【专栏】陆岷峰教授 | 金融科技背景下商业银行信用风险预警体系顶层设计

作者 | 陆岷峰 来源 | 零壹财经专栏

防范系统性金融风险是构建新安全格局的核心，而商业银行信用风险是系统性金融风险的关键，因此，如何构建健全的信用风险预警体系是当前商业银行需要深入研究的重要课题。当前，商业银行信用风险预警体系存在预警准确性不强、预警动态性不足、被动管理滞后应对、模型风险、长效机制缺乏及技术应用单一等方面的问题。为解决这些问题，商业银行可以“全面性、前瞻性、前置性、动态性、实效性”为指导原则，综合利用大数据、人工智能、区块链及元宇宙等金融科技，同时在完善的长效机制与制度保障下，通过提高信用风险预警指标体系的合理性、增强信用风险的闭环管理和专业人才队伍的建设，充分发挥金融科技在信用风险预警中的作用，进一步健全和完善商业银行信用风险预警体系。

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党的二十大报告在第十一部分“推进国家安全体系和能力现代化，坚决维护国家安全和社会稳定”中提出要“以新安全格局保障新发展格局”。维护经济安全是国家安全和社会稳定的基础，而防范化解金融风险则是构建经济安全、保障经济稳定发展的核心。

我国商业银行在金融市场中具有重要地位，商业银行的健康与安全是我国金融体系稳定发展的定盘星压舱石。当前，我国商业银行面临着信用风险、市场风险、操作风险等八大风险，其中，信用风险是商业银行中各类风险中的主要风险，如表1所示，2022年第三季度我国商业银行业不良贷款余额已达2.99万亿元，不良贷款率为1.66%，较2021年同期增长1577亿元。防范化解商业银行信用风险对经济高质量发展举足轻重，一方面，要增强防范意识，警惕“黑天鹅”、“灰犀牛”事件，构建信用风险预警体系，提高分析研判效能，将风险消解于未然。另一方面，需提升化解能力，完善风险处置机制，防止信用风险外溢，以实现经济社会平稳高发展。相比化解风险的高成本与不确定性，以风险预警为核心的防范机制有助于将信用风险化解于无形，是成本最低、最为有效的风险屏障。

当前，风险预警已被商业银行应用于风险管理的过程中。然而，传统的风险预警体系因工具方法不健全，极易出现数据处理不充分、风险信息不全面、风险分析不准确、风险处置不高效等问题，导致预警被动、滞后甚至失灵，难以适应商业银行数字化转型发展的需要。

金融科技是以大数据、人工智能为代表的新兴科技与金融领域的深度融合，为商业银行的高质量发展注入新的活力。金融科技自20世纪80年代兴起，经历金融信息化、互联网金融、金融与科技深度融合三大阶段，已成为金融创新的强大动力。随着金融科技应用的进一步成熟，其在商业银行数字化转型中发挥着重要作用，也为信用风险预警提供了更加真实的数据信息、更加可靠的技术支撑，从而实现精准及时的风险预警，有利于进一步健全商业银行信用风险预警体系。

近年来，关于商业银行信用风险预警体系的研究逐渐增多，相关研究主要侧重于分析商业银行信用风险管理，而对于金融科技在商业银行信用风险预警体系中应用的研究仍处于初级阶段，尚未形成完整的理论结构，但不乏一些研究成果仍具有一定指导意义。

（一）关于商业银行的风险预警管理研究

巴塞尔协议Ⅲ指出，现代银行业面临的风险主要有信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险、声誉风险及法律风险等。为应对上述风险，巴塞尔协议Ⅳ进一步完善了资本监管框架，并提出最低资本要求，强调银行应保持对风险的敏感，以及时化解处置减少损失。2005年，银监会颁布《商业银行风险预警操作指引（试行）》，要求商业银行进行风险预警，这是我国商业银行构建风险预警体系的开端。但其预警结果只作为监管机构现场检查和风险评价的参考，并未真正建立风险预警的长效机制。

当前，我国商业银行风险管理的核心仍是进一步降低不良贷款比率，提高资产质量，而要实现这一目标，需要在健全完善长效预警机制的基础上，着重加强信用风险预警体系建设，完善风险预警方法，提高商业银行对信用风险管理的效能。在风险预警技术方面，党印等人认为，大数据为金融风险监测提供了新的数据源，衍生出机器学习、文本挖掘、网络分析、深度学习等新的分析方法，为监测金融风险提供了新的视角，并产生了预测效果更好、性能更佳的系统性金融风险预警模型。在风险预警指标体系构建方面，刘松林总结了模糊综合评判、多元统计分析、AHP法、数据包络分析法、灰色关联评价法和熵值法等研究方法，并构建了涵盖了宏观经济、银行系统和行业冲击三个层面，包括GDP增长率、资本充足率、不良贷款率、净资产收益率、固定资产投资额增长率、房地产投资增长率等14项预警指标。

