信用风险评估

信用风险评估（精选8篇）

篇1：信用风险评估

企业信用营销与全面信用风险管理（山东青岛）—咨询式企业内训

课程编号：808

42课时： 16小时

授课讲师： 刘坤强

人气： 28 查看评价发表评价

课程类别： 财务管理

服务流程

初步接洽

需求分析

确认需求

问题调研

提供方案

调整方案

签订合同

课前准备

培训实施

培训评估

成果转化

跟踪服务

五基需求分析

评价-发展中心

柯氏四级评估

培训受众 【适合哪些类型企业参加】

1、危机型企业

应收账款占流动资产比重居高不下，前清后欠，公司长期为账款拖欠、呆坏账所累，“销售与回款业务循环”远没有为公司带来应有的利润，甚至有可能处于崩溃的边缘，如果再不改革后果不堪设想；

2、发展型企业

公司具有明确的发展思路且发展稳定，但面对日益激烈的市场竞争和尚未规范的商业信用环境，由于信用管理体系和职能的缺失，难以驾驭赊销交易，不敢扩大赊销甚至放弃赊销，错失很多交易机会，销售潜能被抑制；

3、规范型企业

公司管理规范并建立了长效管理机制，公司高层注重中长期战略规划，将信用管理提到日常经营管理的重要位置，风险管控初见成效。但由于缺乏系统化、体系化建设，导致执行标准

不统一、不严格，各业务单元协同效率偏低；信用文化尚未形成，信用执行缺乏力度；信用考核机制不健全，抑制整体管控目标实现。

【培训对象】

董事长、CEO、总经理、副总经理、分公司经理、财务总监、营销总监、营销经理、营销人员、销售经理、区域经理、商务总监、商务经理、企管部经理、高级财会人员、信用管理人员及法律或清欠人员等。

课程收益 ·正确认识当今市场竞争环境和企业开展信用销售战略选择的趋势和必要性

·根据企业经营状况和市场地位、销售策略，引导企业建立合理的信用管理体系、政策和流程制度；

·实现基于企业整体经营目标的客户分类管理，优化客户群体，评估、筛选有偿付能力且信用好的大客户与之开展业务，将企业的经营建立在一个可靠的客户基础上；

·引导企业将应收账款管理重点前移，通过一系列的风险转移和风险规避手段，做好过程监控、加快账款回收，有效减少企业呆、坏账损失；

·掌握逾期应收账款的系统化、层次化催收技能，在维持良好合作关系的基础上有力清缴欠款；

·通过研讨，解决本企业面临的应收账款管理和信用管理特殊问题；

课程大纲 第一讲 当前市场经济环境对企业的影响

·国际贸易环境对国内企业的影响

·透视金融海啸对我国企业的影响

·企业现金流风险与经营困境解析

·关联行业下滑与债务链危机

·重新确立重要客户的合作和信用销售的发展

·信用营销与客户关系

第二讲 企业的信用风险管理职能

·中国市场的商业信用现状分析

·国际流行的信用管理方法

·建立有效的“3+1+1“系统信用管理体系

·信用管理部门的职能及架构

·如何妥善处理信用部与销售部的关系，理顺内部协同关系

·信用成本核算

第三讲 制定有效的信用管理制度与流程

·制定适合企业自身的信用管理制度

·信用审核的合理流程

·如何考核有关信用及应收账款管理人员的绩效，充分调动其积极性

第四讲 客户资信管理与信用能力分析

·建立规范的客户信用档案库

·收集客户信用信息的渠道和方法

·识别客户信用风险的方法

·“5C”原则

·“5W”原则

·“CAMEL”原则

·及时更新客户信用信息

第五讲 客户信用评估方法及制定给客户的信用额度与期限

·建立信用评估模型的三部曲

·根据客户的信用等级计算信用额度

·销售额预测法

·净资产法

·付款能力法

·定期重新审核客户，相应调整信用等级

第六讲 合理使用风险管理的工具

·如何在贸易合同中准确定义付款条款

·订单管理流程

·停发货及恢复发货流程

·目前流行付款工具及相应风险控制点

·常用的付款条款及支付工具

·债权保障办法

·合同风险控制

·有关的法律知识

第七讲 应收帐款管理

·应收账款管理制度与流程

·收款流程

·争议发现及解决流程

·内部激励机制

·应收帐款管理的关键指标

·坏帐准备金及冲销制度

第八讲 收款技巧

·识别客户拖欠的危险信号

·收款的四大原则

·POWER法则

·不同环境下的收款方法

·其它可利用的收款工具

培训师介绍 劳动部全国职业培训与资格认证授权讲师、中国首批信用管理师教师；格瑞德企业管理有限

公司总经理, GladTrust合伙人兼首席顾问；作为顾问式培训专家，多年从事信用管理研究和实践工作，实际操作多个国际国内资信调查、应收账款管理案件，对商业信用风险管理和竞争情报都有比较深入的研究。接受过刘坤强先生培训指导的部分客户有：海尔集团、美国铝业、UPS、中石化、香港贸促会、美国ABC、日立（中国）、澳大利亚Collection House、法国科法斯(COFACE)、美国邓白氏、三井商社、中国信保、伊藤忠商社等上百家知名企业、政府协会。

篇2：信用风险评估

一、传统信用卡信用风险管理模型信用评分模型一直在我国商业银行度量信用卡透支信用风险管理中处于垄断地位。该方法是指将影响顾客信用品质的项目细分，依其重要程度分别给予不同加权值，评估完成后将每个项目的得分加总，求得代表该客户信用总分，依临界点决定是否核准申请。信用评分的设计，即评分项目的选取除依靠经验外，可利用统计方法就历史资料中按优劣等随机抽取样本，分别分析其属性，从而选取其中有显著效果的若干项。但随着《新巴塞尔资本协议》的签订，一方面更加强调风险控制机制，资本金的需求与信用卡的信贷资产质量紧密挂钩；另一方面，监管机构也将加大对发卡行风险管理制度的检查和监督力度，以确保发卡行稳健经营。这使得信用评分方法不能够满足新巴塞尔协议的时代要求，传统的信用风险度量模型严重滞后于信用卡业务发展的矛盾更加突出。因此我们需要对国外信用风险管理中的新模型进行深入研究，以求找到适用我国信用卡信用风险管理的更好方法。

