银监发[2007]54号 中国银监会关于印发《贷款风险分类指引》的通知
发文时间:2007-07-03
文号:银监发[2007]54号
时效性:全文有效
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各银监局,各政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行、邮政储蓄银行,银监会直接监管的信托公司、财务公司、金融租赁公司:

现将《贷款风险分类指引》印发给你们,请认真贯彻执行。 请各银监局将本通知转发至辖内各银行业金融机构。


中国银监会

二○○七年七月三日


贷款风险分类指引


第一条 为促进商业银行完善信贷管理,科学评估信贷资产质量,根据《中华人民共和国银行业监督管理法》、《中华人民共和国商业银行法》及其他法律、行政法规,制定本指引。

第二条 本指引所指的贷款分类,是指商业银行按照风险程度将贷款划分为不同档次的过程,其实质是判断债务人及时足额偿还贷款本息的可能性。

第三条 通过贷款分类应达到以下目标:

(一)揭示贷款的实际价值和风险程度,真实、全面、动态地反映贷款质量。

(二)及时发现信贷管理过程中存在的问题,加强贷款管理。

(三)为判断贷款损失准备金是否充足提供依据。

第四条 贷款分类应遵循以下原则:

(一)真实性原则。分类应真实客观地反映贷款的风险状况。

(二)及时性原则。应及时、动态地根据借款人经营管理等状况的变化调整分类结果。

(三)重要性原则。对影响贷款分类的诸多因素,要根据本指引第五条的核心定义确定关键因素进行评估和分类。

(四)审慎性原则。对难以准确判断借款人还款能力的贷款,应适度下调其分类等级。

第五条 商业银行应按照本指引,至少将贷款划分为正常、关注、次级、可疑和损失五类,后三类合称为不良贷款。

正常:借款人能够履行合同,没有足够理由怀疑贷款本息不能按时足额偿还。

关注:尽管借款人目前有能力偿还贷款本息,但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。

次级:借款人的还款能力出现明显问题,完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息,即使执行担保,也可能会造成一定损失。

可疑:借款人无法足额偿还贷款本息,即使执行担保,也肯定要造成较大损失。

损失:在采取所有可能的措施或一切必要的法律程序之后,本息仍然无法收回,或只能收回极少部分。

第六条 商业银行对贷款进行分类,应主要考虑以下因素:

(一)借款人的还款能力。

(二)借款人的还款记录。

(三)借款人的还款意愿。

(四)贷款项目的盈利能力。

(五)贷款的担保。

(六)贷款偿还的法律责任。

(七)银行的信贷管理状况。

第七条 对贷款进行分类时,要以评估借款人的还款能力为核心,把借款人的正常营业收入作为贷款的主要还款来源,贷款的担保作为次要还款来源。

借款人的还款能力包括借款人现金流量、财务状况、影响还款能力的非财务因素等。

不能用客户的信用评级代替对贷款的分类,信用评级只能作为贷款分类的参考因素。

第八条 对零售贷款如自然人和小企业贷款主要采取脱期法,依据贷款逾期时间长短直接划分风险类别。对农户、农村微型企业贷款可同时结合信用等级、担保情况等进行风险分类。

第九条 同一笔贷款不得进行拆分分类。

第十条 下列贷款应至少归为关注类:

(一)本金和利息虽尚未逾期,但借款人有利用兼并、重组、分立等形式恶意逃废银行债务的嫌疑。

(二)借新还旧,或者需通过其他融资方式偿还。

(三)改变贷款用途。

(四)本金或者利息逾期。

(五)同一借款人对本行或其他银行的部分债务已经不良。

(六)违反国家有关法律和法规发放的贷款。

第十一条 下列贷款应至少归为次级类:

