零售内部评级原理介绍
风险管理部 风险评级管理处
第 2 页
目录
一、新资本协议简介
二、银监会监管要求
三、我行零售内部评级体系
四、现行零售评级体系的问题
第 3 页
新资本协议简介
1、新资本协议的产生背景
2、新资本协议的主要内容
3、新资本协议存在问题4、巴塞尔III的主要内容
第 4 页
关于市场风关于市场风
险的补充规险的补充规
定定 19961996
Basel IBasel I
19881988
巴塞尔协议的演变路径
Basel IBasel I的主要缺陷：
未对信用风险进行细分（one fit all）
仅仅关注信用风险
过分强调资本的充足性
Basel II Basel II
20042004
Basel IIBasel II：
确立了三大支柱
增加操作风险要求
引入内部评级法
Basel III Basel III
2009-20102009-2010
Basel IIIBasel III：
提高资本监管标准
加强对流动性监管
引入杠杆率监管指标
……
新资本协议简介
../Local%20Settings/Temp/
../Local%20Settings/Temp/
第 5 页
新资本协议简介
在新资本协议出台之前，各国商业银行监管机构都采用1988
年的老资本协议
1988年老资本协议的出台
20世纪80年代，在西方国家金融市场日益“脱媒”、美国储
贷机构流动性危机的爆发、日本银行在全球的疯狂扩张等三方面
背景下，巴塞尔委员会制定了1988年老资本协议。老资本协议
确立了全球统一的、8%的最低资本充足率监管标准，并规定，
对于不同风险的资产，商业银行必须要持有一定的资本。
老资本协议的问题
对风险的考虑不全面，最初仅要求商业银行对信用风险持有
资本，对市场、操作等其他类型风险未全面考虑。
信用风险的计量方法纯粹是标准法，对信用风险的分类过于
粗糙，导致资本的要求对风险的变化不敏感、不准确。
针对上述问题，2004年出台了新资本协议。
1、新资本协议的产生背景
第 6 页
1 2 3
对三大风险管理提出
了最低资本要求，统
一了资本充足率计算
标准，提高了对风险
的敏感性：
•信用风险
•市场风险
•操作风险
第一支柱
最低资本要求
对银行的内部资本评
估的风险进行监督检
查：
• 商业银行应建立内
部资本充足性评估程
序（ICAAP）
•监管当局对商业银
行实施资本充足率监
督检查程序（SRP）
第二支柱
监督检查
扩充财务披露的范围
并提高其对于市场的
透明度:
•披露风险管理方法
•披露资本水平
•披露各业务/机构的
风险
第三支柱
市场纪律
新资本协议简介
2、新资本协议的主要内容——
三大支柱
第 7 页
预期损失(EL) 是银行面临的平均损失，为业务开展的风险成本。银行需通过定价来反映风险成本，通
过计提拨备加以覆盖。
非预期损失(UL)反映了在一定置信水平下，损失超出平均水平的幅度，需要用资本金来覆盖。
发生极端损失的可能性很小（因此持有大量资本金是不经济的），但一旦发生将是致命的，需要采取
其他补救措施（保险，政府救助等）。
置信区间反映银行的风险偏好。
非预期损失
损失分布图
损失规模
预期损失
极端损失
置信度
%
m
新资本协议简介
2、新资本协议的主要内容——
第一支柱 资本的经济学含义
第 8 页
最低资本要求
高级计量法
基本指标法
标准法/替代标准法
内部模型法
标准法
标准法
内部评级法
信用风险
操作风险
市场风险
压力测试监督检查
新资本协议简介
2、新资本协议的主要内容——
第一支柱 资本的计量方法
第 9 页
第一支柱涵盖的风险：三大风险
Text
由借款人或交易对手违约、信用降级
造成损失的风险
市场风险市场风险
由市场价格发生不利变动造成交易头
寸损失的风险
由不完善或有问题的内部程序、人员及
系统或外部事件所造成损失的风险
主权 公司 零售
金融机构 股权 其他
利率风险 汇率风险
股价风险 商品价格风险
法律风险 IT风险
内部欺诈 外部事件
资本
充足率
＝＝ ≥
资本资本
操作风险加权资产
市场风险加权资产
﹢﹢
信用风险加权资产
﹢﹢
％
信用风险信用风险
操作风险操作风险
新资本协议简介
2、新资本协议的主要内容——第一
支柱 资本充足率计算公式
第 10 页
2、新资本协议的主要内容——
第二支柱、第三支柱
新资本协议简介
第 11 页
最低资本充足率要求不变（8%）
市场风险资本要求的计算方法基本不变
¨̈主要相同点主要相同点
计算公式不变：资本充足率＝资本/风险加权资产
¨̈主要不同点主要不同点
增加了第二支柱和第三支柱
增加了操作风险的资本要求
信用风险内部评级法（IRB）成为新协议的核心内容
新资本协议简介
2、新资本协议的主要内容——
第一支柱 新老资本协议比较
第 12 页
危机爆发时，全球银行整体资本质量不佳
目前的监管体系尚未对杠杆率进行一致的监管
金融监管中存在的顺周期性未引起足够重视
危机危机
中暴中暴
露出露出
新协新协
议的议的
不足不足
金融危机以来，巴塞尔委员会对现行的资本监管和流动性监管体系进行大刀阔斧的改革。
2010年9月12日，巴塞尔委员会在瑞士巴塞尔举行管理层会议，通过加强银行体系资本要
求的改革方案，即《巴塞尔协议Ⅲ》，明确要求银行提高资本金比率，提高抵御金融风险
的能力。2010年11月，G20峰会批准了Basel III。
强调对单个机构的管理，对系统性风险考虑不足
新资本协议简介
3、新资本协议存在的问题
第 13 页
Basel III 的主要内容
提高资本质量，更新资本定义
扩大风险覆盖范围，加强交易对手信用风险
管理
引入并更新整体杠杆比率
提出前瞻性的拨备、资本留存及反周期超额
资本
全球流动性标准等
Basel III 的改革领域
微观层面：提升单家金融机构的稳健性，强
化金融体系稳定的微观基础
中观层面：强化金融市场基础设施建设，修
正金融市场失灵
宏观层面：将系统性风险纳入金融监管框架，
建立宏观审慎监管制度
提高银行抵御
金融震荡和经济
波动的能力
提高风险管理
和银行的治理水
平
增强银行业的
透明度和披露要
求
新资本协议简介
4、Basel III内容要点——主要内
容和改革领域
第 14 页
短期来看，新政策将对全球银行业资本金补充带来压力
长期来看，去杠杆化趋势将促进银行业经营模式转变
提高流动性资产的保有额度，会使高风险、
高利得的经营模式难以维持，去杠杆化过程将持
续进行。未来，银行业将朝着资产结构更合理、
收入来源更多元化的经营模式转变。
由于资本充足等标准的提高，银行资本金补
充压力较大，可能导致对经济紧缩的预期
资本协议新规的出台有利于全球银行业发展
是基于金融危机的教训以及银行业发展的最
新特点对资本协议进行完善和补充，其执行也将
是一个循序渐进的过程，长期来看将对银行业的
风险管理产生积极作用。
Basel III对全球银行业的影响新资本协议简介
4、Basel III内容要点——
Basel III对全球银行业的影响
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目录
