金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系一、引言：金融安全的”預(yù)警雷達(dá)”在金融市場(chǎng)的浪潮中，風(fēng)險(xiǎn)就像隱藏在水下的暗礁——看不見(jiàn)時(shí)可能引發(fā)觸礁危機(jī)，看得清時(shí)卻能從容規(guī)避。金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系正是這樣一套”預(yù)警雷達(dá)”，它不僅是監(jiān)管機(jī)構(gòu)的”千里眼”，更是金融機(jī)構(gòu)的”安全繩”，甚至與每個(gè)普通人的”錢(qián)袋子”息息相關(guān)。記得幾年前與一位城商行風(fēng)控經(jīng)理聊天時(shí)，他感慨：“以前靠人工翻報(bào)表查風(fēng)險(xiǎn)，就像在黑夜里摸黑找路；現(xiàn)在有了監(jiān)測(cè)體系，就像手里多了一盞探照燈，能提前看到三公里外的坑洼?！边@種從被動(dòng)應(yīng)對(duì)到主動(dòng)防御的轉(zhuǎn)變，正是金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系價(jià)值的最直接體現(xiàn)。二、金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系的核心內(nèi)涵與底層邏輯2.1概念界定：從”風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別”到”動(dòng)態(tài)追蹤”的全鏈條管理金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系并非簡(jiǎn)單的指標(biāo)羅列或數(shù)據(jù)匯總，而是由目標(biāo)設(shè)定、數(shù)據(jù)采集、模型分析、預(yù)警響應(yīng)等環(huán)節(jié)構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)。其核心目標(biāo)是通過(guò)對(duì)市場(chǎng)、信用、流動(dòng)性、操作等各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)追蹤，識(shí)別”風(fēng)險(xiǎn)萌芽-風(fēng)險(xiǎn)累積-風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)”的演化路徑，為風(fēng)險(xiǎn)處置爭(zhēng)取黃金時(shí)間。打個(gè)比方，這就像人體的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：日常體檢（常規(guī)監(jiān)測(cè)）能發(fā)現(xiàn)指標(biāo)異常（風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)），動(dòng)態(tài)心率監(jiān)測(cè)（實(shí)時(shí)追蹤）能捕捉突發(fā)異常（風(fēng)險(xiǎn)事件），而結(jié)合病史分析（歷史數(shù)據(jù)挖掘）則能預(yù)判潛在隱患（風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)）。2.2底層邏輯：平衡”精準(zhǔn)性”與”時(shí)效性”的藝術(shù)這套體系的運(yùn)行依賴(lài)兩大底層邏輯：一是”數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，即通過(guò)海量結(jié)構(gòu)化（如財(cái)務(wù)報(bào)表）與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如新聞?shì)浨椋┑娜诤戏治?，還原風(fēng)險(xiǎn)全貌；二是”場(chǎng)景適配”，不同類(lèi)型機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)特征差異巨大——大型銀行的重點(diǎn)在跨境資本流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，中小券商的痛點(diǎn)是市場(chǎng)波動(dòng)下的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)則需警惕用戶(hù)行為數(shù)據(jù)中的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。曾參與某省地方金融監(jiān)管系統(tǒng)建設(shè)時(shí)發(fā)現(xiàn)，簡(jiǎn)單照搬”一行兩會(huì)”的監(jiān)測(cè)指標(biāo)給縣域小貸公司，就像給兒童穿成人鞋——指標(biāo)太復(fù)雜反而掩蓋了真正的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)（如實(shí)際控制人關(guān)聯(lián)交易）。三、監(jiān)測(cè)體系的”三大支柱”：要素拆解與協(xié)同機(jī)制3.1監(jiān)測(cè)對(duì)象：覆蓋”宏觀-中觀-微觀”的風(fēng)險(xiǎn)圖譜金融風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)具有”蝴蝶效應(yīng)”特征，一個(gè)小微企業(yè)的違約可能引發(fā)擔(dān)保鏈斷裂，進(jìn)而沖擊區(qū)域金融穩(wěn)定。