经济新常态下，受企业资金链高度紧张等不利因素影响，部分地区贷款企业授信风险逐渐暴露，有些商业银行贷款不良率出现拐点并呈上升态势，资产质量控制的压力陡增。对此，商业银行应着力提高风险管理工作的主动性和前瞻性，加大信贷资产质量的监控力度。商业银行要对可能出现的风险因素要提早预判，对其中情况严重的要及时预警，及早准备预案，跟踪事态的发展，及时采取适当的应对措施，对不良发生较多的业务或产品，要认真分析不良成因。商业银行如何对信贷资产质量进行有效监控？信贷实务中，商业银行信贷资产质量监控的三大“法宝”，主要包括组合监控、客户监控和系统化监控三种常见的工具和手段。
信贷资产质量监控的“组合拳”：组合监控
概括地讲，商业银行信贷资产质量的组合监控主要包括信贷资产定期盘存、潜在风险客户分层管理、非不良客户主动压退和资产质量分析报告等内容。信贷资产定期盘存是资产质量监控的有效抓手，是全口径风险信息归集的载体，是督促并评价各机构主动前瞻管理成效的手段，是资产质量监控的核心基础工作。潜在风险客户分层管理、非不良客户主动压退是以盘存工作为基础，根据客户风险程度进行更有针对性、更为精细化的管控，是专门针对潜在风险客户风险识别、化解和压退的的有效手段。资产质量分析报告是信贷管理工作的重要组成部分，在资产质量组合监控的基础上，对影响全口径资产质量变动的内外部原因进行分析，并提出管控建议。
（一）信贷资产盘存
信贷资产定期盘存，指商业银行定期进行信贷资产的盘点、沟通、分析和审议决策，及时聚焦对资产质量具有重要影响和有代表性的重点行业、地区、产品、客户，研究确定信贷策略和管理措施，并由各信贷业务有关部门负责落实。通过信贷资产的盘存工作，商业银行可以完善信贷资产主动管理机制，提升银行信贷风险预警监控能力，分层管控信贷客户潜在风险，促进银行资产质量的持续稳定。
1、指导原则
主动：通过对信贷资产的主动盘存，实现风险的早发现、早预防、早处理、早报告，确保资产质量稳定。
全面：盘存应覆盖商业银行所有信贷业务的信用风险和集中度风险，实现全口径的信贷风险管理。
差异：不同业务种类、不同频率盘存的内容、流程、管理要求，根据需要和风险性差异化设置。
定期：盘存工作应定期开展，及时识别、评估和控制信贷风险。
2、工作方式：“自上而下”与“自下而上”相结合
自上而下：非现场与现场盘存相结合。非现场方式：商业银行上级行根据最新形势制定全年工作方案，对管控重点及方式方法进行制度传导；通过优化筛选指标，提供更加精确的初选名单，并对最终确认的名单及报告进行分析；通过培训、会议等方式向下级行进行政策传导。现场方式：一般而言，上级行派员参加下级行现场盘存，比例不低于50%。
自下而上：自下级行逐级向上报送盘存名单及报告。下级行在对客户信息进行收集，评估判断的基础上，提出加强管理初选名单，纳入行长办公会议题或风险内控会进行审议，并将审议后的最终盘存名单、报告及会议纪要，报送上级行。
3、盘存关注要点
强化盘存环节的真实性核查：在盘存环节加大对核心财务指标的真实性调查，重点强调“合同、发票、资金流、实物流、财务信息”等五个方面的控制和信息的相互印证。必要时进行现场核查。
坚持客户资金流向监控：重点排查企业资金的支付与回笼情况，以现金回流作为纳入加强管理名单的依据之一。资金的使用要符合合同约定，认真核查企业存款结算情况。
突出有针对性的重点领域盘存：根据市场风险特征、地区风险特征、机构客户风险特征等，有针对性的开展重点领域盘存，有效防范各类风险隐患。
（二）潜在风险客户分级管理