金融科技不是简单的金融与科技的叠加，而是深度融合，其应用不仅提高了普惠金融的可得性，而且增强了商业银行自身经营管理的效力。陆岷峰（2019）指出，2015年至今，金融科技开始大规模应用于商业银行的运营管理中，大数据征信、智能投顾、风险定价、量化投资应用增多，智能化风控正在逐渐取代人工审核。李向前等人（2021）认为，金融科技的深度应用会增加银行的收益，改善其风险管理水平，提高抵御风险的能力，更好地实现转型发展。

（三）关于金融科技在商业银行风险管理中应用研究

我国十四五规划中明确提出要“加快数字化发展”，其中，数字金融的发展为我国实体经济的发展提供了新的动能和引擎。商业银行数字化是数字金融的重要一环，也是金融服务升级转型的支撑。

陆岷峰（2020）认为，商业银行数字化是指将商业银行的一切经营行为和活动都基于计算机、各类终端、互联网所构成的信息基础设施上。商业银行从多个渠道、多个维度、多个节点产生或获得数据，开展以数据驱动的产品设计、客户管理、风险控制、运维管理等，实现商业银行从经验依赖转向数据主导的根本转变。

徐阳洋、陆岷峰（2022）指出，商业银行必须进一步明确数字化转型的目标，努力提升科技实力和水平，将金融科技元素嵌入到全业务流程各环节中，重视客户体验，采取差异化、专业化、特色化的转型方式，打破数字化转型过程中的同质化现象，同时要不断提升服务对象的数字化水平，强化数据治理，加强数据安全保护。

鲍星等人（2022）认为，商业银行金融科技运用能够有效提升商业银行内部控制水平、改善银企信贷层面信息不对称，进而降低商业银行不良贷款率。对于信贷结构信息不对称程度较高的银行，金融科技运用的技术红利更高，能够有效缓解其信贷风险。

综上，当前关于商业银行风险预警的研究较为丰富，相关成果主要集中于风险预警方法和指标体系建设，对探索商业银行信用风险预警的实践和理论研究具有重要意义。在金融科技方面，相关研究对金融科技的内涵、金融与科技的融合、金融科技与商业银行数字化转型等方面进行了较为深入的研究，揭示了金融科技的内涵和其对银行等金融机构发展的作用。但在金融科技应用于信用风险预警体系方面的研究较少，且较为表面且单一，更侧重于解决某一实践问题或某一项技术的应用，暂未形成系统全面的理论研究与对策建议。

虽然金融科技已在商业银行信用风险预警中应用，但其仍处于初级阶段。上文梳理了商业银行风险预警、金融科技在商业银行的应用、金融科技在商业银行风险管理应用等方面文献资料，总结了相关理论基础，下文即将进一步厘清金融科技在商业银行信用风险预警的应用逻辑，梳理相关应用实践与发展态势，分析其阶段特征和应用问题，从而进一步探索金融科技在商业银行信用风险预警的应用路径。

2016年，银监会发布《关于进一步加强信用风险管理的通知》，要求各银行从改进统一授信管理、加强授信客户风险评估等八方面加强信用风险管理。一些商业银行着力健全信用风险预警体系，并将金融科技运用其中，提升风险管理水平，维护行业金融安全。下文将梳理金融科技在商业银行信用风险预警的应用实践，并分析其基本特征，为商业银行信用风险预警中金融科技的应用提供发展借鉴。

（一）商业银行构建信用风险预警体系的必要性

在错综复杂的国内外发展形势下，我国宏观经济面临较大的下行压力。各商业银行在宏观经济结构调整的关键时期也在进行转型升级，一方面在数字经济加速发展的背景下完成数字化转型，另一方面，开始涉足普惠金融、绿色金融等非传统领域。这不仅使得商业银行需面对海量的数据信息和错综复杂的信用状况，而且延长了信用风险预警监测的数据链，增加了风险监测预警的难度。为防止商业银行发生信用危机，维护金融市场稳定发展，构建经济安全体系，商业银行须准确识别风险信息，及时控制风险外溢，增强信用风险预警能力，提高风险管理水平。随着金融科技在商业银行中的应用逐渐加深，运用数字技术提升风险管理水平成为商业银行的必然选择，商业银行可借助金融科技构建动态全面的信用风险预警体系，以提高银行对企业数据的收集、分析和判断能力。

