略。
商业银行可以利用大数据技术，对市场进行实时监测和预警，及时发现潜在的市场风险，并采取相应的风险对策，以保护银行的利益。
商业银行风险管理系统的设计与实现
商业银行风险管理系统的设计与实现随着经济的发展和金融市场的不断创新，商业银行面临着日益复杂的风险。
为了应对这些风险，商业银行需要建立一套有效的风险管理系统，以便评估、监测和控制风险，确保银行的稳健经营。
一、风险管理系统的需求分析在设计和实现商业银行风险管理系统之前，首先需要进行需求分析。
风险管理系统的主要目标是提供一个全面的、集中化的风险管理框架，以确保银行业务的风险合规和风险控制。
1. 风险监测和预警功能：风险管理系统应能够收集和整合各个业务区域的风险数据，并对风险进行监测和预警，及时发现和识别潜在的风险，以便采取相应措施进行管理和控制。
2. 风险评估和量化能力：风险管理系统应能够对各类风险进行评估和量化，包括信用风险、市场风险、操作风险等，以便为银行管理层提供准确的风险信息和决策支持。
3. 风险控制和限额管理功能：风险管理系统应能够制定和实施风险控制政策和方案，并对各项业务进行风险配置和限额管理，以确保风险在可控范围内。
4. 风险报告和监管要求：风险管理系统应能够生成各类风险报告，满足内外部监管机构的要求，同时为银行管理层提供全面的风险信息，支持战略决策和业务发展。
5. 敏捷性和可扩展性：风险管理系统应具备足够的敏捷性和可扩展性，能够适应不断变化的风险环境和市场需求，以及银行业务的发展和创新。
二、风险管理系统的设计与实现在满足上述需求的基础上，商业银行风险管理系统的设计与实现应包括以下几个方面。
1. 数据管理与整合在设计风险管理系统时，首先需要建立一个完善的数据管理与整合系统。
这包括数据采集、数据清洗和数据仓库的建设等。
通过将各个业务区域的风险数据进行整合和管理，可以实现对全局风险的监控和分析。
2. 风险评估与量化模型风险评估与量化模型是风险管理系统中的核心组成部分。
这些模型应能够对各类风险进行准确评估和量化，包括建立信用评级模型、市场风险衡量模型、操作风险模型等。
同时，这些模型需要能够与实际业务情况相匹配，以提供可靠的风险指标。
浅谈我国商业银行信用风险管理
浅谈我国商业银行信用风险管理巩剑璐 中国人民银行平遥县支行摘要：随着经济全球化和一体化进程的不断推进，金融发展已经与国民经济不可分割。
我国商业银行在金融市场中占据了主导地位。
面对现今复杂的经济金融市场环境，对于商业银行来说，在经营过程中面临着各种风险，其中尤为突出的是信用风险，这种风险越来越复杂，出现的概率越来越常态化，这样对于商业银行的风险管理来说压力不断的增大。
通过对商业银行信用风险管理进行探究，有利于更好地防范化解信用风险，促进商业银行的健康发展。
关键词：信用风险管理；管理文化；预警体系一、我国商业银行信用风险管理的现状分析(一)银行业信用风险管理法律制度不健全近几年以来，我国金融法律建设得以发展，建立了《中国人民银行法》、《银行业监督管理法》《商业银行法》《证券法》《反洗钱法》等法律来规范我国商业银行以及金融机构的经营活动。
但目前为止，我国还没有完整地制定出一部真正用来管理商业银行信用风险的法律，只是部分银行制定出试行于各行的《信用风险管理基本政策》，这部分的缺失容易给银行业埋下潜在的危机。
例如：我国在征信管理法规的缺失，使得商业银行在对客户进行放贷的时候，无法运用专业的法律法规对借贷人的信用状况进行分析，导致盲目放贷，最终致使很多借款无法收回，这无疑是为我国商业银行信用风险管理的法律出台敲响了警钟。
因此，面对我国经济体制的改革和金融创新的不断发展，我国目前的金融法律制度已难以满足经济发展的需求。
为规避我国商业银行信用风险的产生，健全其信用风险管理法律制度刻不容缓。
(二)银行业信用风险管理体制不健全1.全面风险管理的整体结构亟待健全现如今，相当一部分国内银行尚未拥有完善、系统的风险管控体系，甚至不少银行的内部架构本身仍存在诸多方面的问题。