潜在风险客户，是指盘存加强管理名单中下迁不良可能性较大、紧迫度较高的部分公司信贷客户。其中：一年以内下迁不良可能性较大的是潜在不良客户；已出现明确预警信号，但一年以内下迁不良可能性较小的是风险预警客户。压退类客户与潜在不良客户、风险预警客户进行对应，统称为潜在风险客户。如图所示，各类别客户按序号风险程度依次增加。潜在风险客户的具体分层标准，如下：
第一层：潜在不良客户。此类客户，主要包括：逾期非不良客户；同业不良预警客户，即银监会共享风险信息中的同业不良；关注类三、四级客户；不良预测或各类风险排查等工作中发现的符合条件的其他潜在不良客户。
第二层：风险预警客户。此类客户，主要包括：同业预警客户，即银监会共享风险信息中涉及“逾期30天以上”、“大额风险预警”、“过度授信”、“多头授信”等预警信号的企业；财务预警客户，即监控预警模型提示财务风险较高的企业；集团风险预警客户，即风险较高集团所属成员企业；尚需跟进的重大信贷风险事项客户。
（三）非不良客户主动压退
1、压退要点
第一、把握对象。在压退客户的选择上，商业银行要从行业维度、产品维度、客户维度多角度，对压退对象所处的生命周期、经营管理能力、行业定位和财务水平进行全方位的分析评价。压退客户的选择，应遵循加强管理名单压缩退出类客户的选择标准，一旦选定目标客户，要讲究策略和方法，科学计划、妥善安排、分期分批、稳步推进、因企施策、分类治理。
第二、把握时机。商业银行要对客户所处的行业及市场进行预测，把握行业经济周期、产业结构演进规律，研究企业生命周期、产品生命周期，把握最佳退出时机。
第三、把握方式。客户的压退，既可以通过压缩授信余额的方式退出，也可以通过增加缓释手段降低实质性授信风险的方式实现客户退出。
2、压退方式
渐进式退出，即商业银行对生产能力过剩、经营效益不佳、缺乏竞争优势的传统行业客户，逐渐压缩授信总量，予以退出。
压缩式退出，即针对暂时还有现金流量，能收回信用的风险客户，商业银行应适时择机退出；对于一些占用贷款份额较大，但发展前景不乐观的企业，既使能够正常还本付息，也要适当让出贷款份额。
强制式退出，即对经营状况日趋恶化，长期亏损、扭亏无望，资产负债率高企、风险短期内无法转移的客户，商业银行要坚决压退，并努力将损失降到最低限度。
（四）资产质量分析报告
概括地讲，商业银行信贷资产质量分析主要包括资产质量整体情况介绍、当前面临的主要风险和问题以及防范和控制风险的措施建议几部分。资产质量分析报告涉及的主要分析方法和分析指标如下：
1、分析方法
演绎归纳法：从一般到特殊是演绎，从特殊到一般是归纳。在对资产质量进行统计分析时，凡是先下结论后摆材料的叫演绎法，如：现状（结论）→原因→建议；先摆材料后根据材料而下结论的叫归纳法，即：分析材料→得出结论。在一篇分析报告中，要灵活运用以上两种方法，全篇可以用演绎法，分段可以运用归纳法。
纵横对比法：在统计上把时间连续叫做“纵”，把同业联系叫做“横”。要说明发展情况就必须和去年“同期”比，和各个历史时期比，这就是纵的对比法；要说明某一指标的高低，就必须与同业进行对比，这就是横的对比法。采用纵横对比法时要注意可比性，一是要注意时间、地点、条件的可比性；二是要注意统计指标的计算口径、范围、计算方法要有可比性。
相互联系法：第一、把相关的资料或指标联系起来进行综合分析。如地区国民生产总值中一、二、三产业比例与公司贷款行业结构之间的关系等。第二、把所掌握的资料与客观实际情况联系起来分析。第三、把所分析的问题与理论数据或者经验数据联系起来分析。如在进行客户偿债能力分析时，制造业资产负债率均值大约在70%左右。
2、主要分析指标
信用风险衡量指标，包括不良率、关注类占比、逾期贷款占比等指标。变动趋势类指标，包括不良余额变动幅度、当地新发生不良率、贷款迁移率等指标。风险抵补指标，包括拨备覆盖率、拨贷比、信贷成本等。新资本协议指标，包括风险调整后资本回报率（RAROC）、经济增加值（EVA）等。
