信用风险论文范例【汇编4篇】

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信用风险论文【第一篇】

论文关键词：银行间市场；信用风险；风险管理

全球金融危机对金融机构风险管理理念的最大影响之一就是对交易对手信用风险的重视。金融机构评估对手方信用风险的方法、模型合理与否，关系到评估结果的优劣。本文概要阐述了银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法。并对银行间市场完善授信管理提出了具体建议。

一、信用风险评估理论

银行等金融机构信用风险评估方法大致有统计模型、CAMEL模型和专家判断模型等三种理论依据：

(一)统计模型

利用统计模型进行信用评估的前提条件是有足够的数据积累，一般至少需要连续3年的相关数据。

1．违约概率(ProbabilityofDefauh，PD)理论

违约概率是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。评估结果与违约率的对应关系是国际公认的事后检验评级机构评估质量标准的一项最重要的标尺。在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。不同评级机构所设定的违约定义可能不同，所反映同一等级的质量也因此而不同。只有违约定义相同的评级机构，其评级结果才可以进行比较。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。商业银行违约概率常用的测度方法主要有两种：基于内部信用评级历史资料的测度方法；基于期权定价理论的测度方法。

2．违约损失率(LossGivenDefault，LGD)理论

违约损失率是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露(债权)的百分比，即损失的严重程度。在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中，银行对资产风险的量化和管理显得越来越重要。传统的信用风险评估方法因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行监管的需要。以独立身份服务于全社会公众投资者、以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。因此，银行开始开发类似外部信用评级但又反映内部管理需要的内部信用评级系统，以适应上述市场和内部管理发展的需要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到LGD在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重评估违约率的单维评级体系向既重违约率又重违约损失率的多维评级体系发展。历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，新巴塞尔资本协定的许多规定也采用这种方法，这种方法以其简单易操作而获得欢迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL评级体系是目前美国金融管理当局对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。其有五项考核指标，即资本充足性(CapitalAde．quacy)、资产质量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流动性(Liquidity)。当前国际上对商业银行评级考察的主要内容基本上未跳出美国“骆驼”评级的框架。“骆驼”评级体系的特点是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向．充分考虑到银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效的基础分析模型。在具体CAMEL模型的指标及其权重选取及校验过程中，大多采用了回归分析、主成分分析等统计方法。

(三)专家判断模型

银行信用评估的起点是对其财务实力的综合判断。应从定量定性两个角度综合评估。经营战略、管理能力、经营范围、公司治理、监管情况、经营环境、行业前景等要素，无法通过确切数量加以计算，而专家打分卡是一种更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基准值，如信用等级、违约和损失数据等的情况下，开发专家判断模型是一种较好的选择。专家判断模型的特点是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：专家打分卡建模时间短，所需数据不需要特别的多：专家打分卡可充分利用评估人员的经验。

二、信用风险评估的通常做法

(一)信用风险评估的基本思路

评估方法应充分考虑风险元素的定量和定性两个方面，引入大量的精确分析法，并尽可能地运用统计技术。另一方面，不浪费定性参数的判别能力，并用以优化计量模型的预测效能。除CAMEL要素外，还需考虑更多更深入的风险因素。评估要素主要包括品牌价值、风险定位、监管环境、营运环境、财务基本面。

(二)信用风险评估模型的构造

数据准备是模型开发和验证的基础，建模数据应正确反映交易对手的风险特征以及评级框架。定义数据采集模板。收集、清洗和分析模型开发和验证所需要的样本数据集。影响交易对手违约风险要素主要有非系统性因素和系统性因素。非系统性因素是指与单个交易对手相关的特定风险因素，包括财务风险、资本充足率、资产质量、管理能力、基本信息等。系统性因素是指与所有交易对手相关的共同风险因素．如宏观经济政策、货币政策、商业周期等。既要考虑交易对手目前的风险特征，又要考虑经济衰退、行业发生不利变化对交易对手还款能力和还款意愿的影响．并通过压力测试反映交易对手的风险敏感性

(三)变量选择方法

1．层次分析法

层次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)简称AHP：它是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。层次分析法的内容包括：指标体系构建及层次划分；构造成对比较矩阵；相对优势排序；比较矩阵一致性检验。

2．主成分分析法

主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过原始变量的线性组合把多指标转化为少数几个综合指标。在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通过主成分分析可以从多个原始指标的复杂关系中找出一些主要成分，揭示原始变量的内在联系，得出关键指标(即主成分)。