二、国外信用风险度量新模型1.KMV模型。该模型是KMV公司于1993年开发的CreditMonitor Mode（l违约预测模型）。该模型的理论基础是默顿将期权定价理论运用于有风险的贷款和债券估值中的工作，债券的估价可以看作是基于公司资产价值的看涨期权，当公司的市场价值下降至一定水平以下，公司就会对其债务违约。KMV模型通过计算一个公司的预期违约率来判断他的违约情况。2.Credit Metrics模型。J.P.摩根公司和一些合作机构于1997年推出Credit Metrics方法（信用度量术）。该模型是通过度量信用资产组合价值大小进而确定信用风险大小的模型，给出了一个测量信用资产价值大小的具体方法，并由此判定一个机构承担风险的能力。该模型以信用评级为基础，计算某项贷款或某组合贷款违约的概率，然后计算该贷款同时转变为坏账的概率。该模型通过计算风险价值数值，以求反映出银行某个或整个信贷组合一旦面临信用级别变化或违约风险时所应准备的资本金数值。该模型的核心思想是组合价值的变化不仅要受到资产违约的影响，而且资产等级的变化也对其价值产生影响。3.CPV模型。该模型是麦肯锡公司在1998年开发的CreditPortfolio View（信贷组合审查系统）。该方法是分析贷款组合风险和收益的多因素模型，它运用计量经济学和蒙特·卡罗模拟来实现，最大的特点是考虑了当期的宏观经济环境，比如GDP增长率、失业率、汇率、长期利率、政府支出和储蓄等宏观经济因素。模型认为信用质量的变化是宏观经济因素变化的结果。CPV模型将宏观经济因素与违约和转移概率相联系，进而计算出风险价值。4.Credit Risk＋模型。CSFP(瑞士信贷银行金融产品部)开发的Credit Risk＋（信用风险附加）模型，应用了保险业中的精算方法来得出债券或贷款组合的损失分布。该模型是一种违约模型，只考虑债券或贷款是否违约，并假定这种违约遵从泊松过程，与公司的资本结构无关。实质是将信用风险的不确定性分解为违约率的不确定性、违约损失率的不确定性及违约波动率的不确定性。

篇3：中小企业信用风险评估模型比较

引言

作为市场经济的活力之源, 中小企业支撑着国民经济“半壁江山”。随着近年外部市场及金融环境趋紧, 中小企业发展面临诸多挑战, 最突出的就是信用风险导致的融资困难。中小企业融资渠道狭窄, 银行信贷是其主要融资渠道, 但由于信息不对称造成的逆向选择和道德风险, 使银行对中小企业有惜贷趋势。因此, 破解中小企业融资困难的关键首先在于完善中小企业各类信用数据库, 为银行信贷提供数据支撑;其次要立足国情, 学习先进测量技术, 开发适合中小企业特点的信用风险度量方法, 构建信用风险识别、评估模型, 系统评价企业信用风险, 改变企业与银行信息不对称的现状, 破解中小企业融资困境。信息系统的建设与共享是一项长期而艰巨的任务, 目前我国已经认识到数据库在中小企业信用风险管理中的重要性, 人行征信中心的企业信用信息数据库已经逐渐成熟, 司法、环保、社保、质检等中小企业信用数据已经逐步共享完善。所以, 目前当务之急是合理设计中小企业信用评价模型, 为银行信贷提供技术支持, 降低信用风险。

一、传统信用风险度量模型分析

传统信用风险分析评估方法已相当成熟, 在国内外银行信贷决策中应用较多, 主要包含专家制度法、信用评级法、信用评分法。

(一) 专家制度法。

20世纪70年代前, 企业信用风险评估主要是银行专家依据品格、资本、偿付能力、抵押品、经济周期等5C要素进行主观判断, 后来衍生出5P模型 (个人因素、目的因素、偿还因素、保障因素、前景因素) 和5W模型 (借款人、借款用途、还款期限、担保物、如何还款) 。纵观这三种模型, 都是定性分析, 无法量化风险水平, 而且严重依赖专家的主观判断, 这会造成银行信贷决策官僚主义作风盛行, 降低银行在金融市场中的应变能力, 同时专家制度在对借款人进行信用分析时, 难以确定共同遵循的标准, 造成信用评估的随意性和不一致性。

(二) 信用评级法。

信用评级法是美货币监理署开发的, 该方法将现有贷款安全级别分为5类:正常类、关注类、次级类、可疑类、损失类, 后来细化为10类:AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D (标注普尔) 。评级后再根据级别提取不同贷款准备金率。

(三) 信用评分法。

和前两种方法相比, 信用评分法是一个量化法, 最著名的模型就是Z计分模型 (Z-score) :它的基本思想是利用数理统计中的辨别方法分析银行的贷款情况, 建立一个可以在最大程度上区分信贷风险度的模型, 得到最能够反映借款人的财务状况的好坏, 具有预测和分析价值的比率, 从而对企业进行信用风险状况评估。模型如下:

变量解释:

X1=流动资本/总资产;X2=留存收益/总资产;X3=息税前收益/总资产;X4=优先股和普通股市值/总负债;X5=销售额/总资产=主营业务收入净额/总资产。

判断准则:

Z<1.8, 财务状况较差, 信用风险高, 拒绝贷款;1.8≤Z≤2.99, 为灰色区, 误判的概率较大;2.99<Z, 财务状况良好, 信用风险低, 可以贷款。

Z-score模型主要是利用财务指标进行加权平均, 该模型有2大缺陷: (1) 企业财务数据反映的是过去的信息, 利用这些数据进行风险度量的结果也只是对过去风险水平的测量; (2) 中小企业多半不是上市公司, 财务指标原始数据获得困难。

二、现代判别法

(一) 统计模型法。

统计模型法是典型的定量评级法, 根据中小企业信用数据, 统计模型, 计算其违约风险的大小常见的有Logit模型和Probit模型。

1、Logit模型。

Logit模型是通过一个取值为0和1之间的Logistic函数来进行二类模式分类。不要求数据满足正态分布, 这是其最大优点;另外, 自变量、因变量之间不是线性关系, 模型如下:

xk (k=1, 2, …m) 为信用风险影响变量 (多为企业财务指标) , ck (k=0, 1, 2, …, m) 为技术系数, 通过回归估计获得。回归值p∈ (0, 1) 为中小企业信用风险分析的判别结果。如果p接近于0, 则被判定为“差类”企业;若p接近于1, 则被判定为“好类”企业。即p值离0越远, 企业违约风险越小;反之, 违约风险越大。