一、新资本协议简介
二、银监会监管要求
三、我行零售内部评级体系
四、现行零售评级体系的问题
第 16 页
监管指引：
《商业银行信用风险内部
评级体系监管指引》
《商业银行银行账户信用
风险暴露分类指引》
《商业银行信用风险缓释
监管资本计量指引》
《商业银行资本计量高级
方法验证指引》
……
要求1：建立内部评级体系
风险参数量化模型
评级制度和评级流程
IT系统
要求2：内部评级充分应用
核心应用范围 高级应用范围
信贷准入
授信额度确定
贷后监控
信贷政策
风险报告
……
经济资本计量
风险偏好和风险战略
贷款损失准备计提
贷款定价
绩效考核
……
要求3：内部评级体系验证
要求4：内部评级体系审计
1、内容方面的要求（1/2）
第 17 页
银监会对非零售内评体系与零售内评体系监管要求的差异：
评级方法：
非零售内部评级体系分为初级法、高级法。
初级法下，商业银行仅需要估计违约概率（PD） ，其他参数的取值按照监管规定。
高级法下，商业银行需要自行开发模型，估计违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违约
风险暴露（EAD） 、期限（M)等参数。
零售内部评级体系没有初级法，只有高级法。
零售内部评级体系需商业银行自行估计三个参数 ：PD、LGD、EAD
管理方法：
非零售内部评级体系的管理理念是：一般采用逐笔、逐户的管理方式。
零售内部评级体系的管理理念是：组合管理。
1、内容方面的要求（2/2）
第 18 页
我行零售内部评级体系
下一步工作计划
加快推进评级应用
尽快提交第三方独立验证报告
尽快提交内部审计报告
按银监会现场评估意见整改
2、时间方面的要求
监管指引
银监会计划在2011年末前完成工、农、中、建、交等五家大型
商业银行的新资本协实施的评估工作
要求五大行在今年底或明年初实施新资本协议
第 19 页
目录
一、新资本协议简介
二、银监会监管要求
三、我行零售内部评级体系
四、现行零售评级体系的问题
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我行零售内部评级体系
1、零售风险管理的先进做法
2、三类评分卡
3、三类风险参数
4、评级应用
5、两套评级制度
6、两个评级系统
第 21 页
中国农业银行 美国富国银行
美国摩根大通银行 英国汇丰银行
总资产：103,374亿
零售贷款占比：23%
零售收入占比：35%
总资产：140,269亿
零售贷款占比：67%
零售收入占比：47%
总资产：83,322亿
零售贷款占比：57%
零售收入占比：62%
总资产：162,521亿
零售贷款占比：41%
零售收入占比：47%
数据源：各银行2010年年报/财务结果
零售业务的贡献度
第 22 页
关于我国零售贷款发展趋势及其风险管理的看法
宏观经济角度
经济增长模式转变
商业银行经营管理角度
金融脱媒
利率市场化
提高资本充足率的压力
零售贷款角度
人行已于9月19日推出征信评分，有助于解决信息不对称、降低商业银行零售贷款的经营成本。
银监会内部评级法的实施，将降低商业银行零售贷款的监管资本要求。
结论：
零售贷款的发展将是银行业未来的发展趋势
有必要加紧推进零售内部评级体系实施，确保风险可控下的业务发展
第 23 页
贷款需求消费者群体 商业银行
零售业务特点
单笔金额小
业务数量大
消费者群体特征复杂
消费者群体需求多元
化
面临的问题
信息不对称（个人财
务状况不透明）
人工审批及贷后管理
成本高
人工审批准确性、一
致性差且效率低
先进的做法
数据化：全面使用内外部数
据，包括贷款信息、存款信
息、征信信息等
模型化：应用各种模型进行
贷前、贷中及贷后管理
自动化：依靠系统进行自动
贷款审批、贷后管理
系统化：完善的信息系统支
持数据化、模型化和自动化
贷款决策
零售贷款的风险管理方法—四化
第 24 页
银行数据平台
申请数据
主档案数
据
交易数据
欺诈数据
营销数据
存款客户数据
房贷数据
信用卡数据
车贷数据
其它数据
征信数据
黄页数据
身份证数
据
社保数据
国外商业银行通过全面使用内外部数据，以解决信息不对称的问题
“数据化”
第 25 页
账户管理：
•行为评分模
型
•使用率模型
•盈利模型
开拓新客户：
•风险预筛选评分模型
•响应/收入评分模型
催收和保全：
•早期催收模型
•晚期催收模型
•回收模型
新客户审批：
•申请评分模型
•申请欺诈模型
交叉销售：
•交叉销售模型
•交易欺诈模型
•盈利模型
挽留客户：
•挽留/流失模型
•提前还款模型
“模型化”
第 26 页
申请处理系统
2 自动评估信用风险 计算风险评分：
如750
3 自动确定贷款条款
确定贷款条款：是
否金卡、利率高低、
授信额度大小等
4 自动做出审批决定
作出审批决定：
如批准、拒绝
返回申请处理系统
1 贷款申请资料录入
自
动
化
自
动
化
“自动化”
第 27 页
贷款审批系统
申请评级系统
贷后管理系统
外部
监管
报表
业务系统
风险数据集市
资本充足率
经济资本计量
应用
交易处理系统 行为评分
风险参数
……
内部管理报表
“系统化”
第 28 页
持续优化的方向：前台人员的操作更简便、更快捷；
后台的数据分析及模型更加精细、准确。
持续优化改进申请、行为等风险模
型；不断扩展模型的应用领域，开
发收益、欺诈等模型
持续完善信息系统，以支持数
据化、模型化、自动化
• 外部、内部数据
的不断整合
模型化
数据化
系统化
自动贷款审批、贷后管理
自动化
第 29 页
我行零售内部评级体系
1、零售风险管理的先进做法
2、三类评分卡
3、三类风险参数
4、评级应用
5、两套评级制度
6、两个评级系统
第 30 页
我行零售内部评级体系
2、三类评分卡
、开发过程
、实际业务评级
第 31 页
生活中存在许多“显性”或“隐性”的“评分卡” 。
例如：选购汽车--综合价格、油耗、安全系数、性能、外观等来因素。
评分卡是综合个人客户的多个维度信息（如基本情况、偿债能力、信用状
况等，重点关注偿债能力、还款意愿），基于这些信息综合判断违约的可
能性。
评分卡
是什么
？
什么是评分卡
第 32 页
专家判断评分卡的特点：
类似于“中医”，主要依靠专家过往的历史经验。
专家判断评分卡的缺点：
有多少大夫，同一种病就有多少“方子”，且有些方
子并非完全有效。
统计模型评分卡的特点：
类似于西医，采用统计模型来确定药物由哪些成分构
成，各自剂量应该是多少。
统计模型评分卡的优缺点：
准确性比较高；但其假设历史能够代表未来，历史总
是惊人的相似。
评分卡
是什么
？
第 33 页
贷后管理阶段：
• 行为评分卡是按月对
未逾期的贷款进行评分。
主要是用来在贷后管理
中确定客户风险的高低，
进而根据风险的不同采
取不同的贷后管理手段。
催收阶段：
•催收评分卡是对当前月逾
期的贷款进行评分。主要
是用来在催收管理中确定
风险比较高的客户，进而
根据风险的不同采取不同
的催收手段。
贷款审批阶段：
•申请评分卡是对每一笔新申请的
