商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的核心挑戰(zhàn)之一，在于如何精準(zhǔn)識別潛在風(fēng)險，平衡業(yè)務(wù)發(fā)展與資產(chǎn)安全。作為服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的國有大型商業(yè)銀行，中國農(nóng)業(yè)銀行（以下簡稱“農(nóng)行”）在信貸風(fēng)險管理領(lǐng)域持續(xù)探索，依托金融科技構(gòu)建的信貸風(fēng)險識別模型，已成為提升風(fēng)控效能、優(yōu)化資源配置的關(guān)鍵工具。本文結(jié)合農(nóng)行實(shí)踐，剖析模型構(gòu)建邏輯、應(yīng)用場景及優(yōu)化路徑，為行業(yè)風(fēng)控體系升級提供參考。一、信貸風(fēng)險識別的核心價值與模型構(gòu)建邏輯（一）信貸風(fēng)險的多維度特征與識別必要性信貸風(fēng)險具有復(fù)雜性與動態(tài)性，既包含客戶層面的信用風(fēng)險（如還款能力不足、還款意愿缺失），也涉及流程層面的操作風(fēng)險（如審批漏洞、內(nèi)部欺詐），還受宏觀環(huán)境影響產(chǎn)生市場風(fēng)險（如行業(yè)周期波動、政策調(diào)控沖擊）。對農(nóng)行而言，精準(zhǔn)識別風(fēng)險不僅關(guān)乎資產(chǎn)質(zhì)量管控——降低不良貸款率、優(yōu)化資本占用；更直接服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，通過差異化風(fēng)控策略，為小微企業(yè)、涉農(nóng)主體等薄弱領(lǐng)域提供精準(zhǔn)金融支持。（二）模型構(gòu)建的數(shù)據(jù)源與特征體系模型的有效性依賴于“數(shù)據(jù)廣度”與“特征深度”的結(jié)合。農(nóng)行信貸風(fēng)險模型的數(shù)據(jù)源涵蓋三類：內(nèi)部數(shù)據(jù)：客戶基本信息（如企業(yè)規(guī)模、個人職業(yè)）、賬戶交易流水（如結(jié)算頻率、資金流向）、歷史信貸記錄（還款表現(xiàn)、額度使用）、擔(dān)保信息（抵質(zhì)押物估值、保證人資質(zhì)）；外部數(shù)據(jù)：央行征信報告（負(fù)債水平、逾期記錄）、工商信息（股權(quán)結(jié)構(gòu)、變更記錄）、司法裁判文書（涉訴情況、失信被執(zhí)行人）、輿情數(shù)據(jù)（負(fù)面新聞、聲譽(yù)風(fēng)險）；衍生數(shù)據(jù)：通過特征工程生成的復(fù)合指標(biāo)，如企業(yè)“關(guān)聯(lián)交易集中度”（關(guān)聯(lián)方資金占比）、個人“消費(fèi)行為穩(wěn)定性”（月均消費(fèi)波動系數(shù)）。特征體系圍繞“風(fēng)險因子”分層設(shè)計：財務(wù)特征聚焦償債能力（如資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率）、盈利能力（凈資產(chǎn)收益率）；非財務(wù)特征關(guān)注企業(yè)主行為（如股權(quán)質(zhì)押比例）、行業(yè)地位（市場占有率）；行為特征捕捉還款規(guī)律（如逾期天數(shù)分布）、交易異常（如突然大額取現(xiàn)）。（三）建模方法的技術(shù)演進(jìn)與實(shí)踐選擇農(nóng)行的建模實(shí)踐呈現(xiàn)“傳統(tǒng)方法筑基、智能算法賦能”的特點(diǎn)：傳統(tǒng)模型：邏輯回歸因“可解釋性強(qiáng)、監(jiān)管友好”，被用于基礎(chǔ)評分卡（如個人信貸A卡），通過WOE編碼、IV值篩選關(guān)鍵特征，構(gòu)建“風(fēng)險評分=Σ（特征權(quán)重×特征值）”的線性模型；機(jī)器學(xué)習(xí)模型：隨機(jī)森林、XGBoost等算法用于處理非線性關(guān)系（如企業(yè)關(guān)聯(lián)交易的隱蔽風(fēng)險），通過特征重要性分析，識別“弱相關(guān)但強(qiáng)預(yù)測”的因子（如供應(yīng)商集中度）；深度學(xué)習(xí)模型：LSTM網(wǎng)絡(luò)用于分析個人還款行為的時序特征（如連續(xù)逾期的趨勢），圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）則針對企業(yè)關(guān)聯(lián)交易網(wǎng)絡(luò)，識別“擔(dān)保鏈風(fēng)險傳導(dǎo)”等復(fù)雜場景。