2、Probit模型。

Probit模型假定误差项服从标准正态分布, 样本企业的债信质量得分也服从标准正态分布。模型如下:

Xi与B分别为解释变量与回归系数构成的向量;Yi*为样本公司有财务危机的倾向。当Yi*>0时, 表示样本企业有债务危机倾向;当Yi*<0时, 表示无债务危机倾向。

统计模型确实可以凭借统计分析提供有参考价值的依据, 比较容易在评级效果上取得一致性。但存在两点缺陷: (1) 缺乏有力的理论基础支持区别函数中的权重及自变量。在信用评分模型中的权重及自变量通常只能维持短期的稳定状态, 特别是当金融市场发生变化时, 其他的财务比率也许在解释违约风险概率上容易造成预测模型的不稳定。 (2) 模型忽略了难以计量但又重要的因素, 如借款人声誉。

(二) 人工智能法。

人工智能法主要包含专家系统和神经网络。

1、专家系统。

专家系统其实是模拟专家运用知识进行推理的计算机程序, 将专家解决问题的推理过程再现从而成为专家的决策工具或为非专业决策者提供专业性建议。专家系统一般采用归纳推理法, 分析一系列案例, 发现其规律。归纳推理有两种途径:一是利用大量案例信息来发现规律的信息驱动型;二是利用先验模型指导来发现规律的意识模型驱动型。利用计算机的人工智能法大大降低了风险评估的难度, 但是专家系统中知识的获取始终是瓶颈, 极大地影响着专家系统在信用分析领域的应用前景。

2、神经网络 (PNN) 。

神经网络是一种具有模式识别能力、自组织、自适应、自学习特点的计算机制, 该方法主要将知识编码用于整个权值网络, 具有包容错误的能力, 同时对数据的分布没有严格要求, 也不必要详细表述自变量与因变量之间的函数关系。该模型原理是通过神经网络的分类功能进行信用风险分析的。首先找出影响分类的因素, 作为PNN的输入量, 然后通过有导师的或无导师的训练形成神经网络的信用风险分析模型, 用于新样本的判别。

三、结论

信用风险度量方法大致经历了从定性到定量;从指标分析到模型分析;从财务指标分析到资产市场价值分析;从只考虑公司这个微观客体到把宏观经济因素考虑在内。考虑到我国中小企业大部分为非上市公司, Z-score模型无法普遍推行使用。另外, 我国中小企业信用数据库尚不成熟, 历史信用数据积累少, 质量较差, 当前运用现代信用风险度量技术评估我国中小企业信用风险尚不成熟。但是, 目前银行单独使用传统分析法, 将大部分资金匮乏的中小企业拒之门外, 逼迫中小企业求助民间贷款, 年利息高达30%。“贷款越来越少, 利息越来越高”成了中小企业发展的罩门。因此, 度量中小企业信用风险的最有效办法是将传统方法与现代判别法相结合, 同时载入财务数据与非财务数据, 进行多元统计分析。

参考文献

[1]安东尼·桑德斯等.刘宇飞译.信用风险度量[M].北京:机械工业出版社, 2001.

篇4：树立风险意识防范信用风险

据商务部研究院的保守估算，中国企业被拖欠的海外商账早已超过1000亿美元，并且每年以150亿美元左右的速度增加。而今年，次贷危机的发源地美国成为了海外商账的重灾区。

次贷危机虽然发生在美国，但远在大洋这边的中国出口企业也感到了唇亡齿寒，不仅海外欠款大幅增加，还有大量债权会随着美国企业破产倒闭化为乌有。近期，美国破产法院公布的多起家具、五金机械类破产案中，大部分债权人都是中国企业和供货商。美国企业可以通过一纸破产令，一走了之，昔日给他们供货的中国企业又能得到些什么呢?

一些外贸出口公司告诉记者，过去对中东、非洲、东欧等地的贸易相对来说，容易出现海外欠账。但今年以来，美国发生的欠账在急剧上升。与此同时，浙江一些地方对美国的出口开始大幅下降，今年前3月，义乌市对美国自营出口首次出现了负增长，同比下降4.07％，中国义乌小商品景气指数也下跌到1060.82点，逼近1000点的基数，创下两年来最大跌幅。

记者在浙江省的金华、嘉兴等多个地区进行了采访，但接触到被欠债的多家中资企业，都拒绝正面回答问题。他们担心，一旦被美国企业欠债的事件曝光之后，会对企业有所影响；一些企业更是担心，害怕消息传到外商那里，会引起更多的欠账。

来自美国市场上的欠账，在一定程度上让中国部分出口加工型企业缩减了生产量。而与此同时，很多美国企业也缩减了到中国企业订货的定单。在一直帮着企业追讨国际欠债的中国出口信用保险公司看来，美国次级债带来的影响，关键是引发了经济社会对于资金信心的危机，这在国际贸易中，是一种很不道德的行为，中国企业现在的真实状况，是在一定程度上替美国承受次级贷风波造成的损失。

次贷危机引发的市场风险正在一步步向中国企业逼近。现在，越来越多的中国出口商在面对海外坏账的时候，选择了通过中国出口信用保险公司专业机构，利用法律手段到海外追账。

对于来自国际社会的欠账风波，很多中国的出口企业目前都在收集情报，分析原因，很多企业家认为，美国次级债的影响，远远不会只影响到金融系统，更重要的是对未来世界经济的一次伤害。

一直在帮着企业追讨国际欠债的中国出口信用保险公司，也得出了同样的分析结果，在中国信保看来，美国次级债带来的影响，关键是引发了经济社会对于资金信心的危机。

大量拖欠国际货款也是美国企业在次贷危机下转嫁损失的一种办法，不论美国企业的这种选择是不是惡意的，它都在提醒我们，次贷危机引发的市场风险正在一步步向中国企业逼近。

1963年，美国气象学家洛伦兹提出著名的蝴蝶效应理论，其大意是，一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可能在两周后引起美国得克萨斯州引起一场龙卷风。

今天，蝴蝶效应也发生在国际贸易上，美国的次贷危机已经开始给中国的制造业特别是刚刚起步的中小企业带来巨大的麻烦。由于美国金融系统收紧了对本国企业尤其是中小企业的支持，这些开始把急于出口的中国中小企业当成了他们的融资工具，欠债成为相当普遍一个现象。当很多美国企业宣布企业倒闭时，下游的制造企业成为了接最后一棒的人，刚刚起步或起步不久的中国制造企业这次就承担了这样一个角色。