贷款进行评分。主要是用在信贷
准入门槛的设计和授信额度的确
定方面。
根据零售贷款生命周期不同阶段，分别开发了申请、行为、催收三类评分卡。
评分卡具体分类
第 34 页
不同阶段，可获得的客户信息是不同的，分为三类评
分卡是为了更充分利用这些信息来区分客户风险。
在贷款申请阶段，很多客户历史上与我行没有信贷关系。因
此，可用来评判贷款风险的信息主要就是客户基本信息、第一
还款来源信息、第二还款来源信息、客户征信信息等。
在贷后管理和催收管理阶段，很多贷款客户具有了丰富的行
为信息，例如最近12个月逾期的次数（贷记卡的行为信息更为
丰富，例如是在“超市购物”刷卡还是“透支取现”刷卡），
这些信息比申请信息能够更有效的区分风险。因此，有必要专
门开发行为和催收评分卡来开展贷后管理和催收管理。
区分三类评分卡的原因
第 35 页
评分卡开发具体步骤（四个步骤）
模型设计 模型细分 模型开发
确定排除规则：
•基本的排除规则，如债
务人年龄小于18岁；
•特别类型客户，如VIP。
确定“好/坏”账户定义：
•符合产品特征的“坏”账
户定义。
确定观察期、表现期：
•尽量获取足够的样本数
量；
•尽量取最近时间的样本。
备选变量处理：
•连续型变量，使用自然
对数、平方、平方根等函
数变形；
•分类型变量，根据好坏
比分组，生成哑变量 。
变量筛选：
• 检查变量是否符合稳定
性、单调性、合理性；
• 逐步判别分析，选取最
具预测力的变量。
生成模型：
•对筛选变量进行logistic
回归；
•与“坏”账率校准；
•转换到0-1000分。
细分目的：
•将不同风险特征的账户划分
到不同细分群体中，针对细
分群体开发模型，增强模型
预测力。
数据抽样：
•分层抽样，并分为70%开发
样本，30%验证样本。
生成细分：
•综合决策树分析软件
(Answer Tree) 和业务含义及
需要得到细分。
细分评估：
•建立主模型/子模型评估其预
测力，比较总体提升率。
数据准备
提取系统数据：
•信贷管理数据；
•交易数据。
数据清洗和加工：
•生成申请数据集和月度
数据集。
第 36 页
数据的清洗和加工
个贷申请数据的补录
基础数据的提取
• CMS二期系统中：
•抽取了105张数据表，涵盖
了个人贷款的贷款凭证、贷
款合同、抵押合同、客户信
息等多方面信贷管理信息；
• 从CAS系统中：
•抽取了94张数据表，涵盖了
个人贷款每个月的应还本金、
应还利息、实还本金、实还
利息等账务处理信息；
• 从贷记卡业务辅助系统中：
抽取了42张数据表，涵盖了
贷记卡的贷款申请信息、每
月应还款、实还款等各方面
信息。.
•错误数据的删除，包括：
•个人贷款申请人年龄小于18
周岁的贷款、表现窗口中没
有任何交易的贷款、交易日
早于开户日的贷款、贷款期
限小于15天的贷款、贷款金
额为0的贷款。
•生成了两方面的数据集：
一是每笔贷款的申请信息，
包括年龄、婚姻状况、学历、
月收入还贷比、抵押率等
二是每笔贷款发放后每个月
末的还款信息和逾期状况，
包括贷款余额、应还本息、
实还本息、逾期状况等。
申请数据的补录：
对于申请数据集分析发现：
我行个人贷款有关申请信息
缺失较多，难以支持个贷申
请评分模型的开发。
因此，我行开展了数据抽样，
并下发了《关于组织填报个
贷评级有关基础数据的通知
》（农银风管 [2011]12号），
组织18家分行对6类个贷产品
的7877笔贷款进行了逐笔手
工补录，有效完善了个人贷
款的申请数据集。
通过近8个月的工作，共生成了800多万个建模样本的申请信息和每月还款行为信息，
形成了较为完善的评分卡开发和风险参数计量的基础数据集合，并有效满足了数据样本的
全面性、完整性、准确性和一致性等监管要求。
评分卡开发步骤一（数据准备）
第 37 页
自住房、商用房
坏 表现窗口内发生3期或以上逾期
好 表现窗口内从未逾期
好 表现窗口内（不包括当前月）发生1-3次1期逾期
自 用 车 、 商 用 车 、
助业贷款、消费贷款
坏 表现窗口内发生3期或以上逾期
坏 表现窗口内发生2次或以上2期逾期
好 从未逾期
好 表现窗口内（不包括当前月）发生1-3次1期逾期
评分卡开发步骤二（模型设计）
工作目的：确定打分卡预测的目标，是预测贷款在未来12个月发生逾期60天以上的概率；
还是在未来18个月发生逾期90天以上的概率。
工作方法：综合考虑多个纬度，确定坏贷款的定义以及表现期。
坏客户数量的多少—--至少需要1500个坏样本才能开发打分卡。
建模数据的临近性—--表现期过长，会导致建模样本对当前的代表性不足。
业务经验—--信用保证类的贷款逾期2期即可视为坏，而个人住房贷款逾
期90天以上甚至180天以上才可视为坏。
迁徙率分析----处于某一状态的贷款，在下一个月是有更大的比率变好还是变坏。
工作结果：
第 38 页
评分卡开发步骤三（模型细分）
工作目的：不同类型贷款的风险特征不同，通过细分，并对细分后的贷款采用不
同的评分指标及其权重，可以更准确识别贷款风险。
例如：个人自住房贷款和个人助业贷款的风险差异就比较大；最近12个月
曾发生逾期的贷款和一直按期还款的贷款风险差异就比较大。
工作方法：根据业务经验先行细分，再用统计方法验证其合理性。
申请评分细分逻辑：个贷方面，根据业务品种和担保方式的差异划分；贷记卡方
面，根据客户工作单位性质和所在区域的差异分别划分。
行为评分细分逻辑：个贷方面，根据业务品种、贷款期限和贷款历史逾期情况的
差异划分；贷记卡方面，根据客户工作单位性质、贷款账龄、贷款历史逾期情况和贷
记卡使用用途的差异划分。
催收评分细分逻辑：个贷方面，根据业务品种和贷款逾期期数的差异划分；贷记
卡方面，根据贷款逾期期数的差异划分。
采用主子模型方法，验证在贷款细分基础上所开发的统计模型是否能够具有较好
的风险区分能力。
第 39 页
贷款
类别
购房 汽车 消费 助业 贷记卡
申请
评分卡
个人自住房 个人自用车 抵质押贷款 抵质押贷款
学生
医院学校从业人员
公务员
个人商用房 个人商用车
信用保证贷
款
信用保证贷款
地域一
地域二、三
地域四
行为
评分卡
近6个月最大逾期月数=0且
近12个月最大逾期月数=0 最近12个月未发
生逾期
无细分
贷款期限小于
等于12个月
学生
近6个月最大逾期月数=0且
近12个月最大逾期月数>0
本行员工
最近12个月最大
逾期月数为1
账龄不足3个月
近6个月最大逾期月数=1
贷款期限大于
12个月
过去3个月内曾逾期
近6个月最大逾期月数>1且
近12个月最大逾期月数=2 最近12个月最大
逾期月数为 1以
上
过去3个月未逾期内有
利息产生
近6个月最大逾期月数>1且
近12个月最大逾期月数>2
过去3个月内未逾期无
利息产生
催收
评分卡
逾期1期 逾期1期 逾期
1期
逾期1期 逾期1期
逾期2期 逾期2期 逾期2期 逾期2期
评分卡开发步骤三（模型细分）
细分结果：最终的细分方案有效确保了
样本数量的充足性、客户风险特征的差异性、
业务直觉的一致性。
第 40 页
评分卡开发步骤四（模型开发）
工作目的：开发打分卡并对其进行验证。
