数字化转型对商业银行贷款管理系统的影响

黄威栋，黄云忠，袁伟，张义龙，李晶婧

（1.中国建设银行河北省分行，050000；2.中国社会科学院大学，100005；3.中国管理科学研究院，100000）

当前乃至今后一个阶段，商业银行仍然是我国最主要的金融资源配置主体，在深化供给侧结构性改革和推进经济高质量发展中发挥着十分重要的作用。商业银行回归服务本源、更好地服务实体经济，特别是在当前“稳经济大盘”政策要求下，商业银行如何更好地发展普惠金融，将信贷资源精准滴灌小微企业，保市场主体、保就业、保民生，意义更加凸显[1]。近年来，随着ABCD（人工智能、区块链、云计算、大数据）等技术兴起，金融领域迎来巨大变革，各类网商银行、线上金融平台迅速发展，如支付宝、财付通、蚂蚁花呗等产品，已逐步触及商业银行核心业务。与此同时，传统商业银行也积极运用金融科技，加强业务与技术融合，探索培育数字化时代的核心竞争力。

学者们从多维度视角开展了商业银行数字化转型研究。如郭小平和连育青（2020）指出商业银行在深度发展金融科技过程中，会产生技术溢出效应，能够有效地促进商业银行运行效率提升[2]。金芸芸（2020）指出，传统金融与数字金融间具有替代作用，当二者相互融合、相互竞争时，能够有序地提升金融普惠性，服务更多社会公众[3]。赵焕芳（2021）指出金融科技迅速发展，给商业银行带来了技术转型与服务创新，聚焦于业务与技术深度融合，能够提升服务质量与服务多样性，增强自身竞争力[4]。穆磊和刘霞（2021）指出，商业银行核心贷款业务与金融科技进行融合，有助于创新信贷产品，缓解信息不对称矛盾，促进金融生态向数字化、智能化发展[5]。

商业银行信贷业务数字化转型是大势所趋，特别是在疫情背景下，中小客户群体对线上信贷需求呈现出爆发式增长态势，商业银行亟须加快信贷业务与金融科技的深度融合。以数字化转型为切入点，对商业银行贷款管理系统转型方式、数字化影响等展开深入研究，有助于推进商业银行创新信贷业务品种、提高业务办理效率、增强自身竞争力、提升普惠金融服务效能，助力经济高质量发展，具有十分重要的现实意义。

一、传统商业银行贷款管理业务流程

商业银行开展信贷管理的传统流程中各个环节主要在线下进行办理，部分流程依托内部网络系统实现了线上化：首先，客户提出信贷申请，提供一系列申请资料；其次，客户经理开展贷前调查，评估贷款金额、期限、抵押物等；再次，审核岗进行信贷审核，综合考量客户具体情况、财务实际及担保情况，确定贷款金额、期限等；最后，客户经理与客户签约、办理抵质押手续，发放贷款。传统业务流程下，客户与客户经理直接接触，客户经理要深入到项目中进行实地调研，周期较长、手续较为烦琐，在小微企业贷款领域相对于较低的同款金额和同款频度，这一问题会显得更为突出[6]。

商业银行在开展贷款管理业务中，针对大中型企业金额较大、涉及面较广的贷款项目，采用线下审批模式，虽然周期较长，但能够让客户经理更深入地了解项目，尤其是动态跟踪项目运行实际，有助于充分做好风险评估。但对于一些单笔金额较小、风险测算较为简单而需求客户数量十分巨大的贷款，例如个人消费贷、小微企业贷等普惠金融类业务，采用线下审批这一传统模式，流程效率往往不能充分满足客户需求、影响客户体验，已无法适应数字时代需要。