實(shí)踐中，農(nóng)行常采用“多模型融合”策略：以邏輯回歸保證合規(guī)解釋性，以機(jī)器學(xué)習(xí)提升預(yù)測精度，以深度學(xué)習(xí)處理特殊場景，形成“分層決策、動態(tài)調(diào)整”的風(fēng)控體系。二、模型在信貸全流程中的應(yīng)用場景（一）貸前審批：風(fēng)險畫像與準(zhǔn)入決策在對公信貸中，模型整合“行業(yè)風(fēng)險等級+財務(wù)健康度+關(guān)聯(lián)風(fēng)險”生成企業(yè)風(fēng)險畫像。例如，針對制造業(yè)客戶，模型會量化“產(chǎn)能利用率（財務(wù)特征）+供應(yīng)鏈穩(wěn)定性（交易特征）+環(huán)保政策合規(guī)性（外部特征）”，自動輸出“低/中/高風(fēng)險”標(biāo)簽。審批人員可快速聚焦高風(fēng)險環(huán)節(jié)（如關(guān)聯(lián)擔(dān)保占比超50%的企業(yè)），結(jié)合人工盡調(diào)判斷是否準(zhǔn)入。個人信貸場景下，模型通過“征信評分+消費(fèi)能力+負(fù)債結(jié)構(gòu)”構(gòu)建風(fēng)險評分。以信用卡審批為例，模型識別“多頭借貸（征信報告）+月均消費(fèi)波動大（交易數(shù)據(jù)）+職業(yè)穩(wěn)定性差（基本信息）”的客戶，自動觸發(fā)“額度下調(diào)”或“補(bǔ)充材料”的審批建議，將人工審批時效從3天壓縮至1天，同時降低誤拒率。（二）貸中監(jiān)控：動態(tài)預(yù)警與風(fēng)險緩釋模型通過“實(shí)時數(shù)據(jù)接入+閾值觸發(fā)”實(shí)現(xiàn)風(fēng)險動態(tài)預(yù)警。對公客戶方面，若企業(yè)“納稅額環(huán)比下降30%（稅務(wù)數(shù)據(jù)）+核心供應(yīng)商流失（交易數(shù)據(jù)）”，模型會生成“黃色預(yù)警”，提示客戶經(jīng)理核查經(jīng)營狀況；若疊加“法定代表人變更（工商數(shù)據(jù)）+涉訴金額超凈資產(chǎn)10%（司法數(shù)據(jù)）”，則升級為“紅色預(yù)警”，觸發(fā)額度凍結(jié)、提前還款等緩釋措施。個人客戶監(jiān)控聚焦“行為異?！保绶抠J客戶“連續(xù)兩期最低還款（還款行為）+頻繁查詢征信（征信報告）”，模型預(yù)判“資金鏈緊張”，通過短信提醒、額度調(diào)整引導(dǎo)客戶合理用信，將逾期率控制在更低水平。（三）貸后管理：催收策略與資產(chǎn)質(zhì)量優(yōu)化模型通過“風(fēng)險等級+還款能力”對逾期客戶分類：高風(fēng)險客戶（如企業(yè)主失聯(lián)、抵押物貶值）觸發(fā)“上門催收+法律訴訟”；中風(fēng)險客戶（如短期資金周轉(zhuǎn)困難）推薦“展期+分期還款”；低風(fēng)險客戶（如忘記還款）則通過“短信提醒+自動扣款”完成催收。某分行應(yīng)用該策略后，催收效率提升40%，壞賬率下降2個百分點(diǎn)。資產(chǎn)質(zhì)量優(yōu)化方面，模型識別“潛在不良”客戶（如企業(yè)財務(wù)指標(biāo)持續(xù)惡化但尚未逾期），提前制定“資產(chǎn)保全方案”（如處置抵押物、追加擔(dān)保），將損失率降低15%以上。