篇5：如何判断信用风险

自 2006 年起，《新巴塞尔协议》开始全面实施。在信用风险计量上，新协议提供两种方法：标准法和内部评级法。由于我国商业银行信用风险计量起步较晚，内部评级法在我国还没有得以广泛运用。绝大多数商业银行使用标准法，同时采用了定性和定量指标。定量指标主要基于财务报表分析，研究企业的营运能力、盈利能力、偿债能力等指标；定性分析主要依赖于企业所处的行业状况、市场竞争力、企业管理水平、生产规模等。但是使用标准法评估小企业信用风险，存在一些缺陷，难以充分意识到借款人的内在信用风险。

构建独立的小企业信用风险评级体系的建议：

1.合理利用财务报表指标，强化非财务指标在信用风险评级体系中的作用

针对小企业成长性较强、生命周期短等特点，为避免信息不对称而导致的评级结果失真，商业银行除了使用小企业正式的财务报表、商业计划或各类书面文件外，应更加注重现场调查，注意收集非财务信息。通过深入小企业生产、经营和销售现场实地调查，与小企业管理人员交流沟通，商业银行能够及时、准确地了解借款人的经营动态和资信情况，从多方面收集有关借款企业及其经营者家庭收支和信用情况的第一手信息，尽量减少借贷双方的信息不对称，以确保对小企业信用风险进行全面、客观的评价。

2.针对制造型小企业，用财务指标、产能规模、“三费一税”来综合分析其信用风险 据统计，制造型小企业仍然是我国中小企业的主力军，占据了总量的 70% 以上。制造型小企业由于受到自身规模及发展周期的影响，可能企业存货、固定资产并不多，科学、合理地分析小企业的成本、收入、利润、产能利用率，动态掌握其生产经营状况，对于合理控制其信用风险显得尤为重要。一方面，商业银行可以根据制造型小企业每个季度所消耗的水、电、气费来核算成本，根据其生产的产品数量和产品的市场价格来核算主营业务收入，由此可测算毛利润、产能利用率以及生产情况；另一方面，商业银行还可以根据制造型小企业的增值税发票金额和数量，来判断其购买原材料以及商品销售的真实情况，最终商业银行能依据其财务指标、产能规模、“三费一税”来综合评价制造型小企业的信用风险。

3.在小企业信用风险评级体系中设置并强化第二还款来源指标

篇6：个人信用评估

个人信用评估

一、个人信用评价指标

（一）、个人指标

个人指标主要描述个人的特征，从这些借款人的基本信息中，银行可以间接地了解到借款人的还款能力与还款意愿。

个人指标主要包括：

1、年龄。年龄与借款人的收入能力和可支配财富有关。20岁以下的借款人，受其工作经验、学历程度等因素的影响，收入水平普遍较低，信用度最低，发生能力风险的可能性极大；20-30岁的借款人，随着工作经验和工作能力的不断提高，收入逐步上升，信用度随之提高；30-45岁的借款人，工作经验和工作能力处于人生的巅峰时期，收入水平最高、还款能力最强，发生能力风险的可能性最小；45-55岁的借款人，职业和收入相对稳定，随着年龄的增加，收入呈减少趋势，发生能力风险的可能性逐渐回升；55岁以上的借款人，大多数已离开工作岗位，收入水平下降，发生能力风险的可能性较大。

2、性别。一般认为女性的违约风险较小于男性。在我国，女性的法定退休时间比男性早5年，从实际情况看，女性在30-40岁的年龄区间收入水平最高，在35岁左右达到峰值；男性在35-45岁的年龄区间收入水平最高，在40岁左右达到峰值。因此，银行在能力风险分析中要考虑到性别的因素，适当加以调整。

3、婚姻状况。用于考察个人生活的稳定性。一般认为结婚的人生活更稳定，工作更勤奋，且大部分情况下，一个家庭有双份收入。有无子女也会影响到婚姻的稳定性，一般分为以下几种情况考虑：未婚、已婚无子女、已婚有子女、离异、其他。

4、受教育程度。按常规，受教育程度与收入水平成正比，受教育程度越高谋生手段越多，可工作的领域越广，则借款人的还款能力越强。包括：博士、硕士、大学、大专、高中专、初中及以下。

5、健康状况。良好的健康状况是稳定收入的保证，包括很好、良好、一般、差、很差。

6、单位类型。能体现收入稳定性和收入水平，便于评估借款人的还贷能力。我国目前的单位类型包括：机关事业单位、社会团体、国有企业、三资企业、上市公司、民营、私营、个体户和其他等。

7、行业情况。体现未来收入稳定性与收入水平。

8、职位或职称。体现收入水平和社会地位，这与薪酬制度有关。

9、就业年数及在现单位工龄。反映就业稳定性及收入能力。工作年限越短，收入的积累状况越差，反之，积累的收入较多。在现单位工龄越长如10年以上，借款人的就业稳定性越高，未来流动的可能性很小，信用度越高。在本职位工作年限较短如1以下的申请人提供前单位工作相关情况。

10、住房情况。一般认为住房情况可以反映借款人的稳定性，自有住房对应于较低的违约风险，并且必要时，可以作为抵押资产。住房情况一般包括：自置无按揭、自置有按揭、共有住宅、与父母同住、租用、集体宿舍、其他。

（二）经济指标

经济指标能够直接反映贷款申请人的还款能力。

主要包括：

1、个人月收入。这是反映借款人还款能力最直接的，也是最有效的指标。显然，个人月收入越高“收入的来源越稳定，还贷能力越强，违约风险越小。可以结合授信银行当地的经济水平划分为低收入、中等收入和高收入三个阶层。

2、家庭月收入。可以从另一个侧面反映还款能力。大部分情况下，个人代表家庭借款”因此还款来源可能来自家庭收入，这样"家庭月收入越高，则违约的风险越小。

3、家庭人均月收入，由于可能存在家庭成员多而导致家庭总的高收入，这个指标可以消除这种情况对银行审查的误导。

4、金融资产。包括股票、债券、存款、外汇、金银等，具有增值潜力和较强的变现能力，是充当质押或还款的有效来源。借款人持有的金融资产越多，说明其经济实力越强，还款能力越强。