因此監(jiān)測(cè)對(duì)象需構(gòu)建三層立體網(wǎng)絡(luò)：宏觀層：關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，如宏觀杠桿率（總債務(wù)/GDP）、金融機(jī)構(gòu)間關(guān)聯(lián)性（同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模）、跨境資本流動(dòng)（外匯占款波動(dòng)）等指標(biāo)，這些是”全局水位”的指示器。2015年股災(zāi)前，場(chǎng)內(nèi)場(chǎng)外配資規(guī)模的快速膨脹正是宏觀監(jiān)測(cè)應(yīng)捕捉的關(guān)鍵信號(hào)。中觀層：聚焦行業(yè)與區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)，例如房地產(chǎn)貸款集中度（某銀行房地產(chǎn)貸款占比）、地方融資平臺(tái)債務(wù)期限錯(cuò)配率（短期債務(wù)/總債務(wù)）、區(qū)域不良貸款遷徙率（正常類(lèi)貸款轉(zhuǎn)關(guān)注類(lèi)比例）。某中部省份曾因未及時(shí)監(jiān)測(cè)到鋼鐵行業(yè)貸款過(guò)度集中，在行業(yè)下行期出現(xiàn)區(qū)域性信用風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)。微觀層：鎖定機(jī)構(gòu)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，包括單家機(jī)構(gòu)的資本充足率（核心一級(jí)資本/風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)）、流動(dòng)性覆蓋率（優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)/未來(lái)30天凈流出）、操作風(fēng)險(xiǎn)損失率（內(nèi)部欺詐損失/營(yíng)業(yè)收入）等。某城商行因忽視對(duì)支行票據(jù)業(yè)務(wù)的微觀監(jiān)測(cè)，最終導(dǎo)致數(shù)億元票據(jù)詐騙案。3.2監(jiān)測(cè)工具：從”經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)”到”智能模型”的技術(shù)躍遷傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)工具以”經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)+人工核查”為主，例如通過(guò)不良貸款率（不良貸款/總貸款）判斷信用風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)存貸比（貸款/存款）評(píng)估流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。但這種方法存在兩大缺陷：一是”滯后性”，不良貸款率是風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后的結(jié)果指標(biāo)，而非預(yù)警指標(biāo)；二是”片面性”，單一指標(biāo)無(wú)法反映風(fēng)險(xiǎn)的交叉性（如信用風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的疊加）。隨著金融科技發(fā)展，監(jiān)測(cè)工具已升級(jí)為”指標(biāo)庫(kù)+數(shù)據(jù)平臺(tái)+智能模型”的組合：動(dòng)態(tài)指標(biāo)庫(kù)：除傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)外，新增行為類(lèi)指標(biāo)（如企業(yè)主異常資金劃轉(zhuǎn)頻率）、輿情類(lèi)指標(biāo)（如企業(yè)負(fù)面新聞數(shù)量）、交易類(lèi)指標(biāo)（如股票異常換手率）等，形成”硬數(shù)據(jù)+軟信息”的多維度刻畫(huà)。某券商曾通過(guò)監(jiān)測(cè)上市公司實(shí)控人在社交平臺(tái)的異常發(fā)聲頻率，提前預(yù)警了股權(quán)質(zhì)押爆倉(cāng)風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)：依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)”全量數(shù)據(jù)采集-實(shí)時(shí)清洗-智能標(biāo)簽”。例如，某監(jiān)管科技公司開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)可同時(shí)接入銀行信貸系統(tǒng)、工商注冊(cè)系統(tǒng)、稅務(wù)申報(bào)系統(tǒng)等20余個(gè)數(shù)據(jù)源，每分鐘處理百萬(wàn)條數(shù)據(jù)，解決了”數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題。