（二）商业银行构建信用风险预警体系的实践

恒丰银行于2015年9月开始建设基于大数据技术的信用风险预警体系，并在此后逐步建立了个人与企业信贷风控系统及担保预测模型。恒丰银行信用风险预警体系的接入数据包括银行内部信息数据与外部海关、税务、统计、金融市场及企业评级、业绩、资质、资产等数据；在金融科技应用方面，恒丰银行侧重于大数据技术在数据收集、监测和评价的应用，以进一步提高风险预警的及时性和准确性。

交通银行于2018年底开始建立智能风险监测体系，该检测体系将知识图谱与机器学习两种技术相结合，构建了包含零售、对公、人员等领域的知识图谱，使相关数据信息实现智慧化转型，更有助于风险的早发现、早预警、早处置，特别是有助于提高贷前管理的精准度，有效防范信用风险的发生。江苏银行近年来一直注重风险管理中新兴技术的应用，经过多年发展，其大数据风控技术日益成熟，并助力实现精准有效的风险管理。

同时，江苏银行持续深化金融科技应用，并着力打造“最具互联网大数据基因的银行”，以科技赋能自身高质量发展。在风险预警方面，该行通过大数据、人工智能等技术的运用，更新风险预警模型，不断健全风险预警体系的建设。

信用风险预警体系的构建不仅能够帮助银行提前发现不良资产，减少商业银行损失，也可以有效保护客户权益，稳定市场金融环境。近年来，金融科技的广泛运用使商业银行的信用风险预警体系构建取得了新的突破，可以更好地帮助商业银行把控资产质量和防范信用风险。当前，相对于人工智能、区块链、元宇宙等其他金融科技，各商业银行的信用风险预警体系中大数据技术的应用更为普遍；而且多数银行通过与科技公司的合作，共建大数据信用风险预警平台，实现多维度、质量高、速度快、准确高效的信用风险监测预警。

（三）商业银行构建信用风险预警体系存在的问题

如图1所示，近年来，不良贷款余额不断积累且呈上升趋势。虽然随着商业银行风险意识的增强和信用风险预警体系的建设，不良贷款余额增长率在2021年有所下降，但仍累计达112595亿元之多。这意味着信用风险预警体系在准确识别信用风险、增强征信可信度、降低不良资产以及及时处置信用风险等方面发挥了一定的作用，然而却没有根本解决信用风险预警的问题，商业银行信用风险预警体系构建仍存在准确性不强、动态预警不足、应对滞后、模型风险、缺少长效机制以及技术应用单一等问题。

当前，在宏观经济下行的压力下，各个商业银行、互联网金融平台等金融机构之间竞争激烈，均以快速审批、即时放款为亮点吸引客户借贷，这就需要商业银行构建准确、全面、及时的信用风险预警体系，以实现即时研判、即时授信、即时放款的全流程无感化的客户体验。而要提升预警的准确性所面临的困境主要有：

第一，数据纷繁复杂、真假难辨。相对于个人客户而言，企业征信更为复杂，现代企业股权结构复杂、经营范围多元、涉及区域广泛，相关数据信息动态多变。难以获取全面、真实、可靠的数据信息。

第二，数据处理能力有限。有些企业数据格式不规范，不能形成结构性数据，而目前信用风险预警体系数据分析能力不强，导致有效数据难以挖掘，进而影响对信用主体的全面画像。

第三，数据分析结果呈现抽象。由于数据孤岛的存在，导致风险识别结果难以快速传送，管理者和业务部门不仅难以及时得到预警信息，而且当数据分析结果较为抽象时，也难以准确判断预警信息做出正确决策。

2.自动化不足导致难以实现动态预警

在新发展理念的指引下，我国经济社会发展正在经历转型升级，为企业发展带来新的机遇。信用主体在困境中寻求出路，经营状况瞬息万变，使得商业银行背负资产质量劣变的重大压力。

其一，目前商业银行信用风险预警平台所采集的往往是某一静止时点的数据，不能及时反映信用主体的真实情况。

其二，若不能实现数据的自动获取，当需要对交易量大且速度快的经营业务进行评价时，静态数据往往难以满足风险预警的需要。

因此，商业银行不仅需要对现有信用风险及时预警，更要利用金融科技实现动态化自动化预警，提高预警体系的前瞻性，以实现超前防范。

面对金融机构之间的激烈竞争，商业银行愈加重视信贷业务的业绩，而忽视信用风险的排查，导致信用风险发生后商业银行才进行被动应对，使得资产受损、信誉降低。“轻事前重事后”成为商业银行信用风险管理的痼疾，要解决这一问题，需增强信用风险预警的前置性。商业银行前置性风险预警难度较大，一方面是由于事前风险预警是一项较为复杂的工程，不仅需要获得信用主体真实可靠的数据信息，而且要进行数据实时追踪记录，以实现动态化风险识别、风险研判及风险处置；另一方面，前置性信用风险的预警需要更为客观准确地判断，在减少人工主观性干预的同时，也对团队的专业性、数据的真实性及预警体系的全面性提出了更高的要求。