即便大部分银行早已成立了各种性质的风险防控组织，然而却都没有对它们具体的管控范畴进行有效界定，同时也存在着数量均衡方面的问题。
因为银行内部风控部门或组织工作范围的模糊不清，进一步造成单位内部风险防控工作的混乱和无序，各部门之间相互牵制、相互推诿，不可避免地会出现风险管理方面的重叠和缺口。
我国商业银行信用风险预警系统构建的开题报告
我国商业银行信用风险预警系统构建的开题报告一、研究背景和意义信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一，信用风险管理的水平直接影响到银行业的发展和稳定。
商业银行信用风险包括贷款、担保、信用证、保函等业务中涉及的借款人、担保人、开证人、保证人等各类交易方的信用违约风险。
如何有效地评估和预测信用风险，成为商业银行风险管理中的重要问题。
随着信息技术的迅速发展，商业银行信用风险预警系统逐渐成为商业银行风险管理的有力工具。
商业银行可以对客户和交易方的信用风险进行实时监控和分析，及时发现预警信号，防止信用违约事故发生，保障银行的经济效益和声誉。
因此，商业银行信用风险预警系统的构建对于提高商业银行风险管理的水平和效率具有重要意义。
二、研究目标本次研究的目标是构建一套完整的商业银行信用风险预警系统，包括数据采集、数据挖掘和模型建立三个模块，具体目标如下：1. 数据采集模块：建立数据采集系统，实现对客户、交易方等相关数据的实时采集和更新。
2. 数据挖掘模块：利用数据挖掘技术和机器学习算法，提取信用风险的关键特征，并建立信用风险模型。
3. 模型建立模块：基于机器学习算法和统计分析方法，建立商业银行信用风险预警模型，并对模型进行优化和测试。
三、研究内容1. 商业银行信用风险预警系统总体架构设计：简要介绍商业银行信用风险预警系统的总体设计和流程，明确各个模块之间的关系和数据流向。
2. 数据采集模块：设计并实现数据采集系统，对客户、交易方等相关数据进行实时采集和更新。
3. 数据挖掘模块：收集、处理和分析商业银行相关的业务数据，利用数据挖掘技术和机器学习算法提取关键特征，并建立信用风险模型。
4. 模型建立模块：基于机器学习算法和统计分析方法，构建商业银行信用风险预警模型。
5. 系统测试和优化：测试商业银行信用风险预警系统的效果和性能，对系统进行优化和改进。
四、研究方法1. 数据采集模块采用数据采集技术和数据库技术，实现数据的实时采集和存储。
商业银行的风险监测与预警
市场风险管理
市场风险识别
市场风险评估
关注市场价格波动、利率变化等因素，及 时发现潜在市场风险。
运用量化模型和风险指标，对市场风险进 行定性和定量评估。
市场风险控制
市场风险监控
采取套期保值、限额管理等措施，降低市 场风险的影响。
定期对市场风险进行监测和回顾，确保风 险在可控范围内。
操作风险管理
05
风险管理的未来发展
风险管理的新趋势
全面风险管理
随着金融市场的复杂性和不确定 性增加，商业银行需要实施全面 风险管理，覆盖各类风险，包括 信用风险、市场风险、操作风险 等。
风险量化与模型化
利用先进的风险量化模型和方法 ，提高风险识别、评估和监控的 准确性和效率。
风险数据整合
加强风险数据的整合和标准化， 提高数据质量，为风险管理提供 更可靠的信息支持。
风险指标法
压力测试法
风险敞口分析法
通过设定一系列风险指标，如不良贷款率 、资本充足率等，定期对这些指标进行监 测，评估商业银行的风险状况。
模拟极端市场环境或不利情景，评估商业 银行在压力情况下的风险抵御能力。
通过对商业银行的表内外业务进行敞口分 析，识别和计量各类风险。
风险监测的技术手段
01
数据分析技术
风险管理技术的创新
1 2 3
大数据分析
利用大数据技术对海量数据进行挖掘和分析，发 现潜在的风险点和趋势，提高风险预警和决策支 持的准确性。
人工智能与机器学习
运用人工智能和机器学习技术，构建智能化的风 险识别、评估和监控系统，实现风险的自动化管 理。
区块链技术
探索区块链技术在风险管理中的应用，提高风险 信息的透明度和可信度，降低信息不对称风险。