智能預(yù)警模型：機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。某國(guó)有大行的信用風(fēng)險(xiǎn)模型通過(guò)訓(xùn)練10萬(wàn)+企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，能提前6個(gè)月預(yù)測(cè)企業(yè)違約概率，準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)模型提升30%；壓力測(cè)試模型則能模擬”經(jīng)濟(jì)增速下行2個(gè)百分點(diǎn)+利率上升100BP”等極端場(chǎng)景，評(píng)估機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力。3.3監(jiān)測(cè)主體：“監(jiān)管-機(jī)構(gòu)-第三方”的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)不是”獨(dú)角戲”，而是多方協(xié)作的”交響樂(lè)”：監(jiān)管機(jī)構(gòu)（如央行、銀保監(jiān)會(huì)）承擔(dān)”宏觀審慎”職責(zé)，重點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)MPA（宏觀審慎評(píng)估體系）等工具對(duì)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行全維度評(píng)估。例如，央行會(huì)定期評(píng)估金融機(jī)構(gòu)的資本和杠桿情況、資產(chǎn)負(fù)債情況等7大方面14項(xiàng)指標(biāo)，一旦發(fā)現(xiàn)異常將采取窗口指導(dǎo)、提高存款準(zhǔn)備金率等措施。金融機(jī)構(gòu)（銀行、證券、保險(xiǎn)等）是”第一道防線(xiàn)”，需建立內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。某股份制銀行的”風(fēng)險(xiǎn)大腦”系統(tǒng)每天生成3000+風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)，覆蓋公司信貸、零售業(yè)務(wù)、同業(yè)交易等所有業(yè)務(wù)條線(xiàn)，基層客戶(hù)經(jīng)理通過(guò)手機(jī)APP就能查看客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像。第三方機(jī)構(gòu)（評(píng)級(jí)公司、科技服務(wù)商、行業(yè)協(xié)會(huì)）發(fā)揮”補(bǔ)充校驗(yàn)”作用。評(píng)級(jí)公司通過(guò)獨(dú)立評(píng)估給出信用等級(jí)，為市場(chǎng)提供參考；科技服務(wù)商提供監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與運(yùn)維支持；行業(yè)協(xié)會(huì)則通過(guò)共享會(huì)員數(shù)據(jù)，識(shí)別行業(yè)共性風(fēng)險(xiǎn)（如P2P行業(yè)的資金池風(fēng)險(xiǎn)）。四、現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)：理想與實(shí)踐的”溫差”4.1數(shù)據(jù)質(zhì)量：“垃圾進(jìn)，垃圾出”的困局?jǐn)?shù)據(jù)是監(jiān)測(cè)體系的”血液”，但現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題普遍存在：數(shù)據(jù)不全：中小金融機(jī)構(gòu)因系統(tǒng)建設(shè)滯后，部分業(yè)務(wù)（如農(nóng)村信用社的農(nóng)戶(hù)小額貸款）仍依賴(lài)手工臺(tái)賬，關(guān)鍵字段（如貸款用途、擔(dān)保方式）缺失率超20%。數(shù)據(jù)不準(zhǔn)：企業(yè)為獲取貸款可能提供虛假財(cái)務(wù)報(bào)表，某省曾抽查發(fā)現(xiàn)，小微企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的”粉飾率”（人為調(diào)整數(shù)據(jù)）高達(dá)45%；部分金融機(jī)構(gòu)為規(guī)避監(jiān)管，存在”數(shù)據(jù)套利”行為（如將表內(nèi)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移至表外）。數(shù)據(jù)不同步：同一企業(yè)在不同部門(mén)（銀行、稅務(wù)、工商）的注冊(cè)信息不一致，某科技公司曾嘗試整合數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，某企業(yè)在銀行登記的實(shí)控人是張某，在工商系統(tǒng)顯示為李某，在稅務(wù)系統(tǒng)又變成王某。