工作方法：先开展样本抽取；随后，基于样本数据开展单变量、多变量分析以及logistic
回归；最后，基于初步确定的模型，开展验证，确保其具备较好的区分能力和稳定性。
抽样方法为：（1）开发抽样：一是在坏账户的抽样上。将总体样本中的坏样本全部保
留，且将其中的70%作为开发样本，剩余30%作为验证样本。二是在好账户的抽样上。对总
体样本中的好样本以10%的比例开展随机抽样。如果按10%抽取的好账户数低于坏账户数的5
倍，则需要补充抽取好账户样本至坏账户数的5倍。（2）样本外验证抽样：开发抽取样本
时，所剩余的30%即用作预留样本。（3）跨时间验证抽样：与开发抽样方法类似。
细分 样本名称
总帐
户数
好账户数
坏账户数
不确定账
户数
好坏比
率
账户比
率账户数 抽样比例
自住房
开发样本 226,861 207,094 10% 4,635 15,132 70%
验证样本 97,226 88,754 10% 1,987 6,485 30%
跨时间样本 261,914 244,875 10% 4,775 12,264 -
商用房
开发样本 22,716 20,073 20% 730 1,913 70%
验证样本 9,735 8,602 20% 313 820 30%
跨时间样本 21,585 20,220 10% 393 972 -
自用车
开发样本 27,864 22,516 55% 2,439 2,910 70%
验证样本 11,942 9,650 55% 1,045 1,247 30%
跨时间样本 23,952 20,085 55% 1,989 1,878 -
…… ……
部分个人贷款抽样情况示例
第 41 页
开发三类零售评分卡共40张。
产品类别
申请
卡
行为
卡
催收
卡
合
计
贷记卡 6 6 2 14
个人购房贷
款
2 5 2 9
个人汽车贷
款
2 3 2 7
个人消费贷
款
2 1 1 4
个人生产经
营贷款
2 2 2 6
总计 14 17 9 40
评分卡示例
评分卡开发步骤四（模型开发）
模型开发结果：
第 42 页
我行零售内部评级体系
2、三类评分卡
、开发过程
、实际业务评级
第 43 页
评分结果
个人贷款和贷记卡信用评分取值范围为0至1000分。个人贷款
和贷记卡信用评分与贷款变坏概率存在映射关系：
（说明：下页对变坏做具体解释）
贷款变坏概率
评分结果
信用评分与变坏概率的映射关系
为什么评分结果是一个0分至1000分
之间的评分？
有两方面原因：
业界通用做法。美国FICO评分采用
0-1000分；我国人行征信评分和其
他银行也都采用0-1000分。
更加细致的区分风险。法人客户评
级一般采用二十个级别左右的评级
体系；个人贷款采用1000个分段，
比较细致的区分风险。
第 44 页
零售贷款信用评分的对象为授信
同一客户的不同授信要分别进行评分
对含有循环额度的账户，只需对授信进行评分，对
账户下的单笔用信不需重复评分
评分对象
第 45 页
评分预测内容
预测贷款在未来一段时间内，变坏的可能性。
变坏与违约的差异：逾期天数不一定是90天。
第 46 页
客户家庭基本情况
客户家庭偿债能力
贷款抵质押情况
人行征信信息
评分
信
息
录
入
申请评分基本流程：评分发起评分审核评分认定
申请评分审批权限：与贷款审批权限保持一致，评分随具体信贷业务
一并调查、审查和审批
申请评分计算频率：新申请贷款时进行评分
评分流程和权限（1/3）—申请
评分
第 47 页
还款的及时性
还款的充分性
自动计算评分
系
统
自
动
采
集
信
息
行为评分基本流程：系统按月自动采集评分指标，并计算行为评分
行为评分审批权限：由系统自动认定，无需人工认定
行为评分计算频率：每个月末对当月没有逾期的存量贷款进行评分
评分流程和权限（2/3）—行为
评分
客户家庭基本情况
客户家庭偿债能力
贷款抵质押情况
第 48 页
贷款的逾期次数
贷款逾期严重程度
自动计算评分
系
统
自
动
采
集
信
息
催收评分基本流程：系统按月自动采集评分指标，并计算行为评分
催收评分审批权限：由系统自动认定，无需人工认定
催收评分计算频率：每个月末对当月逾期1期或2期的贷款进行评分
评分流程和权限（3/3）—催收
评分
客户家庭基本情况
客户家庭偿债能力
剩余贷款情况
第 49 页
按业务类别，个贷申请评分卡分为8张，如个人住房贷款申请评分卡、
个人商用房贷款申请评分卡、个人自用车贷款申请评分卡等
按客户职业类别和区域，贷记卡申请评分卡分为6张，如学生申请评
分卡、公务员申请评分卡等
系统根据制度规定的规则，自动选用评分卡，不需人工选择
评分卡的选用——申请评分卡
第 50 页
一是评分卡的风险区分能力达到了国内同业先进水平。
此次所开发评分卡的平均KS达到了35，单张评分卡的KS普遍在20以上，其中达到40
及以上的评分卡占1/3。（业界标准：KS一般应达到20，达到40认为评分卡具有很好的风
险区分能力）
二是评分卡具有较好的业务适用性。
总行各业务部门和部分分行信贷专家全程深入参与；
不照搬咨询公司做法，确保评分卡符合国情、行情。
三是使用科学、合理的技术方法。
采用了指标权重控制、AHP权重分配、评分校准等技术方法。
我行所开发评分卡的特点
第 51 页
评分卡层面：
押品价值的重估。香港、荷兰、英国等国外银行均根据房价指数变化，及时对押品价值
进行重估。但在国内，目前还缺乏比较准确的房屋价格指数；同时，在单笔贷款层面重估的
成本也比较高。因此，目前押品价值的及时重估是一个问题。我们希望，下一步尝试采购外
部商业机构的指数，并构造基于内部房贷的房价指数，来进一步深化这方面的工作。
存款信息。由于我行存款数据量巨大、系统对接困难等原因，此次评分卡开发暂未纳入
存款信息；同时，据了解，其它同业纳入之后效果并不理想，这可能是居民资产非存款化原
因导致的。我们希望，下一步探索利用存款信息是否可增加评分卡风险区分能力。
征信评分。9月19日，人行开始试用征信评分。我们希望，在积累一定征信评分结果后，
对其进行分析，形成征信评分和风险评分的两维评价体系。
宏观环境层面：
中期来看，国内房价改变一直向上的趋势，将会影响居民的消费习惯和还款行为，这将
导致贷款人群的风险特征发生偏移。
长期来看，中国经济长期发展将面对很多困难和挑战，经济结构调整，产业结构升级，
也将会影响居民的消费习惯和还款行为，导致贷款人群的风险特征发生改变。
总体来看，在国内银行业目前的情况下，我行此次开发的评分卡具有较好的风险
区分能力，符合当前的国情、行情；但是，也还存在改进空间，需要持续跟踪监
控、优化。
我行评分卡进一步的改进方向
第 52 页
我行零售内部评级体系
1、零售风险管理的先进做法
2、三类评分卡
3、三类风险参数
4、评级应用
5、两套评级制度
6、两个评级系统
第 53 页
我行零售内部评级体系
3、三类风险参数
、开发过程
、实际业务评级
第 54 页
违约概率是什么：预测这笔贷款在未来一年内出现90天以上
逾期的可能性有多大。
违约损失率是什么：预测这笔贷款在未来一年内如果违约，
