不良貸款隱性分析案例目錄TOC\o"1-2"\h\u18886摘要 129993一、不良貸款形成原因 126310（一）外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化 126127（二）綜合管理信息系統(tǒng)漏洞 27555二、預(yù)防對策 2557（一）改善金融環(huán)境，提升實體經(jīng)濟(jì)抵抗風(fēng)險能力 229261（二）加強(qiáng)綜合信息管理系統(tǒng)建設(shè)，提高風(fēng)險預(yù)警水平 218947三、結(jié)語 3摘要受到疫情影響，世界經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)不同程度的下滑趨勢，中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展壓力不斷增加，企業(yè)的效益下降，出現(xiàn)還貸能力不足的情況，不良貸款率在各家銀行都有不同程度的上升。如何化解出現(xiàn)的不良貸款風(fēng)險，降低銀行業(yè)不良貸款率，是目前銀行業(yè)需考慮的重點問題之一。本文以建設(shè)銀行A分行為例，分析當(dāng)前市場環(huán)境下不良貸款的形成原因，提出預(yù)防對策，減少不良貸款的發(fā)生。關(guān)鍵詞：不良貸款；形成原因；預(yù)防對策一、不良貸款形成原因（一）外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化表12018-2021建行A分行大中型企業(yè)不良貸款原因情況單位:億元、%原因2018年2019年2020年2021年六月末金額占比金額占比金額占比金額占比自身經(jīng)營不善7.76100%3.8767.78%3.4645.47%2.8440.98%外部因素影響001.8432.22%4.1554.53%4.0959.02%匯總7.76100%5.71100%7.61100%6.93100%數(shù)據(jù)來源：銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)從表1可以看出2018年-2019年建設(shè)銀行A分行大中型企業(yè)不良貸款產(chǎn)生因自身經(jīng)營不善的占比還是比外部因素影響占比更高，但到了2020年后，因外部因素影響導(dǎo)致不良貸款原因大幅增加。其中主要原因有經(jīng)濟(jì)環(huán)境出于下行狀況，加上疫情影響，2020年大部分企業(yè)停工了數(shù)月，資金入不敷出，現(xiàn)金流不足，盈利能力下降，進(jìn)而導(dǎo)致不良貸款形成。商業(yè)銀行在國家的政策支持下加大了信貸的投放，因此商業(yè)銀行的不良貸款率及不良貸款總額也呈現(xiàn)上升趨勢。在整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境下行的時期，系統(tǒng)性風(fēng)險會更明顯的暴露出來。（二）綜合管理信息系統(tǒng)漏洞建設(shè)銀行A分行綜合信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不全面。綜合信息管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，是客戶在銀行開戶之后才開始收集整理的，對于客戶之前的信用狀況或經(jīng)營情況，僅能通過人民銀行的征信系統(tǒng)或其他渠道獲取，但是人民銀行的征信由于建立時間較短，存在一定的信息缺失，而其他渠道獲取的信息真?zhèn)未嬖谄渌淮_定因素。因此，無法反映貸款客戶完整的信用狀況。并且在客戶提交虛假信息時或者貸款業(yè)務(wù)人員存在操作風(fēng)險，信息錄入系統(tǒng)出錯時，綜合管理信息系統(tǒng)沒有驗證信息真?zhèn)蔚耐緩剑瑢?dǎo)致風(fēng)險預(yù)警失效。二、預(yù)防對策（一）改善金融環(huán)境，提升實體經(jīng)濟(jì)抵抗風(fēng)險能力實行穩(wěn)健的貨幣政策，保證金融系統(tǒng)的流動性，嚴(yán)格控制系統(tǒng)性和區(qū)域性風(fēng)險的發(fā)生。要不斷擴(kuò)大債券市場，以滿足企業(yè)的資金需要，提高企業(yè)貸款的流動性和透明度。積極發(fā)展如新三板的股票證券市場，增加直接融資比重，降低企業(yè)的杠桿率。與此同時，對于在當(dāng)前形勢下仍不顧風(fēng)險、一味追求大資產(chǎn)規(guī)模的公司企業(yè)，必須在證券市場準(zhǔn)入上建立起必要的融資約束。政府要通過采取多種方式管控不良貸款，比如通過制定財政、貨幣等政策，對商業(yè)商業(yè)銀行在金融市場中投放的資金額度進(jìn)行一定的限制。通過對銀行信貸的約束與管制，可以有效地控制信貸的規(guī)模，同時減少銀行不良貸款的發(fā)生。（二）加強(qiáng)綜合信息管理系統(tǒng)建設(shè)，提高風(fēng)險預(yù)警水平運用“互聯(lián)網(wǎng)+”大數(shù)據(jù)，拓展銀行信息采集和核實的渠道，提高對貸款風(fēng)險的監(jiān)測和預(yù)警。利用大數(shù)據(jù)，通過對客戶的經(jīng)營狀況、信用記錄、納稅情況等信息的分析，可以直觀的反映出他們的信用狀況和償還能力。因此，銀行可以通過與企查查、天眼查等大數(shù)據(jù)平臺的合作，將這些數(shù)據(jù)與自己的綜合管理系統(tǒng)同步，并根據(jù)自己的實際情況建立貸前風(fēng)險分析系統(tǒng)，對貸款客戶的綜合還款能力進(jìn)行評估，對信用等級低的客戶，則不予放貸，從而可以降低銀行的貸款風(fēng)險。同時致力于建立“數(shù)據(jù)驅(qū)動，智能預(yù)警，動態(tài)管理，持續(xù)運營”的綜合風(fēng)險管理系統(tǒng)。此外，銀行還可以與政府部門取得聯(lián)系，授權(quán)銀行共享政府的綜合信息管理平臺，與國家稅務(wù)機(jī)關(guān)、工商機(jī)關(guān)等相關(guān)部門建立信息數(shù)據(jù)庫聯(lián)網(wǎng)，對貸款申請人的繳納稅務(wù)、工商登記等相關(guān)信息進(jìn)行查詢。“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)的運用，可以幫助銀行利用第三方數(shù)據(jù)對企業(yè)提供的資料數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，從而擴(kuò)展銀行獲得信息的途徑。三、結(jié)語由于外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境