商业银行在采用传统贷款管理业务流程中，存在过度依赖客户所提供资料的弊端。例如，客户经理在对客户财务信息进行分析过程中，主要依靠的是财务报表，纳税凭证等，在发放贷款后按照客户约定用途进行发放，但后期跟踪过程中无法动态跟踪客户资金使用情况。由此，银行与客户间有着较为分明的界限，导致在实施信贷风险评估中，存在着信息不对称现象。在贷款风险决策过程中，审批人员依靠客户经理的调查和客户提供的信息，对照审批条件要求、结合自身的经验、专业等进行判断，无法对相关信息进行进一步核实。在传统贷款业务流程中，智能化水平较低，如贷前调查、贷后维护等主要依靠于人工收集信息判断风险，导致信息更新速度较慢，耗费大量人力、物力，且贷款审批周期较长[7]。同时，在人工作业过程中，不可避免地出现银行内部人员与客户串通提供虚假信息的情况，这亦可能引发职务舞弊行为，给商业银行的信贷资产造成较大风险。

二、商业银行贷款管理系统数字化转型方式

数据是实现网络强国战略的重要生产要素，数字经济成为经济转型的重要方向和推动经济高质量发展的主动力之一，ABCD 技术呈现高速发展态势，倒逼各行各业加速数字化转型。在新冠疫情持续的背景下，商业银行纷纷启动数字化转型探索，特别是市场对即时移动服务需求日益增长，信贷业务经营管理系统数字化转型成为必然趋势。笔者以为，有必要在基于大数据和供应链两个方向上加以重点探索。

（一）基于大数据模式的贷款流程

信息不对称是商业银行在发展贷款业务过程中始终面临的问题，给风险决策管理造成较大障碍，无法实现全流程风险防控。近年来，随着大数据技术兴起，政府部门、金融机构、社会信用等共同搭建了信息共享平台。尤其是2020年2月第二代征信系统上线，更是大幅度丰富了社会信用数据。在地方政府及金融机构、融资平台等相互协作与配合下，构建起可向各金融同业机构开放的融资数据共享中心，这是进一步推动商业银行贷款管理系统数字化转型的重要数据基础[8]。由此，商业银行在推进贷款管理系统向数字化转型过程中，以大数据平台为依托，开展数字化、智能化风险决策，能够有效提升贷款审批流程，有效缓解信息不对称矛盾。

相较于传统线下贷款业务，探索大数据贷款流程，其优势主要体现于：一是移动在线申请贷款、从系统上传相关资料。客户通过商业银行手机App发起贷款申请业务，并将身份证、营业执照、税务信息、银行卡信息等资料进行线上提交与核验[9]。二是在线开展风险决策，进行智能审批。基于客户提交的贷款申请，借助大数据技术，对客户提交资料进行进一步核验，交叉比对、信息匹配，对客户风险做出判断，通过数据模型测算客户贷款金额、期限等。三是在线发放贷款。客户通过商业银行手机App接收到贷款审批通知后，对贷款金额、期限等确认后实现在线签约、在线放款。四是构建在线风险管理平台。结合商业银行风险偏好、客户群体等，引入风险模型，对信贷客户开展全方位实时风险排查，实现动态化全天候全流程风险管理，包括对贷前调查、贷后监测等环节的全覆盖，尤其是在贷款发放后，动态跟踪资金使用、违约风险是否加大、用途是否合规等情况[10]。

同时，商业银行在推进大数据贷款管理业务流程中，囿于当前大数据共享平台覆盖面广度不够、数据信息更新不及时、监管制度体系未完善等情况，在未来探索中还需强化贷款业务与金融科技的深度融合，借助于金融科技提高数据积累、数据治理、大数据分析能力，加大产品创新、提升信贷审批效率，提高贷款发放的覆盖面与精准度。