5、其他资产。如遗产、自有车辆、除现住房外的其他房产等。可以考察借款人除第一收入来源以外的收入或者可支配财产。另外可以考察借款人的可抵押资产。

6、主要指商业保险。反映借款人抵抗意外事件的能力。我国居民投资理财型保险的可以认为具有较好的还款能力和意愿。

（三）信用指标

信用指标直接从过去的各种表现和行为反映借款人的还款意愿。

主要包括：

1、是否有不良信用记录。主要考察借款人有无向银行贷款长期不还；有无信用卡透支久欠不还；有无民间借款久欠不还；有无拖欠电话费；有无拖欠电费；有无拖欠水费；有无拖欠税款；有无拖欠公款（成货款）久欠不还。还包括公安、交通等公共记录。

2、在本银行的存款账户#。一般认为，若申请人在本银行有存款账户，则可以在一定程度上减小借款违约风险。

3、与本银行业务关系。一般来说，与银行业务关系越密切则违约风险越小。在我国信用信息获得困难的情况下，商业银行为了降低贷款风险，只能考虑向自己的优质客户放贷。

4、是否为本银行职员。一般认为本行员工违约的可能性很小。

5、是否存在其它贷款。其他贷款的存在一般会增加本次还款的难度。

6、贷款数额与还款方式。能在一定程度上影响借款人的还款行为。

7、持有其他银行信用卡数量及透支频率。持有较多的信用卡可以认为客户有过度使用信用的可能!从而存在较高的信用风险。

其中性别、年龄、受教育程度、月收入、行业、职业、住房性质这7个指标是必需要提供的，由此得到的个人信用评分可以作为我国商业银行对个人客户进行是否授予信用卡的基础分。随着我国个人信用制度的建立和完善以及信用卡使用数据的积累，以后还可以根据需要增加一些常用的其他指标，如信用卡的使用记录、逾期还款的具体情况、信用报告被查询的次数、最近的信用状况等等。

二、个人信用评价模型

（一）、分类树

（二）、神经网络

（三）、支持向量机

（四）、K-近邻判别

篇7：信用社风险

近几年来，随着改革的不断深入，农村信用社的经营管理工作正在逐步加强，经营状况开始明显好转，支农服务能力有了新的提高。于农村信用社点多面广,机构分散，办理的业务额小、量大，且工作人员偏紧，一些地方还存在一人多岗等现象，因而在日常业务操作过程中，内部规章制度不能得到有效贯彻落实，内部制衡监督体系不健全、内控制度的功能和作用发挥不充分、人为简化业务操作流程，有意无意地弱化和降低了内控机制的效能和作用，因而容易诱发各类风险。本人作为一名综合柜员，仅以自身的工作经历谈谈柜面的会计风险。

一 会计风险的表现

现象一:信用社人员编制不足,人力资源配置不合理，对一些岗位缺乏应有的监督制约,有些内部短期交接不规范,从登记的书面交接记录看，交接内容笼统简单不具体，缺少监交人,交接责任不清；一些信用社、分社内勤人员执行会计制度不到位，对业务凭证、账表不换人复核，重要空白凭证购入、出库、使用、销号一人经手，在目前农村信用社内部人员配备不尽合理，业务交接频繁的状态下，缺乏有效监督和制约,潜在一定的风险。现象二:部分临柜人员对操作系统知识了解甚少，只能应付一般性操作，对于主动预防高科技犯罪未能从思想上引起高度重视。一些临柜操作人员制度观念和自我保护意识淡薄，不能做到

人走机退，人离章收，计算机操作密码不能定期更换，个别员工使用简单密码甚至直接将密码交付他人使用，将个人感情和对同志的信任无限扩张，凌驾于制度之上。由此可能引发经济案件。

现象三:综合网络上线后对存款实名制提出了更高的要求，但个别员工不能严格按制度流程操作，违规为没有带身份证的储户编造证件号码、办理定期储蓄存款提前支取业务时不按规定核对有效身份证件、在证件不齐全的情况下办理挂失手续。某信用社在办理储户张某储蓄存款业务时,随意为其编写身份证件号码，导致真实的身份证持有者马某不能在辖内信用社办理储蓄业务，引发纠纷。

二 风险形成的原因

事实证明，会计风险已成为制约和影响农村信用社合规经营、稳健发展的重要因素，分析成因，寻找积极有效措施进行防范已刻不容缓。从客观实际看，信用社的服务对象主要是“三农”，具有面广，居住分散，存贷款业务金额小，笔数多等特点，加之在一些信用社由于受人员配备限制，兼职兼岗现象短期内难以避免。但从主观上看，操作风险形成原因主要有以下两个方面：

1、对风险认识不足，防范意识不强。近年来，尽管加大了员工对规章制度和业务操作流程的学习培训力度，但由于部分员工进社后培训时间短，对业务操作流程一知半解，只能是干中学，学中干，没有真正弄清一些规章制度和操作流程的内涵，使不规范的操作和错误观念在“传、帮、带”的过程中得以延续。

2、内控机制有效性不足，内部管理不规范。目前，对柜面业务操作的现场监督主要依赖于信用社主任及会计主管，会计管理部门进行的业务检查存在着明显的滞后性，进行深入细致全面的检查频率有限，对风险评估和预防难以做到防患于未然。

三 防范风险的对策

从目前农村信用社的风险和成因看，防范农村信用社操作风险的关键是落实责任和强化内控制度执行力，从培育合规意识入手，通过加强操作风险教育、完善内控制度、强化制度执行力，实施严格的奖惩机制等举措，实现有效防范操作风险的目标。

1、以人为本，建立合规文化，增强从业人员的责任意识。各种会计风险是与人的意识和行为分不开的，因此，一要积极开展政治思想教育、职业道德和荣辱观等教育，使全员树立正确的世界观、人生观、价值观和高尚的职业操守，构筑严谨的道德防线；二要积极开展法制教育和风险预防教育，不断提高法律政策水平，增强风险防范意识和能力，使全员真正树立依法合规经营理念，加强对员工的规章制度、操作技能等方面的教育培训，提高员工综合素质，构筑严肃的法制防线；三要实行严格的岗前培训和末尾淘汰制度，提高员工对内部控制的认识和自我约束、相互监督的能力，构筑严密的内控防线，确保各项规章制度的贯彻落实。

