（农信金融人-仝金贝）

信贷决策是金融机构资产质量管控的 “第一道防线”，也是服务实体经济、落实普惠金融政策的关键环节。在数字化转型加速、监管要求趋严、市场环境多变的背景下，信贷决策需突破传统单一维度评估，构建 “多维度、全流程、动态化” 的决策体系。以下从十大核心维度，解析信贷决策中的关键注意事项。

一、客户信用风险：从 “单一征信” 到 “多维度穿透式研判”

客户信用是信贷决策的核心基石，需避免仅依赖央行征信报告的 “片面评估”，构建多维度风险画像：

基础信用数据的完整性核验：除征信报告外，需整合工商登记、税务缴纳、社保公积金、水电费缴纳等政务数据，以及企业订单流水、供应链往来、电商平台交易等经营数据，排查 “信用白户” 或 “数据造假” 风险。例如，某省级征信平台通过整合 30 余项数据，将小微企业信用评估维度从传统 5 项扩展至 28 项，误拒率降低 15%。

非结构化数据的补充验证：通过企业主个人信用（如信用卡履约、网贷还款记录）、企业舆情（法律诉讼、行政处罚、负面新闻）、行业口碑等非结构化信息，判断企业 “隐性风险”。某银行通过舆情监测系统，发现某制造业企业存在未公示的环保处罚记录，及时终止 1000 万元贷款审批。

长尾客户的差异化评估：针对普惠金融领域的小微企业、个体工商户，需开发适配的信用模型，避免 “一刀切”。例如，网商银行基于淘宝店铺的交易流水、客户评价等数据，为无抵押的小微商户提供 “信用贷”，不良率控制在 1.5% 以内，远低于行业平均水平。

二、还款能力与意愿：区分 “能还” 与 “愿还” 的双重核验

信贷决策需警惕 “有能力不还” 或 “想还没能力” 的风险，实现还款能力与意愿的分层评估：

还款能力的动态测算：避免仅看企业财务报表的 “静态数据”，重点分析现金流稳定性（如近 6 个月经营现金流净额、应收账款回收周期）、盈利能力（毛利率、净利润率与行业均值对比）、抗风险能力（资产负债率、流动比率）。例如，某银行对批发零售企业授信时，要求提供近 3 个月的银行流水，确保月均经营性收入不低于贷款月供的 1.5 倍。

还款意愿的行为化判断：通过历史履约记录（如是否存在逾期、展期记录）、合作稳定性（如与供应商、银行的合作年限）、企业主个人品行（如是否存在失信被执行记录）综合判断。某农商行在农户贷款审批中，引入 “村两委推荐 + 邻里评价” 机制，将还款意愿差的农户纳入黑名单，不良率下降 2.3 个百分点。

特殊场景下的能力重估：针对受宏观经济、行业周期影响较大的客户，需动态调整还款能力评估标准。例如，2024 年消费复苏期，某银行对餐饮企业授信时，将 “疫情后门店复购率、外卖订单增长” 纳入核心指标，而非仅参考疫情前的经营数据。

三、抵押担保：把控 “真实性” 与 “估值合理性” 双底线

抵押担保是信贷风险的 “缓冲垫”，但需避免 “重担保、轻风控” 的误区，核心关注两大要点：

担保资产的真实性核查：需实地勘察抵押资产（如房产、设备、土地），验证权属证明（房产证、土地证）的真实性，排查 “一房多抵”“资产查封” 等问题。某银行在办理厂房抵押时，通过不动产登记系统查询发现，企业提供的厂房已被法院查封，及时终止贷款流程，避免 1200 万元损失。

估值的公允性与动态调整：引入第三方专业评估机构，但需对评估结果进行二次核验，结合市场行情（如区域房价走势、设备折旧率）调整估值。例如，某制造企业以生产设备抵押，评估机构按 “全新设备价” 估值 800 万元，银行结合设备使用年限（已使用 5 年）和行业折旧标准，最终按 450 万元估值授信，降低资产减值风险。

担保方式的互补性搭配：针对高风险客户，采用 “抵押 + 保证 + 保险” 组合担保。例如，某银行对科创企业授信时，要求 “知识产权质押 + 企业股东连带责任保证 + 科技保险”，既覆盖资产风险，又约束企业还款意愿。

