风险管理下农商行中大型企业信贷策略研究

黄爱铭

      【摘要】在实体经济转型深化与金融监管趋严的双重背景下，中大型企业信贷业务成为农商行经营发展的核心支柱，其风险呈现复杂性、传导性与隐蔽性等特征。本文聚焦农商行该类业务风险管理中贷前调查不充分、贷中审查不严格、贷后管理不到位及风险缓释措施不足等突出问题，从贷前智能识别、贷中动态评级、贷后全周期跟踪、风险多元处置四个维度构建信贷策略，并配套制度、科技、人才三大保障体系，旨在为农商行提升风险防控效能、实现信贷业务稳健发展提供兼具实践性与操作性的参考。
      【关键词】农商行；中大型企业信贷；风险管理；信贷策略；风险防控
引言
      在金融支持实体经济高质量发展的政策导向下，农商行作为地方金融核心力量，对中大型企业信贷投放兼具服务区域经济的使命与面临市场、信用风险的挑战。《商业银行金融资产风险分类办法》及央行相关政策强调风险防控的重要性。其风险管理的核心是贯穿信贷全流程，实现风险与收益的平衡。但当前农商行在中大型企业信贷管理方面存在流程、技术短板。本文立足此类业务风险特征与管理痛点，构建全流程信贷策略与保障机制，为农商行优化信贷业务、增强风控能力提供支撑。
一、农商行中大型企业信贷风险的特点
      农商行中大型企业信贷风险因企业规模体量较大、业务布局多元及农商行区域服务定位，呈现出有别于中小微企业信贷的独特属性 [2]。其一，风险构成具有复杂性，企业跨产业经营、关联交易频繁等因素使信用风险、市场风险与操作风险相互交织；其二，风险传导具有连锁性，中大型企业作为产业链核心节点，经营波动易沿供应链向上下游扩散并传导至农商行；其三，风险暴露具有隐蔽性，部分企业通过财务报表优化、关联方资金占用等方式掩盖真实经营状况，增加风险识别的难度。
二、农商行中大型企业信贷风险管理存在的问题
      （一）贷前调查不充分，风险识别能力不足
      当农商行开展中大型企业贷前调查时，调查人员往往局限于企业提交的财务报表与经营计划书，未主动对接工商、税务等外部数据渠道进行交叉验证。由于农商行长期聚焦县域小微业务，对中大型企业跨区域经营布局、关联交易的穿透核查能力薄弱，对企业隐性负债、行业政策调整引发的经营波动等核心风险点缺乏深度研判，导致风险识别工作难以触及业务实质。
      （二）贷中审查不严格，风险评估方法滞后
      为追求放贷规模增速，农商行部分审查人员常简化必要审核环节，审贷分离制度的执行力度不足，对贷款用途的合规性与真实性核查流于形式。沿用的风险评估模型多基于静态财务指标构建，未能纳入企业经营模式迭代、市场竞争格局变化等动态变量，且缺乏对企业现金流覆盖能力的情景化分析，导致对企业实际偿债能力的评估出现系统性偏差。
      （三）贷后管理不到位，风险预警机制缺失
      农商行贷后管理人员未按监管要求开展常态化实地核查，对贷款资金的实际流向缺乏穿透式跟踪，受托支付监管规则在实际操作中未得到严格落实 [3]。风险预警指标体系仅聚焦财务数据异常，未整合舆情动态、司法涉诉等外部风险信号，且缺乏跨部门信息协同机制，当企业出现经营恶化迹象时，预警信号无法及时传导至决策层，错失风险处置的最佳时机。
      （四）风险缓释措施不足，风险处置能力有限
      农商行针对中大型企业的信贷风险缓释手段多集中于传统不动产抵押，对知识产权质押、供应链增信等新型工具运用不足，且抵质押物动态估值机制未有效建立。当企业出现违约风险时，处置流程缺乏标准化操作规范，与资产处置机构、法律中介的协同联动不足，对不良资产的估值、转让等关键环节把控能力薄弱，导致风险敞口持续扩大。
三、基于风险管理视角的农商行中大型企业信贷策略构建