商业银行的智能风控系统利用大数据技术提升风控水平
商业银行的智能风控系统利用大数据技术提升风控水平随着信息技术的飞速发展和金融风险的不断增加，商业银行面临着越来越多的风险挑战。
为了提高风险管理能力和风控水平，商业银行逐渐引入智能风险控制系统，并利用大数据技术来支持系统实现更为准确和高效的风险控制。
本文将探讨商业银行智能风控系统在利用大数据技术方面的应用，并分析其对整个风险管理体系的提升作用。
一、智能风险控制系统概述智能风险控制系统是商业银行运用信息技术和智能算法来实现风险识别、评估和控制的一种系统。
它通过收集和分析大量的内部和外部数据，准确预测和识别潜在的风险，并通过智能算法进行及时干预和控制。
智能风控系统可以帮助银行动态监测风险，并做出相应的决策，从而降低银行风险暴露。
二、大数据技术在智能风险控制系统中的应用2.1 数据收集和整合大数据技术可以帮助智能风控系统实现全面、高效的数据收集和整合。
智能风控系统需要收集和整合各个业务线的数据，包括客户信息、交易数据、资产负债表等。
通过大数据技术，银行可以自动地从各个系统中提取和整合数据，实现全面的数据收集和准确的数据分析。
2.2 数据挖掘和分析智能风险控制系统利用大数据技术进行数据挖掘和分析，可以发现潜在的风险和异常交易。
通过挖掘和分析历史数据和实时数据，系统可以建立风险模型和预测模型，帮助银行准确评估风险并提前采取相应的风险控制措施。
2.3 风险预警和监测智能风险控制系统可以利用大数据技术实现风险的实时预警和监测。
系统通过实时监测交易数据和市场动态，可以及时发现异常交易和潜在风险，从而帮助银行及时采取风控措施，降低风险的损失。
2.4 决策支持智能风险控制系统利用大数据技术可以为银行提供决策支持。
系统通过自动化的数据分析和模型预测，可以为银行管理层提供准确的风险评估和决策建议，帮助银行制定风险控制策略和调整业务策略。
三、智能风险控制系统对风险管理的提升作用3.1 提高风险检测的准确性智能风险控制系统利用大数据技术可以更准确地检测潜在的风险。
商业银行的风险分析模型
外部操作风险模型是一种基于外部数据和信息的风险评估方法，主要 关注外部环境、市场变化和外部事件等因素对银行的影响。
该模型通过对外部数据的收集和分析，评估外部事件对银行操作风险 的影响，并提前采取应对措施。
外部操作风险模型的优点在于能够及时反映市场变化和外部事件的影 响，提供预警和应对策略。
然而，该模型可能存在数据获取和准确性的问题，需要加强数据源的 可靠性和稳定性。
流动性比率分析
存贷比率
通过比较存款和贷款的规模，评估商业银行 的流动性状况。存贷比率越高，表明银行的 流动性越强。
流动性覆盖率
衡量商业银行在压力情境下，能够通过变现 资产来满足短期负债的能力。流动性覆盖率 越高，银行抵御流动性风险的能力越强。
压力测试分析
01
压力情境设定
设定多种可能的压力情境，如经济衰退、金融市场估借款人的信用风险等级。
输标02入题
外部评级模型通常采用量化分析方法，利用统计模型 和算法对大量数据进行处理和分析，以得出信用风险 评估结果。
01
03
外部评级模型的缺点在于数据质量和更新频率可能难 以保证，且需要支付一定的数据服务费用。
04
外部评级模型的优点在于数据来源广泛、客观性强， 且能够快速对大量借款人进行评估。
模型参数设定
根据所选模型的要求，设定合适的参数，如历史模拟法的置信水平 和持有期。
模型建立
利用选定的参数和数据，建立风险分析模型，为后续的风险评估和 决策提供依据。
模型验证与优化
01
验证方法
采用多种方法对模型的有效性和 准确性进行验证，如对比分析、 K-S检验和ROC曲线等。
误差分析
02
03
模型优化
风险分类
商业银行的风险智能监测系统
商业银行的风险智能监测系统商业银行作为金融机构的重要组成部分，承担着资金中介和风险管理的重要职责。
面对复杂多变的市场环境和日益增长的风险挑战，商业银行亟需一套高效可靠的风险监测系统，以帮助其及时发现、评估和控制风险。