4.2模型局限：“過(guò)度依賴(lài)”與”解釋困境”的矛盾智能模型雖提升了監(jiān)測(cè)效率，但也帶來(lái)新問(wèn)題：過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)：部分模型過(guò)度學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的”噪音”（如特定時(shí)間段的異常交易），導(dǎo)致對(duì)新風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力下降。某城商行曾因模型過(guò)度擬合”房地產(chǎn)黃金十年”的數(shù)據(jù)，在行業(yè)下行期未能及時(shí)預(yù)警房企貸款風(fēng)險(xiǎn)?？山忉屝圆睿荷疃葘W(xué)習(xí)模型被稱(chēng)為”黑箱”，其風(fēng)險(xiǎn)判斷邏輯難以向管理層或監(jiān)管機(jī)構(gòu)解釋。某券商因使用復(fù)雜模型預(yù)警股票質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)，被監(jiān)管要求”說(shuō)明模型如何得出某客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為高”，最終不得不回退至更簡(jiǎn)單但透明的模型。道德風(fēng)險(xiǎn)：模型依賴(lài)可能導(dǎo)致”人退機(jī)進(jìn)”的異化——部分風(fēng)控人員放棄經(jīng)驗(yàn)判斷，完全依賴(lài)模型結(jié)果，甚至為滿(mǎn)足考核指標(biāo)而”反向優(yōu)化”模型（如調(diào)整參數(shù)讓風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)看起來(lái)更低）。4.3協(xié)同瓶頸：“各自為戰(zhàn)”的信息壁壘監(jiān)測(cè)主體間的協(xié)同仍存在障礙：監(jiān)管與機(jī)構(gòu)的信息不對(duì)稱(chēng)：金融機(jī)構(gòu)可能選擇性上報(bào)數(shù)據(jù)（如隱瞞表外業(yè)務(wù)），監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以掌握全貌。某省監(jiān)管部門(mén)曾通過(guò)大數(shù)據(jù)比對(duì)發(fā)現(xiàn)，某農(nóng)商行上報(bào)的同業(yè)投資規(guī)模比實(shí)際少30%，背后是為規(guī)避同業(yè)負(fù)債占比監(jiān)管指標(biāo)。機(jī)構(gòu)間的競(jìng)爭(zhēng)壁壘：銀行不愿共享客戶(hù)信息（擔(dān)心客戶(hù)流失），保險(xiǎn)公司不愿分享理賠數(shù)據(jù)（擔(dān)心泄露風(fēng)控策略），導(dǎo)致跨機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)（如擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)）難以監(jiān)測(cè)。某擔(dān)保圈內(nèi)5家企業(yè)互相擔(dān)保，因銀行間信息不共享，最終引發(fā)5家企業(yè)集體違約。中央與地方的權(quán)責(zé)邊界：地方金融監(jiān)管局（如金融辦）負(fù)責(zé)”7+4”類(lèi)機(jī)構(gòu)（小額貸款公司、融資擔(dān)保公司等），但部分機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)跨區(qū)域（如網(wǎng)絡(luò)小貸），中央與地方在數(shù)據(jù)共享、風(fēng)險(xiǎn)處置上存在協(xié)調(diào)難題。五、優(yōu)化路徑：構(gòu)建”有溫度”的智能監(jiān)測(cè)體系5.1數(shù)據(jù)治理：從”量的積累”到”質(zhì)的飛躍”數(shù)據(jù)治理需打好”組合拳”：源頭規(guī)范：推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)完善數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如統(tǒng)一客戶(hù)唯一標(biāo)識(shí)、業(yè)務(wù)分類(lèi)代碼），強(qiáng)制要求關(guān)鍵數(shù)據(jù)”系統(tǒng)留痕”（如貸款審批流程全程線(xiàn)上化，禁止手工修改）。某省已試點(diǎn)”數(shù)據(jù)質(zhì)量考核”，將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率與機(jī)構(gòu)監(jiān)管評(píng)級(jí)掛鉤，實(shí)施后數(shù)據(jù)缺失率從18%降至5%。技術(shù)賦能：運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)”可追溯、不可篡改”。例如，某區(qū)域金融數(shù)據(jù)共享平臺(tái)通過(guò)區(qū)塊鏈連接銀行、稅務(wù)、市場(chǎng)監(jiān)管部門(mén)，企業(yè)數(shù)據(jù)上鏈后，任何修改都會(huì)留下記錄，造假成本大幅提高。外部補(bǔ)充：引入衛(wèi)星遙感、水電表數(shù)據(jù)、物流信息等”替代數(shù)據(jù)”，彌補(bǔ)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的不足。