四、信贷数据：严守 “合规性” 与 “有效性” 边界

数字化时代，信贷数据成为决策核心要素，但需警惕 “数据滥用”“数据造假” 风险：

数据来源的合法性：需符合《数据安全法》《个人信息保护法》要求，避免使用非法获取的客户数据（如爬虫抓取的非公开信息）。某消费金融公司因使用未经授权的客户通讯数据进行风控，被监管处罚 500 万元。

数据的真实性与脱敏处理：对客户提供的财务数据、交易流水进行交叉验证（如对比银行流水与纳税申报数据），同时对个人信息（如身份证号、手机号）进行脱敏处理，避免数据泄露。某银行通过 “数据加密传输 + 权限分级管理”，实现客户数据 “可用不可见”。

数据偏见的规避：AI 风控模型需定期校验，避免因数据样本偏差导致 “歧视性决策”。例如，某银行的小微贷款模型曾因样本中 “女性企业主占比过低”，导致女性客户拒贷率高于男性 10 个百分点，后续通过补充样本、调整算法参数，实现性别中性评估。

五、合规管理：紧跟 “监管政策” 与 “内部制度” 双要求

信贷决策需将合规性贯穿全流程，避免因政策适配不到位引发监管风险：

监管政策的动态适配：及时跟进最新监管要求，如普惠小微贷款 “增速不低于各项贷款增速”“利率定价合理”、房地产贷款 “集中度管理” 等。某银行因未落实 “普惠小微贷款不良率容忍度提升” 政策，过度收紧小微企业授信，被监管约谈。

资金用途的合规管控：严格核查贷款用途，禁止资金流入房地产、股市、期货等违规领域。例如，某企业以 “扩大生产” 为由申请 1000 万元贷款，银行通过受托支付监控发现，资金最终转入房地产开发公司，立即终止贷款发放并收回已放款部分。

内部制度的刚性执行：建立 “贷前合规审查 - 贷中合规监控 - 贷后合规检查” 闭环，避免 “人情贷”“关系贷”。某农商行通过 “双人尽调”“交叉复核” 制度，将内部人员违规放贷率控制在 0.1% 以下。

六、行业与宏观经济：嵌入 “周期研判” 与 “风险预警”

信贷决策需跳出 “企业个体”，结合行业周期与宏观经济趋势，预判系统性风险：

行业周期的匹配性评估：根据行业生命周期（成长期、成熟期、衰退期）调整授信策略。例如，对新能源、生物医药等成长期行业，可适当提高授信额度、放宽还款期限；对钢铁、煤炭等衰退期行业，严格控制新增授信，逐步压缩存量贷款。

宏观政策的影响分析：关注财政政策、货币政策、产业政策对客户的影响。例如，2025 年 “双碳” 政策加码后，某银行对高耗能企业授信时，新增 “碳排放强度” 指标，对未达到行业减排标准的企业不予授信。

区域风险的差异化应对：针对经济下行压力较大、产业结构单一的区域（如某些资源型城市），提高授信门槛；对长三角、珠三角等经济活跃区域，可适当放宽准入。某银行通过 “区域风险地图”，将全国划分为 5 个风险等级，差异化制定授信政策。

七、审批流程：实现 “标准化” 与 “灵活性” 平衡

信贷审批流程需避免 “流程冗余导致效率低下” 或 “过度简化引发风险”，核心在于：

流程标准化与节点管控：明确各环节职责（如尽调岗负责客户信息核查、风控岗负责风险评估、审批岗负责最终决策），设定关键节点时限（如尽调报告需 3 个工作日内完成、小额贷款需 5 个工作日内审批）。某银行通过流程优化，将小微企业贷款审批周期从 15 天缩短至 7 天，同时未增加不良率。

权限分级与动态调整：根据客户风险等级、贷款金额划分审批权限（如 100 万元以下由支行审批、1000 万元以上由总行审批），并根据客户经理业绩、区域风险变化动态调整权限。某银行对不良率低于 1% 的支行，将审批权限提高 20%，激发基层积极性。

例外情况的合规审批：对特殊客户（如科创企业、首贷户），可启动 “例外审批流程”，但需额外提供风险评估报告、缓释措施说明，避免 “例外变常规”。某银行对首贷户的例外审批，要求 “双人尽调 + 总行风控委员会审议”，确保风险可控。