近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，风险智能监测系统已经成为商业银行风险管理的重要工具。
一、风险智能监测系统的基本原理和功能风险智能监测系统是一种基于人工智能和大数据技术的智能化风险管理工具。
它通过对大量的金融数据进行采集、分析和建模，能够在实时、准确地监测各种类型的风险，为商业银行提供决策支持和风险管理建议。
1.数据采集与分析：风险智能监测系统能够自动采集各类与风险相关的数据，包括经济、市场、行业、政策等多方面的数据。
系统通过大数据技术对数据进行深入分析，挖掘出隐藏在数据中的规律、模式和趋势，形成全面、准确的风险评估和预警。
2.风险评估与预警：基于采集和分析的数据，风险智能监测系统能够对商业银行面临的各种风险进行评估，并提供及时的预警信息。
系统能够识别并量化各类风险，如信用风险、市场风险、操作风险等，帮助银行及时制定应对策略，降低风险影响。
3.决策支持与报告生成：风险智能监测系统能够为商业银行提供决策支持和报告生成功能。
系统能够根据风险评估结果和监测数据，提供针对性的决策建议，帮助银行在面临风险时做出合理的决策。
同时，系统还能够生成风险报告和分析结果，为内外部监管机构和股东提供透明的风险披露。
二、风险智能监测系统的优势和应用效果风险智能监测系统相比传统的手动监测和管理方式具有明显的优势，能够有效提升银行风险管理的水平和效率。
1.提高风险监测的准确性和实时性：风险智能监测系统能够通过大数据的分析和建模，以更加准确和实时的方式监测各类风险。
相比传统的手动监测，系统能够更加全面地捕捉潜在的风险因素，并及时发出预警信息，帮助银行及时采取措施，减小损失。
2.提升风险管理的效率和自动化程度：风险智能监测系统能够实现自动化的数据采集、分析和预警，大大减少了人力成本和时间成本。
银行风险监测与预警系统的建立与运行
银行风险监测与预警系统的建立与运行随着金融市场的不断发展和全球经济的不断变化，银行业面临着越来越多的风险挑战。
为了保障金融体系的稳定运行，银行风险监测与预警系统的建立与运行变得至关重要。
本文将从三个方面探讨银行风险监测与预警系统的建立与运行，分别是风险监测的重要性、系统的构建和运行机制。
首先，银行风险监测的重要性不言而喻。
银行作为金融体系的核心，承担着资金中介和信用创造的重要职责。
然而，金融市场的不确定性和不稳定性使得银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、流动性风险等。
如果没有有效的风险监测与预警系统，银行可能无法及时发现和应对这些风险，从而导致金融系统的崩溃。
因此，建立一个完善的风险监测与预警系统对于银行业的稳定发展至关重要。
其次，银行风险监测与预警系统的构建需要考虑多个方面的因素。
首先是数据收集和处理。
银行风险监测系统需要收集大量的数据，包括银行的资产负债表、利润表、现金流量表等。
这些数据需要经过合理的处理和分析，以便及时发现潜在的风险。
其次是风险指标的选择。
银行风险监测系统需要选择合适的风险指标，如资本充足率、不良贷款率、利润率等，以便对银行的风险状况进行评估。
最后是模型的建立。
银行风险监测系统需要建立合适的数学模型，如风险价值模型、压力测试模型等，以便对未来可能发生的风险进行预测和评估。
最后，银行风险监测与预警系统的运行机制也非常重要。
首先是信息共享与沟通。
银行风险监测系统需要与其他金融机构和监管机构进行信息共享和沟通，以便及时获取行业内的风险信息。
其次是风险评估与预警。
银行风险监测系统需要根据收集到的数据和模型建立的结果，对银行的风险状况进行评估，并及时发出预警信号。
最后是风险管理与控制。
银行风险监测系统需要帮助银行制定合理的风险管理策略，并监督其执行情况，以便及时控制和化解风险。
总之，银行风险监测与预警系统的建立与运行对于保障金融体系的稳定运行至关重要。
通过有效的数据收集和处理、合适的风险指标选择以及科学的模型建立，银行风险监测系统能够及时发现和评估潜在的风险。