3．专家判断

关键指标权重和取值标准设定是通过专家在定量分析的基础上共同讨论确定，取值标准是建立指标业绩表现同分数之间的映射关系。取值标准的设定应能够正确区分风险，取值标准应根据宏观经济周期、行业特点和周期定期调整，从而反映风险的变化。

(四)模型校验修改

模型构造完成后．需要相应财务数据的不断校验修改。财务数据可直接向对应机构索取，也可通过第三方数据提供商获得。直接获取数据的方式准确性较高，但需对应机构积极配合．且需大量的人力物力用于数据录入、核对和计算。通过第三方数据提供商获取数据效率高，但需支付一定费用，且面临数据不全、数据转换计算等问题。在违约概率模型的开发过程中，通常遇到模型赖以建造的数据样本中的违约率不能完全反映出总的违约经历，需进行模型的压力测试，确保模型在各种情况下都能获得合理的结果．并对模型进行动态调整。

(五)引进或自主开发授信评估系统

根据完善授信评估模型，撰写授信评估系统业务需求书．引进或自主开发授信评估系统，提高授信评估效率。授信评估系统还应与会员历史数据库、限额管理系统、会员历史违约或逾期等信息库无缝连接，避免各个环节的操作风险。

三、对银行间市场完善授信评估的启示

(一)完善授信评估可积极推动银行间市场业务发展

银行间市场会员信用评估水平的提高。可有效防范银行间市场系统性风险。为防范交易对手信用风险，市场成员需及时、合理、有效地对相应会员银行或做市商进行信用评估，并根据会员或做市商资信状况的变化进行动态调整，为其设置信用限额。

(二)引进成熟的授信评估方法、模型和流程

根据巴塞尔协议的有关监管要求，国内大中型银行都已经或正在国际先进授信评估机构的帮助下，开发PD或LGD评估模型。银行间市场参与者应学习借鉴国内外先进的授信评估方法和模型。在消化吸收先进经验的基础上，选择国际先进咨询机构作为顾问，构建授信评估方法和模型。

(三)引进或自主开发授信评估系统

为防止操作风险，提高授信评估工作效率，实现授信评估与机构内部相关系统的连接，银行间市场参与者需根据授信评估方法、模型、授信资料清单、分析报告模板、建议授信计算公式等内容。撰写系统开发业务需求书，或引进先进的授信评估系统并进行客户化改造．或选择系统开发商进行自主开发授信管理系统。

(四)加强授信评估培训和知识转移

信用风险论文【第二篇】

关键词：信用评级风险防范议题

一、引言

新巴塞尔协议的核心内容是内部评级，包括了市场风险、信用风险和操作风险。市场风险由于数据都来之外部资本市场，而且方法成熟，需要我们自行研究的较少；操作风险的计量方法还不够成熟；信用风险，虽然方法成熟，但是需要使用内部数据，从而更多的需要我们自行开发研究，而且对于中国的银行业，传统的信贷业务仍是比重最大的业务，所以信用风险评级是目前我国银行研究的重点，也是内部评级的突破口。

信用风险评级模型的基本思想是从已有信用表现的历史数据中提炼信息，得到客户属性和行为变量与客户违约概率之间的函数关系，从而来预测未来的客户信用状况。这种函数关系，是广义上的对应关系，并不一定存在显式的表达。

尽管信用风险计量有很多领域还处于研究阶段，不过信用风险评级发展较早，从1968年奥尔特曼(Altman)引入的Z-score模型开始，到现在的logistic模型、机器学习等方法，在发达国家，不论是理论研究，还是实际应用，信用风险评级都已经相当的成熟。那么我们是否可以直接搬来使用呢？信用风险内部评级模型，方法的选择固然重要，但是好的方法并不一定对应好的结果，实际上模型表现更多的决定于问题本身情况和问题解决的处理细节。我国的银行业进行信用风险评级，虽然在技术上的有一定的“后发优势”,但是绝对不是简单的“直接拿来”。信用风险的内部评级工作需要根植于内部数据，来开发适合中国实际情况的评级模型。本文从银行内部评级的角度，对信用风险评级的若干问题进行了讨论，并提出了适当的处理方式。

