——基于H银行贷款业务

杨鹏辉  吴晓涵 浙江工商大学杭州商学院

基金项目：浙江工商大学杭州商学院线上线下混合式课程培育项目《高级财务管理》（PX-62143）

摘要：新冠疫情给中国经济带来了极大的冲击，许多企业抵不住冲击只能推出市场，因此产生的连锁反应严重影响了商业银行的正常运行，大量坏账与低质量贷款降低了银行的资产质量，如何提高信贷风险管控能力成为了银行迫切需要解决的问题。而在国家积极推动银行贷款利率下调，助力企业复苏和第三方平台崛起的双重影响下，商业银行的利润空间将受到挤压，原先广撒网寻求贷款对象的模式将无法满足当下商业银行的盈利需求，只有积极寻找足量的优质客户才能保证必要的盈利空间。为此商业银行必须借助人工智能等新技术，为贷款审批程序赋予新动能。而本文也将总结H银行在数字化转型过程中通过RPA机器人实现的智能化贷款审批的有效做法，以期为其他商业银行提供借鉴。

关键词：商业银行；RPA机器人；贷款审批；数字化转型

一、引言

随着我国消费结构的升级，市场环境的多元化、复杂化，商业银行面临更为严苛的挑战，而新兴金融公司的进入，更是蚕食了原先属于银行的利润，相比金融公司灵活高效的管理程序，商业银行原先那套老旧的管理模式显得越来越力不从心，如何借助新兴科技进行数字化转型成了商业银行发展的必经之路。H银行在数字化转型过程中借助人工智能——RPA机器人，消除了其在贷款审批方面的短板，重新唤醒了自身的活力，让其能够在保持较高利益的同时，有效助力国民经济的复苏，可以称得上一场成功的数字化转型，因此对于H银行的研究具有重要意义。

二、中国商业银行数字化转型现状

（一）银行业数字化转型进度缓慢

我国“十四五”规划明确提出“加快数字化发展，发展数字经济”，接下来数字化转型势必成为全民关注焦点和企业发展的一个主要方向。而目前我国数字化企业的分布呈现出了一边倒的局面，制造业以42.3%的超高份额占据了2020年中国数字化转型企业的半壁江山，其次是信息传输、软件和信息技术服务业务，占比15.5%。批发和零售业占比11.3%，位居第三位。而以银行业为首的金融业位列第四，占比7%。在众多行业中，制造业企业，尤其是传统制造业企业已然成为了数字化转型的“先锋”，相比之下商业银行的数字化进程显得暗淡了不少，这与两者的个体数量与数字化难易程度有着密不可分的关系。对于商业银行来说进行数字化转型意味着对传统的革新。怎么革新，如何保证革新的正确性都是对决策者的重大考验。再加上商业银行关系到国家金融市场的稳定，在进行数字化转型过程中需要考虑多方面的影响，因此商业银行数字化进程缓慢难以避免。

图1  2020年中国数值化企业占比情况

资料来源：2020年中国企业数字化转型研究报告

（二）数字化转型迫在眉睫

2021年第一季度，在移动支付领域，银行移动支付依旧占据着主导地位，业务金额为130.14万亿元人民币。而作为我国移动支付重要补充力量的第三方移动支付，交易额达到了惊人的73.89万亿元人民币，环比增长2.16%，其中以支付宝，腾讯金融为首的支付平台更是更是占据了大部分的市场份额，形成了垄断之势。这些支付工具凭借其精良的算法程序，便捷的操作模式，高于银行存款的收益率，抢走了银行大批用户，掠夺了原属于银行的利润。面对这些步步紧逼的第三方支付平台，银行如何借助数字化转型唤醒内部活力成为了银行业改革的当务之急。

（三）H行基本情况

H行作为一家历史悠久的商业银行，从成立之初至今一直坚持着积极向上的企业文化，积极拥抱新事物，面对日益复杂的经济环境，积极布局大数据平台、云计算平台、区块链平台，推动自身数字化转型以面对新挑战。在H行不断的努力下信息科技能力大幅提升，如今H行服务着超过6亿的客户，管理着11,353,263百万人民币的资产，已然成为了一家极具竞争力的商业银行。