会有多少钱无法收回。需要特别强调的是，在预测损失率时，
需要将各种管理成本、直接催收成本都加以考虑。
违约风险暴露是什么：预测这笔贷款在未来一年内如果违约，
违约时点的余额会是多少。这主要涉及“一次授信、循环使用”的
信贷产品，主要是贷记卡透支。
什么是
风险参
数？
什么是风险参数
第 55 页
监管要求
银监会对于商业银行零售风险分池的数据时间跨度、分池方法、分池应考
虑的风险因素、分池的稳定性、一致性等提出了明确的监管要求。
《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》
第五十二条 商业银行应建立零售风险暴露的风险分池体系，制定书面政策，
确保对每笔零售风险暴露进行准确、可靠的区分，并分配到相应的资产池中。
第五十三条 零售风险暴露的风险分池应同时反映债务人和债项主要风险特征。
同一池中零售风险暴露的风险程度应保持一致，风险特征包括但不限于下列因素：
债务人风险特征、债项风险特征、逾期信息等。
第五十四条 商业银行应确保每个资产池中汇集足够多的同质风险暴露，并能
够用于准确、一致地估计该池的违约概率、违约损失率和违约风险暴露。
第一百九十三条 商业银行应收集并保存零售风险暴露风险分池和量化过程中
使用的重要数据。这些数据至少涵盖5年时间。
风险分池的监管要求
第 56 页
根据风险指标取值的不同，对零售贷款进行划分，将风险
类似的零售贷款划入同一个分池，将风险不同的零售贷款划到
不同的分池。
在完成分池的基础上，估计相应的违约概率（PD）、违约
损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）。
什么是
分池？
=超市在出售苹果时，
会根据品种、质量进
行分类，按不同价格
出售。
零售贷款风险分池与
之类似。最顶层的细
分：住房按揭、合格
循环零售产品、其他
零售产品
计量方法——分池
第 57 页
开发过程
风险分池方法
使用业内常用的“自上而下”和“自下而上”相结合的方法。先自上而下进
行划分，再基于自上而下的划分结果，采用自下而上的方法完成最终分池。
自上而下
自下而上
“自上而下”开展高层细分：
是指根据零售风险暴露三个类别、
违约和未违约、业务经验等，通过专家
判断将零售贷款进行初步划分的过程。
“自下而上”开展低层细分：
是指在完成高层细分后，对于每一
个初步划分形成的节点，再通过决策树
统计方法，使用具有较强风险区分能力
和较好业务含义的风险因素进行逐层细
分，最终形成整体风险分池。
第 58 页
风险分池方法
“自上而下”进行高层细分主要需考虑的三方面因素：
1、监管要求将零售贷款分为三大类，即个人住房抵押贷款、合格的循环零
售风险暴露（主要指贷记卡）和其他零售风险暴露。
2、将违约和未违约零售贷款分别进行划分，并分别估计已违约贷款和未违
约贷款的违约概率、违约损失率。
3、业务实际情况。主要包括：产品类别、贷款账龄、逾期状态等方面。
开发过程
第 59 页
违约概率（PD）分池
违约概率分池共分为三个步骤：
第一步：确定违约概率分池的两方面基础条件。
确定违约定义。当债项逾期90天以上时，则认定该笔债项为违约。
确定数据基础。违约概率的时间跨度为1年，因此估计违约概率需要12个月的表现期。
按开发所获取的2009年8月数据倒排：
个人贷款（三年数据） 2006年8月 2007年8月 2008年8月
用于违约概率分池 长期平均
贷记卡（五年数据）2005年8月 2006年8月 2007年8月 2008年8月
违约概率分池的数据样本：
2008年8月
有效样本
自用房 自用车 商用房 商用车 生产经营
综合授信和
综合消费 贷记卡
1,775,420 94,171 153,306 38,059 81,414 54,097 5,451,048
开发过程
第 60 页
违约概率（PD）分池
第二步：开展高层次细分和低层次细分
先进行高层次细分：
三大类风险暴露 产品层面细分 账龄、逾期状态的细分（开展成熟性效应分析）
个人自用车贷款成熟性效应分析示例图
零售贷款存在成熟期效应（贷款发放后，
随着时间的流逝，违约率会先逐步升高，然后再
逐步降低），根据监管要求，商业银行须对每类
贷款是否存在成熟期效应进行分析，并在分池时
将其区分为已成熟贷款和未成熟贷款。
开发过程
第 61 页
违约概率（PD）分池
第二步：开展高层次细分和低层次细分
再进行低层次细分：
对于高层次细分后的每个节点，通过决策树统计方法，使用风险因素进行逐层细分。
指标类
别 分池风险因素
评分
申请评分、行为评分、催收评
分
债务人
职业、地区、婚姻状况、供养
人口等
债项
担保类型、抵质押率、剩余贷
款比例、额度使用率、账龄等
行为信
息
过去3/6/12个月的逾期情况、还
款情况等
开发过程
第 62 页
违约概率（PD）分池
第三步：分池结果和PD估计
通过开展前述分池，共计划分了180个分池。
零售风险暴露 违约概率分池数目
个人住房贷款 32
其他零售风险暴露
个人商用房贷款 16
个人自用车贷款 14
个人商用车贷款 12
个人助业贷款 16
个人消费类贷款 4
贷记卡 86
对每个池PD的估计，主要基于三点来进行估计：
1、根据监管要求，PD估计值应是零售资产池一年期实际违约率的长期平均数。我行基于3个
时点的个人贷款数据和4个时点的贷记卡数据，对每个分池的违约率进行了估计。
2、当某些分池的PD估值低于%时，根据新资本协议要求，将其PD估值设置为%。
3、对于贷款尚未成熟的分池，还需使用成熟性效应分析得到调整系数，对PD估值进行放大，
确保其PD估值的审慎性。
开发过程
第 63 页
违约损失率（LGD）分池
违约损失确定 数据准备 高层细分
经济损失 包括直接成
本、间接成本和贷款未
回收金额。
折现率 个人贷款，使
用了合同执行利率；贷
记卡，使用了人民银行
一年期贷款基利率。
清收期 根据实际清收
情况确定。
根据个贷产品类别、贷
记卡客户类别（VIP、学
生卡等）、观察点是否违
约、违约时间等，我行进
行了违约损失率分池的高
层细分。
违约损失率的估计需要综
合违约表现期（12个月）
和违约清收期（18个月或
12个月）。从我行数据的
最后时点（2009年8月）进
行倒排，具体结果如下：
个人贷款受数据长度的限
制，仅有2007年2月一个时
点来计量违约损失率。
贷记卡具备2005年8月、
2006年8月、2007年8月共3
个时点数据。对于贷记卡，
我行使用2008年8月的数据
进行违约损失率分池，使
用全部3个时点数据进行违
约损失率的长期估计。
低层细分
对于高层细分的每个节
点，我行采用决策树统
计方法，使用风险因素
进行逐层细分，最终形
成了违约损失率的风险
分池体系。
我行所采用的风险
因素主要包括信用评分、
产品、地区、担保方式、
抵押率、剩余贷款比例、
账龄、逾期情况、还款
情况等。
开发过程
第 64 页
违约损失率（LGD）分池
违约损失率高层次细分示例 违约贷款的LGD估计
监管要求：对违约贷款的违约损失率估
计应反映清偿期非预期损失额外上升的
