本文是一篇管理学论文，本文使用文献分析法，结合当前国内外相关前沿理论研究，针对M银行公司授信信用风险识别现状给出了针对性的优化对策和相应的保障措施。
第1章绪论
1.1研究背景与问题的提出
1.1.1研究背景
改革开放以来我国经济高速发展，银行业作为助推经济发展的重要力量也得到了空前繁荣，整体资产规模大幅增加。中国人民银行官网显示,截至2020年3月末,我国银行业总资产规模已达到302.39万亿,占金融机构总资产332.94万亿的90.8%；其中企(事)业单位贷款已达到104.64万亿,占银行业总资产的34.6%。2020年初在全球蔓延的新冠疫情，使全球经济放缓压力加大。我国经济发展环境复杂严峻，国内经济增速进一步趋缓，经济下行压力增加。当前，我国正处于供给侧结构性改革的关键时期，经济处于向高质量发展的重要阶段，银行信用风险防控压力增加。同时，随着利率市场化的逐步改革和互联网金融的迅猛发展，我国商业银行的盈利水平下降。复杂严峻的外部环境，对商业银行的经营管理能力提出了更高的要求和挑战。
随着我国银行业同业竞争日趋加剧以及外部经济环境、监管环境的变化，商业银行亟需改变原有相对粗放的经营发展模式。提高管理能力的精细化水平，合理匹配信贷资源，提高风险管理能力。大力控制信贷资产质量，稳步增加资产规模，实现可持续发展目标。
1.1.2研究问题的提出
信用风险是当前银行业控制资产质量面临的主要风险，也是中国银行家当前最为关注的风险[1]，信用风险管理能力急需提高。信用风险识别是信用风险管理的关键环节，影响商业银行的资产质量和资产流动性，关乎到商业银行的竞争能力和可持续发展。因此，在当前严峻的外部环境下，提高信用风险识别能力，是商业银行控风险、稳发展的关键。
目前，在我国公司经营环境不确定性加大的背景下，大型企业或集团违约现象频发，“大而不倒”已成为过去。公司授信因其单笔及集团授信业务涉及金额较大，一旦出现违约，将对银行资产质量造成较大影响。在此背景下，本文研究M银行公司授信的信用风险识别现状，深入研究授信信用风险识别优化对策，希望能为M银行的风险管理及经营发展提供参考。
1.2研究目的与意义
1.2.1研究目的
我国经济迅猛发展以及国内市场化改革的深入推进，创造了较好的经济发展环境。一方面企业规模不断发展壮大，企业经营具有集团化、多元化发展趋势；另一方面国内产业改革，企业加快提质升级步伐。传统的信用风险识别能力已不能满足动态变化的外部环境需求，对商业银行的信用风险识别提出了新的要求。M银行是合作社改制过来的地方城商行，近年经营发展虽取得一定经营业绩，但各项机制仍在不断屡顺、改进，信用风险管理仍有待进一步加强。信用风险识别能力虽在逐步提高，但公司授信信用风险识别体系仍不健全，部分公司授信业务信用风险识别仍存在不全面、不客观、不准确、不及时的问题，亟需顺应时势变化，加快完善提升。希望通过本论文研究，提出相应优化对策和保障措施，助力M银行提高信用风险识别能力。
1.2.2研究意义
本文是基于M银行公司授信信用风险识别现状和目前所面临的复杂外部环境，结合前沿的相关理论进行研究，提出优化对策和保障措施，具有理论和实践意义。
（1）理论意义本文通过对大量相关资料和文献的整理研究发现，类似研究相对较少，且不具备系统性，现实应用性不强。本文将理论研究和实践研究相结合，丰富完善了我国信用风险识别研究结果，有利于商业银行提高信用风险管理能力，增加市场竞争力。同时，也有利于商业银行切实服务实体经济，促进金融系统维持稳定，使我国经济长期稳定发展。
（2）实践意义日益复杂的外部环境，对商业银行信用风险识别能力提出了新的要求和挑战。本文以M银行为研究主体，以其信用风险识别为研究对象，结合外部环境和实际现状，提出有针对性的优化对策和保障措施，以期提高M银行公司授信信用风险识别水平，切实提高信用风险管理能力，最终实现可持续发展的目标，具有一定的实践意义。
第2章M银行公司授信信用风险识别现状分析
2.1 M银行现状
2.1.1银行的概况
M银行是合并原地方四行社成立的股份制商业银行，成立日期为2009年12月，总行位于黑龙江省哈尔滨市。现注册资本43.6亿元，省财政厅持股20.5%，为第一大股东。近年，Ｍ银行全面贯彻落实国家及地方经济政策，大力支持省内经济发展，积极推动省内产业升级，全面提高金融服务水平，实现了公司、小企业、个金、金融市场等条线业务全面发展，全行经营工作平稳运行。目前，正努力克服新冠病毒疫情对实体经济的严重影响，统筹推进疫情防控和经营发展工作，积极贯彻落实国家相关政策，积极帮助受疫情影响的企业复工复产，全力支持地方经济发展。
成立至今,Ｍ银行得到了快速发展。截至2019年12月31日，共设有一级分行13家，下设11家村镇银行子公司。现有234家营业机构。员工总数5073人。总资产2406亿元，比成立之初增加2000亿元；股东权益177亿元，比成立之初增加146亿元；贷款余额990亿元，比成立之初增加838亿元；存款余额1635亿元，比成立之初增加1274亿元。2019年，该行营业收入49.98亿元，实现净利润15.03亿元。
2.2 M银行信用管理现状
2019年，面对复杂严峻的外部形势，M银行坚持“稳健型”的风险偏好，持续提高风险管控要求，加强风险偏好的传导，持续完善基础治理体系建设，强化全行风险防控，切实提高风险管理能力。一是不断完善制度体系，常态化监测风险偏好落实情况。二是强化重点风险管理工作，扎实做好流动性风险、市场风险、信用风险、操作风险、科技风险的管理，切实提高风险管控能力。三是充分运用现金清收、以资抵债、重组转化等措施及依法诉讼等手段清收处置不良资产，全力化解历史包袱。在风险管理与内部控制方面均有所提高，全面风险管理体系建设与风险控制能力持续提升。