三、RPA机器人助力商业银行贷款审核

（一）RPA机器人简介

科技发展日新月异，人工智能时代已然来临。而RPA 机器人作为一项极具代表性的人工智能技术，凭借其具有的可追溯记录的特性，在节约资源、释放人力、降本增效、降低人为风险等方面具有显著的作用。因此用RPA机器人来处理商业银行内部重复度高、时间紧张的审计工作，可以有效缓解人力成本高的难题，提升内部审计工作效能，实现较高的管理效益、经济效益以及社会效益。而RPA的非侵入性可以在不改变银行原有系统的前提下完美融入其生态当中，不必修改企业原有软件，极大地保证了银行系统的稳定性与连续性。而且RPA程序设计简便，只要经过基础的学习，便可以实现各种指令的正常运行。正是因为RPA机器人有如上的优势，近几年在各行各业的使用数量不断攀升。

图2  2018-2020年中国RPA市场规模统计情况

资料来源：前瞻产业研究院整理

（二）RPA机器人在贷款审批工作中的运用

以H银行为例，在进行贷款审批时一般需要业务人员从柜面管理平台系统中的“待办和已办任务列表”中，遍历每一个信贷业务的任务，匹配20多个审批阶段的信息，然后提取处理时间的信息，填入到 EXCEL表格里，然后计算每个阶段的处理时间和总体时间，最后发邮件进行人工复核。而RPA机器人可以通过自动化流程，按照设定的指令自动遍历每一个任务单元，并将相应的申报企业名称、金额、信用状况、处理时间自动填入指定表格当中，极大地提高了审核效率，同时消除了人工录入的出错风险，极大优化了信用审批的结果。

图3   RPA机器人自动化审批流程

（三）RPA机器人产生的效益

1.节约人力成本

H银行通过对RPA机器人的合理运用极大节约了人力成本。首先，RPA机器人可以很好地应对高度重复的审批工作，原先负责审批的人员得以解放，现在只需少量技术人员便可以保证RPA机器人的正常工作，节约了人力成本；其次，RPA机器人可以杜绝因人为原因而产生的记录误差，节省了重新审批的费用，提高了数据的质量；最后，训练一个熟练的审核人员需要1-2周的培训时间，这段期间产生的培训费用需要由银行自行承担，这在追求效益的当下，无疑增加了银行的运营成本。而RPA机器人可以在较短的时间内完全融入银行审批系统当中，并且在需要的时候能够24小时不停地工作，满足了银行紧急情况下的特殊需求，在节约人力成本的同时，给予了银行更多的可能性。

2.提高贷款审批效率

H银行凭借RPA机器人赋予的高效能，以自动化审批为基础持续推进信贷业务数字化，充分利用新技术，实现信贷多渠道申请、智能化审批，为客户提供更加便捷的服务体验。在2020年，疫情给中国带来了沉重的打击，而H银行凭借其在贷款审批流程上的改良，及时、快捷地审批小微企业主、个体工商户、传统小农户的贷款申请。原先人工录入数据，走完一整个流程需要15分钟，而RPA机器人仅需45秒便可完成任务，效率提升了20倍，这极大地缓解了客户融资慢的问题，截止2020年12月31日H银行发放个人贷款32,538.93亿元，较上年末增加5,031.05亿元，增长18.29%，而作为老牌的商业银行，民生银行和浦发银行个人贷款增长率为13.88%和6.98%,可以说H行的表现十分亮眼。