( 一）深化尽调，构建贷前智能识别机制
      农商行要整合内外部数据资源，搭建多维尽调体系，运用跨渠道信息核验与智能分析技术，构建覆盖全风险点的贷前智能识别机制。
      为突破对单一财务数据的依赖，农商行需主动与工商、税务、海关等监管部门及第三方信用服务机构建立常态化数据对接机制。将企业提交的经营材料与外部权威数据逐一对标核验，形成数据交叉验证闭环。对于跨区域经营企业，借助关联企业图谱分析技术，从股权结构、资金流向、业务往来等多维度追溯关联关系网络，精准识别非关联化交易与隐性关联方。联合行业研究机构搭建政策动态跟踪模块，前瞻性研判行业政策调整可能引发的经营波动，为风险识别提供政策维度支撑。
      农商行可借助大数据建模技术，整合财务指标、供应链流水、舆情信息等多源数据。对采集的原始数据进行清洗、脱敏与特征工程处理，嵌入机器学习算法构建智能风险识别模型，自动萃取隐性负债、合规风险等核心风险因子，提升风险识别的深度与精准度。
      （二）量化评级，推行贷中差异化审批
      农商行需重构基于动态变量的量化风险评级模型，结合企业经营特性与风险等级设计差异化审批路径，强化贷中风险评估的精准性与合规性。
      为破解传统静态模型局限，农商行应在模型中嵌入企业经营模式迭代、市场竞争格局变化、产业链协同稳定性等动态变量，引入时间序列分析与流式计算技术，实现评级结果实时更新与动态调整。针对中大型企业现金流波动特征，模型需纳入多情景模拟分析模块，对不同市场环境、政策导向下的现金流覆盖能力进行压力测试，科学测算债务偿还缺口。
      依据量化评级结果，农商行建立三级审批授权机制。对低风险企业推行“系统智能初筛 + 专人复核”的简化流程；对中高风险企业启动“多级联审 + 专家评审”模式，明确各级审批节点的权责边界与决策时限。严格落实审贷分离制度，将调查与审查职能分离至不同部门，借助 RPA 机器人完成资料核对、合规性检查等重复性操作，同时在审批流程中嵌入可解释 AI 技术，使风险评估逻辑与决策依据可追溯，确保审批合规高效。
      （三 ) 智能监测，实现贷后全周期跟踪
      农商行需搭建覆盖内外部数据的智能监测体系，通过技术赋能与流程优化实现贷后风险实时感知与全周期管控。
      依托金融科技手段对接工商、税务、司法、舆情等外部数据端口，构建动态数据整合平台，将企业资金流向、股权变动、涉诉信息等纳入监测范畴，同时强化贷款资金受托支付的全流程核查。预警指标体系突破单一财务数据局限，整合行业政策变动、市场竞争格局、管理层稳定性等非财务变量，运用机器学习算法构建动态预警模型，对风险信号分级分类标识。
      建立跨部门信息协同机制，明确信贷、风险、运营等部门监测职责与信息传递路径。系统捕捉企业经营异常迹象时，自动触发预警流程并推送至对应责任主体，确保风险信号快速传导。贷后管理人员按监管要求开展常态化实地核查，结合线上数据监测结果验证企业经营真实性，对重点客户定期风险复盘，形成“线上智能监测 + 线下实地核验”的双线管控模式，提前识别潜在风险隐患，提升贷后风险管理主动性与精准性。
      ( 四）创新工具，强化不良资产处置
      农商行应拓展多元化风险缓释渠道，优化传统抵质押模式，运用新型增信工具，健全不良资产处置体系，提升风险化解效率。
      在缓释工具创新方面，除传统不动产抵押外，大力推广知识产权、股权、应收账款等新型质押方式，探索供应链金融场景下的批量增信模式，依托核心企业信用为上下游中大型企业提供融资支持。建立抵质押物动态估值机制，联合专业评估机构定期对抵质押资产价值核验，结合市场波动调整质押率，确保担保额度与资产价值匹配。