2、建立长效机制，规范操作流程。完善内部责任体系，实施扁平化管理，减少中间环节。一方面通过授权、授信明确各部门、各信用社的职责、权限和责任人。另一方面要强化对各部门、各岗位履职尽

责的绩效考评机制建设，形成一个分工合理、团结协作、规范高效、责任明确、相互牵制的整体，进一步完善违规行为和失职行为的责任追究体系，督促各个岗位、各个风险控制环节发挥作用，使每项业务的开展都处于相应的内部控制部门监督制约之中。

3、强化检查监督，提高监督工作效率。一要切实加大专业检查力度，充分发挥联社各部门的职能作用，增强监督的整体合力和有效性，二要加强和业务部门的沟通，建立信息共享机制，消除部门检查各管一行的弊端和缺憾。三要加大纠改监督力度，达到控制会计风险的目的。四要落实主管职能部门的工作责任，提高各部门做好操作风险防范工作的自觉性，全面提升农村信用社识别风险和防范风险的整体功能和作用，促进信合事业稳健发展。

风险是一种未来的不确定性。信用社风险管理，就是要在风险和利润之间小心翼翼地求得最佳的平衡点，积极查找和发现管理漏洞与风险隐患，并据此建立、完善全面系统的一整套制度和程序。使内控制度覆盖所有风险点，贯穿决策、执行、监督全过程，在关键岗位、主要风险环节形成有效的制约与制衡，不断提高信用社自我识别、自我预警、自我防范和自我化解风险的能力，从而将风险扼杀在萌芽阶段，有效提升农村信用社的综合竞争力，达到永续经营的状态。

篇8：浅析国内信用卡信用风险管理

一、信用卡概述

(一) 信用卡的发展概况

信用卡于1915年起源于美国, 经过几十年的发展, 至今已经形成了比较成熟的信用卡产业。据报道, 美国信用卡市场的年收入已超过2兆美元, 发卡机构达8000余家, 信用卡种类近30000种, 并推出了免收年费、汽油折扣、积分抵扣债务等各种增值服务。截至2005年底, 美国已发行信用卡5亿张, 1/4的零售交易通过信用卡来完成。此外, 信用卡产业在西欧、日本等国也得到了蓬勃的发展, 发卡规模和交易额不断扩大。

1978年, 中国银行广州分行率先与香港东亚银行签订了协议, 在国内代理“运通”、“万事达”、“维萨”等七种外国信用卡, 从此信用卡进入我国。1987年, 中国银行同时加入VISA和Master Card组织, 并发行了以美元为结算货币的长城卡, 中国信用卡开始走向世界。在之后的几年里, 中国工商银行“牡丹卡”、中国建设银行“龙卡”、交通银行“太平洋卡”等信用卡品牌相继推出。

(二) 信用卡的相关概念

银行卡包括信用卡和借记卡。具备透支功能的为信用卡, 不具备透支功能的为借记卡 (即通常说的储蓄卡) 。信用卡按是否向发卡银行交存备用金分为贷记卡和准贷记卡。贷记卡是指发卡银行给予持卡人一定的信用额度, 持卡人可在信用额度内先消费、后还款的国际标准信用卡。准贷记卡是指持卡人必须先按照发卡银行的要求交存一定金额的备用金, 当备用金账户余额不足支付时, 可在发卡银行规定的信用额度内透支的信用卡。信用卡按币种不同分为人民币卡、外币卡, 按信用额度和享受的增值服务不同分为白金卡、金卡、普通卡。按发行对象不同分为单位卡、个人卡。

二、信用卡信用风险概述

(一) 信用卡信用风险的概念及特点

风险就是未来损失的不确定性。商业银行风险, 指由于日常经营中不确定因素的存在, 从而使其遭受损失的可能性。!"信用卡风险是指在信用卡业务的经营管理过程中, 因各种不利因素而导致的发卡机构、持卡人、特约商户三方遭受损失的可能性。依据风险的来源来划分, 商业银行的风险包括信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等。但银行各项业务的品种不同、客户也不同, 所以面临的主要风险也不同。信用卡风险主要表现为信用风险、欺诈风险和操作风险。

信用卡信用风险是指因持卡人信用不良或者财务状况恶化, 不能按照信用卡章程和领用合约的约定, 如期偿还信用卡借款和相关费用, 从而使银行遭受损失。信用风险导致坏账增加, 减少了银行的利润, 是信用卡业务的主要风险。

(二) 信用卡信用风险的成因

信贷业务中存在着明显的信息不对称现象。一般情况下, 借款人掌握更多的信息而处于有利地位, 贷款人拥有的信息较少而处于不利地位, 从而导致逆向选择和道德风险, 它们是信用卡信用风险的主要成因。其中, 逆向选择发生在交易之前, 如信用卡申请人向银行虚报收入及财产状况、隐瞒负债等。如果银行无法鉴别所得到的信息, 就很可能把贷款投放给信用不良但愿意承受高利率的个人, 而拒绝信用良好但不愿意承受高利率的个人。道德风险是指从事经济活动的人在最大限度地增进自身效用的同时做出不利于他人的行动, 它发生在交易之后, 如持卡人大额透支、串谋刷卡等, 这些活动极可能导致借款人无法偿还贷款本息。总之, 信息不对称问题导致了信用风险, 降低了持卡人还款的可能性。

三、信用卡信用风险的管理办法

(一) 专家制度

专家制度是一种古老的信用风险评估方法, 它将银行贷款的决策权交给那些经过长期训练、经验丰富的信贷人员, 由这些专家做出是否贷款的决定。在实践操作中, 商业银行的具体标准各有不同, 但大多从借款人的品德与声望、资格与能力、资本实力、担保品和商业周期五个方面进行定性分析以判断其还款能力和意愿, 即贷款审批的“5C原则”。目前国内商业银行对信用风险的评估和管理主要采用此一方法。

专家制度的优点是可以对不同的持卡人确定不同的信用评估重点, 是目前我国商业银行采用的主要评价手段, 但在实践中也暴露出很多缺点。首先, 作为一种定性分析方法, 它的结果依赖于信贷人员的专业知识、个人经验和关键要素的权重, 造成信贷评估的主观性、随意性和不稳定性。其次, 信贷专家一般都在某些行业进行深入研究, 他们选择的客户具有较强的相关性, 加剧了银行贷款的集中度, 带来潜在的风险。最后, 维持这样的专家制度需要相当数量的专门信贷分析员, 提高了教育培训成本, 带来银行冗员、效率低下等问题。为此, 银行业开始通过各种数理方法进行定量分析来管理信用风险, 弥补定性分析的不足。