为了助力脱贫攻坚战，H行切实发挥自身网络优势，总共采集农民合作社信息44.99万条、家庭农场信息8.80万条，走访18万惠农客户，建立了全面的数据库，为符合条件的个体农户提供更加优惠、便捷的金融服务。截至2020年年末，农业农村系统客户增量为上年的6.25倍，新增客户中基本户占比78%，面对如此高的用户增长量，H银行2020年负责个人银行业务的人员相比2019年的83,831人下降至74,968人，究其原因，正是因为H银行借助RPA机器人替换了原本负责审核贷款申请的人员，如今技术人员只需通过程序修改，便能让RPA机器人自动辨别申请人是否属于数据库中优惠农户对象，如果属于，则登记相关信息，再发予相关人员进行下一步确认；否则，按照原有步骤，登记相关数据，再交予专业人员进一步审核。如此一来原先繁重的核对工作全都交予机器人来做，不但提高了效率，还减少了出错概率，贷款人也能更快得到结果，全面提升了H银行的服务质量。

3.增强外部风险抵御能力

2020年，受市场利率下行、贷款收益率下降、存款成本刚性等因素影响，H行净利息收益率为2.42% ，同比下降11个基点，面对不利因素，H银行借助RPA机器人加速贷款审批速率，减少出错概率，截止今年年底H银行客户贷款总额57,162.58亿元，较上年末增长14.92% ，信贷资产占比50.35% ，较上年末提升1.66个百分点。并且由于RPA机器人的使用节约了大量人力成本，再加上贷款审批效率的提高，使得H银行能够抵御疫情带来的负面影响，增强了其抵御外部风险的能力，并让营业能力稳步提升，2020年H行实现净利润同比增长5.38%，远超我国其他几大商业银行的增长速度，为H银行在接下来的几年实施高质量发展奠定了结实的基础。

图4  2020年中国主要商业银行近利润增长率情况

资料来源：巨潮资讯

四、RPA机器人助力贷款违约风险监管

（一）信贷风险产生的原因

1.经济环境因素

2020年疫情爆发，全国上下出现大面积停产，停工现象，许多企业遭受到了毁灭性打击，截止2020年3月份就有近750家大中型企业发布破产公告。大量企业破产给商业银行造成了无法弥补的损失，特别是在信贷业务方面，大大小小的企业由于还不上贷款选择逾期支付，甚至是直接违约，造成商业银行贷款质量严重下降，2020年一季度末，银行业不良贷款率2.04%，较年初上升0.06个百分点，不良贷款余额较年初增加2609亿元，达到2.61万亿；2020年三季度银行业不良贷款金额达到顶峰的2.84万亿，较第一季度增加2230亿元；由于疫情基本得到控制银行业第四季度不良贷款降至2.7万亿，资产质量有所提升，且向着积极方向发展。

图5  2020年四季度中国银行业不良贷款金额

来源：中国证券网

由于疫情这种难以预测的危机造成的经济环境恶化，银行难以事先采取措施，抵御其造成的负面影响，甚至是疫情爆发后，许多商业银行也难以采取有效手段控制信贷风险的上升。面对这种情况，商业银行只有待社会复工，社会经济环境逐渐恢复后才有可能有效控制不良贷款的数额。

2.人为因素

人为因素造成的信贷风险是由于个体为实现自身利益最大化，选择侵害他人利益而产生的机会主义行为，通过向银行骗贷、寻找银行制度漏洞等违法行为，使银行因信用风险而产生巨额损失。银行损失的大部分贷款往往都是人为因素作用的结果。

3.银行内部因素

以上提到的两点都是银行体系外部的影响因素，银行内部监管机制的不完善也是造成信贷风险的重要原因之一。银行内部监管机制直接决定了贷款信息审批的合理性，如今越来越多的银行开始加大力度完善自身审核机制，将原先的审核信息进一步扩大，并设置多重监管程序辅助审核，像H行就设置了三道防线进行全面风险管理，而随着我国征信体系的不断完善，审核人员查询、核对申请人信息变得更加便捷，但面对浩如烟海的信息难以保证结果完全正确，为信贷风险的产生埋下了隐患，因此如何运用大数据进行信息核对，将数字化融入内部监管体系当中，进而降低信贷风险，成了银行急需解决的问题。