4.预警模型风险降低预警结果实效性

完善的风险预警模型是保障信用风险预警体系实效性的前提，而要搭建科学全面的风险预警模型，一方面需量化实践中的风险点，如将经营业务、利润收益、股东结构、资产信息、税务信息、海关信息等信用数据按照一定权重构建合理全面的指标体系，从而形成预警模型的逻辑基础。另一方面，需要对预警模型进行压力测试，以及时调整不合理参数和技术障碍。但目前，商业银行信用风险预警模型难以获得模拟演练和压力测试的空间，导致指标体系不健全、参数设计不合理、预警模型不科学等模型风险的发生，进而难以达到准确预警的实际效用。

处于风险型社会中的商业银行十分注重信用风险管理，无论是信贷业务还是投资活动，都需要进行流程完整手续齐全的风险排查与审批。而在信用风险预警，特别是金融科技在信用风险预警中的应用却缺乏行之有效的顶层设计与制度保障。如某银行2022年半年报中，明确列出信用风险管理情况，但并未指出信用风险预警体系的建设情况；而在金融科技应用展望方面，其更强调金融科技在金融产品及服务中的作用，尚未提到如何使其在信用风险预警中发挥作用。因此，健全信用风险预警体系需提高其战略定位，并制定金融科技应用其中的长期规划，形成制度保障，确保信用风险预警体系有效运行。

由于大数据技术发展较为成熟，各个商业银行通常以大数据应用为开端启动信用风险预警体系的建设。目前，多数商业银行信用风险预警体系已上线基于大数据的风险预警模型，并接入多种信用数据，能够满足大数据预警的基本要求。然而，面对金融产品的不断创新和市场竞争的日益激烈，单单依靠大数据技术难以满足信用风险预警的需要。虽然部分商业银行已开始尝试人工智能、区块链等技术的应用，但各项技术均以各自优势独立进行风险预警，较易流于形式，而且相互之间不能有效融合形成合力，限制了金融科技在信用风险预警体系中潜能的发挥。

四、金融科技在商业银行构建信用风险预警体系中的应用路径

商业银行基于金融科技的应用构建信用风险预警体系面临着一系列挑战，如何应对这些挑战是当前亟需解决的问题。下文将在明确构建信用风险预警体系指导原则的基础上，探索金融科技破解信用风险预警困境的应用方法，同时提出构建全面、准确、动态信用风险预警体系的路径。

（一）指导原则

金融科技应用于商业银行信用风险预警体系需秉持“全面性、前置性、前瞻性、动态性、实效性”的指导原则，使信用风险预警体系能够在全面的风险预警指标体系与科学的预警阈值基础上，通过预警模型，实现对信用风险的穿透式动态化监测与超前预警，以及时发现信用风险，并采取合理措施进行有效处置。

1.全面性原则

商业银行的信用风险主要来自于借贷人或交易对象，若他们不能履行债务义务则会降低银行的资产质量和信用水平，进而带来收益损失。因而，无论是单一客户还是企业，主体信用是商业银行信用风险监测预警的关键。当前信用风险预警主要侧重于贷前管理，而贷中与贷后的风险管理仍有待强化。因此，商业银行信用风险预警体系建设的首要目标则需“指标全面、程序完整”。

第一，信用风险预警体系需设计完整的指标体系，不仅包括诸如收益、利润、预期损失等财务指标，也要包括资产情况、道德风险、行业表现、企业规模、诉讼信息等非财务指标。

第二，相关预测模型的数据接入来源需广泛，涵盖财务信息、税收信息、金融市场表现等多种渠道，以获得坚实的数据基础。

第三，综合金融科技运用，全面分析风险数据信息。大数据技术侧重于强大的数据处理能力，区块链技术有利于构建种类多样的数据库，人工智能机器学习能够自主分析海量数据，而元宇宙技术则可为风险压力测试提供试验空间。结合各类金融科技的优势，构建完整的风险预警模型，连接贷前调查、贷中监测、贷后管理，构建全面的信用风险预警体系。