可能，并与预期损失进行比较，对两者
之间的差距计提资本要求。
我行具体做法：
1、估计PLGD，以反映清偿期间非
预期损失额外上升的可能性，PLGD取
违约损失率长期平均值95%置信区间的
上限。
2、估计BEEL，作为当前最优估
计的预期损失，因为违约贷款PD为1，
BEEL直接取最近时点违约损失率。比
较PLGD和BEEL的差值，对差值部分计
提资本要求。
开发过程
第 65 页
零售风险暴露 违约损失率分池数目
个人住房贷款 30
其他零
售风险
暴露
个人商用房贷
款 14
个人自用车贷
款 18
个人商用车贷
款 10
个人助业贷款 21
个人消费类贷
款 9
贷记卡 24
LGD估计：贷记卡方面，针对每个分池，基于3个时点的数据开展了违约损失率估计；
个贷方面，仅有一个时点数据，将该时点违约损失率值作为估计值。
违约损失率（LGD）分池
分池结果和LGD估计
分池结果：通过开展前述分池，共计划分了126个分池。
开发过程
第 66 页
违约风险暴露（EAD）分池
监管要求
估计违约风险暴露，应对未使用授信额度的预期提取加以考虑。
我行做法
对个人贷款，采用保守做法：
一是对非循环授信的个贷，由于不存在未使用授信额度的提取问题，直接使用观
察点的贷款余额和欠息（包括表外利息）作为其违约风险暴露。
二是对于循环授信的个人贷款（如个人综合授信、个人综合消费等贷款），其存
在未使用授信额度的提取问题。但是，因其规模较小且缺乏足够违约样本，直接使用
授信额度作为违约风险暴露，确保不对风险进行低估。
对贷记卡，通过信用风险转换系数（CCF）来对未使用授信额度的预期提取加以
考虑。主要使用分池的方法来估计CCF。
开发过程
第 67 页
CCF的确定 数据准备 高层次细分
根据可用额度（110元）
、客户类别（VIP、学生
卡等）以及是否为睡眠账
户等。
表现期 12个月
数据时点
2005年8月、2006年8
月、2007年8月、2008
年8月四个观察点 。
使用2008年8月的数据
进行风险分池；使用全
部4个时点数据开展
CCF的长期估计。
低层细分
通过决策树统计方
法，主要使用持卡
人的用卡情况和逾
期情况两方面风险
因素，进行逐层细
分。
贷记卡CCF分池
EAD计算
EAD=观察时点透支余额
+CCF×观察时点可用额
度
CCF值计算
可用额度较小或为0的账
户，CCF值将会非常大。
因此，基于数据分析，确
定以可用额度110元为分
界点。
当可用额度>=110元，公
式如下；
当可用额度<110元，使
用“整体授信额度”替换
CCF计算公式中的“观察
时点可用额度”来开展
CCF和EAD的计量。
开发过程
第 68 页
贷记卡CCF分池
CCF高层次细分示例
分池结果和CCF估计
分池结果：共计67个分池。
CCF估计：选择4个时点平均值中
的最差值，并与账户加权平均值
比较，然后选择较差者。
开发过程
第 69 页
违约概率、违约损失率和违约风险暴露分池的验证
对零售风险暴露的三类风险分池进行了同质性/异质性、区分能力、稳定性等验证，确保
了我行风险分池体系能够充分满足监管要求。
分池过程中的
验证
稳定性验证 分析分池候选风险因素的群体稳定性指标（PSI）。
同质性/异质性验证
相邻分池开发样本的95%置信区间是否存在交叉。对违约损失
率和信用风险转换系数，还采用了Wilcoxon检验。
样本外验证
开发阶段预留30%样本作为样本外验证。分析验证样本的实际
风险参数取值是否落入开发样本的95%置信区间之内。
分池体系的整
体验证
区分能力的验证
计算整体KS值，验证违约概率分池的区分能力；
计算Pseudo Gini指数，验证违约损失率和信用风险转换系数
分池的区分能力。
稳定性的验证
使用PSI对各风险参数分池体系的主要分支进行了整体稳定性
验证。
分池集中度的验证 各分池中风险暴露占该类零售风险暴露的比例均低于30%。
开发过程
第 70 页
我行零售内部评级体系
3、三类风险参数
、开发过程
、实际业务分池
第 71 页
分池对象：授信
分池频率：每月末系统自动计算
分池对象和频率
第 72 页
分池过程（1/3）——违
约概率
主要使用的分池变量（以房贷为例）
① 账龄
② 逾期状态
③ 评分和最近12个月最大逾期月数
对未逾期的使用行为评分分段继续分池
对逾期1期和逾期2期的使用催收评分分段继续分池
对逾期3期的使用最近12个月最大逾期月数继续分池
第 73 页
主要使用的分池变量（以房贷为例）
观测点未违约
① 地域：地域1和2、地域3
② 业务品种：一手房、非一手房
③ 婚姻状况和当前LTV
④ 当前逾期状态和最近3个月实际平均还款率：针对使用LTV分池的
⑤ 最近3个月实际平均还款率：针对部分池
观测点未违约
① 当前逾期月数
② 业务品种和当前LTV
③ 剩余贷款比例和最近12个月实际还款率平均值
④ 剩余贷款比例：针对使用最近12个月实际还款率平均值分池的
分池过程（2/3）——违
约损失率
第 74 页
主要使用的分池变量
① 可用信用额度（OTB）
② OTB≤110、OTB＞110
② 账户类型
VIP、学生卡、员工卡、其他账户
③ 账户状态
对学生卡继续分池：活动账户、睡眠账户
分池过程（3/3）——信
用转化系数
第 75 页
区分三类风险参数的原因
每个参数衡量贷款风险的不同方面：
PD衡量违约的风险；
LGD衡量一旦出现违约之后，损失有多大；
EAD衡量在违约之时，贷款余额会是多少。
这三方面角度组合起来，比较全面的审视了
贷款的风险。
第 76 页
区分评分卡及风险参数的原因
历史方面的原因
评分卡是国际银行在20世纪八、九十年代就开始通行的管理工具，
国际银行业使用其管理零售贷款获得了巨大成功。但是，每个银行的
评分卡所预测的“坏”的定义不一样。
在20世纪末、21世纪初，巴塞尔委员会要利用商业银行的内部评
级结果来开展资本充足率的计量，这就要求必须规定几个标准全球统
一的基础参数（违约概率、违约损失率、风险暴露）。
应用方面的原因
评分卡定位于基础应用，准入、贷后管理、催收管理。
风险参数定位于高级应用，经济资本计量、监管资本计量等。
第 77 页
风险参数应用
监管资本的计量。根据我们基于2009年的统计
结果，我行可实现与其他商业银行类似的监管资
本下降。
经济资本的计量。目前，我行的个人贷款经济
资本计量还是系数法，没有体现不同分行贷款质
量的差异；今后，采用基于风险参数的经济资本
计量方法，将能够体现其差异。
贷款风险定价。预期损失和非预期损失都将根
据违约概率、违约损失率、违约风险暴露来进行
计量。
第 78 页
我行零售内部评级体系
1、零售风险管理的先进做法
2、三类评分卡
3、三类风险参数
4、评级应用
5、两套评级制度
6、两个评级系统
第 79 页
核心应用领域
风险监控
风险报告
信贷政策
审批决策
限额设定
债务人或债项的评级结果应是授信审批的重要依据，商业银行的授信政策应明确规定债务人或债
项的评级结果是授信决策的主要条件之一
商业银行应根据债务人和债项的评级以及行业、区域等组合层面评级结果，制定差异化的信贷政策
