*本篇文章将收录于即将发布的《2026年中国银行业展望报告》中，敬请关注。

当前，宏观经济环境的复杂性与不确定性持续加剧，叠加产业结构调整、市场需求波动等多重因素，银行信用风险管理面临前所未有的挑战。企业经营承压导致还款能力波动加大，部分行业风险暴露速度加快，传统风控手段对风险的预判和处置效率，已难以匹配市场变化节奏。大多数银行在零售信贷业务通过构建多维度风险决策模型、完善自动化审批流程等方式，初步实现了个人信贷风险的精细化管控。然而，相较于标准化程度高、数据易获取的零售业务，对公信贷业务因客户需求差异化大、交易结构复杂、信息不对称问题突出等特点，仍缺乏系统化、体系化的风控管理手段。目前行业内常见做法多依赖粗放式信贷政策进行框架性要求，通过“单笔审批”模式逐案判断风险，在客户准入、授信评估、贷后监控等关键环节，均存在作业及决策效率低、风险识别不全面、管理颗粒度粗等可提升空间。

面对对公信贷风控的现实压力与提升资产质量的迫切需求，银行业亟待探索一套可落地、可执行的系统化解决思路，这一过程可拆解为两大核心步骤。

步骤一：打破过往对公风控“模糊化”“经验化”的壁垒，清晰界定并构建覆盖全业务流程的风控标准

过去，对公风控多依赖“资深客户经理凭经验判断”“审查审批人员按主观理解把握尺度”，风控标准如同“隐形门槛”，难以传承、难以统一。智能风控的基础是将风险管控经验，转化为贯穿信贷业务全生命周期的具体标准，包括客户准入标准、尽职调查标准、审查审批标准、放款审核标准及贷后管理标准，已经成为银行风险从业人员普遍的共识。在标准的层级设计上，遵循“通用-行业-客群”的递进逻辑：

• 先确立适用于所有对公客户的通用管控标准，奠定风险底线；
• 再结合不同行业的经营特性、周期规律与风险点，制定差异化的行业管控标准；
• 最后针对同一行业内不同规模、不同经营模式、不同信用状况的细分客群，进一步细化客群管控标准，实现风险的精准分层与靶向管理。

步骤二：风控标准的系统实现

在明确全流程风控标准后，如何将这些标准从“纸面要求”转化为“系统可落地、可执行”的规则，成为困扰银行业的核心难题。对此，我们创新提出“对公信贷风控大底盘”的新理念，将其定位为承载全流程风控标准的核心载体，并通过“三大核心库”的架构设计，实现全流程标准与系统的深度融合，彻底解决对公风控体系化问题。

第一个库是报告模板库：

我们采用模组化思维，将通用要求、行业差异要求、客群差异要求下的尽调动作、贷后核查动作拆解至最小单元，形成标准化尽调报告、审查报告、贷后报告模组。在实际作业中，工作人员可根据客户所属行业、客群类型，灵活拼接对应模组，快速生成符合标准的尽调报告模板、贷后报告模板，避免了过去尽调、贷后管控粗放、作业粗放的模式，精准调查分析，杜绝关键信息遗漏。

第二个库是风控策略库：

包含贷前尽调策略与贷后管理策略，两者均遵循“通用+差异”的设计原则，在客群、行业维度保持标准一致。其中，策略库中的“知识库模块”用于沉淀并输出操作经验与作业标准，例如在制造业客群尽调中，系统会自动提示需重点核查生产设备利用率、供应链稳定性等关键指标；在贷后管理中，会明确不同行业客户的贷后监测要点。“风险探测模块”则针对具体行业、客群的典型风险点，实现风险引导式作业——当系统识别到客户存在某类风险信号（如贸易类企业应收账款逾期率上升），会在不同环节触发不同作业要求，例如在准入环节提示风险和是否符合准入标准，在尽调环节会自动触发下一步尽调重点，在贷后环节会触发一次贷后排查或者贷后检查任务，引导工作人员聚焦风险点开展深度核查，让风控决策有迹可循、有据可依。

第三个库是综合分析工具库：

作为前两大库的“数据与技术支撑底座”，覆盖宏观、中观、微观三个分析维度。宏观层面提供经济周期预判、政策导向解读工具；中观层面包含行业景气度评分、区域风险热力图、产业链上下游风险映射功能；微观层面则聚焦客户个体，配备财务报表智能分析（粉饰度和健康度评估）、企业负面信息实时监测（涉诉、失信等）、银行流水穿透式核查、征信报告关键信息解读等工具。同时，工具库具备自动数据抓取能力，可同步外部企业征信、工商信息与银行内部信贷历史、交易流水数据，在此基础上实现“一键客户画像”，快速呈现客户信用状况、经营能力、潜在风险，并自动同步进报告内容中，为报告撰写、策略执行提供精准数据支撑和作业提速。

三大核心库协同运作，形成了“数据采集-风险识别-作业引导-报告生成”的全自动化、智能化风控闭环。

• 在贷前阶段，工具库提供数据与分析支持，策略库引导风险核查方向，模板库规范报告输出；
• 在贷后阶段，策略库通过“定点贷后任务触发+风险引导+预警联动”模式，实现精准分层贷后任务，任务完成后报告自动生成，彻底改变了传统对公风控“人工依赖重、效率低、风险识别碎片化”的痛点，重塑了数字化高效的风险全流程引导式作业模式，为银行筑牢对公信贷风险防线提供了坚实的大底盘支撑。

从银行经营发展角度来看，构建对公信用风控底座对其核心竞争力有显著的价值。

以某区域性银行为例，落地之后实现了四大效益：

• 首先，拉齐全流程风控标准，该银行通过600多个行业、客群、产品通用和特色尽调、审查、贷后报告模组，实现客户经理、审查人员、审批人员及贷后管理人员的统一尺度执行，不仅让风控标准从“经验导向”转为“可视化”，减少人为判断差异导致的重复工作和风险漏洞，强化信用风险管控的稳定性。
• 其次，平均30%到70%的自动化尽调、贷后作业比例大幅提速提效，为客户经理、审查人员减轻重复性工作负担，释放人力投入高价值分析、挖掘工作中，也进一步提升了客户体验。该银行的科技类明星产品自动化尽调、贷后比例可达到70%。
• 再者，依托数字化辅助分析能力，多维度的数字化分析工具提供更全面的决策信息，帮助决策层更准确的判断客户资质、行业风险，减少信息不对称带来的决策偏差，以该银行的风险初筛工具为例，初步风险筛查准确率高达90%以上，实现了风险关口的前移。
• 最后，标准化过程中持续积累的经验和要求，逐步沉淀为该银行专属的风控“智库”。该银行也计划进一步使用大模型技术，实现基于“智库”的智能问题及智能体，实现对公风控的全面智能化转型。

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