如何建设健全的商业银行信用风险预警体系这一课题，关乎构建金融安全长效机制的战略需求，但这一体系不是一时一刻就能够建设完成的，需要长期的关注与投入。因此，商业银行在注重当前风险管理的同时，更要探索其发展规律与未来趋势，以实现风险预警的前瞻性。

其一，商业银行需高度重视信用风险预警体系的建设，将其作为信用风险管理的首要任务，提高战略定位，加大资金支持，完善政策配套，推进组织落实，形成长效机制。

其二，加强金融科技的研发，做好信用风险预警体系的技术支撑，同时，促进科技成果的应用，并提高其在风险预警中应用的创新性，增强预警体系主动防范与及时处置的能力；

其三，全面把握行业发展趋势与前沿动态，综合考量宏观经济运行环境，完善监测预警的指标体系，加强风险预警的靶向性，实现风险管控的超前管理。

其四，通过金融科技的应用梳理研判“已发生”不良资产的特征，构建“预期”违约损失判断模型，促进商业银行保持风险警惕性，前瞻性地为预期损失做好充足准备。

3.前置性原则

传统的风险预警由于信用风险识别滞后往往会导致风险管控不力，因此保持信用风险预警体系的前置性是商业银行快速反应及时处置的必要前提。这就要求商业银行能够在风险暴露之前识别并发出警示信号。

其一，商业银行要对自身信贷业务进行全面摸排，及时发现风险苗头并处置，防止风险进一步外散。利用大数据等金融科技提高数据分析效率，缩短数据研判时间，助力银行在最短的时间内全面排查风险信息。

其二，对借贷业务进行分级分类，标注信用风险薄弱领域，并对前期过度授信的对象及出现债务违约情况的企业进行重点关注。通过机器学习等金融科技手段实时扫描重点对象关键领域的信用状况及风险特征，实时监测潜在风险，充分发挥预警体系的作用。

其三，基于当前数据和行为表现，结合相关特征指标，构建预警模型，计算信用主体违约概率，对相关主体进行画像，预测其守信或违约行为并提前做好止损措施，防止发生更严重的后果。其四，深度挖掘信用主体之间的关联关系（交易关系、担保关系、合作关系、亲属关系等），构建关联图谱，识别潜在风险，实现前置预警。

4.动态性原则

信用风险预警模型接入的数据处在不断变化的过程中，无论是主体信用情况、资产状况还是环境政策都会发生变化。基于此，商业银行信用风险预警体系也应进行动态监测预警。动态性预警体现在以下几个方面：

第一，预警数据处理动态化，自动化采集数据，及时更新数据信息，提高预警系统的敏锐性，实时抓捕动态信息；

第二，预警指标体系动态化，根据行业惯例和政策要求，设计基本风险预警指标，在此基础上针对不同种类信用主体的特性适时调整预警指标范围与重点，进行动态监测预警。

第三，预警方法与技术动态化，预警模型根据各商业银行业务方向与信用风险特征采用不同方法进行构建，同时，鼓励各商业银行开发设计能够满足自身需求的预警体系，而风险预警技术架构可根据实际需求进行调整、扩展与补充。

5.实效性原则

商业银行是信用主体发生信用风险的直接受害者，不仅可能会增加不良资产的比重，而且会带来破产危机，风险外溢甚至会波及整个金融市场，造成金融危机。因此，商业银行不仅需构建完善的风险预警体系，更要提高风险预警的实效性，以达到准确识别及时应对。

其一，准确预警。在实践中不断调整风险预警模型，科学设计风险阈值，合理划定风险“网”，提高风险预警体系的准确性；

其二，提高效率。通过大数据技术的应用提高预警模型的算力、保持预警指标的精准度，进一步增强风险预警体系的效率；

其三，及时决策。预警体系的有效性一方面体现在预警的准确高效，另一方面，更体现在管理者对信用风险预警结果的应对与处置。提高预警结果研判自动化与可视化水平，并及时上报给管理者，并为其决策提供可靠支撑。

（二）金融科技应用破解信用风险预警体系建设难题

如上文所诉，当前，商业银行信用风险预警体系构建面临着预警准确性不强、动态性不足、应对滞后、管理被动及模型风险等问题，而大数据、人工智能、区块链、元宇宙等金融科技的应用不仅能够提高数据处理的准确性和可靠度、实现智能化动态预警，而且能够进行穿透式监测、前置性预警，并为信用风险预警体系提高测试空间，实现主动的信用风险管理。

1.大数据技术增强数据处理的准确性

大数据技术应用的核心价值在于降低信息成本，并通过数据优势解决商业银行与信用主体之间的信息不对称问题。基于此，当前商业银行信用风险预警体系的构建可从以下几个方面着手：