（二）“网络供应链”金融管理

企业经营发展过程中从来不是“单打独斗”，而是基于供应链、产业链视角，形成与上、下游间的协作关系。核心企业尤其注重构建“共赢”的供应链体系，从而提高链上企业间的核心竞争能力与价值创造能力，依托于核心企业，推进整个链上各环节的相互协作，从而构建具有竞争优势的供应链体系，参与市场竞争。在各类产业集群经济形态，在互联网普及与深化背景下、特别是平台经济形态发展过程中，“网络供应链”模式也在逐步形成[11]。商业银行在推进贷款管理系统数字化转型过程中，可以基于“网络供应链”视角，以大数据技术为驱动，优化升级供应链信贷服务产品。

一是依托核心企业信用，将贷款服务深度嵌入产业链、供应链中，以链上生产经营数据为背景，缓解信息不对称问题。商业银行在推进信贷业务过程中，以与核心企业的接触为起点，将信息触角融入经营的全链条，包括上游采购、生产、下游分销等，以数字化手段抓去整个供应链数据，了解历史数据、交易信息、盈利模式等，摆脱传统信贷模式仅依赖于银行流水、纳税数据的缺陷，通过链上各类信息的匹配，获得更为真实的经营数据，进一步提高商业银行对链上各企业信息的掌握，多维度地获取经营信息[12]。

二是依托供应链向核心企业上下游延伸，批量拓展客户。结合供应链具体经营模式与背景，设计融资服务，从而夯实银行与供应链中各环节的合作基础。在开展供应链融资过程中，主要以核心企业的信用作为基础，从财务部门逐步延伸至整个供应链各个环节，深入了解经营情况，尤其是与链上各环节开展深度合作，发挥“类结算”的业务作用，有助于提升银行与企业间业务黏性，形成共生关系。

三是以核心企业经营为基础，深度了解供应链上各环节的经营模式，实现批量信贷审批与风险控制。从供应链视角，整合整个链上各环节的信息流、商流、资金流等，结合各个客户经营特点、盈利模式，运用数据模型对客户资质进行评定，多维度收集链上各类信息进行交叉验证，提高信息获取的真实性。通过批量授信提高信贷审批效率，同时在开展贷前调查、贷后管理过程中，借助大数据对链上客户信息进行交叉验证，从而实现动态全流程风险管理。

四是借助大数据技术，实施全流程的线上信贷服务。商业银行在各地建立经办机构，在开展“网络供应链”产品创新与推广过程中，通过构建数据模型，实现信贷审批流程与标准的统一，从而强化信贷风险控制，促进金融产品对供应链全部链上企业的供给，加强银企合作，提升客户群体黏性，提高信贷授信效率。

三、数字化转型对商业银行贷款管理系统的影响分析

数字化转型对贷款业务的影响显而易见，通过促进数字化技术在信贷业务领域的应用，深度融入信贷管理流程，提升经营效率，为客户提供更加智能、高效的金融服务。

（一）提高银行贷款管理效率

数字化与金融深度融合，为商业银行传统信贷业务带来了新机遇，通过应用数字化思维、推进信贷产品创新，大幅度提升金融服务效率。借助大数据、云计算等技术，发挥资源配置精准化功能，有效探索场景金融、供应链金融等模式，运用海量信息与计算能力，提高风险管控能力，降低商业银行运营成本[13]。运用敏捷研发、生态建设等思维，准确把握数字化技术的优势，科学应用人工智能技术，促进信贷服务渠道全时化，为数字经济提供金融新动能，提升商业银行自身核心竞争能力。

在市场环境瞬息万变的背景下，风险管控是商业银行核心竞争能力所在。贷款管理系统数字化能够赋能风险防控，夯实资产质量根基。运用多功能一体化集成系统，实现数据共享、数字化管理，例如，一键式查、一链存证等，实现降低管理成本、提升业务效率，为客户群体提供高效、优质信贷服务体验，推进商业银行更好地为实体经济发展服务，构建共赢协作模式，共同助推经济高质量发展。

（二）推动业务与数字化技术深度融合

以数字化转型为契机，将商业银行贷款管理业务与金融科技深度融合，有助于贷款业务“量”“质”同步提升，进一步推进贷款业务拓展、管理与新技术的融合，持续推进信贷业务的数字化转型[14]。

