金融行业的风控，从来都是一个重要议题。

2019年4月以来，大盘不景气背景下，中信银行在股市表现不佳，同时还收到了多张罚单。中信银行为何近期罚单不断，这背后是否面临风控的挑战？

通过其2018年财报，《商学院》记者发现，在2018年部分银行盈利大增且绝大多数银行资产质量出现好转的大背景下，中信银行的不良贷款“双升”、拨备覆盖率却在下降。

纵观中信银行近几年来的资产质量的变化，在不良贷款上涨的同时拨备却是下降的，而不良贷款的迁徙率也呈现上升趋势，未来中信银行风控形势或将非常严峻。

据了解，在金融科技方面，中信银行先后与科大讯飞、百度展开全面合作，在人工智能应用上推出了AI 金融服务平台——“中信大脑”，并与百度联合成立了直销（互联网）银行——中信百信银行。

针对罚单、不良贷款“双升”、风控、“中信大脑”、中信百信银行等的相关情况，《商学院》记者通过多种方式向中信银行方面发去采访函，截至发稿，并未得到回复。

自4月22日以来中信银行股价持续下跌，这期间，中信银行连收4张罚单。

据统计，4月以来，中信银行各分行共收到9张罚单。

屡屡受罚

4月以来，中信银行各分行共收到9张罚单。

除了因以存转贷、内控管理不严导致信贷资金被挪用而被罚款之外，4月12日，哈尔滨分行因违规办理转贴现业务被黑龙江银保监局一次开了三张罚单。

同一天内，淄博分行又因违规办理无真实贸易背景的承兑汇票业务被罚20万元。

4月22日，因违规为关系人所在企业审核审批大量信贷业务、贷款资金回流挪用、贷前未发现虚假凭证，厦门银保监局对原中信银行厦门分行卢伟山处以禁止从事银行业工作终身。

4月28日，中信银行重庆分行因以存转贷、内控管理不严导致信贷资金被挪用，从而被罚70万元；在4月25日，由于同样的原因，导致中信银行洛阳分行被罚30万元，洛阳分行老城支行当事人也被罚款警告。

4月26日，中信银行大连分行还因超额授信导致产生信用风险，收到了大连银保监行政处罚。

据了解，监管部门从现场检查到最终开罚单，一般要耗时三个月左右，那么根据上述文件签发的时间，监管可能是针对1月或更早前的违规问题。

不良贷款“双升”，拨备覆盖率反而上升

实际上，中信银行屡次违规还是对其业绩造成了一定影响。

今年3月26日，中信银行发布2018年年报。据年报显示，2018年，中信银行实现净利润445.1亿元，增长4.6%，增速创近2014年以来最高；而营业净收入为1648.5亿元，增长5.2%。

不过，据财报显示，2018年不良贷款余额、不良率均有所上升。其中，2018年末，不良贷款余额为640.28亿元，比上年末增加103.80亿元；中信银行的不良率为1.77%，较2017年末1.68%上升0.09个百分点。

对于不良贷“双升”的情况，中信银行表示其主要影响因素包括：一是本行严格不良贷款认定，对于逾期90天以上贷款纳入不良，不良贷款增加较多；二是受国内经济增长乏力影响，中小企业和民营类企业经营压力增大，部分企业经营困难；三是由于持续去杠杆，一些负债率高的企业面临较大的资金压力；是由于美国贸易保护政策影响，部分外贸企业出口开始受到一定冲击。这些因素使得部分企业信用风险暴露持续增加。

尽管中信银行表示因逾期90天以上贷款纳入不良导致不良贷款增加较多，然而同时能看到其关注类贷款及次级类贷款也有所上涨， 2018年年报显示，2018年中信银行关注类贷款850.41亿元，占比2.36%；2017年关注类贷款683.84亿元，占比2.14%。2018年次级类贷款总额261.41亿元，占比0.72%；2017年次级类贷款219.31亿元，占比0.68%。

与此同时，中信银行拨备覆盖率却有所下降，2018年末为157.98%，较2017年169.44%下降11.46个百分点。

实际上，除了2017年有所改善外，近年来，中信银行的不良贷款在总体上呈现上升趋势的同时，其拨备覆盖率总体却呈现下降趋势，2018年、2017年、2016年、2015年拨备覆盖率分别为157.98%，169.44%，155.50%、167.81%。