商业银行应针对不同评级的债务人或债项采用不同监控手段和频率
信用风险主管部门应至少按季向董事会、高级管理层和其它相关部门或人员报告债务人和债项
评级总体概况和变化情况
商业银行应根据债务人或债项评级结果，设置单一债务人或资产组合限额
指引要求
第236条
第239条
第237条
第238条
第240条
偏好战略
绩效考核
贷款定价
经济资本
损失准备
内部评级结果和风险参数估计值应作为商业银行构建经济资本计量模型的重要基础和输入参数的
重要来源
风险参数估计值应作为商业银行贷款及投资定价的重要基础
内部评级结果和风险参数估计值应作为商业银行确定风险偏好和制定风险战略的基础
内部评级结果和风险参数估计值应是计算风险调整后资本收益率的重要依据。商业银行应将内
部评级的结果明确纳入绩效考核政策
风险参数估计值应作为商业银行贷款损失准备计提的重要依据
第241条
第244条
第242条
第243条
第245条
高级应用领域
IT、人力、
文化
第246条 内部评级体系和风险参数量化模型的开发和运用有助于商业银行加强相关信息系统建设、配置
充分的风险管理资源以及审慎风险管理文化的形成
监管要求
第 80 页
贷款
申请
贷后管理、逾
期催收
审批、授信、
定价
贷款组合管理层面：
限额、风险监控、风险报告、绩效考核
经
济
资
本
计
量
经
济
资
本
配
置
风险偏好
承担什么风险、
多少风险的意愿
战略规划
与风险偏好一致、
对主要风险的影响
资本
资本是银行承担风险、获取收益的“本钱
”
资本充足程度是银行持续经营的“生命线
”
IT、人力、文化
单
笔
贷
款
层
面
贷款
申请
贷后管理、逾
期催收
审批、授信、
定价
……
我行零售内部评级应用思路
第 81 页
目前已将贷记卡申请评分卡应用于贷记卡新客户申请的授信审批和额度确定。
最低评分要求：目前为520分
最低评分要求根据我行客户群体及业务发展目标等因素的变化定期调整。
授信额度：结合申请评分和收入加以确定
一般客户
公务卡客户
贷记卡业务应用
第 82 页
个贷业务应用——申请评分（初步方案）
1、个人住房贷款
拒绝率2%，准入门槛为495分。
在不单独履行准入审批流程的按揭楼盘中，个人住房贷款借款人申请评分门槛为
585分，对应客户拒绝率60%。
2、个人商用房贷款
拒绝率3%，准入门槛为508分。
3、房抵贷-购房
（1）申请房抵贷购买住房的客户，以住房为抵押物的申请评分门槛为597分，对
应客户占比30%；以商业用房为抵押物的个人客户，申请评分门槛为636分，对应
客户占比10%。
（2）申请房抵贷购买商业用房的客户，以住房为抵押物的申请评分门槛为641分，
对应客户占比30%；以商业用房为抵押物的个人客户，申请评分门槛为685分，对
应客户占比10%。
第 83 页
个贷业务应用——申请评分（初步方案）
4、个人自用车贷款
拒绝率5%，准入门槛为455分。
原信用等级新评分区间A的客户，新评分区间为：461-480分。
5、个人商用车贷款
拒绝率5%，准入门槛为414分。
原信用等级新评分区间A的客户，新评分区间为：421-440分。
6、个人助业贷款（抵押）
拒绝率5%，准入门槛为464分。
7、个人助业贷款（非抵押）
拒绝率5%，准入门槛为450分。
8、个人消费类贷款（抵押）
拒绝率5%，准入门槛为578分。
9、个人消费类贷款（非抵押）
拒绝率5%，准入门槛为573分。
第 84 页
个贷业务应用——行为评分（初步方案）
行为评分结果对接《贷后管理操作规程》，修改以下条款内容：
第十五条第（二）款，将“定期对客户、担保人进行电话回访，主
要核查联系方式有无变化……”，修改为“定期对客户、担保人进
行电话回访，应重点关注行为评分低于400分的客户，主要核查联系
方式有无变化，包括联系电话、地址及就职单位。……”
第二十五条第（一）款，将“各级行每年至少组织（参加）一次尽
职监督检查，对高风险机构与业务品种应加大检查力度……”，修
改为“各级行每年至少组织（参加）一次尽职监督检查，对高风险
机构、高风险业务品种与行为评分低于350分的客户，应加大检查力
度。……”。
第 85 页
个贷业务应用——催收评分（初步方案）
催收评分结果对接《贷后管理操作规程》，修改以下条款内容：
第四十一条第（一）款第一点，将“逾期30天（含）以内。个贷中
心对客户（需通知担保人或保险人的，按规定进行通知）进行短信
或电话催收，善意提示客户还款；……”，修改为“逾期30天（含）
以内。对客户（需通知担保人或保险人的，按规定进行通知）进行
短信或电话催收，善意提示客户还款。其中，
对一期催收评分低于350分的客户，在实施短信催收（通过总分行短
信服务平台，下同）的基础上，个贷中心或经营行须进行一次（含）
以上人工电话催收；
对一期催收评分高于350分的客户，主要以短信催收为主，有条件的
地区可以进行自动语音催收或人工电话催收。及时了解客户违约原
因，核实客户联络信息的有效性。电话催收应跟踪结果。”
第 86 页
个贷业务应用——催收评分（初步方案）
第四十一条第（一）款第二点，将“逾期31至60天（含）。个贷中心对客户
（需通知担保人或保险人的，按规定进行通知）进行短信、电话或信函催收，
经营行可对利随本清贷款进行上门催收，……”，修改为“逾期31至60天（含）
。对客户（需通知担保人或保险人的，按规定进行通知）进行短信、电话或信
函催收。其中，个贷中心或经营行可对高风险贷款（由经营机构自行确定，可
以结合催收评分结果等信息确定）实施上门催收，向客户通告逾期还款影响，
以及我行将限期采取法律诉讼或强制执行手段等相关内容。”
第四十一条第（二）款第一点，将“逾期10天（含）以内，进行短信或电话催
收，善意提示客户还款，电话催收应跟踪结果。”，修改为“逾期10天（含）
以内，对客户进行短信或电话催收。其中，
对二期催收评分低于350分以下的客户，在实施短信催收的基础上，个贷中心或
经营行须进行人工电话催收；
对二期催收评分高于350分的客户，主要以短信催收为主，有条件的地区可以进
行自动语音催收或人工电话催收。及时了解客户违约原因，善意提示客户还款。
电话催收应跟踪结果。”
第 87 页
我行零售内部评级体系
1、零售风险管理的先进做法
2、三类评分卡
3、三类风险参数
4、评级应用
5、两套评级制度
6、两个评级系统
第 88 页
我行贷记卡内部评级体系介绍
评级制度框架
根据监管要求，拟建立两套评级制度：
第一套评级制度－日常评级业务的操作制度。
一是总体的评级工作管理办法，规范非零售和零售评级工作
分工、流程和权限、结果应用、报告和披露、考核与评价等。
二是具体的零售贷款信用评分评定办法，规范零售贷款评分
标准、评分方法等。
第二套评级制度－模型管理和参数量化制度 。
包括四个制度，主要规范模型开发、模型验证、风险暴露分类和
风险加权资产计算等技术性较强的工作 。
第 89 页
我行贷记卡内部评级体系介绍
日常评级业务的操作制度
（1/2）
《中国农业银行信用评级和信用评分工作管理办法》