国内主要商业银行风险管理系统架构介绍
国内主要商业银行风险管理系统架构介绍中国国内主要商业银行的风险管理系统是一个综合性的风险管理框架，包含风险测算、监测、评估、控制、报告等环节，以确保银行能够有效地识别、评估和控制各类风险，并及时做出相应的应对策略。
下面将对国内主要商业银行的风险管理系统架构进行介绍。
首先，风险测算是风险管理框架的基础，主要通过建立风险数据模型、收集相关数据以及利用各类风险测算工具对各类风险进行测算，如信用风险、市场风险、操作风险等。
其中，信用风险测算主要通过建立内部评级模型、外部评级模型和相关数据指标，评估客户的信用风险水平；市场风险测算主要采用价值-at-Risk (VaR) 方法，通过对金融市场进行模拟和回测，评估银行在市场波动时可能面临的损失；操作风险测算主要通过风险指标、控制指标和事件指标的测算，解决因人为疏忽、操作失误、系统故障等所引发的风险。
其次，风险监测是风险管理框架的核心环节，主要通过建立风险监控指标体系、建立风险数据库和风险报告系统，对各类风险进行定量和定性的监测，确保银行全面了解和掌握自身的风险状况。
风险监控指标体系主要包括风险敞口指标、风险集中度指标、风险充足度指标等，通过统计和监测这些指标的变化，及时预警可能存在的风险。
风险数据库是一个存储和管理银行业务数据和风险数据的集中化系统，能够提供快速、准确的数据查询和分析服务。
风险报告系统则通过可视化的方式展示风险状况和风险变化，方便管理人员进行决策。
再次，风险评估是风险管理框架的重要环节，主要通过风险评级、风险考核等方式对各类风险进行评估，以确定风险的优先级和重要性，为银行提供风险暴露的量化和分级依据。
风险评级主要是对信用风险的评估，通过对客户的财务状况、还款能力、抵押物质量等进行综合评估，确定其信用等级。
风险考核主要对员工、分支机构的风险管理能力和执行力进行评估，确保风险管理措施的有效执行。
通过风险评估，银行能够更准确地了解和掌握各类风险的情况，为风险控制和风险决策提供依据。
商业银行信用风险预警支持模型及其系统
对 预 警 （ａｌ— ｒｉｇ 的 研 究 最 早 来 源 于 军 事 ， 通 过 预 Ｅ ｒ Ｗａｎｎ ） ｙ 指 警 飞 机 、 警 雷 达 等 工具 提 前 发 现 、 析 和 判 断 敌 人 的进 攻 信 预 分
警 、 于 灰 色模 型 的 信 用 风 险 预 警 等 等 这 些 研 究 从 本 质 上看 基 都 是 对 信 用 风 险度 量 方 法 的 应 用 和 延 伸 ， 乏 对 信 用 风 险 整 个 缺 生命 周 期 内预 警 的 研究 。 本 文 通 过 对商 业 银 行信 用 风 险 生 命 周 期 的研 究 ， 合 企 业 结 预 警 理 论 ， 究 商 业 银 行 信 用 风 险 预 警 的 三 个 阶 段 ， 分 析 商 研 在 业 银 行 信 用 风 险 预 警 各 个 阶 段 的 目标 和 实 现 步 骤 的基 础 上 ， 研 究 信 用 风 险 预 警 的 概 念 模 型 ， 后 运 用 系 统 分 析 的 方 法 ， 究 最 研 商 业 银 行 信 用 风 险 预警 支 持 系 统 的系 统结 构 。
二 、 用风 险的 生 命 周 期 和信 用风 险预 警 的 过 程 信
商 业 银 行 是 经 营 风 险 的组 织 ， 否 很 好 地 管 理 信 用 风 险 将 能
关 系到 商 业 银 行 的生 存 和发 展 。现 有 对 信 用 风 险 管 理 的研 究 ，
不论是 ５ Ｃ法 、— ｃｒ 还 是 Ｋ Ｍ 模 型 章编 号 ：０ ３ ４ ２ （０ ６ ０ — ０ ３ ０ １０ — ６ ５ ２ ０ ）８ ０ ０ — ３ 中图分 类号 ：８ ２３ Ｆ ３ ．３ 文献标 识 码 ： Ａ
商业银行风险预警系统整体架构设计