信贷资产质量监控的“监控器”：客户监控
客户监控是商业银行加强主动风险管理，及时了解重大风险信息、统筹风险管理、维护金融稳定的重要手段。商业银行针对贷款企业的客户监控，主要包括重大信用风险事项报告和大户管控两种常见的方式。
（一）重大信用风险事项报告
重大信用风险事项报告是商业银行客户经理或风险监控人员在日常贷后管理工作中，通过有效的风险识别，对可能对银行的整体形象、授信资产安全性及资产质量形成较大负面影响事项，实施的一项报告制度，意在确保风险的早发现、早报告、早处理、早化解。重大信用风险事项报告业务范围涵盖贷款企业客户由银行承担或可能由银行承担信用风险的全部业务。重大信用风险事项的报告工作，坚持预防为主原则、快速反应原则、真实客观原则和保密原则。
（二）大户管控
1、集中度管控
商业银行应当加强集中度管控。信用集中度风险管理主要包括识别、计量、监控和报告，并应用于战略决策、资产组合管理、信贷政策制定等方面。信贷实务中，商业银行需要重点关注集团客户集中度管理。
2、大户管控中心
商业银行应当积极完善大户管控的机构设置，建立大户管控中心。大户监控中心监控的项目不能过多，必须是一定金额以上的、对银行有重大影响的、特别是集中度比较高的项目。信贷实务中，银行需要关注一下授信余额较大客户、高风险客户。大户监控中心应重新建立风险评价预警标准，判断客户出现风险的可能性及风险度高低，确定大户授信策略及风险防控措施。
3、大户责任制
大户责任制大户责任制名单确定的基本原则应为余额较大、集中度较高、可能对商业银行资产质量造成较大影响的单一和集团客户。
信贷资产质量监控的“避雷针”：系统化监控
（一）系统化监控目标
商业银行要实现预警信息的全面归集，包括商业银行各个管理环节发现的内部预警信息和风险点，以及银监（同业）、人行（征信）、工商、法院、媒体等多维度、多来源的外部负面信息。商业银行要实现监控预警的智能决策支持，实现监控预警的智能决策支持。不断优化监控预警模型，设计预警指标效能评价方法，以预警效能最大化为目标，细分行业设置差异化的财务预警指标，应用外部数据自动提取企业与同业行为特征，准确识别潜在不良客户。商业银行要形成严密有效的监控预警网络，在采集数据、完善流程、优化模型的基础上，更好实现流程定性判断分析与模型定量分析结果相结合，实现动态、有效的潜在风险客户分层管理，争取达到管控资源配置的最优化和化解成效的最大化。
（二）系统化监控工具
商业银行应当积极借助大数据信贷技术，积极开发系统化的信贷资产质量监控预警系统。商业银行要积极整合行内、外的信息资源，拓展数据的深度和广度，以便相关人员能够实时、动态、全面的掌握客户风险信息。监控预警系统查询与索引功能的主要应用场景包括但不限于：获取客户的内部信息、外部信息和批量客户名单。商业银行要利用数据挖掘算法在后台对数据中的潜在规则进行分析和提炼，通过设置关键预警指标和部署风险预警模型，监控预警系统在微观层面实现对客户经营质态的实时监控、风险信号的自动汇总与分析、风险达到预警条件后的自动预警以及风险控制方案的及时启动。商业银行信贷人员可以依靠系统的提示，筛选出高风险客户，有重点的分析问题和隐患，提高盘存、专项检查工作的效率和针对性。
（三）预警指标体系
商业银行应当积极构建信贷资产质量预警指标体系。商业银行信贷预警指标体系将收集的信息加以分析、挖掘，生成决策支持信息的重要基础，是风险识别与预警系统化的核心环节。按照预警指标的来源和属性不同，一般将其分为财务预警指标和非财务预警指标。商业银行信贷资产质量监控预警人员要在熟悉预警指标内在含义的基础上，准确评估触发指标的严重程度，尽量在早期找准“病灶”，掌握“病情”。