在信用风险管理方面，M银行严格贯彻落实国家宏观经济政策和监管要求。2019年，该行通过严把新增贷款关口、强化贷后管理、积极处置不良资产等工作，控制提升资产质量。
2.2.1贷款结构
2019年，Ｍ银行加大贷款投放力度，助推全省经济转型发展。充分发挥地方法人金融机构授信审批链条短的优势，积极支持省内多个国企深入推进改革，重点加大对省内“百大”项目、高科技民营企业的扶持力度，有力支撑全省产业转型升级；进一步加大对省内农业产业龙头企业和地方优质企业的支持力度，积极支持文化、医疗、卫生及公共服务事业，助力“龙江丝路带”建设，大力支持区域项目建设资金需求，2019年末贷款余额达到990.31亿元。按照不同性质划分，具体贷款结构如下：
（1）按照期限划分短期贷款603.43亿元，中长期贷款386.88亿元；
（2）按照担保划分保证担保贷款382.64亿元，抵押担保贷款261.85亿元，质押担保贷款99.95亿元，采用信用方式贷款13.55亿元，贴现和银行卡232.32亿元；
（3）按照区域划分按放款额大小排序为：哈尔滨地区293.95亿元，绥化地区56.96亿元，佳木斯地区52.65亿元，牡丹江地区51.44亿元，齐齐哈尔地区48.06亿元，大庆地区34.76亿元，双鸭山地区34.46亿元，伊春地区29.31亿元，鸡西地区25.42亿元，黑河地区25.17亿元，七台河地区23.54亿元，鹤岗地区15.51亿元，大兴安岭地区2.58亿元；
第3章M银行公司授信信用风险识别存在的问题及原因和影响分析..............23
3.1 M银行公司授信信用风险识别存在的问题.................................23
3.1.1信用风险识别不全面..........................................23
3.1.2信用风险识别不客观..............................23
第4章M银行公司授信信用风险识别优化对策...............................28
4.1健全信用风险识别体系.................................28
4.1.1建立宏观经济分析体系.........................28
4.1.2建立行业风险识别体系...................................31
第5章银行授信风险识别对策实施的保障措施...........................41
5.1应用金融科技参与识别......................................41
5.1.1解决银企间信息不对称问题...................................41
5.1.2动态改进信用风险识别模型.......................................41
第5章银行授信风险识别对策实施的保障措施
5.1应用金融科技参与识别
5.1.1解决银企间信息不对称问题
在金融改革发展的新形势、新要求下，商业银行应加大对金融科技的投入力度，应用金融科技进行信用风险管理，参与公司授信信用风险识别。通过金融科技的深入应用，主动提高信用风险防控的前瞻性，提高信用风险识别质量，减少银企间不对称信息，为授信审批决策提供客观依据。应用金融科技对信贷系统积累的历史信息、授信调查信息以及从外部获取的相关信息，进行全面整合、汇总、分析，排除掉次要信息，精准识别出授信业务存在的可疑信息和风险点，解决信息不全面、不准确、不及时的问题，提高授信决策的科学性和合理性。
5.1.2信用风险识别模型进行改进
传统公司授信的信用风险识别以专家经验判断为主，决策具有较强的主观性，经常因操作风险而引发信用风险，影响银行资产质量，甚至带来较大损失。需不断提高金融科技水平，应用金融科技，结合银行所在地区区域经济和产业特点以及银行自身情况，对现有较成熟的信用风险识别模型进行改进，建立动态化、智能化的风险识别模型，定期根据外部宏观经济、行业发展变化情况和银行自身的风险偏号对模型参数进行调整，提高信用风险识别的准确性，提高授信审批质量。
结论
本文以M银行为研究对象，从该行公司授信信用风险识别的现实情况出发，使用定量与定性相结合分析法，分析出该行公司授信信用风险管理面临严峻挑战，迫切需要提高信用风险识别能力，来提高资产质量。使用文献分析法，结合当前国内外相关前沿理论研究，针对M银行公司授信信用风险识别现状给出了针对性的优化对策和相应的保障措施。得出以下结论。
（1）通过对M银行近年财务数据的分析，得出该行公司授信业务面临一定增长压力和较大的信用风险防控压力。结合对银行外部经济环境、监管环境和行业环境的分析，认为银行业目前面临的外部环境严峻复杂，该行信用风险管理面临较大压力，急需提高信用风险识别能力，来保障银行实现可持续发展目标。
（2）分析出在授信业务审批的过程中，存在信用风险识别不全面、不客观、不准确、不及时的问题，得出产生这些问题的根本原因，既包括未健全信用风险识别体系、未严格规范信用风险识别标准的相对主观原因，也包括银行信息系统功能较弱、专业信审人员不足的相对客观原因。
（3）结合该行产生信用风险识别问题的具体原因，给出了健全信用风险识别体系、优化风险识别信息系统、统一信用风险识别标准、持续加强信审团队建设四项优化对策。同时，也提出了应用金融科技参与识别、建立高质量的内部控制、制定系统化的营销策略、联合推进信用文化建设来保障优化对策的有效实施。
因银行公司授信信用风险识别工作涉及内容较多，且需要根据外部环境的变化进行动态调整，所以本文研究内容难免有不足之处，将在今后实践工作中不断改进，希望本文能助力M银行提高信用风险识别能力。
参考文献（略）