商业银行风险预警系统整体架构设计目录第1章前言 (3)1.1项目背景 (3)1.2项目目标 (3)1.3建设原则 (4)第3章总体架构设计 (5)3.1风险预警系统整体架构 (5)3.2网络架构 (25)3.3运行环境配置 (27)3.6系统性能指标 (31)第1章前言1.1项目背景随着商业银行业务的不断创新和快速发展以及数据集中程度和核算自动化程度的提高，现有运营监督工作重心、内容等都发生了很大变化，传统的账务监督已愈来愈偏离事后监督设计的初衷，各项会计核算的风险点增多，风险的隐蔽性增强，防范风险的难度也随之加大,且在监督工作中存在着监督技术手段落后、监督时效性不强、监督重点不突出等问题。
商业银行目前运营风险的预警和监控主要依靠事后监督系统，其建设较早，存在预警功能模块存在功能单一、预警模型预警针对性不强、预警模型开发不便利等问题，已经不能充分发挥其在防弊纠错、规范行为、保证资金安全等方面的重要作用。
为加快传统事后监督方式方法转型，运用科学的监督技术和管理手段，建立科学、高效、智能的监督管理架构，迫切需要引入先进的科技手段，建设较完善的风险预警、监测和控制平台, 实现对基础账务数据、会计业务内控、风险预警数据系统化、电子化管理的目标，提高运营管理的质量和效率、加强风险控制水平,实现对风险的事前优化、事中预警阻断、事后监督评估。
1.2项目目标本系统的建设目标为建立独立的、开放的、全行统一的风险监测预警系统，辅助行内实现对重要的网点、柜员、交易、业务的智能、连贯、动态化的监控，实现全渠道风险监测的目标，防范操作风险，消除案件和事故隐患，充分依托先进的科技手段和信息技术，使业务监督从简单操作型的静态事后复审向动态预警分析转变，使操作过程的事中控制前移，加大业务风险的检查、监督以及监控力度。
通过建设该系统，我们期待达到：1.有效利用技术手段强化对运营业务的风险监督和控制，实现运营业务风险监控的科学化管理。
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商业银行信用风险预警支持模型及其系统一引言商业银行是经营风险的组织,能否很好地管理信用风险将关系到商业银行的生存和发展现有对信用风险管理的研究,不论是5C法Z-Score还是KVM模型等,都倾向判断信用风险的大小这些研究的方向沿着“逐步求精”的思想,从判别信用风险的相对大小到判别信用风险的绝对大小然而,信用风险的大小是内外部环境不断变化的,具有易变性;同时它也随时间而不断变化,具有时变性虽然,对单一时间点信用风险的研究在信用风险研究中,可以度量及比较信用风险的大小,但在商业银行信用风险管理的实务中,还需要解决什么时间由什么依据决定需要对信用风险进行度量,以及对度量结果采取怎样避险措施的问题对预警(Early-Warning)的研究最早来源于军事,指通过预警飞机预警雷达等工具提前发现分析和判断敌人的进攻信号,并把这种信号的威胁程度传递给指挥部门,以提前采取应对措施在经济领域,穆尔首先采用多种指标综合方法构建美国宏观经济预警系统在信用风险管理方面,首先将信用风险预警和将预警系统(EWS)的概念应用到信用风险管理的是Fisk,预警被认为是对风险的提前预测将预警理论应用到信用风险预警,现有的研究大多集中在对单一时间点信用风险大小转化成预警级别的研究,如基于人工神经网络的信用风险预警基于灰色模型的信用风险预警等等这些研究从本质上看都是对信用风险度量方法的应用和延伸,缺乏对信用风险整个生命周期内预警的研究本文通过对商业银行信用风险生命周期的研究,结合企业预警理论,研究商业银行信用风险预警的三个阶段,在分析商业银行信用风险预警各个阶段的目标和实现步骤的基础上,研究信用风险预警的概念模型,最后运用系统分析的方法,研究商业银行信用风险预警支持系统的系统结构二信用风险的生命周期和信用风险预警的过程传统的信用风险定义为包括借款人债券发行人或金融交易对方在内的交易对手由于各种原因不能完全履约致使金融机构投资人或交易对方遭受损失的可能性从狭义上讲,信用风险就指信贷风险通过对风险概念的梳理,从风险承担者(即商业银行)的角度来看,信用风险即由于交易对手是否违约的最终结果和商业银行认为交易对手