1.运用大数据监测系统。商业银行贷款管理系统构建中，运用大数据监测系统，有助于促进信贷业务的数字化管理，极大的缓解信息不对称问题。商业银行的信贷管理系统，借助大数据技术，能够通过后台数据的智能获取，全方位地收集客户信息，进行动态跟踪，并开展信息间的交叉比对、验证，与工商、税务等数据进行核验，从而实现贷前、贷中、贷后全流程的数据集成，精准地进行风险监测，例如进行红、橙、黄预警信息分类，进而采取进一步措施，提高商业银行信贷管理质量。运用大数据技术，深度挖掘潜在客户，实施精准营销，信贷产品精准匹配，提高商业银行贷款发放的精准度，促进商业银行经营效率的提升。

2.构建智能贷后管理系统。商业银行在开展信贷业务过程中，许多不良贷款的发生是由于贷后管理不及时，未进行过程跟踪。运用大数据技术，科技赋能贷后管理，通过构建风险预警体系，实现智能化跟踪，提供数据支持，有助于帮助客户经理在与客户交流互动中，提前做好准备工作，从而深层次的开展走访任务、身份识别等，深度进行潜在风险识别；运用科技赋能，促进贷后管理绩效提升，有效防范客户经营过程中潜在风险，及时采取应对措施，减少商业银行信贷资金损失。

3.大数据风控决策引擎。在商业银行贷款管理系统中，引入数据统计学技术，结合客户消费习惯、生活轨迹等，精准地勾勒客户画像，引入风控模型对信贷业务进行精准量化，实现风险数据化管理。在开展信贷风险决策过程中，利用数据赋能风控，有助于提高信贷审核的统一化与标准化，实现便捷的信贷管理[15]。同时，在推进“网络供应链”金融中，运用大数据技术，能够实现全流程的智能监控，通过对数据的分析与挖掘，实施动态跟踪潜在风险，及时采取化解措施，亦为商业银行创新产品与服务提供决策依据。

4.自动化流程机器人。商业银行以AI 人工智能作为基础，嵌入到贷款管理系统中，对客户信息进行深度分析。在客户提交信贷申请后，能够自动查询客户征信信息，包括征信、违约、司法判决等，在客户提供抵质押物时，能够自动对抵质押物的状态进行查询，从而有效地减少手动操作，提高业务的响应速度。通过科技赋能商业银行的贷款管理系统，促进金融科技的发展，减少人工操作，从而减少人为失误或人为舞弊行为，通过敏捷技术开发，促进内部资源的整合、信息核验。深耕“网络供应链”业务，将商业银行业务场景、科技等进行整合，实现贷款管理业务的流程再造。运用场景触发需求，深层次的与供应链上企业进行协作，批量拓宽客户群体，推进数字化与场景融合，动态跟踪客户需求，并通过大数据分析、风险决策模型等，为客户匹配贷款服务产品，创新发展数据类供应链金融，推出更具灵活性的信贷产品、满足客户需求。

综上所述，ABCD 等数字化技术的快速发展，给各行各业带来了巨大变革，商业银行的经营管理必须适应数字化转型的时代趋势。相较于互联网金融近年来的快速发展，商业银行传统信贷管理模式在审批流程效率、客户体验等方面存在显著短板，特别是不能适应普惠金融等单笔小额度而又存在海量需求客户的贷款。由此，进一步探索商业银行贷款管理系统数字化转型，基于大数据模式和网络供应链视角，探索信贷管理数字化转型有效路径，从而以授信效率提升满足客户需求、以批量授信拓宽客户群体、以贷款发放精准度提升保障资产质量，具有较大现实意义。商业银行应当主动推进数字化转型，在提升信贷经营管理能力的同时更好应对市场竞争、发挥普惠金融效能，更好地服务实体经济，为经济社会高质量发展做出更大贡献。