二、数据特性

不同的数据特性适用不同的模型。例如，判别分析要求自变量符合多元正态分布；而Logistic回归对于数据的分布要求比较低，而且在处理纲目数据方面有着非常大的优越性。在变量不服从多元正态分布的情况下，Logistic回归优于判别回归；但是如果变量服从多元正态分布，那么线性判别规则是最优的。而机器学习类的模型，对于分布要求不高，而且处理离散变量也有明显的优势，例如决策树、神经网络。

模型没有绝对的最优，必须按照数据情况来选择合适的模型。数据情况的统计分析，是十分重要的，即使国外已经有经验表明某种模型表现优异，也有结合实际的建模数据进行分析。如果我国的数据情况与国外不同，不符合该模型的假定，该模型就不可取。

所以，建模的第一步工作就是分析数据情况，讨论各种可能模型的适用性，初步确定符合数据情况的模型框架。

三、分布的变化

既然信用评级的基本思想是从历史数据中提炼信息来预测未来的客户信用状况。那么，即使我们从历史数据中提炼出了完整的信息，如果历史数据与未来情况不同，预测的可信度也会成为问题。

一个比较典型的问题是宏观经济的变化。宏观经济的变化对于整体违约概率的影响是非常大的，如图1所示，美国历年来的公司违约情况。公司客户的评级往往主要依据公司的财务数据来得出结论，而实际上，即使是相同的财务比例，在不同的宏观经济情况下，也有不同的表现。公司类客户同样还要考虑整体行业的演变过程，根据经济学理论，行业生命周期往往经历萌芽期-扩展期-成熟期-衰退期四个周期。

在消费者评分模型中，还有一个问题是人口漂移。我国目前正处在精神文明和物质文明高速发展的阶段，人口特性变化很快，如打工族的出现、贷款购房的增加、家用轿车消费增加等。这些变化会导致潜在信用消费人群和信用观念的变化。这种随着经济环境、人口结构和生活方式的变迁使样本人群的范围和特质发生变化，一般被称为人口漂移。人口漂移会使原有评分标准下的评价结果与现实情况不符，这时就应适当的调整权值修正人口漂移带来的偏差，并不断更新作为训练样本的数据。

在宏观经济的变化引起的违约概率的整体变化，需要建立宏观经济模型来调整客户评级；而类似人口漂移等问题，数据结构都已经发生了变化，需要经常的更新训练样本，升级评级模型。评级模型有个别模型本身对于分布变化的这类问题有一定的解决能力，例如最近邻法，它可以直接加入新的申请者或删除老的用户的方式动态升级系统，从而克服人口漂移带来的问题。

四、拒绝推断

当我们使用训练样本进行模型研究的时候，所有训练样本都是已经有信用表现的客户，即都是曾经被授信的客户，而申请被拒绝的客户不在其列。但是当我们使用模型的时候，却面对了所有的可能客户(即包括了按照以前的标准被授信或者被拒绝的客户),既然我们模型从来就不认识被拒绝客户，又如何对他们作出判断呢？所谓“拒绝推断”(refusereference)是指如何从被拒绝的申请人中鉴别出应向其授信的申请人的问题。模型开发者面临的情况如图2。

在完全不准确(近乎随机)的信用评分的情况下，跃为较为精确的评级模型，“拒绝推断”造成的影响不是很严重。当然实际情况不会如此，即使是简单的专家选择，也会使得训练样本有偏。而开始使用模型后，由于人口漂移等诸多因素，原有的信用评级模型随着时间的流逝而渐渐失效，从而需要不断地更新。“拒绝推断”是信用操作中无法回避的重要问题，目前主要的解决有部分接受法、混合分解法等。

1.部分接受法

这是一种解决这类问题的较理想的方法，但是却不会受到经营者的欢迎。部分接受法就是在未被授信的客户集中进行随机的取样，批准他们的贷款申请，然后观察其以后的行为。这些申请者，被

(图2“拒绝推断”的图例)

赋以相应的权重，然后和那些通过原有规则获得批准的客户(或者是它们当中的随机取样)联系在一起，这将会带来完全随机的人群样本，可以用来创建新的评级模型。但是经营者往往不愿意这样做，他们的理由就是既然那些客户已经被认为是没有好的信用质量，批准他们的信用申请会带来损失。但是，如果授信方接收了当中一些人的申请，那么就可以通过建立更加具有预测能力的模型再长期获利。在任何情况下，授信方的利润都不会因为这些取样而受到太大的影响，因为这些取样都是经过仔细挑选的。关于部分接受法的研究还需要更加广泛的工作，不过有一点可以肯定的是，这个方法需要前台经营部门和风险管理部门的通力合作和预先的计划。

