商业银行内部评级系统的建设目标包含三个。一是满足监管要求。2004年巴塞尔委员会出台新资本协议,我国银监会从2007年开始推动商业银行实施新资本协议,实施范围逐步由大型国有商业银行逐级向下推广。

二是加强贷款风险管理。传统的贷款管理方式有待提升,信贷审批阶段主要基于专家经验,贷后管理仅针对逾期客户,催收管理由客户经理开展单户催收。内部评级系统是加强贷款风险管理的有力工具,主要表现如下:

三是节约资本。2010年巴塞尔协议强化了银行资本充足率监管标准。《商业银行资本管理办法(试行)》规定商业银行的资本充足率不得低于8%。在计算风险加权资产时,利用内部评级法较权重法可以大幅度地约资本。

为实现上述目标,宇信科技集团股份有限公司开发了覆盖商业银行全部客户群体、整体业务范围、信贷业务管理全流程,同时满足内评体系建设不同阶段,以及不同层次应用领域的零售内部评级系统以及非零售评级系统,具体应用架构如下:

内部评级系统以规则引擎和流程引擎为依托,科学、有效地将数据和业务规则整合到规则引擎与流程引擎中,助力商业银行将内部评级法从监管理论落实到业务实践,实现内部评级法的核心应用,并逐步过渡到高级应用领域。

● 搭建信用风险内部评级系统,设计内部评级系统的系统架构、数据架构和功能架构;同时设计内部评级系统的功能设计和系统设计,并完成系统功能的开发和测试,确保系统在规定时间内成功投产上线,并且安全、可靠、稳定的运行。使该行的信用风险管理达到使用内部评级法计量信用风险资本在定性及定量方面的要求,满足银监会的合规达标要求。

● 基于该行的信贷和评级政策,通过与信贷管理系统及其它相关系统的信息交互,完善并优化现有贷前调查、客户评级、贷中审查以及贷后管理等。建立集中有效的信用风险管理机制,形成风险管理的文化,快速提升该行信用风险计量与管理能力。

● 实现非零售风险暴露的自动分类和违约认定功能。

● 实现灵活的模型和策略配置功能,可以将非零售客户评级模型,和债项评级模型灵活的配置到系统,并通过数据计算和风险计量来检验模型的稳定性和一致性。支持申请审批策略、贷后管理策略以及后期高级应用策略的灵活部署。

● 支持非零售客户评级、债项评级模型的计算,支持批量决策、联机实时决策等多种决策调用方式。

● 搭建信用风险报表展示平台,将信用风险业务领域的报表,如评级分布分析、评级趋势分析、评级迁徙分析、评级模型监控报表、风险参数监控报表以及策略监控报表等监控体系报表和信用风险管理报表、风险业务分析报表整合进入报表平台,集中展示。

评级器管理功能包括对公评级模型管理、零售评级模型管理,其中:

● 对公内部评级模型管理:以评级规则引擎技术建立了评级模型库,完成对客户的评级、债项评级及PD、LGD、EaD、EL、RAROC计算,提供灵活的对公评级模型的定义、维护、计算功能。

● 零售内部评级模型管理:以评级规则引擎实现了零售申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡模型和巴塞尔分池模型的定义、维护和计算功能。通过参数化的设置,实现对模型的灵活管理和配置。

● 零售审批策略管理:通过对政策合规、申请评分、风险审查、风险分级和审批建议等策略规则和决策流等进行配置、修改,以图形化的方式为相关业务人员提供方便、快捷的管理。

● 评级模型验证与监控:基于评级历史数据、评级模型开发的样本数据,支持评级模型的验证、校准功能,实现了交换曲线、K-S指标、区分度、拟合曲线等模型验证报告功能。

● 评级流程管理功能包括评级发起、评级调整、评级认定、评级推翻、评级报告,提供对评级任务的统一管理,包括发起评级任务、评级任务提醒、处理中评级任务管理、已完成评级任务管理。

● 评级数据管理:通过建立包括基础数据层、中间数据层、评级应用层的评级数据集市,实现评级对象数据、财务报表数据、评级数据、损失数据的采集、存储和管理,并提供对评级相关数据的统计分析功能,实现了评级相关数据的质量提升,建立数据质量监控机制。

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