八、资金用途：构建 “贷前核查 - 贷中监控 - 贷后追踪” 闭环

信贷资金 “脱实向虚” 是常见风险，需通过全流程管控确保资金流向合规：

贷前用途的合理性核查：要求客户提供详细的资金使用计划（如采购合同、项目预算），并验证计划的可行性。例如，某企业申请 500 万元 “原材料采购贷”，银行通过核查其与供应商的长期合作协议、历史采购量，确认资金用途合理后才予以授信。

贷中支付的精细化监控：优先采用 “受托支付” 方式，将贷款直接支付给交易对手，避免客户挪用。对 “自主支付” 客户，要求定期提供资金使用凭证（如发票、收据），并通过银行流水追踪资金流向。某银行通过 “支付监控系统”，实时预警资金流向异常（如短期内大额转账至非交易对手），及时拦截违规资金 1300 万元。

贷后用途的持续追踪：结合企业经营状况（如库存变化、销售收入增长），判断资金是否真正用于经营。例如，某零售企业获得 300 万元 “门店扩张贷” 后，若 6 个月内门店数量未增加、销售收入无明显增长，银行需启动风险排查，核实资金是否被挪用。

九、风控模型：注重 “有效性验证” 与 “动态迭代”

AI 风控模型已成为信贷决策的核心工具，但需避免 “模型依赖症”，关键在于：

模型有效性的定期验证：通过 “压力测试”“回溯测试” 评估模型准确性，例如将模型预测的不良率与实际不良率对比，若偏差超过 5%，需分析原因并调整。某银行在 2024 年消费市场波动后，发现原有的信用卡风控模型准确率下降 8%，通过补充 “消费场景数据”（如线上线下消费占比），模型准确率回升至原有水平。

模型的动态迭代：根据市场变化、政策调整、客户结构变化更新模型参数。例如，疫情后，某银行在小微企业贷款模型中，新增 “疫情影响恢复率”（如门店复业率、订单恢复率）指标，提高模型对特殊场景的适配性。

人工复核的必要补充：对模型判定为 “高风险” 或 “存疑” 的客户，启动人工复核，避免 “机器误判”。例如，某银行的 AI 模型因 “企业近期新增一笔大额应收账款” 将其判定为高风险，人工复核发现该应收账款来自大型国企，风险较低，最终予以授信。

十、全流程协同：打通 “贷前 - 贷中 - 贷后” 数据壁垒

信贷决策不是孤立的 “审批环节”，需与贷前尽调、贷中监控、贷后管理形成协同：

数据协同：建立统一的信贷数据库，实现贷前尽调数据（如客户基本信息、经营数据）、贷中审批数据（如风险评估结果、授信额度）、贷后管理数据（如还款记录、风险预警信息）实时共享。某银行通过数据协同，发现某企业贷后 3 个月应收账款回收周期延长，及时调整其还款计划，避免逾期。

责任协同：明确贷前、贷中、贷后各环节的风险责任，避免 “贷前尽调不充分、贷中审批走过场、贷后管理缺位”。例如，某银行规定，若贷后发现客户存在贷前未披露的重大风险（如隐性负债），尽调岗需承担 50% 的责任，倒逼尽调环节严谨性提升。

策略协同：根据贷后风险反馈，优化贷前审批策略。例如，某银行通过分析贷后不良客户特征，发现 “成立时间不足 1 年、无固定经营场所” 的小微企业不良率较高，后续在贷前审批中，对这类客户提高准入门槛，新增 “实际控制人连带责任保证” 要求。

结语

信贷决策是金融机构平衡 “风险防控” 与 “服务实体经济” 的核心能力，需从 “单一维度评估” 转向 “多维度穿透式研判”，从 “静态审批” 转向 “动态全流程管控”，从 “人工主导” 转向 “科技赋能与人工复核结合”。未来，随着数字技术的深化应用、监管政策的持续完善，信贷决策需进一步聚焦 “精准化、合规化、智能化”，在有效控制风险的同时，为小微企业、涉农主体、科创企业等重点领域提供更优质的金融服务，助力经济高质量发展。