三、實(shí)踐案例與效能驗(yàn)證（一）區(qū)域分行的模型應(yīng)用實(shí)踐某省農(nóng)行針對涉農(nóng)企業(yè)信貸，構(gòu)建“產(chǎn)業(yè)周期+農(nóng)戶信用+土地流轉(zhuǎn)”的風(fēng)險模型：整合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部“新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體名錄”（外部數(shù)據(jù)）、農(nóng)戶“土地承包面積+流轉(zhuǎn)記錄”（內(nèi)部數(shù)據(jù)），生成“產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定性評分”；結(jié)合“農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)（市場數(shù)據(jù)）+歷史還款表現(xiàn)（內(nèi)部數(shù)據(jù)）”，量化“價格波動對還款能力的影響”。應(yīng)用后，該分行涉農(nóng)貸款審批時效從7天縮短至3天，不良率從2.8%降至1.3%，既支持了鄉(xiāng)村振興，又實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險可控。（二）業(yè)務(wù)效能的多維度提升從全行視角看，信貸風(fēng)險識別模型的應(yīng)用帶來三重價值：效率提升：對公貸款審批人工干預(yù)率從60%降至30%，個人貸款自動化審批占比超80%；風(fēng)險管控：新發(fā)放貸款不良率較上年下降1.2個百分點(diǎn)，風(fēng)險準(zhǔn)備金節(jié)約超億元；服務(wù)精準(zhǔn)：通過模型篩選“低風(fēng)險、高成長”的小微企業(yè)，信貸投放增速超20%，助力普惠金融落地。四、模型優(yōu)化的方向與挑戰(zhàn)應(yīng)對（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量與治理體系升級數(shù)據(jù)是模型的“血液”，農(nóng)行正從三方面強(qiáng)化治理：數(shù)據(jù)清洗：建立“缺失值填補(bǔ)（如用行業(yè)均值填充企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)）、異常值修正（如剔除交易流水的錯誤記錄）”機(jī)制；數(shù)據(jù)整合：打通總行與分行、內(nèi)部與外部數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建“客戶360°視圖”；數(shù)據(jù)安全：對敏感數(shù)據(jù)（如個人征信、企業(yè)核心技術(shù)）進(jìn)行脫敏處理（如掩碼、差分隱私），滿足《個人信息保護(hù)法》要求。（二）模型迭代機(jī)制的動態(tài)化構(gòu)建風(fēng)險環(huán)境的變化要求模型“與時俱進(jìn)”：反饋閉環(huán)：建立“風(fēng)險事件-模型優(yōu)化”的快速響應(yīng)機(jī)制，如疫情后針對餐飲、旅游行業(yè)調(diào)整風(fēng)險權(quán)重；多場景適配：針對“綠色信貸”“科創(chuàng)金融”等新業(yè)務(wù)，開發(fā)專屬風(fēng)險模型，量化“碳排放強(qiáng)度”“專利價值”等新型特征；輕量化部署：將核心模型部署于移動端，支持客戶經(jīng)理現(xiàn)場盡調(diào)時“實(shí)時評分、即時決策”。（三）合規(guī)與可解釋性的平衡策略面對監(jiān)管對“模型透明性”的要求，農(nóng)行采用“技術(shù)+管理”雙路徑：技術(shù)層面：用SHAP值分析模型決策邏輯（如“為何某企業(yè)被評為高風(fēng)險？因資產(chǎn)負(fù)債率70%+涉訴金額500萬”），生成“可解釋性報告”；管理層面：保留“人工復(fù)核”環(huán)節(jié)，對模型決策存疑的案例（如高評分但行業(yè)下行的企業(yè)），允許人工干預(yù)，平衡“機(jī)器效率”與“人為審慎”。結(jié)語農(nóng)業(yè)銀行信貸風(fēng)險識別模型的應(yīng)用，是“金融科技+風(fēng)險管理”深度融合的實(shí)踐。未