（二）RPA助力信贷风险防控

为了更好地防范信贷风险，H银行将RPA技术引入贷后管理程序，全面提升了信贷风险管理质效，着力防范与化解重点领域风险，严守资产质量管控底线，积极推进智能风控建设。

1.分类整理，重点邻域重点对待

依托RPA机器人灵活高效的特点，技术人员通过对判断语句的修改，RPA机器人能够根据贷款担保的方式不同，自动将不良贷款进行分类整理，最终结果如下表所示。

表1  不良贷款分类表

RPA机器人将不良贷款人员名单按照上表分类详细记录在表格中，相关人员得以按照担保方式的不同和其所占比例有针对性地采取一系列措施消除不良资产，推动企业重组盘活，化解不良资产风险。比如对于抵押性质的不良贷款，由于其所占比重较大，工作人员会重点关注相关抵押物实际价值情况，衡量企业还款能力，持续更进企业还款情况；对于不确性最大的信用贷款，工作人员会密切注意企业资产变动情况，收集征信数据，准确刻画客户风险特征。H行正是通过这些专项措施，确保不良贷款快收净收，2020年H行共清收处置不良资产379.24亿元，同比增长27.26%。

2.信息收集，刻画客户风险特征

RPA技术地运用不但提高了H行贷款审批的效率，在贷款发放后RPA机器人也能精准跟踪每一位贷款人，及时发现客户违约风险，并提醒银行尽快做出应对措施，如询问原因、实地检查、提前回收贷款等方法，将风险扼杀在摇篮中。而对于客户违约风险的估计离不开对客户风险特征地刻画，但客户风险特征的刻画必须依托大量数据地支撑，一般在放贷前银行会系统收集申请人详细信息进行风险评估，只有通过的客户才会被赋予贷款，在最初评估结果的基础之上，银行还需要通过定期审核对客户风险等级重新进行评估，此时RPA机器人将自动登录官网下载企业年报，并提取企业各项财务指标，如偿债能力、盈利能力和营运能力指标计入表格当中，方便工作人员定量分析企业违约风险。之后RPA机器人还将登入征信系统收集客户信用信息，记录不良信用数据，全方面刻画客户风险特征，帮助银行及时发现风险，进而降低风险。

3.科技赋能，加快RPA技术融合

除了RPA技术在信贷风险管理上的运用，H行还积极实施科技兴行理念，强化金融科技赋能，加强智能风控，持续深化大数据、舆情监控、关联图谱、机器学习模型等金融科技在信用风险管理中的应用。并于2020年建成上线了智能化的信用风险监控系统，接入征信、司法诉讼、行政处罚等数据，部署应用财务类、环境风险类等风险预警规则和模型，全面加强对信用风险的管控。致使H行能在大环境恶化的时期抵住压力，2020年逾期贷款余额453.79亿元，较上年末减少57.04亿元，逾期贷款率0.80% ，较上年末下降0.23个百分点。接下来如何升级信用风险监控系统将会成为推动H行高质量发展的关键性因素。RPA机器人最大的缺点是不够智能，只能进行一些基础重复的工作，但如果能将RPA技术融入到信用风险监控系统中，借助风控系统的大数据分析能力及时发现问题，再由RPA机器人进行有针对性的信息收集，从而赋予RPA机器人一定的智力，辅助风控系统进行风险管控，那么H行的风险控制能力势必会更上一个台阶。

五、总结与展望

H行凭借人工智能技术推动了自身数字化转型的进程，为贷款审批与监管环节注入了全新的活力，提高了贷款审批的速度以及质量，使得H行能够更加有效地提供贷款业务，帮助经营困难的企业和个人度过难关。与此同时，周密的贷后监察活动，让H行能够避免不良贷款带来的恶性影响，提升了H行的资产质量。而这一切很大程度上归功于RPA技术的灵活运用，正是因为RPA机器人替代人工完成了低水平、高重复性的工作，大大提高了效率，节约了成本，才使得H行在2020年最困难的时期保持了较高的增长率，为其他银行树立了良好的榜样。如果H行在未来能够将RPA技术融入到风险管控体系当中，一定能创造出“1+1>2”的正效应，同时深化自身的智能管理体系，实现全面的数字化转型。

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