某農(nóng)信社通過(guò)分析農(nóng)戶(hù)的衛(wèi)星影像（判斷種植面積）和水電使用量（判斷養(yǎng)殖規(guī)模），有效解決了農(nóng)戶(hù)財(cái)務(wù)報(bào)表缺失的問(wèn)題。5.2模型升級(jí)：“人機(jī)協(xié)同”的智慧進(jìn)化模型優(yōu)化需兼顧”效率”與”可信”：混合模型架構(gòu)：將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型（如Logit模型）與機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合，既保留可解釋性，又提升預(yù)測(cè)精度。某股份制銀行的信用評(píng)分模型，前半段用邏輯回歸輸出基礎(chǔ)分，后半段用隨機(jī)森林調(diào)整，違約預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升25%，同時(shí)能清晰說(shuō)明每個(gè)變量的影響權(quán)重。模型審計(jì)與壓力測(cè)試：建立模型”全生命周期管理”，定期進(jìn)行模型驗(yàn)證（用新數(shù)據(jù)測(cè)試預(yù)測(cè)效果）、敏感性分析（改變輸入變量看結(jié)果變化）、情景測(cè)試（模擬經(jīng)濟(jì)衰退等極端情況）。某保險(xiǎn)公司對(duì)其車(chē)險(xiǎn)定價(jià)模型進(jìn)行審計(jì)時(shí)發(fā)現(xiàn)，模型對(duì)”網(wǎng)約車(chē)”風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別存在偏差，及時(shí)調(diào)整了參數(shù)。人機(jī)協(xié)同機(jī)制：明確”機(jī)器做什么，人做什么”——機(jī)器負(fù)責(zé)處理海量數(shù)據(jù)、識(shí)別異常模式，人負(fù)責(zé)判斷風(fēng)險(xiǎn)的”上下文”（如企業(yè)突發(fā)的非財(cái)務(wù)因素風(fēng)險(xiǎn)，如實(shí)際控制人涉訴）。某城商行的風(fēng)控團(tuán)隊(duì)實(shí)行”雙簽制”：模型預(yù)警后，必須由客戶(hù)經(jīng)理結(jié)合實(shí)地走訪(fǎng)情況進(jìn)行人工復(fù)核，近一年避免了12起”模型誤判”的風(fēng)險(xiǎn)事件。5.3協(xié)同深化：“共建共享”的生態(tài)構(gòu)建打破信息壁壘需多方合力：監(jiān)管引領(lǐng)：推動(dòng)”監(jiān)管數(shù)據(jù)共享平臺(tái)”建設(shè)，整合央行征信、銀保監(jiān)監(jiān)管數(shù)據(jù)、稅務(wù)發(fā)票數(shù)據(jù)等，允許合規(guī)機(jī)構(gòu)依法查詢(xún)。某直轄市已建成”地方金融監(jiān)管大數(shù)據(jù)平臺(tái)”，接入32個(gè)政府部門(mén)數(shù)據(jù)，金融機(jī)構(gòu)查詢(xún)企業(yè)信用信息的時(shí)間從3天縮短至5分鐘。行業(yè)自律：鼓勵(lì)行業(yè)協(xié)會(huì)制定”數(shù)據(jù)共享公約”，明確數(shù)據(jù)使用范圍（如僅限風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，不得用于營(yíng)銷(xiāo)）、脫敏標(biāo)準(zhǔn)（如隱去客戶(hù)姓名、身份證號(hào)）。某省保險(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)牽頭建立”車(chē)險(xiǎn)理賠共享庫(kù)”，會(huì)員公司可查詢(xún)車(chē)輛歷史出險(xiǎn)記錄，有效遏制了”重復(fù)騙保”行為。技術(shù)保障：運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)”數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”。例如，兩家銀行想聯(lián)合建模分析小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，但不愿共享原始數(shù)據(jù)，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不交換數(shù)據(jù)的情況下，共同訓(xùn)練出一個(gè)預(yù)測(cè)模型，既保護(hù)隱私又實(shí)現(xiàn)協(xié)同。六、結(jié)語(yǔ)：守護(hù)金融安全的”人民防線(xiàn)”金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系不僅是一組代碼、一堆指標(biāo)，更是守護(hù)經(jīng)濟(jì)民生的”人民防線(xiàn)”。它連接著老人的養(yǎng)老錢(qián)、企業(yè)的周轉(zhuǎn)金、家庭的住房貸款，每一個(gè)預(yù)警信號(hào)背后，可能是一個(gè)家庭避免破產(chǎn)的轉(zhuǎn)機(jī)，是一家企業(yè)避免倒閉的希望。記得在某村鎮(zhèn)銀行調(diào)研時(shí)，一位信貸員眼含熱淚說(shuō)：“去年通過(guò)監(jiān)