(一)逾期(含展期后)超过一定期限、其应收利息不再计入当期损益。

(二)借款人利用合并、分立等形式恶意逃废银行债务,本金或者利息已经逾期。

第十二条 需要重组的贷款应至少归为次级类。

重组贷款是指银行由于借款人财务状况恶化,或无力还款而对借款合同还款条款作出调整的贷款。

重组后的贷款(简称重组贷款)如果仍然逾期,或借款人仍然无力归还贷款,应至少归为可疑类。

重组贷款的分类档次在至少6个月的观察期内不得调高,观察期结束后,应严格按照本指引规定进行分类。

第十三条 商业银行在贷款分类中应当做到:

(一)制定和修订信贷资产风险分类的管理政策、操作实施细则或业务操作流程。

(二)开发和运用信贷资产风险分类操作实施系统和信息管理系统。

(三)保证信贷资产分类人员具备必要的分类知识和业务素质。

(四)建立完整的信贷档案,保证分类资料信息准确、连续、完整。

(五)建立有效的信贷组织管理体制,形成相互监督制约的内部控制机制,保证贷款分类的独立、连续、可靠。

商业银行高级管理层要对贷款分类制度的执行、贷款分类的结果承担责任。

第十四条 商业银行应至少每季度对全部贷款进行一次分类。

如果影响借款人财务状况或贷款偿还因素发生重大变化,应及时调整对贷款的分类。

对不良贷款应严密监控,加大分析和分类的频率,根据贷款的风险状况采取相应的管理措施。

第十五条 逾期天数是分类的重要参考指标。商业银行应加强对贷款的期限管理。

第十六条 商业银行内部审计部门应对信贷资产分类政策、程序和执行情况进行检查和评估,将结果向上级行或董事会作出书面汇报,并报送中国银行业监督管理委员会或其派出机构。

检查、评估的频率每年不得少于一次。

第十七条 本指引规定的贷款分类方式是贷款风险分类的最低要求,各商业银行可根据自身实际制定贷款分类制度,细化分类方法,但不得低于本指引提出的标准和要求,并与本指引的贷款风险分类方法具有明确的对应和转换关系。

商业银行制定的贷款分类制度应向中国银行业监督管理委员会或其派出机构进行报备。

第十八条 对贷款以外的各类资产,包括表外项目中的直接信用替代项目,也应根据资产的净值、债务人的偿还能力、债务人的信用评级情况和担保情况划分为正常、关注、次级、可疑、损失五类,其中后三类合称为不良资产。

分类时,要以资产价值的安全程度为核心,具体可参照贷款风险分类的标准和要求。

第十九条 中国银行业监督管理委员会及其派出机构通过现场检查和非现场监管对贷款分类及其质量进行监督管理。

第二十条 商业银行应当按照相关规定,向中国银行业监督管理委员会及其派出机构报送贷款分类的数据资料。

第二十一条 商业银行应在贷款分类的基础上,根据有关规定及时足额计提贷款损失准备,核销贷款损失。

第二十二条 商业银行应依据有关信息披露的规定,披露贷款分类方法、程序、结果及贷款损失计提、贷款损失核销等信息。

第二十三条 本指引适用于各类商业银行、农村合作银行、村镇银行、贷款公司和农村信用社。

政策性银行和经中国银行业监督管理委员会批准经营信贷业务的其他金融机构可参照本指引建立各自的分类制度,但不应低于本指引所提出的标准和要求。

第二十四条 本指引由中国银行业监督管理委员会负责解释和修改。

第二十五条 本指引自发布之日起施行,在本指引发布施行前有关规定与本指引相抵触的,以本指引为准

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  笔者认为,可探索“数据获取—语义理解—多维校验—动态优化”的AI全流程链路开票模式,以更好应对复杂开票场景。依托AI语义处理能力,理解复杂的业务并简单描述,再将其自动匹配到最接近的编码,结合业务合同、支付记录等多维数据交叉校验,不断优化匹配规则。