一是筑牢基础数据根基。确保数据的充分准确，合理划分数据类型，明确各类数据来源，丰富数据获得渠道。基础账户信息、交易明细、还款信息等结构性信息为商业银行内部数据，可从银行大数据平台直接接入；征信记录、学历档案、资产信息、电商交易信息等个人信息为信用主体授权数据，可通过第三方平台接入；工商信息、诉讼信息、税务信息、犯罪信息等政务信息为监管数据，可从行政部门数据库接入；突发事件、负面新闻、投资信息、金融市场信息等市场表现信息为网络数据，可从互联网平台接入或通过爬虫技术统计收集。

二是增强数据处理能力。可将接入数据分为结构性数据和非结构性数据，对于结构性数据可通过数据挖掘等技术进行深入关联，并形成全面完整的个人或企业信息链条；对于非结构性数据可利用文本解析、关键词提取、重点标注等技术进行数据转化并梳理归类，以便全面反映主体信用风险情况。三是提高数据分析应用呈现水平。将接入数据与处理结果应用与信用风险防控的全过程，如扫描工商信息、征信情况等进行贷前信用风险排查，挖掘资产信息、突发情况等数据进行贷中信用风险监测；分析客户履约情况、担保信息及偿还能力核定风险阈值进行贷后信用风险处置。

2.人工智能技术实现自动反应及时预警

人工智能技术在商业银行信用风险预警体系中的应用主要体现在风险预警的智能化。在大数据收集与处理的基础上，利用“金融大脑”的学习能力，完成信用风险防控从人工到智能的转化，提升风险防范的能力。人工智能技术可应用于多种场景，能够打通各个部门的信息隔阂，助力商业银行智慧化转型。当前人工智能技术在商业银行的应用处于起步阶段，但在自动防范、智能监测、智能共享等领域的应用仍有很大空间。

第一，提高风险预警的自动化水平。利用人工智能技术对信用主体的信息进行自动查询、自动采集、自动识别、自动示警、自动推送，为信用风险预警体系的完善提供自动化支撑。

第二，整合各类数据，构建信用主体精准画像。通过机器学习自动识别信用主体的行为特征和规律，并进行总结分析，结合大数据技术挖掘的信息链条，对其进行精准画像与图谱展示。在此基础上，利用人工智能技术自动赋分，并将其按红、橙、黄、蓝、绿五色进行分类，进行差异化监测预警。

第三，提速扩容，搭建信息智能化共享平台。提高智能运算的速度及储存能力，实现快速识别、准确研判，并进行跨部门、跨地域信息共享，构建信息智能化共享机制，促进信息自动推送与及时处置。

基于分布式技术、时间戳、加密计算及智能合约的区块链技术，其优势主要体现在成本低速度快、去中心化、全程留痕、不可篡改、可信度强等方面，而这些优势恰恰能够提高商业银行优化信用风险预警的前置性与准确性。

第一，利用区块链技术进行全方位风险排查。在区块链基础上的交易信息被随时记录且可随时查阅，而信息透明化使交易各方更容易建立信任，商业银行可利用这一便利获取信用主体及其关联方的数据信息，增强对其信用风险点的排查。

第二，利用区块链技术进行全流程穿透式监测预警。分布式账本同时记录交易双方的信息，而这些交易信息中包含资金的用途、回收、收益损失等数据，从而使得信用主体资金流转的全过程处于风险预警的监测之中，与此同时，时间戳技术为各项交易赋予准确时间且不可篡改，这能够真实反映信用主体资产变动情况和信用风险的发展，这可使商业银行信用风险管理的精准度进一步提升。第三，利用区块链技术进行自动化智能预警。在智能合约技术的帮助下，商业银行与信用主体的信贷交易能够自动划拨、自动续约、自动分配及循环交易，区块链技术与人工智能技术相辅相成，共同降低人工干预的复杂度和不可信度，从而增强对信贷业务中信用风险的监测预警。

4.元宇宙技术提供测试空间实现主动管理

元宇宙技术是连接现实与虚拟的平台，虽然其发展仍处于初级阶段，但已成为数字经济发展转型的重要动力，发展潜力巨大。当前，元宇宙已在金融行业进行应用，为客户提供沉浸式体验，且将给金融机构的风险管理带来巅覆性的变化（陆岷峰，2022）。通过元宇宙技术，现实与虚拟相互交会，商业银行可在数字化虚拟场景下为应对信用风险演练提供数字空间，并对信用风险进行压力测试。