是否违约之间的偏差,这种差异可能对商业银行造成损失信贷交易是产生信用风险的一种交易,商业银行的交易对手即贷款人根据贷款人借贷的实际情况,对一个贷款人信用风险产生到结束的时间阶段可以用图1表示该过程一直持续到借贷合同到期,贷款人做出是否违约的决策为止,即信贷交易信用风险的生命周期在生命周期内,商业银行如果始终认为贷款人一定不会违约的话,贷款人是否违约的事实和商业银行对贷款人是否违约的预期存在差距,这种差距可能导致商业银行的损失,即信用风险因此信用风险管理应该覆盖信用风险的生命周期(T)企业预警管理理论的基本方法,即通过监测并预控造成各种经营风险和管理失误的致错环境,通过对致错环境中各种内部和外部主要致错因素(行为)进行有效的测评,进而控制错误的发生或发展,把失误控制在早期,把各种经营风险降到最低限度对于商业银行信用风险的预警,也需要在信息的时效性范围之内,及时地从作为信用风险的表现和影响因素的外部环境中获取信息,根据获取到的信息,筛选到可能影响商业银行交易对手或是交易对手信用风险大小变更的信息以及这些信息所对应的交易对手;针对所发现的交易对手,重新度量其信用风险,得到交易对手的信用风险大小;根据评估出的交易对手和他们的信用风险大小,从众多应对策略中选取合适的应对策略并实施因此,将信用风险预警分解成如下三个预警阶段:环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)信用风险度量阶段(P_e)制定应对策略阶段(P_s)其中:P_d阶段在整个信用风险的生命周期中持续工作,仅当P_d阶段发现交易对手信用风险变化的信号或可能影响信用风险预警的交易对手信息和环境信息时,才触发信用风险度量阶段通过获取交易对手的财务数据或金融市场数据使用专家系统记分模型或定量模型等信用风险度量模型来度量其信用风险的大小;仅当P_e阶段度量出的信用风险值大于某一个阈值,才进入P_s阶段这样商业银行就完成了一次信用风险预警的全部过程在T内,可能重复着一个或多个这样的信用风险预警过程三信用风险预警的概念模型商业银行信用风险包括两个确定的直接参与者,即商业银行(L)和交易对手(B)若把自然的选择(N)当成一个间接的参与人,则商业银行信用风险预警中的参与人(P)可以表示如下:P=(L,B,N)(1)(一)信用风险预警各阶段目标和子过程从L的视角,分析在信用风险各个阶段的需求和信息交互(1)环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)该阶段的任务是从N和B中发现可能导致信用风险变化的信息以及这些信息所影响的B为了实现这个目的,L要在整个信用风险的生命周期中持续从B和L获取信息由于信息量非常巨大,而且所获取的信息可能由于不具备有用性时效性和真实性等等要求,需要对获取的信息进行筛选并且,当单独的信息并不能直接发现信用风险,需要通过信息组合起来才能发现信用风险如发现某个B｀的贷款在时间t｀内到期并不能发现其信用风险变更,发现它在其他商业银行的贷款在时间t｀内到期也不能说明其信用风险变更,然而这两条信息组合则意味着由于B｀要同时偿还多笔贷款而可能产生现金的不足筛选组合后的信息转换成知识,和L的所有B进行匹配,得到其信用风险可能受影响的一部分交易对手B+(B+∈B)该阶段中,信息主要从N和B向L流动,由于在B和L之间的博弈中,信息不对称对B有利,因此N是主要的信息来源该阶段向下一阶段输出B+和相关的知识(2)信用风险度量阶段(P_e)该阶段的任务是根据P_d输出的B+和相关的知识,选择满足合理性和准确性的信用风险度量模型和方法度量其信用风险的大小该阶段的核心任务是选择并运行信用风险的度量模型该阶段通过度量模型的选择输入数据的获取模型运行和度量结果的输出四个子过程来实现其核心任务该阶段中,信息主要从N和B流动,和上一阶段不同的是,由于直接获取用于度量信用风险的财务和金融数据,该阶段主要的信息来源是B该阶段的输出为B+的信用风险度量结果(3)制定应对策略阶段(P_s)该阶段的任务是根