多举措防范金融风险

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我们的见习记者朱

作为一家连续10年不良率低于1%的城市商业银行，宁波银行多年来坚持“以客户为中心”的原则，不断深化公司银行、个人银行、信用卡、投资银行、资产托管等多元化利润中心的业务模式建设，巩固抵御风险的家族基础。截至今年6月底，全行不良贷款率低至0.78%。

改善风险结构，最大限度地提高金融稳定性

根据监管指引，宁波银行建立了全面的风险管理架构，董事会负最终责任，监事会有效监管，高级管理层直接领导，风险管理部门为依托，相关业务部门密切配合，覆盖所有分行、业务和流程。

在此框架下，宁波银行将继续强化组织结构体系、流程体系、监督约束体系，完善全面覆盖、交叉联动的风险管理架构，最大限度规避风险。

在组织结构上，信贷运营中心、业务处理中心、印刷中心、信贷审批垂直、审计垂直、财务垂直等“三中心三垂直”的组织结构不断梳理和优化，确保风险监控和治理的独立性和专业性。

流程体系方面，根据监管要求和我行政策变化，夯实覆盖全机构、全流程的滚动梳理机制，进一步固化“分行日常自我管理、总行定期检查、总行和分行持续动态优化”的良性循环机制，提高业务人员执行的规范性，有效防范业务流程漏洞带来的风险。

在监督约束方面，优化考核机制，风险管理情况和内部控制结果兼顾操作和利润，通过灵活的激励措施强化风险管理意识。同时，完善风险基金制度、信用许可制度、责任认定制度等。，并推动实施各种具有刚性约束的风险措施。

值得一提的是，为了加强风险防范，该机构实施了独立的纵向内部审计制度。宁波银行在各分行设立了审计分支机构，由总行审计部管理和评估，统一推进项目实施，充分发挥审计第三道风险防线的作用。

支持实体经济的金融服务有其自身的特点

近年来，宁波银行在服务民营企业、制造业，特别是普惠小微等客户时，坚持以信用清单体系引领风险源。根据董事会制定的风险偏好和风险管理意见，重新审视信贷政策，整合总行和分行实力，形成客户白名单，确保信贷资源投向具有国家导向、市场潜力和抗周期性风险能力的客户群体。每年推进资产结构调整，积极适应供给侧结构改革带来的产业格局变化和产业结构升级，退出高风险客户和低效率客户，实现资源优化配置。

为支持民营企业发展，2016年，宁波银行着力构建以信用报告、工商、司法、公安等内部数据和外部数据为核心、可信度较高的大数据风险预警系统。目前，基于大数据预警平台，应用案例预警和组合预警的综合预警管理系统已经初步建立，并贯穿于客户的整个生命周期。

下一阶段，宁波银行将加强数据渠道的引入和治理，提高预警模型的准确性和预警调查的有效性，致力于建立智能预警监控平台，逐步试点不同地区、不同客户群、不同产品的个性化风险预警。基于人工智能技术，它将努力在未来几年内实现“脱离危险，预防和控制一切风险”的目标。

宁波银行在定期贷后、风险预警、十级分类和到期管理的基础上，统筹兼顾，根据外部环境变化和市场风险热点进行专项风险调查，确保风险的早期识别和退出，密切监控资产质量。更重要的是，建立一个回访团队。对信贷客户进行独立的贷后回访，可以有效防范操作风险和信息不对称带来的信贷风险。

2018年，宁波银行着手建立一个大型零售收款系统。经过近一年的探索，初步理清了体系，建立了良好的框架。通过分支机构之间充分灵活的联系，确保了所有应收账款的收回和颗粒的返库。

充分发挥技术优势，财务技术状况充足

面对金融技术的发展浪潮，宁波银行积极利用金融技术，加快技术与风险管理的融合。

这方面有助于提高流程的效率。通过引入新技术，离线过程是在线的，在线过程是自动化的，有效地降低了错误率，节省了人工费用；另一方面，推动革命性科技方法在风险管理情景中的深入应用。如借鉴同行先进经验，探索建立7×24全天候反欺诈实时监控系统，搭建反欺诈机器学习平台，有效识别和控制个人贷款业务贷前贷后欺诈风险。

另外，通过大数据分析，掌握风险管理的现状，找出不足，并提出解决方案，使管理改进更具方向性。

除了吸收外部数据、标注银行内部数据、为信贷准入、预警管理和反欺诈提供风险线索外，本行还不断建立和完善企业关联图和担保关联图，以更直观、更全面地提示风险。一方面，定期从产品、区域、机构等多个维度分析业务风险的现状和变化，密切关注业务发展；另一方面，对风险资产的成因进行诊断，找出容易产生风险的客户的共同特征，为客户准入政策的调整和加强贷后管理提供决策参考。