其一，利用动态模拟技术创建数字沙盘，建设“孪生”金融应用场景，使虚拟空间与现实世界保持动态统一，并在虚拟空间内对信用风险进行全方位实战化测试预演，商业银行通过对预演结果的评价来判断是否为相关信用主体授信并进行交易往来。

其二，元宇宙技术所构建的虚拟空间可为商业银行搭建“信用风险预警实验室”，通过改变指标体系、调整预警阈值、更新技术框架等方式对预警效果进行观测，经过“试验”后，商业银行可根据测试结果确定更为全面的指标体系和更为精准的监测预警标准，并将其应用于信用风险防范过程中。利用元宇宙技术构建虚拟空间对信用风险预警体系进行压力测试，是主动进行风险管理的创新之举，更有利于商业银行创新风险管理路径。

（三）商业银行构建信用风险预警体系的路径选择

商业银行建设信用风险预警体系的根本目的是通过提前示警以防范信用风险于未然，而金融科技在预警体系中的应用则顺应商业银行数字化转型的需要，对预警指标、预警进行全面升级。大数据、人工智能、区块链、元宇宙等金融科技已逐渐应用于商业银行中，但仍处于探索阶段，特别是其在信用风险预警中的应用更应在合理的机制、成熟的技术的支撑下，探索独具特色的应用路径。

1.完善金融科技应用信用风险预警体系的长效机制

当前，商业银行已开始探索以金融科技为支撑的信用风险预警体系的构建，而随着数字化理念的加深和技术的成熟，金融科技的应用不仅提高了信用风险预警的准确性和及时性，更为风险管理数字化带来革命性变革。因此，构建金融科技应用信用风险预警体系的长效机制势在必行。

其一，明确战略地位，制定长期规划。在战略上明确金融科技在风险预警中的重要地位，以“全面性、前瞻性、前置性、动态性、有效性”为指导原则，探索发展路径，提高商业银行风险预警的现实效能和长远价值。

其二，搭建预警框架，完善制度设计。健全风险预警指标体系、确定风险偏好、明晰预警阈值、畅通风险预警信号传导机制，构建包含基本因素与冲击因素在内的预警框架；以顶层设计强化金融科技应用，以制度建设促进风险预警体系与银行业务活动相交融，提升预警体系的实效性。

其三，创新组织管理，增强人力支撑。由决策层组织领导，以风控部门为基础，以业务部门为补充，明确分工界定责任，并制定容错纠错机制和激励奖惩制度，为信用风险预警体系的建立提供充分的人力智力支撑。其四，重塑业务系统和工作流程，实现全过程风险监测预警。在商业银行数字化转型的背景下，无论是信用主体信息还是业务活动数据，均可通过内部信息收集、外部数据接入等方式进行数字化记录，进而利用金融科技对其进行全过程穿透式监管。

2.搭建综合技术支撑体系

商业银行信用风险预警是一个系统性工程，既需要通过制度建设、组织管理等长效机制奠定基础，也需要大数据、人工智能等技术手段的高效应用，这样才能满足高效、准确、及时的预警要求。

其一，综合运用金融科技。如上文所述，大数据技术在收集、分析与传送数据方面效用突出；人工智能技术能够实现预警体系的自动化、智能化，并提供可视化精准画像；区块链技术在实时动态预警与全面穿透监测方面存在优势；元宇宙技术能够为信用风险预警提供“实验”空间并进行压力测试。然而，各项技术的运行不是各行其是、独立运行，而是互相融合相辅相成的。人工智能的全方位画像及元宇宙技术构建虚拟空间，离不开大数据技术强大的数据收集与分析能力；基于分布式账本和智能合约技术的区块链需要大数据的快速运算和人工智能技术的成熟应用；因此，在金融科技应用过程中，需设计综合全面的应用策略，以大数据技术为基础，发挥人工智能“金融大脑”的作用，利用区块链实现穿透监测，通过元宇宙技术实现主动防范。

其二，充分利用各项技术的优势，同时通过综合应用科学规避技术风险。一方面，技术应用能够带来精准度更高、速度更快、呈现更具体的动态化智能化预警。另一方面，各项技术的应用本身存在相应的风险。如信息泄露、侵犯隐私，甚至会出现欺诈客户以及金融犯罪问题，给商业银行带来较高的合规成本。因此，在构建综合技术框架的同时，注重技术自身风险，以科技应对科技，各项技术之间互相补充互为制约，减少相关道德风险和法律风险的产生。

