（1）信用风险的识别
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个人客户信用风险来源 | ①借款人或信用卡持卡人由于收入下降、失业等原因导致清偿能力下降，难以归还银行贷款；②市场价格波动；③宏观经济周期性变化等。 |
个人客户信用风险识别 | 个人客户的信用风险主要是通过分析客户的还款能力与还款意愿两个方面来识别。 还款能力：客户还款能力受其当前收入、家庭财产状况、负债状况、未来收入稳定性等多方面影响，而不仅仅由当期收入高低决定。 还款意愿：借款人的道德品质是决定借款人还款意愿的首要因素。 |
（2）信用风险的评估
①专家判断法
专家判断法是一种最古老的信用风险分析方法，它是商业银行在长期信贷活动中所形成的一种行之有效的信贷风险分析和管理制度。
在专家判断法中，“5C”要素分析法长期以来得到广泛应用。
“5C”指借款人道德品质（Character）、能力（Capacity）、资本（Capital）、担保（Collateral）、环境（Condition）。
“5P”要素：个人因素（PersonalFactor）；资金用途因素（PurposeFactor）；还款来源因素（PaymentFactor）；债权保障因素（ProtectionFactor）；前景因素（PerspectiveFactor）。
“5W”因素分析法，即借款人（Who）、借款用途（Why）、还款期限（When）、担保物（What）及如何还款（How）。
②信用评分模型
申请评分 | 决策机制 | 排除政策决策、硬政策决策、评分阈值和挑选政策决策。 |
关键信息 | 客户基本信息、客户关系信息和征信信息。 | |
结果及应用 | 风险排序；自动化的审批决策；人工审批贷款参考；信贷政策制定；零售客户风险限额设置。 | |
行为评分 | 决策机制 | 信用卡行为评分和个贷行为评分。 |
关键信息 | 还款与拖欠行为、账户使用记录、额度信息。 | |
结果及应用 | 零售分池、信用卡额度调整、贷后风险监控。 | |
催收评分 | 应用的模型 | 违约概率模型；损失程度模型；催收响应模型。 |
依据信息 | 还款与拖欠行为、账户使用记录等 | |
结果及应用 | Ⅰ、根据催收评分，按照客户风险进行分类。 Ⅱ、结合催收评分和余额，从三个维度上对客户进行分类。 Ⅲ、采用多种催收评分进行多维分类。 Ⅳ、催收策略的优化。 |
（3）信用风险的监测报告
信用风险监测 | 客户风险监测：差别管理、动态管理、重点关注。 资产组合风险监测：不良资产率指标、贷款迁徙率指标、不良贷款拨备覆盖率指标、风险运营效率指标。 |
信用风险报告 | 商业银行应建立一整套信用风险内部报告体系，确保董事会、高级管理层、信用风险主管部门能够监测资产组合信用风险变化情况；根据信息重要性、类别及报告层级的不同，商业银行应明确内部报告的频度和内容。 |
（4）信用风险的控制应对
①授信限额管理；
②利用客群特征优选客户；
③利用信用评分工具优选客户；
④关键业务流程控制；
⑤有效的担保缓释措施；
⑥违约贷款清收与处置；
⑦贷款核销；
⑧不良贷款证券化。
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