据2018年报显示，中信银行不良贷款主要集中在制造业和批发零售业两个行业，不良贷款余额占全部不良贷款余额比重达到53.89%。并且，这两个行业的不良贷款率也相对其他行业较高，2018年末分别为7.34%和8.50%，比上年末分别上升2.14个百分点和2.99个百分点。

对于导致这一问题的原因，中信银行在年报中表示，主要包括两方面：一是由于部分制造业、批发零售业、租赁和商务服务业企业受产能过剩、市场需求不足等多重因素影响，行业内竞争加剧、盈利下降，出现信用风险。二是房地产市场出现分化，房地产开发贷款风险有所上升。

事实上，这或许与2018年中信银行的经营整体开始向零售业务倾斜有关。

据2018年年报显示，其零售贷款增长2529亿元，占全部新增贷款的61%，零售贷款余额占比较年初进一步提高2.62个百分点至41.14%。其中，在信用卡不良方面，在公布的各大银行不良贷款率增长中，中信银行的不良贷款率仅次于民生银行2.15%，更加严重的是，在多家银行不良率增幅中是最大的，同比增幅达到0.61%。

不过，这并非是其不良率上升的真正原因。

数据显示，四大国有银行2018年资产质量均有所集体改善，不良贷款率普降。截至2018年年末，工行不良贷款率为1.52%，较2017年年末下降0.03个百分点；建行不良贷款率下降了0.03个百分点至1.46%；农行不良贷款率降幅达0.22个百分点，降至1.59%；中行不良贷款率为1.42%，下降0.03个百分点。而交行的不良率也下降了0.01个百分点，降至1.49%。

另外，平安银行的不良贷款率也仅上升0.05个百分点，招商银行不良贷款率1.36%，较上年末下降0.25个百分点，同时招商银行的不良贷款拨备覆盖率358.18%，较上年末提高96.07个百分点。

从资产质量的趋势性来看，中信银行2018年、2017年和2016年正常类贷款迁徙率分别为2.53%、1.96%、2.09%，2017年尽管有所下降，但总的趋势是攀升的，而且迁徙率在大中型银行正常类贷款迁徙率比较高的，而关注类迁徙率则分别为48.27%、35.16%、 28.94%，逐级攀升；正常贷款迁徙至不良贷款迁徙率，2018年、2017年和2016年分别为1.63%、1.45%、1.58%，也是上涨的；2018年中信银行正常贷款向不良迁徙的比率为1.63%，比上年末上升0.18个百分点，次级类和可疑类贷款的迁徙率同比均有所上升。

风控形势或将承压

除了业务违规情况如上文所述比比皆是之外，中信银行还有其他“情况”存在。

4月26日，中信银行大连分行因超需求量测算额度授信并最终产生信用风险而被大连银保监局罚款50万元。

据天眼查显示，中信银行大连分行成立于1988年，参保人数为455人。2016年4月法定代表人由郭琦变更为杜国龙。中信银行大连分行陷入超百起纠纷案件，曾因金融借款合同纠纷、票据损害责任纠纷、劳动争议、追偿权纠纷等被他人或公司起诉多次。

据了解，2016年3月，因违反消防管理的行为，中信银行大连分行被辽宁省营口市鲅鱼圈区公安消防大队行政处罚；2015年4月，大连市城乡建设委员会因对建设单位的处罚对其作出责令改正、处工程价款2%的罚款的决定。

事实上，自2018年以来，中信银行分支机构更是案件高发。据中国银保监会官网显示，就在2018年9月至12月的短短4个月时间内，涉及到的分行高管至少有中信银行泉州分行原行长李耀东，中信银行长沙分行公司银行部原总经理、原行长助理居淳，中信银行南昌分行原副行长、党委委员姚蔚，中信银行泉州分行原副行长丁勇，中信银行常州分行公司业务六部原副总经理朱兴刚，中信银行常州分行合规部原总经理徐光。无一例外都涉嫌业务受贿等罪名。