2.混合分解法

这是一种在没有任何关于人群信息的情况下，估计两种人群比例的方法。使用这种方法的前提是关于好坏人群的性质分布的假设。特别是，必须假设知道这些分布就等同于知道一些参数的值，而这些值是可以通过数据估计的。这种方法的关键就在于将假定的优质客户分布与假定的劣质客户分布的加权平均作为观察值的分布与整体样本分布的匹配。如此得到的整体样本分布称为“混合分布”。

这一方法可以让人们能够利用已知分布的一些优异性质，但它的弊端也很明显，就是关于好坏分布的假设必须是准确的。不幸的是，信用数据的特征非常复杂，想准确的得到它的分布往往是很困难的。

五、数据真实性

这是一个比较有中国特色的问题，虽然发达国家也有财务欺诈，但是绝对没有中国的严重。由于制度的缺失，或者制度执行的乏力，在中国，即使是会计师事务所审计出来的数据可能也是不可靠的。所以反财务欺诈，对于模型开发者是面临的严峻问题。但是模型开发者能做的只能是发现在统计意义上或者逻辑关系上出现的异常现象。

六、数据缺失

我国银行建立评级模型，面临最为严重的问题是数据缺失。在数据缺失非常严重的情况，建立一个优秀的模型几乎是不可能的，所以在此讨论在能建模的前提下，数据缺失问题如何处理。

如果一个变量缺失一定比例(例如50%)以上，只有放弃该变量；如果从经济学含义上，该变量确实非常重要，那么只有通过专家的经验来寻找可替代的变量(或者变量组合)。例如，家庭地址的所属区可能是十分重要的变量，但是并没有被记录，或者建模人员无法从家庭地址中提炼出区域，那么可以通过邮政编码和电话号码结合表征区域变量。

在数据缺失不是很严重的情况下，我们可以采用缺值替代的方法，例如均值替代、同类均值替代等，或者在不影响数据量的前提下也可以直接删除数据缺失的记录。

以上讨论的都还是完全随机缺失，这类缺失是完全随机发生的，不影响样本的无偏性。但是缺失更常见的随机缺失和非随机缺失，所谓随机缺失是指该变量的数据缺失与其他变量有关，例如财务数据缺失情况与企业的大小有关；非随机缺失是该变量的缺失与本身取值有关，如高收入人群的不原意提供家庭收入，财务情况差的公司不提供财务报表。

对于随机缺失和非随机缺失，删除记录是不合适的，随机缺失可以通过已知变量对缺失值进行估计；而非随机缺失还没有很好的解决办法。总结而言，缺值问题还是一个需要深入研究的问题。

七、过度拟合

由于样本中存在噪音，所以模型的拟合优度只能达到一定程度，这是理论能达到的最优拟合度。有些时候，当模型把噪音当成了信息进行拟合，使得拟合优度超过了理论的最优拟合度，过度拟合的模型实际上包含了错误的信息，预测能力很差。如图3是一个过度拟合的简单例子，对于图中的点，我们通过线性拟合和非线性拟合得到拟合曲线a和b,显然的曲线b的拟合优度要高于曲线a,但是如果本质上y和x之间是线性关系，那么非线性拟合的模型假设是错误的，较高的拟合优度实际上是过度拟合造成的。

过度拟合可以通过评价样本等方法来解决，如图4,当训练不断进行，训练样本的误判率不断降低，而评价样本则呈现先降后升的情况，那么当评价样本的误判率到最低时，我们就应该停止训练。

八、指标选取中一些问题

信用评级在我国还处于起步阶段，而发达国家已建立起一套相当完备的标准，在很多方面我们可以借鉴已有成果，但我国的文化习惯和道德标准与发达国家之间存在很大差异，在选取指标时应注意国情和评估的具体目的。具体评价指标的选取各国具有不同，如美国法律不允许将性别、年龄等个人属性作为指标列入消费者信用评估体系，但这显然是非常重要的指标，而且我国目前没有这样的法律规定；德国将是否服兵役作为一项重要指标；意大利将出生省份和婚约中对共同财产的要求作为重要指标；而日本则将供职公司是否上市以及公司的雇员数作为重要指标。