(二) 信用评分技术及模型

信用评分是欧美银行和信用卡公司的核心风险管理技术之一, 其基本思路是事先确认某些决定违约概率的关键因素, 将它们加权计算出一个量化的分数, 被广泛应用于贷款发放、额度审批、产品定价、营销管理等领域。信用评分技术的关键是构建信用评分模型。信用评分模型运用统计学和运筹学等方法, 对持卡人基本特征、信用记录、行为记录等大量数据进行系统分析, 挖掘出数据中蕴含的行为模式、信用特征, 从而获取历史信息和未来信用表现之间的关系, 开发具有预测能力的模型, 以一个信用分数来综合评估消费者未来的信用表现。信用评分的哲学基础是实用主义和经验主义, 目的在于预测风险而非解释风险, 所以任何有助于预测违约风险的特征变量都应包括在模型中, 如持卡人的基本情况、收入能力、消费偏好、透支及偿付记录等等。下面介绍几种主要的信用评分方法及模型并加以比较分析。

1. 判别分析法。

判别分析法 (Discriminant Analysis, 简称DA) 是在分类确定的条件下, 根据研究对象的特征值判断其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。其基本原理是按照一定准则建立一个或多个判别函数, 用研究对象的数据资料确定判别函数中的待定系数, 并计算判别临界值, 从而确定样本所属的类别。在个人信用风险分析中, 判别分析即判别个人是否属于违约类。

判别分析法的关键在于建立判别函数, 最简单也是最常用的线性判别分析法将判别函数构造为n个解释变量的线性组合, 公式如下:

其中, Z为判别函数, Xi是n个解释变量, 用来描述客户的各种信息, ωi是各解释变量的权重。此外还需要确定临界值z, 当Z

DA方法最初在1941年首先用于消费贷款的评定。1968年阿尔特曼提出了著名的Z评分模型, 选取了几个最能反映借款人的财务状况、对贷款质量最具预测价值的比率, 设计出一个能最大限度区分贷款风险度的数学模型, 对贷款申请者进行信用评估。1977年他采用新样本得到了Zeta模型并用于商业开发。该方法很适合用于信用分析, 操作性及预测能力较强。但是其最大缺陷是假定条件过于严格, 如要求数据服从多元正态分布、协方差矩阵相同等, 实际中所处理的数据无法完全满足条件。

2. 回归分析法。

回归分析法, 是在掌握大量观察数据的基础上, 利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归方程式。首先应用于信用评分领域的是线形回归方法, 它假定某客户的违约概率P与他的特征变量x= (x1, x2, …xn) 存在以下关系:

其中, 是随机项, 可以用样本数据来估计, 从而确定客户的违约概率。但是用线性回归方法建立的信用评分模型有明显的缺陷: (2.2) 式右边取值范围是 (-∞, +∞) , 而式子左边的取值范围是 (0, 1) 。如果等式左边变换成P的一个函数, 就可以取任意值, 模型会更有意义, 这样就得到了Logistic模型。

在Logistic回归中, 将概率发生比的对数表示为特征变量的线性组合:

其中, P表示违约概率, (1-P) 表示履约概率, 因变量是这两种概率发生比的对数。 (2.3) 式左右两边的取值范围都是 (-∞, +∞) , 解决了线性回归法面临的问题。Logistic回归与判别分析的区别在于前者不要求数据满足正态分布和协方差相同的假设, 扩大了适用范围。模型的另一优点是不限定特征变量的性质, 它们可以是连续变量、离散变量或者是性别、职业、学历等数值化的定性变量。另外, 回归函数还可以对每个变量分别进行显著性检验。因此Logistic回归被广泛应用于信用评分的研究。

3. 决策树方法。

决策树方法是一种非参数统计方法, 用它建立的信用评价模型并不生成一个线性的评分表。其基本思路是将某个与信用有关的信息作为一个特征变量, 利用该变量把客户分成两个子组, 使得同一子组内的客户的违约概率尽量一致, 而组间的客户违约概率差距尽量大, 然后按此规则对这些子组继续进行划分, 直到把最后的子组划分为违约组或者履约组。整个过程可以用一个树状结构来表示, 基本组成部分是决策节点、分支和叶子, 在每个节点都会遇到一个问题, 对问题的不同回答导致不同的分支, 每个分支要么产生一个新的决策节点, 要么产生树的结尾即叶子, 每个叶子会对应一个类别, 从而利用决策树进行分类。图2.1是用决策树来进行信用卡贷款审批的一个简单例子, 其中长方形代表节点, 直线代表分支, 椭圆代表叶子。

决策树的优点是:结构简单, 在视觉上非常直观, 易于解释;具有很高的分类精度和效率;克服了参数统计方法的不足, 对数据的结构和分布不需要作任何假设;能够自动选择变量并降低维数, 可以处理非同质数据的分类问题;容易转化成商业规则。其局限性在于:实际数据往往包含噪声等不确定成分, 所以训练样本建立的模型不能完全判别所有类别的样本;处理缺失值的功能非常有限;对样本数量要求高, 适合训练样本量较大的情况。

4. 神经网络。

神经网络是模拟人类的神经元思维活动, 从神经生理学出发, 应用数学方法发展起来的一种处理方法, 可以对大量复杂的数据进行分析, 具有高度并行计算能力、自学习能力和容错能力。神经网络模型由输入层、隐含层和输出层组成, 可视为一个从输入特征值到输出函数值的非线性映射。在信用风险度量中, 其处理过程是通过神经网络的学习功能找到恰当的权重获得最佳效果, 经过多次向前回馈、向后回馈等误差调整后得到一个稳定的结果, 数值介于0与1之间, 即为违约概率。图2.2是一个简单的神经网络模型。

神经网络法应用于信用评分的优势是没有正态分布等严格的统计学假设的限制, 具有处理非线性问题的能力, 能够处理不完全或不准确的信息。其缺点在于:一个较好的神经网络模型需要人为随机调试, 工作量很大;缺乏相关的统计理论基础, 解释性不强。