今年2月份，裁判文书网公布一则利用拉存款支付回报费的案例，即涉及中信银行重庆高新支行一客户经理与行长借机贪污受贿。

中信银行风险案件的高发与内控管理有很大关联。对此，知名经济学家宋清辉对《商学院》记者表示：“这或说明了中信银行在内控管理方面存在诸多问题，个别人员权力过大，没有相应的约束机制，从而导致风险案件高发。”

事实上，在发布年报的前后，中信银行还发生一系列重大人事调整。原行长孙德顺已因年龄原因于2月离任，不再担任本行执行董事、行长、董事会风险管理委员会主席、委员及董事会战略发展委员会委员职务。行长的接任者是方合英，4月3日其任职资格已获中国银保监会的核准批复。

据了解，方合英为中信银行执行董事、副行长兼财务总监，于2018年9月加入董事会。目前同时担任信银（香港）投资有限公司、中信银行（国际）有限公司及中信国际金融控股有限公司董事，拥有二十余年银行从业经验。

同时，中信银行董事会还审议通过了关于聘任谢志斌担任副行长、张青为董事会秘书、刘红华为业务总监等议案，谢志斌此前在中国光大集团任纪委书记、党委委员，张青和刘红华均为中信银行行内提拔。

AI风控能否提高中信银行的风控水平？

人工智能，是未来科技的发展方向，也是金融业科技发展的趋势。人工智能技术已经改变了金融行业传统的营销、渠道、投顾、征信、风控等领域。然而，目前的人工智能技术为何没能提高中信银行的风控水平？

在人工智能的应用上，据2018年年报显示，中信银行推出了AI金融服务平台——“中信大脑”，表示“中信大脑”已开始为客户提供“千人千面”精准营销服务，并“已初步具备支持本行智能化交易、智能营销、智能风控、智能服务、智能运营等多领域智能化应用和服务能力，未来应用前景可期。”

针对“中信大脑”的用途、“千人千面”精准服务的客户，以及“中信大脑”的定位服务受众，商学院记者向中信银行方面发去采访函，截至发稿，并未得到回复。

中信银行2018年年报指出“本行推出‘中信大脑’（AI技术平台），为零售、对公、托管、合规等多领域提供智能化服务的能力”。

那么，如果说在智能风控、合规上有应用，已具备智能风控应用和服务能力，那么为何在2018年年报中不良贷款额和不良贷款率却大幅增长，而在资产质量趋势方面，正常类贷款迁徙率、次级类和可疑类贷款的迁徙率同比也均有所上升呢？同时，为何自2018年以来屡屡收到罚单呢？

2017年底，中信银行全面启动“中信大脑平台”重点战略项目，旨在实现快速将智能化赋能于各业务条线的目标。据2018年年报介绍，在金融科技方面，未来将“加大全行大数据、人工智能应用研发,整合大数据、AI算法、应用模型管理，推出架构驱动的企业级人工智能应用平台—‘中信大脑’。”

据近日同盾科技联合中国银行业协会、中国信息通信研究院金融科技研究中心共同编写的《人工智能在银行领域应用——基于AI技术的智能风控应用》报告显示，基于AI技术的智能风控，近年来已经逐渐成为金融领域尤其是银行业的应用热点，它提供一种贯穿事前预警与反欺诈、事中监控和事后分析全业务流程的风控手段。

对于目前智能风控目前在金融领域的应用情况，据北京某头部金融科技公司风控总监介绍道“零售，小微，消金，信用卡都有。”。

事实上，对于智能风控及反欺诈等业务应用方面，该北京风控总监表示：“风控和反欺诈并不局限于零售业务方面”。

对于智能（大数据）风控目前的应用情况，上述北京风控总监还表示：“智能风控现在各家银行都在做，对于线上的业务效果还是不错的，主要是针对个人和小微，对公目前还没听说广泛采用的，据我所知，各家还是靠着传统的方式在做。”

实际上，据氪信科技技术合伙人、高级风控总监张伟介绍，目前某四大国有银行之一正在做基于非监督学习模型的资金安全与交易反欺诈项目。

据张伟总结，智能风控目前在银行方面的应用包括：1）信贷反欺诈；1）借款人信用评估、还款能力、还款意愿评估；3）身份识别，用到生物特征识别技术；4）信贷资产的风险定价；5）资金交易安全；6）损失预测。而在合规与监管科技方面，智能风控主要包括：反欺诈、反洗钱、资金交易安全、内控合规与审计、经济资本监管。