据P_e输出的B+的信用风险度量结果,判定是否超过阈值,并选择或制定L的应对策略并加以实施,以避免由于信用风险的变更而引起的损失该阶段的核心任务是选择并实施信用风险应对策略该阶段的子过程有:判断是否超过阈值风险应对策略的选择策略的实施(二)信用风险预警的概念模型综合前面提出的信用风险预警的逻辑过程分析参与者分析和信用风险影响因素分析,三阶段信用风险预警的概念模型如图3所示四信用风险预警支持系统(一)信用风险预警系统需求分析对于信用风险预警而言,其目标是得出何时对B采用何种度量方法和模型进行信用风险度量,并且对度量结果需要采用何种措施来避免可能的损失根据前面对信用风险预警三个阶段的分析,可以提出三个信用风险预警阶段的功能需求(1)环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)该阶段的功能需求:信息获取知识组合和筛选与交易对手匹配输出B?觹和相关知识该阶段从各种国家的行业的商业企业自身相关的信息系统和WEB网站中获取信息,向下一阶段P_e输出可能发生信用风险的交易对手和相关联知识(2)信用风险度量阶段(P_e)该阶段的功能需求:模型选择输入数据的获取模型运行输出度量结果该阶段接受P_d阶段输入的交易对手和相关联知识,向P_e输出交易对手的信用风险度量值(3)制定应对策略阶段(P_s)该阶段的功能需求:判断是否超过阈值应对策略选择策略的实施该阶段接受P_e输入的交易对手信用风险度量值,输出应对策略(二)信用风险预警系统框架模型根据信用风险预警三阶段的功能需求分析,信用风险预警支持系统的框架模型如图4所示五案例分析本文以商业银行B在成功收回A公司巨额逾期贷款本息及全部追偿费用一案为例,具体阐述商业银行信用风险预警过程A公司是一家当地知名企业,因承建某国家重点建设项目,而先后获得包括B以及另一银行的亿元贷款,资金来源充足,B经贷前考察向其发放了贷款图5模拟了商业银行B通过信用风险预警的三个阶段,及时发现A公司信用风险的变化并加以度量和采取措施的过程在P_d阶段,B行从直接信息来源获取了要求B行贷款展期而账户内并未筹集足够还贷资金的信息,并从银行同业获取了A公司在近三个月内在数家银行多笔数量较大的贷款将先后到期的信息通过这些信息的组合,发现的知识指向了A公司在到期时可能现金不足;在P_e阶段,B行通过专家主观估计了该信用风险的大小,发现其信用风险有明显变大的趋势;在P_s 阶段,B行选取信贷政策与法律相结合的策略,一方面明确拒绝其展期要求,另一方面,结合法院以诉前保全方式查封其多家银行账户最终A公司将其在B行的全部贷款本息及包括诉讼费律师代理费等在内的全部追偿费用一并偿还本文对信用风险和信用风险预警进行了研究,提出了信用风险预警的概念模型和支持系统的系统结构,其目标是从商业银行的实务出发,建立商业银行信用风险预警的支持系统要实现最终的目标,还需要做以下方面的研究:信用风险发现的机理;对不同交易对手和不同类型的信用风险,风险度量的方法模型的自动选择机理;信用风险应对策略的选择机理参考文献:1EIAltman.FinancialRatios,DiscriminantAnalysisandthe PredictionofCorporate.Bankruptcy.JournalofFinance,19 68,(23):189-209.2KMVCorporation.CreditMonitorReview.SanFranciscoC alifornia:1993.3佘从国,席酋民.我国企业预警研究理论综述J.预测,2003,(22):23-29.4CharlesFisk,FrankRimlinger.NonparametricEstimateso fLDCRepaymentProspects.JournalofFinance,1979,34(2): 429-436.5苗建敏.财务风险概念梳理及其识别估测与控制J.理财者,2004,(1).6佘廉.企业预警管理理论M.石家庄:河北科学技术出版社,1999.。