  从目前来看,实现链路开票尚存待解难题。

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  AI应用的技术水平也有待加强。当前AI对非结构化数据解析能力有限,开票项目名称中出现多种规格名、品牌名等数据时,会对商品适用税率判断造成干扰。如开票项目名称为“柚子味鱼排”,AI可能误判商品为“柚子”。同时,在诸如混合销售或减免税政策等复杂业务场景下,AI误判率增加,需要人工介入复核。

  此外,各个行业的商品分类逻辑差异显著,单一AI模型难以兼顾各行业特征,每个垂直领域模型调试都需要耗费大量时间,并且随着行业发展、政策变动等因素还需要模型能够快速迭代响应,调试成本较高。

  “链路开票”落地的解决方案设计

  针对上述问题,笔者建议,进一步优化商品编码,升级税率、征收率的智能推荐系统等,推动实现销售货物或劳务过程的争议前置、校验前移、标准先定、链路闭环。

  构建商品全生命周期溯源体系。在商品编码与《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》等现有编码规则匹配之外,拓展匹配中国物品编码中心的GS1编码数据,构建开放共享的商品服务编码知识库。可通过AI自动生成基础词条,匹配对应商品,根据行业标准、优惠政策等变化及时更新对应词条,供纳税人和税务人实时查询使用。通过应用程序编程接口实时调取商品名称、规格、材质等基础信息,依托GS1编码基础标识体系,为每个商品生成独有的“税收数字身份证”,保证企业开具发票时可以“识码寻码”,通过单个商品唯一的“税收数字身份证”选择与之对应且正确的商品编码和税率、征收率。通过管理商品“税收数字身份证”,获取相关商品的流通路径和销售情况,为行业趋势和经济分析提供数据支撑。

  推动分类体系规范融合。基于增值税暂行条例的服务注释条款,探索构建“业务场景—服务类型—编码税率”模型。在数电发票开票平台通过自然语言处理技术解析业务合同和商品关键词,根据关联属性强、中、弱三层清分处理。对于强关联的关键词自动关联匹配相应商品编码和税率,初步清分出标准化商品征收信息。对于中、弱关联的商品做好人工复核标记,提示转入人工确认环节,可人工一键处理的简单复核业务在确认后更新开票模型知识库。同时,由税务与行业领域的专家代表组成编审委员会,对清分后无法判别的弱关联争议条目进行人工裁定,将可能存在的争议环节前置,提供企业异议申诉渠道,会商解决后定期更新商品服务编码知识库,通过动态增补尽量实现所有货物服务商品代码、名称及税率、征收率的正列举和更新维护。

  打造智能开票精准智控系统。探索扫码开票、人工预填开票和图像识别开票三类开票模式,提升企业规范开票效能。针对已有商品“税收数字身份证”的规范化商品,通过扫描对应的商品“税收数字身份证”码,自动匹配对应商品税收分类编码和税率开具发票,并根据购买方付款的账户信息自动发送给购买方。在开票环节,依托数电发票提高开票效率,同时推进智慧税务场景建设辅助校正开票准确率,实现商品流通全链路自动化“无感”开票。

  通过“系统智能化预填+人工校验修正”的人机协同模式,自动获取纳税人前期人工预填数据,根据业务类型自动预填必填项目,纳税人仅需人工核对补充,解决标准化系统难以覆盖复杂交易场景的问题,同时通过人工修正结果反哺系统迭代开票监测,双向反馈降低误开率。开票系统增设描述词过滤模型,自动屏蔽“柚子味”“芝士味”等风味描述词,聚焦核心商品词预填,当人工核对时弹出提示框“检测到风味描述词,请确认实际商品是否为鱼排?”确认即开票,修正即通过人工修正补充商品特征描述,训练模型提示预填准确度。

  对未纳入GS1编码体系的非标商品,如定制商品、手工制品等,可以采用“图像特征提取+语义分析”技术识别商品外观、结构,智能生成推荐编码,并按照对应税率开具相应发票。