九、留酌情处理权

信用风险论文【第三篇】

关键词信用风险衍生金融工具信用衍生工具

1引言

信用风险（CreditRisk）是银行贷款或投资债券中发生的一种风险，也即为借款者违约的风险。在过去的数年中，利用新的金融工具管理信用风险的信用衍生工具（CreditDerivatives）发展迅速。适当利用信用衍生工具可以减少投资者的信用风险。业内人士估计，信用衍生市场发展不过数年，在95年全球就有了200亿美元的交易量。

本文系统分析了信用衍生工具的基本原理和分类应用。第一部分总结了如何测量信用风险，影响信用风险的各种因素及传统的信用风险管理方法。第二部分介绍了如何利用信用衍生工具管理信用风险。第三部分对信用衍生工具产生的相应的风险的和其监管问题作了初步探讨。第四部分对中国银行业应用信用衍生工具思想管理信用风险的初步设想，第五部分是全文的总结。

2信用风险的测量与传统的信用风险管理方法

信用风险对于银行、债券发行者和投资者来说都是一种非常重要的影响决策的因素。若某公司违约，则银行和投资者都得不到预期的收益。现有多种方法可以对信用风险进行管理。但是，现有的这些方法并不能满足对信用风险管理的更高要求。本部分对如何测量信用风险和信用风险对投资者、发行者和银行的影响作了详细说明。并对管理信用风险的传统方法（如贷款出售、投资多样化和资产证券化等）作了总结。

信用风险

信用风险是借款人因各种原因未能及时、足额偿还债务或银行贷款而违约的可能性。发生违约时，债权人或银行必将因为未能得到预期的收益而承担财务上的损失。信用风险是由两方面的原因造成的。①经济运行的周期性；在处于经济扩张期时，信用风险降低，因为较强的赢利能力使总体违约率降低。在处于经济紧缩期时，信用风险增加，因为赢利情况总体恶化，借款人因各种原因不能及时足额还款的可能性增加。②对于公司经营有影响的特殊事件的发生；这种特殊事件发生与经济运行周期无关，并且与公司经营有重要的影响。例如：产品的质量诉讼。举一具体事例来说：当人们知道石棉对人类健康有影响的的事实时，所发生的产品的责任诉讼使Johns-Manville公司，一个著名的在石棉行业中处于领头羊位置的公司破产并无法偿还其债务。

国际上，测量公司信用风险指标中最为常用的是该公司的信用评级。这个指标简单并易于理解。例如，穆迪公司对企业的信用评级即被广为公认。该公司利用被评级公司的财务和历史情况分析，对公司信用进行从aaa到ccc信用等级的划分。aaa为信用等级最高，最不可能违约。ccc为信用等级最低，很可能违约。另外一个对信用风险度量的更为定量的指标是信用风险的贴水。信用风险的贴水不同于公司偿债的利率和无违约风险的债券的利率（如美国长期国债）。信用风险的贴水为债权人（或投资的金融机构）因为违约发生的可能性对放出的贷款（或对投资的债券）要求的额外补偿。对于一个需要利用发行债券筹资的公司来说，随着该公司信用风险的增加，投资者或投资的金融机构所要求的信用风险贴水也就更高。某种级别债券的风险贴水是该类债券的平均利率减去十年期长期国债利率（无风险利率）。信用评级与信用风险贴水有很强的关联。公司的信用评级越高，则投资者或金融机构所承担的信用风险越低，所要求公司付出的信用风险贴水越低；而公司信用评级的降低，则投资者或金融机构所承担的信用风险越高，则在高风险的情况下，投资者或金融机构要求公司付出信用风险贴水越高，则公司会很大程度上增加了融资成本。从以上分析可以看出，同一信用级别的债券，在不同的时间段里筹资所要求的风险贴水也不同。是依据无风险利率和该类债券平均利率的变化而确定的。

信用风险的影响

信用风险对形成债务双方都有影响，主要对债券的发行者、投资者和各类商业银行和投资银行有重要作用。

对债券发行者的影响

因为债券发行者的借款成本与信用风险直接相联系，债券发行者受信用风险影响极大。计划发行债券的公司会因为种种不可预料的风险因素而大大增加融资成本。例如，平均违约率的升高的消息会使银行增加对违约的担心，从而提高了对贷款的要求，使公司融资成本增加。即使没有什么对公司有影响的特殊事件，经济萎缩也可能增加债券的发行成本。

对债券投资者的影响

对于某种证券来说，投资者是风险承受者，随着债券信用等级的降低，则应增加相应的风险贴水，即意味着债券价值的降低。同样，共同基金持有的债券组合会受到风险贴水波动的影响。风险贴水的增加将减少基金的价值并影响到平均收益率。