      制定标准化不良资产处置操作规范，明确尽职调查、估值定价、方案审批等关键环节要求，加强与资产管理公司、法律中介机构协同，构建“市场化转让 + 债务重组 + 资产证券化”的多元化处置格局。对违约贷款分类处置，具备重组条件的企业通过调整还款计划、追加担保化解风险；对无重组可能的不良资产采用公开拍卖、收益权转让等方式快速变现。通过工具创新与流程优化，降低风险敞口，提升不良资产处置效率与效益，增强信贷业务风险抵御能力。
四、风险管理下农商行中大型企业信贷策略实施的保障体系
      农商行要提升中大型企业信贷风险管理水平，需从制度、科技、人才三方面发力。
      （一）完善制度建设，筑牢管理根基
      构建覆盖信贷全流程的制度体系，为中大型企业信贷策略落地提供保障。一是修订核心制度，明确审贷分离、权责划分等原则，细化各部门在贷前、贷中、贷后各环节的职责清单与协作流程，确保制度可操作、有刚性约束。二是建立动态调整机制，当监管政策或行业环境变化时，及时评估并优化制度，避免与实际业务脱节。三是健全责任追究制度，明确各环节违规追责标准与流程，以责任倒逼严格执行制度，防范道德与操作风险。
      ( 二）强化科技支撑，提升管理效率
      搭建适配的科技架构，为风险管理提供技术保障。一方面构建统一数据治理体系，制定涵盖数据全环节的治理规则，打通内外部数据壁垒，建立安全防护机制，保障数据质量与信息安全。另一方面优化核心业务系统功能，嵌入智能审批、动态监测等工具模块，实现信贷流程节点技术赋能。同时建立系统迭代升级机制，根据业务与技术发展持续优化，使科技适配复杂需求，提升运营效率。
      （三）加强人才培养，提高管理水平
      打造复合型人才梯队，提升团队对信贷风险的管控能力。一是开展针对性专项培训，围绕中大型企业行业特性、经营风险、新型增信工具应用等设计课程，邀请专家与业务骨干授课，夯实专业基础。二是建立内部轮岗与外部交流机制，安排员工在相关岗位轮岗，组织与同业标杆机构交流，搭建实践平台。三是完善人才激励机制，将风险管理成效与绩效考核挂钩，对优秀员工给予晋升与奖励，激发团队提升专业能力的积极性。
五、结语
      在行业变革与监管强化的背景下，农商行中大型企业信贷风险管理需突破传统模式桎梏，本文构建的贷前智能识别、贷中动态评级、贷后全周期跟踪、风险多元处置全流程策略，以及配套的制度、科技、人才保障体系，精准回应了当前管理中的核心痛点，能有效提升风险防控的精准性与业务运营的合规性，为农商行平衡信贷投放与风险防控、优化资源配置提供了可行路径。未来，农商行需持续深化数字化转型，将大数据与人工智能技术更深度融入信贷各环节，同时结合绿色金融发展趋势完善风险评估维度，深化与产业链核心主体、金融科技机构的协同联动，在适应市场动态变化与监管要求的过程中，实现中大型企业信贷业务的稳健高质量发展。
参考文献
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[2] 丁建汀 , 汪新宇 . 我国商业银行中小企业信贷风险管理研究 [J].产业与科技论坛 ,2025,24（05）:217 - 219.
[3] 李欣迪 . 商业银行中小企业信贷风险管理研究 [J]. 产业创新研究 ,2024（07）:122 - 124.
[4] 冉晖 . 新时期村镇银行信贷风险管理存在的问题及对策 [J]. 中国管理信息化 ,2023,26（04）:162 - 164.
[5] 邢仕宏 . 企业信贷风险及防控管理分析 [J]. 中国市场 ,2020（21）:44 - 46.