3.构建科学信用风险监测预警指标体系

受宏观经济下行影响，企业融资难度增大，为鼓励企业转型发展，创造良好营商环境，商业银行配套出台了一系列金融支持政策，提供了更多高质量金融服务，进一步降低了企业融资成本。商业银行放宽融资政策的同时，也为风险预警与风险防控带来新的问题和挑战。为适应新的风险管理需求，商业银行可在信用风险分类的基础上，设计全面完整的信用风险预警指标体系，细化监测预警措施，构建全方位、多层次、立体化预警体系。

首先，在设计预警指标前需遵循有效性和可靠性两项原则，不仅需包含全面的商业银行信用风险监测点，更应针对不同信用主体有所侧重，避免预警结果出现偏差或预警过程繁杂重复。其次，在构建商业银行信用风险预警指标体系时，将信用风险根据不同信用主体进行分类，并基于宏观经济运行情况、行业发展冲击与信用主体运行情况及银行自身运营状况确定风险预警指标的范围，并选取适量指标，形成具有针对性的风险预警指标体系。最后，在信用风险指标体系的基础上，实现对信用主体全角度画像，并通过商业银行信用风险预警平台进行实时归集与展示。

信用风险预警体系一方面要追求更加精准、更加及时的警示提醒，另一方面，也要使预警结果更加有效地应用于商业银行信用风险管理之中，则需加强对信用风险预警的闭环管理。

其一，通过大数据、人工智能、区块链等技术的支撑，加快风险预警结果的推送和共享。而实现快速共享不仅需要预警系统的数字化，更需要加快商业银行数字化转型进程，利用金融科技打通各部门数据壁垒，促进银行各个业务环节实现数字化信息化，为预警信息的传送搭建平台。

其二，建立闭环管理流程，形成按月排查、日常报告的信用风险管理体系。通过建立闭环管理体系，实现对风险监测预警的常态化管理，一方面，及时通报被预警项目或企业，并下发分行进行风险排查，同时采取有效处置措施，积极化解风险因素；另一方面，将排查结果反馈至风险预警模型，及时调整模型参数和技术框架，进一步优化预警模型对信用风险的研判评估，做到早发现、早解决，保障商业银行稳定运行。

5.加强人才队伍建设

科技的应用离不开人力的支持，专业的人才队伍将为信用风险预警提供智力支撑。风险管理人员需要拥有充足的专业技能和能力才能保证安全、有效地完成任务。

其一，强化专业素养。信用风险预警是一门专业的学问，运用金融科技精准预警的前提是专业团队对信用风险的精准判断。这就需要不断增强人员的风险防范意识，制定专项培训计划，强化其对信用风险的分析研判能力。

其二，善于运用数字化工具。风险管理人员需具备一定的数理知识，能够运用数字化工具，搭建数据平台，并通过数据工具进行数据建模、分析研判和处置应对。

其三，树立协作精神。尽管金融科技已在信用风险预警体系中发挥着重要作用，但若没有部门之间的通力协作，信用风险预警信息就无法进行快速共享，从而导致风险处置不当，造成经济损失。其四，积极引进专业人才，通过优厚的薪资待遇和充足的发展空间，吸引外部专业人才进入，并为其配置合适的岗位，并提供技术和资金支持。构建和完善人才队伍建设，是的重要保障，落实这一政策，不仅有助于提升企业的风险管理水平，而且有助于提高企业的综合实力和竞争力。

文章梳理了商业银行风险预警、金融科技在商业银行的应用、金融科技在商业银行风险管理应用等方面文献资料，厘清了金融科技在商业银行信用风险预警的应用逻辑，即在防范系统性金融风险、构建新安全格局的宗旨下，利用金融科技高效、智能、动态的优势，破解商业银行信用风险预警体系建构难题，提升商业银行信用风险预警体系的预警能力和研判能力。
 

金融科技在建设商业银行信用风险预警体系中的应用仍处于探索阶段，文章结合当前商业银行在构建信用风险预警体系中金融科技的应用实践，发现商业银行信用风险预警体系存在准确性不强、动态预警不足、应对滞后、模型风险、缺少长效机制以及技术应用单一等方面的问题。为破解这些难题，文章建议商业银行可以“全面性、前瞻性、前置性、动态性、实效性”为指导原则，以大数据技术、人工智能技术、区块链技术及元宇宙技术的综合运用为技术支撑，通过提高信用风险预警指标体系的合理性、增强信用风险的闭环管理和专业人才队伍的建设，进一步释放金融科技的巨大潜力，加快商业银行信用风险预警体系的完善与健全。

然而，要充分发挥金融科技在商业银行信用风险预警体系中的作用，仍有很多课题有待深入研究，只有不断探索才能更好地利用金融科技赋能商业银行信用风险预警体系，使其能够更加有效地防范商业银行信用风险，维护国家经济安全。