以上介绍了几种常用的信用评分技术及模型。随着理论的不断发展, 近年来还有一些新的评分方法涌现出来。那么哪种方法更好呢?很多学者对此进行了实证研究, 但他们的观点很不统一, 从前文的分析也得知每种方法各有利弊。总的来说, 判别分析等参数统计方法的优势是具备理论基础, 解释能力强;决策树等非参数统计方法的优势是预测精度高, 限定条件少;神经网络等非统计方法的优点是可处理非线性数据和缺失值。因此, 目前理论研究的重点是如何将其中的两种或多种技术结合起来, 建立集成评分模型, 从而集合这些方法的优点, 得到预测精准、稳定性高、限制少、解释能力强的信用评分模型。

四、国内信用卡信用风险管理存在的主要问题

(一) 信用消费环境需要进一步改善。

一是法律制度建设滞后。信用卡风险管理离不开相关法律制度的建设, 良好的法律环境可以规范和促进业务的健康发展。在发达国家, 针对信用卡市场的法律法规比较完备, 如美国的《公平信用报告法案》、《信用卡发行法》、《电子资金划转法案》和德国、意大利等国的《数据保护法》等等。而我国与信用卡相关的法律法规很不完善, 在个人信用信息的收集和使用、电子银行、卡丢失或被盗后发生损失的责任归属、信用卡欺诈的认定标准等方面, 我国都没有明确的规定。

二是社会信用环境欠佳, 社会信用体系尚不完善, 信用卡是建立在信用基础上的, 目前各发卡行能够得到的信用数据极其有限, 远不能满足银行在风险管理方面的需求;同时, 不良信用者因不良信用而受到的各方面的影响较少, 很难起到事前的威慑作用。

(二) 银行风险管理体制需要进一步完善。

一是过度迷信大数法则的违约概率统计规律, 重市场拓展而轻风险管理。一段时间内, 各发卡行为争夺市场, 扩大市场占有率, 片面追求发卡量, 忽视发卡质量, 放松了对信用卡申请的审核。只要申请人提出申请, 提供必要的身份证复印件并填写了单位、家庭、收入等资料的申请表后, 银行仅通过一个核实电话, 就核发了具有透支功能的信用卡。在此过程中, 银行并不真正清楚申请人的单位、家庭情况。这种简单的程序在为那些情况属实、信用良好的申请人提供方便的同时, 也对那些恶意透支的人提供了便利, 让其得以轻松过关。在信用卡使用过程中, 银行缺乏全方位的监管, 在持卡人透支后又没有及时加以有力的追索, 从而银行在增加了大量的无效卡、睡眠卡之外, 还增加了一批风险度很高的劣质卡。

二是识别、计量、预警和控制各类风险的方法、手段缺失。目前, 国内绝大多数银行尚未建立以客户或以客户群为单位的风险评估和计量标准体系, 风险管理的全面性、精细化程度有待提高, 突出表现在风险限额管理机制不够完善;风险管理手段和工具单一, 数量化的信用评分技术及模型没有得到有效运用;信用风险和欺诈风险的预警时效性和侦测鉴别率不高;操作风险的量化统计和监测有待完善。

三是缺乏科学的信用卡账户管理平台。目前, 国内缺乏科学的信用卡账户管理平台和高效的风险作业生产平台, 尚未建立信用卡账户风险等级评价体系, 透支催收、信用额度调整的针对性和生产效率不高, 前置风险控制环节的管理要求需要进一步得到落实强化。同时, 贷款五级分类, 即正常、关注、次级、可疑和损失的分类标准有待进一步完善, 不良贷款的划分范围要更明确。这样才能促使信用卡业务经营更加稳健、风险拨备更加充足、抵御风险的能力更加强健。

五、对国内信用卡信用风险管理的建议

(一) 健全相关的法律法规, 营造良好的信用环境。

首先, 国家应尽快建立健全有关法律法规, 用立法保障来促进信用市场的健康发展, 让不守信用者及伪冒诈骗者寸步难行。应修订《银行卡业务管理办法》, 规定信用卡风险的概念、防范措施、责任归属等内容。还应该修订《刑法》、《民法通则》、《商业银行法》等法律法规, 加大对信用卡犯罪的处罚力度。此外, 要尽快出台我国的《征信法》和《信用报告法》, 从而建立个人信用法律制度。其次, 要发展个人征信系统, 采用政府推动与市场化运作相结合的方式, 各发卡行、信用卡管理机构、公安部门、政法机关以及市场中介机构加强合作, 共同努力, 加快推动我国个人征信产业的发展, 力争早日建立一个信息齐全、全国联网、社会共享的个人征信系统。个人征信系统建立后, 为避免“一次失信, 终生受限”, 人们就会更加珍惜自己的信用记录, 从而推动社会信用环境的改善。

(二) 完善授信政策和业务流程, 提高发卡银行自身免疫能力

一是动态完善风险政策和规章制度。积极适应信用卡业务的发展变化, 在全面总结以往经验的基础上, 深入识别和评估风险点, 在坚持风险可控和健全配套管理措施的前提下, 根据业务快速发展和市场需求变化, 动态调整风险管理的相关政策、制度、规范和流程, 避免简单的同质化竞争, 牢固树立风险管理水平也是核心竞争力的经营思想。在信用政策方面, 就是要同时兼顾客户拓展与风险控制, 选择合适的目标客户群体并给予适宜的信用额度。银行应该在发卡前明确市场定位, 避免营销中的盲目性, 从而节约发卡成本。在审核环节, 银行要从定性分析向定量分析转变, 提高信用风险管理的精细程度和专业化运作水平, 利用个人信用信息数据库中的有关资料, 采取逻辑回归、决策树等方法建立信用评分模型, 将每个申请人的分值与标准值相比较以得出审批结果。在用卡过程中, 要通过计算机系统来详细记录持卡人刷卡交易和透支取现的情况, 从而及时发现异常交易并实现对持卡人信用额度的动态调整。

二是合理定位信用卡作业链各环节职能, 改进业务流程。信用卡风险的防范在很大程度上依赖于业务流程的优化, 发卡银行应建立分散受理申请、集中进行审批和风险控制的运营体系, 将基层网点的职能定位于发卡营销和客户服务, 不承担征信调查和审批工作, 以确保授信政策的统一性, 实行审贷分离的制约机制。要不断优化业务流程, 找出作业链上的风险点, 为每个风险点制定相应的防范措施, 从而降低操作风险。