在《中国农业银行非零售客户信用等级评定工作管理
办法》的基础上，补充纳入零售评级管理的有关内容，规
定评级部门职责、评级权限、评级流程、评级结果的应用、
评级报告、评级考核等评级管理有关内容。
第 90 页
我行贷记卡内部评级体系介绍
日常评级业务的操作制度
(2/2)
《中国农业银行零售贷款信用评分评定办法》
主要规范个人贷款和贷记卡透支的评分标准、评
分方法、评分范围、评分对象等评分具体操作规程。
第 91 页
我行贷记卡内部评级体系介绍
模型管理和参数量化制度(1/4)
中国农业银行银行账户信用风险暴露分类办法（试行）》
规范银行账户信用风险暴露划分工作。
明确风险暴露分类工作的职责分工
制定权重法和内部评级法下统一的风险暴露分类标准
规定风险暴露认定方式及分类调整事项
是内部评级风险参数量化和风险加权资产计量的基础性文件
第 92 页
我行贷记卡内部评级体系介绍
《中国农业银行内部评级风险参数量化管理办法（试行）》
规范内部评级法下违约概率、违约损失率、违约风险暴露、期限
等风险参数的量化管理
界定高级管理层及各相关部门在风险参数量化工作中的职责
明确风险参数量化的原则、方法和流程
规定模型开发的具体步骤和相关标准
覆盖风险参数估计、监控、优化的全过程，为提高我行信用风险
计量的规范性、可靠性、准确性提供了制度保障
模型管理和参数量化制度(2/4)
第 93 页
我行贷记卡内部评级体系介绍
《中国农业银行内部评级体系验证办法（试行）》
规范内部评级体系投产前、后的验证以及日常的持续监控工作
界定高级管理层及各相关部门的职责分工
明确内部评级体系验证的目标、原则与范围
针对内部评级体系数据、评级模型、信息系统、政策流程、评级
治理结构及评级应用等六方面的具体验证内容详细规定
明确验证的方法和评价标准
该办法是监控、评价内部评级体系表现的主要依据
模型管理和参数量化制度(3/4)
第 94 页
我行贷记卡内部评级体系介绍
《中国农业银行风险加权资产计量和管理办法（试行） 》
规范风险加权资产的计算和管理
界定风险加权资产的计算和管理的具体职责
明确风险加权资产计量和管理过程必须遵循的原则
规定风险加权资产的计量范围和方法
以优化资产风险结构、提高资本使用效率为目标，对我行如何监
测、控制风险总量和结构，提高风险回报提出了原则性要求
全面覆盖了信用、市场、操作三大风险，是我行实施新资本协议
后计量和管理风险加权资产的基础性文件
模型管理和参数量化制度(4/4)
第 95 页
我行零售内部评级体系
1、零售风险管理的先进做法
2、三类评分卡
3、三类风险参数
4、评级应用
5、两套评级制度
6、两个评级系统
第 96 页
• 从零售相关业务系统接收
新申请贷款的客户基本信
息和贷款信息;
• 利用申请评分卡计算申请
评分;
• 估算PD、LGD、CCF和
RWA等风险参数；
• 反馈给业务系统，展示贷
款申请时的风险状况，为
贷款准入、确定授信额度
提供参考依据。
• 从零售相关业务系统接收存量
贷款账户的贷款信息和还款交
易信息;
• 利用行为、催收评分卡计算存
量贷款账户的行为评分和催收
评分;
• 估算PD、LGD、CCF和RWA
等风险参数；
• 按月反馈给业务系统，反映零
售贷款贷后风险状况，为贷后
管理、催收管理提供依据。
零售申请评级系统 零售信用风险数据集市
系统分类
第 97 页
系统架构
第 98 页
当前已完成上线
1、申请评级系统：
贷记卡部分：10月13日实现单轨运行；
个贷部分 ：9月5日实现与现行评级系统的并轨运行。
2、信用风险数据集市
贷记卡部分：5月实现全行上线；
个贷部分 ：10月实现全行上线。
下一步工作安排
明年初实现个贷申请评级系统单轨运行切换
系统上线日程表
第 99 页
目录
一、新资本协议简介
二、银监会监管要求
三、我行零售内部评级体系介绍
四、现行零售评级体系的问题
第 100 页
问题1、未使用系统开展评级
较多分行存在未按评级办法规定使用系统开展评级的情况。尤其是针对农
户小额贷款评级，部分分行仍然沿用纸质评级。例如，在风险综合大检查中
发现，某分行2011年1月1日-6月30日共发放农户小额贷款8404笔，有7282笔
系统无评级。某分行在检查范围内共有12043笔贷款未进行评级，占全部应
评级贷款的%。
下一步管理措施
一是对三农个人贷款全面实施系统强制评级。
二是新的零售内部评级系统将实现强制评级。
第 101 页
问题2、评分卡选择错误
错误主要集中在城市行业务选用个体工商户评分卡，县域行业务选用个私
业主评分卡。在风险综合大检查中发现，某分行2011年1月1日-6月30日发放
的个人助业贷款中，共52笔县域支行业务选用个私业主评分卡进行评级。
下一步管理措施
一是按城市行不得选用县域个体工商户、县域行不得选用个私业主评分卡
的原则，正确选用评分卡。
二是零售内部评级体系上线后，系统自动选定评分卡。
第 102 页
问题3、评级数据填写错误
一是录入数据不符合指标定义。在开展评级时，未按指标定义录入相应数据，造成评级结果
不准确。例如，在风险综合大检查中发现，某分行20户农户评分卡的 “家庭年可支配收入”指标误
录入为 “家庭年总收入”。
二是录入数据与信贷档案不符。在风险综合大检查中发现，存在部分贷款评级数据与其信贷
档案不一致。例如，某分行使用工薪供职评分卡的2笔业务，其家庭对外借款总额、自有住房的建
筑面积数据与信贷档案不符；使用农户评分卡的7笔业务，家庭净资产、预计全部金融机构负债数
据与信贷档案不符。
三是评级系统数据与C3不一致。在开展评级时，在评级系统中录入的指标数据与C3审批流程
中数据不一致，可能存在操纵评级的问题。例如，某笔贷款在C3中授信额度为200万，但评级系统
中为100万，导致评级结果偏高；某笔贷款在C3中家庭年总收入为325万，但评级系统中为700万，
导致评级结果偏高。
下一步管理措施
一是各分行要加强信贷审批工作，确保指标值的真实性。
二是在现有评级系统中限制评级指标修改权限。
三是零售内部评级系统将直接从C3采集指标，确保系统间指标值的一致性。
第 103 页
问题4、评级参数未在系统中及时维护
部分分行未按要求于每年6月底前，在评级系统中完成城镇人均可支配收
入、农民人均纯收入、农民户均人口指标的收集和录入工作，造成评级结果
的不准确。例如，在风险综合大检查中发现，某分行2010年度的三个参数仍
未在系统中维护。
下一步管理措施
督促有关分行尽快完成评级参数维护工作。
（新的内部评级体系不涉及该问题）
第 104 页
问题5、评级推翻无合理依据
部分分行评级推翻未严格按照办法规定条款进行，推翻无合理依据。例如，
某笔贷款，在无足值房地产抵押的情况下，由观察级推翻至良好级，推翻无
依据。
下一步管理措施
一是加强现有评级推翻监控。
二是零售内部评级系统不允许推翻。
第 105 页
问题6、多次试评分问题
部分客户经理多次修改评级指标并重新发起评分，试探获取较高评分。
下一步管理措施
一是在现有评级系统中增加评级次数限制，并设计评级次数监控报表。
二是零售内部评级系统将限制并监控评级次数。
第 106 页
