江南时报讯 为保障信贷资产安全，切实提高信贷管理质量，增强前、中、后台信贷业务管理过程中的风险识别、风险监测和风险防范能力，今年以来，盐城农商银行在现有信贷管理基础上，多措并举，防治结合，进一步提升信贷风险管理水平。

　　贷前以训代练，开展信贷实务专项培训。自《民法典》正式实施及新司法解释出台以来，该行针对信贷条线开展了多期《民法典》法律专项课程培训。10月份，邀请了法务专家孙自通，针对当前信贷业务操作过程中遇到的各类法律规定情形进行了专题授课。两天的现场培训，让近200名参训人员客观系统地了解《民法典》及新司法解释等新规公布实施以来，对银行信贷业务的合规开展产生的法律影响，切实防范操作风险。同时，该行信贷、授信、风险、合规、审计等多部门成立信贷风险指导小组，分片区、分条线、分业务定向培训，将加强信贷风险管理的理念渗透至基层营销环节，有效提升信贷营销队伍的业务操作规范和风险识别能力。

　　贷中科技联动，加强风险预警系统应用。该行持续加强对省联社风险预警管理系统的运用，制定专项考核机制，要求营销人员对风险预警信号产生根源进行风险判断，及时跟进风险预警信号的成因排查，加强对风险预警信号的实质性处理。同时，严格把控风险预警信号的解除管理要求，加强对信号异常解除原因及处理方式的溯源资料提供，提高对信贷管理系统中不良贷款处理的联动性，不断强化营销人员的风险责任意识。该行生成信贷“违约人信息库”，将其嵌入客户信息和授信环节，让信贷营销人员在授信准入环节、贷后管理环节联动查看违约信息，避免了原先的风险信号判断盲区和信息延时，大幅提高对违约客户信号的识别精度，缩短了风险管理的违约信息发现时差。

　　贷后风险预警，推进智能非现场系统试点。作为省联社推进智能非现场贷后系统运行试点单位之一，该行于今年3月初启动系统试运行工作，现已正式投入使用。该系统通过建立计算机风控模型探测，结合机器人智能外呼回访及催收，最大程度实现智能非现场贷后管理为主，人工现场贷后为辅的全新贷后管理模式。目前，该行智能非现场贷后系统已经将监管要求和日常信贷检查管理重点编制成118条数据预警模型，整合风险预警系统、征信、政务、反欺诈等数据，风险探测模型配置了六个方面、80个指标维度扎口，实现了差异化场景应用及贷后管理自定义需求。

　　(柏小芹 刘徽)