对商业银行的影响

当借款人对银行贷款违约时，商业银行是信用风险的承受者。银行因为两个原因会受到相对较高的信用风险。首先，银行的放款通常在地域上和行业上较为集中，这就限制了通过分散贷款而降低信用风险的方法的使用。其次，信用风险是贷款中的主要风险。随着无风险利率的变化，大多数商业贷款都设计成是是浮动利率的。这样，无违约利率变动对商业银行基本上没有什么风险。而当贷款合约签定后，信用风险贴水则是固定的。如果信用风险贴水升高，则银行就会因为贷款收益不能弥补较高的风险而受到损失。

信用风险的传统管理方法

管理信用风险有多种方法。传统的方法是贷款保险的标准化和贷款对象多样化上。近年来，较新的管理信用风险的方法是出售有信用风险的资产。银行可以将贷款直接出售或将其证券化。银行还可以把有信用风险的资产组成一个资产池，将其全部或部分出售给其它投资者。当然，使用各种方法的目的都是转移信用风险而使自己本身所承受的风险降低。不过，这类方法并不完全满足信用风险的管理需要。

贷款审查标准化和贷款对象分散化

信用风险论文【第四篇】

信用卡的风险管理体系本着覆盖信用卡业务流程的原则，主要包括事前风险预警、事中风险控制和事后风险化解三个环节，具体构建分为以下五个阶段。第一，产品规划阶段的风险管理。在信用卡产品的规划阶段，发卡行需要先对产品的盈利能力进行衡量，然后根据本行的特点以及进一步的经营策略与规划对目标市场和客户进行定位，再结合对市场竞争状况的评估，拟定产品的定价、授信标准、催收政策等具体的细节。第二，市场开发阶段的风险管理。市场开发阶段是进行信用卡风险管理的第一道防线，做好此阶段的宣传以及对客户的筛选工作能够大大降低风险度。在进行市场宣传之前，发卡行做好对市场人员的思想道德培训工作，提高其业务能力；市场开发阶段，明确营销人员的工作职责，确保客户信息的真实性，从源头上防范信用风险。第三，授信审批阶段的风险管理。首先，以最大限度的减少损失和收益的最大化为原则进行授信政策的细化；然后，多渠道搜集信息为信用评分系统提供数据信息；最后，建立完善的信用审核机制，对客户的信用等级进行评定。第四，账户维护阶段的风险管理。经过授信审批，客户成功申请信用卡之后，发卡行就要为客户建立专门的账户进行业务的往来。。第五，还款及催收阶段的风险管理。客户使用授信额度之后，发卡行每月按照提前规定好的日期生成账单，并为客户预留还款期限，如果客户在此期间偿还全部的欠款，那么将可以享受免息的待遇，当然预借现金的除外。否则将进入逾期状态，发卡行即可采取催收的措施。

二、信用卡业务信用风险管理外部体系的构建

1.个人征信的含义

个人征信指的是由专门的征信机构建立个人信用信息的数据库，将分散在各金融机构以及社会相关部门的个人信用信息进行收集和分析，从而对外提供个人信用报告和信用评估等服务的活动。众多的先进经验表明，建立完善的个人征信体系能够为信用卡的健康发展提供保障。

2.完善我国个人征信体系的建议

经过近些年的发展，我国的个人征信体系获得了一定的发展，但是，在很多方面仍然存在不完善的地方，特别是征信机构尚处在发展的初级阶段、征信产品应用范围不够广泛等问题，影响了我国商业银行信用卡业务的信用风险管理工作的深入，急需对其进行完善，具体的措施包括：第一，建立全国统一的企业和个人征信体系，并在原有基础上将保险、证券、工商等纳入范畴之内，扩大所采集数据的覆盖面，以便为其他部门提供征信服务；第二，为信用评级机构的发展创设良好的外部环境，在改进内部评级体系的同时，推动第三方信用评级市场的发展，促进内外部评级结果的结合，提供更高质量的信用服务；第三，明确监管目标，完善相关的法律法规体系，加强对征信市场的监督管理。

三、结语

综上所述，信用卡业务因其高盈利性、高成长性和规模效应的特点吸引了众多金融机构争相开办，但同时伴随而来的就是高风险。目前，我国的信用卡风险管理机制存在许多的不足，需要从构建内部体系和外部体系两方面对其进行完善。