目前，我们从中信银行年报上了解到的是其风控的重点主要聚焦在零售业务方面，如与科大讯飞全面合作构建AI信用卡的智能科技服务时代。

事实上，在信用卡方面，在今年各大银行年报中公布的不良贷款率增长中，中信银行的不良贷款率仅次于数值最大的民生银行2.15%之后，更加严重的是，在多家银行不良率增幅中是最大的，同比增幅达到0.61%。

2018年是中信银行零售业务大发展的一年，各项数据均大幅增长。对此，董事长李庆萍在年报中指出，“时间和成效坚定了我们未来进一步推进零售业务转型的立场。”

尽管如此，中信银行并没有提出零售优先。李庆萍提到：“一定程度上而言，近年来本行传统对公业务优势为零售业务转型提供了压舱石的作用，随着零售业务转型步入良性轨道，我们决定现在是同时推动对公业务全面转型的时候了。”

目前，在对公业务方面，除了对“中信大脑”的展望之外，在智能风控上并未有更多表现。

智能时代最大的“革命性质”在于其核心资源——数据信息是完全由人类创造出来且用之不竭的新型能源。

据经济学家余丰慧表示：“未来AI金融的核心点在于人工智能防范金融风险的强大优势。”

尽管当前智能风控能够为银行业带来自动化、个性化的变化，但是智能风控的核心技术远未达到成熟阶段，核心技术本身也在不断演进，各类技术本身的缺陷及其衍生出的风险也可能影响到银行业的发展。

而在互联网银行方面，2015年11月，中信银行与百度联合成立的中信百信银行（分别持股70%、30%），是家直销银行，“主要聚焦传统银行服务相对薄弱的领域，主要通过线上、线下场景批量智能获客，重点开展支付、融资、理财等小额高频业务。”

针对中信百信银行的运营模式及资产质量情况，商学院记者联系中信银行方面，截至发稿，并未得到回复。

事实上，相对于微众银行的主流客户群体是C端用户、网商银行瞄准的则是小微企业，从百信银行披露的数据看，百信银行采取的是B端与C端并驾齐驱的策略。无论是个人用户还是小微用户，只要是需要普惠金融服务的群体，就是他们的目标客户。目前，百信银行主要包括消费金融、小微金融和财富管理三大核心业务。

据年报显示，中信百信银行实行“O+O”（Offline+Online，即“线上+线下”）、“B+B”（Bank+Business，即“银行+商业”）的开放银行发展模式，将银行服务深度融入到包括生活消费、医疗健康、汽车出行、电子商务、文化娱乐、产业互联网等各类场景中，建立泛场景生态圈，属于百信银行的“场景金融”战略规划阶段。用百信银行的话说，这一运营模式的核心就是“连接线上和线下场景，把互联网形态的‘银行门店’开到商业生态中去。”

而此宽领域布局的“场景金融”或许需要更加强大的风控能力。

以普惠金融为例，普惠金融主要针对大量的小微企业、农户及城镇低收入人群、贫困人群等等。这类客群的特征是过往信贷数据缺失，信息获取难度大、成本高，信用不健全。随着金融服务范围扩大到这些普惠客群，那么就不得不要面对越发错综复杂的风险局面和壁垒。

事实上，对于互联网银行来说，由于受限于“远程开户”，很多互联网银行面对“只放贷、无吸储”的窘境。因此，“联合贷款”成为互联网银行进行贷款产品服务的主要方式。

作为“互联网巨头+传统银行”的组合，有观点认为：“与微众银行和网商银行从传统银行手上抢饭碗的境况不同，百信银行开拓了一种新模式，双方互惠共赢，传统银行可以分一杯羹。从中国现状来看，这是最有前景的一种模式。”也有观点表示：“西装”+“牛仔”的合作可能会更艰难、更多摩擦，优势互补的另一面可能是水火难容。

百信银行作为国务院试点，诞生之初就带着不同于其他互联网银行的光环和期待，对于新型直销银行模式的探索能否取得良好的成效也将影响未来直销银行的发展。面对微众银行、网商银行业绩上已远远走在前面，“AI Bank”能否后来居上，对于百度来说，也是不小的压力。