新冠肺炎疫情下商业银行建设失信惩戒机制研究.pdf

1、新冠肺炎疫情下商业银行建设失信惩戒机制研究单建军摘要：本文从商业银行信贷征信为切入点，探索建立失信惩戒机制的内涵，并结合商业银行建立失信惩戒机制的实践情况，认真剖析了目前商业银行建立失信惩戒机制实践中存在的问题，尤其在当前疫情防控特殊要求下金融支持实体经济复工复产，提出建立完善全社会失信联合惩戒机制的思路及相关政策建议。关键词：商业信贷;失信惩戒;信用建设;信用监管DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.05.003中图分类号：F832.4文献标识码：A文章编号：1003-9031（2020）05-0027-06我国信用体系的建设起源于商业银行的信贷征信，经过二十多

2、年的发展，信用体系建设的范围和内涵不断扩充，从信贷征信延伸到政务诚信、司法公信、社会诚信等领域。作为信用体系建设重要组成部分的失信惩戒范围也在不断扩大，在经济、司法、环保、交通、教育等多个领域发挥着重要作用。然而，商业银行作为信用信息最主要提供者和使用者，拥有的客户数是其他领域无法比拟的，但商业银行在对失信人惩戒中还存在参与度不高、重要性发挥不够等问题。在当前疫情防控的特殊时期，商业银行要在认真落实金融支持疫情防控的前提下，切实保护好信息主体的征信权益，加大对疫情防控期间失信人员的金融服务惩戒力度，通过实施联合惩戒助力打赢防疫攻坚战，助推社会信用体系建设。一、商业银行开展失信惩戒的内涵及意义（

3、一）失信惩戒的内涵失信惩戒是一种社会信用治理机制，通过运用市场规则、道德准则、行业自律、行政法規等一系列制度安排，对失信行为进行记录、披露、传播和预警，解决市场经济中的信息不对称问题，从而提高失信成本、维护守信主体权益，维护市场经济的正常秩序。从失信惩戒的实施主体来看，可以分为行政惩戒、行业惩戒、市场惩戒、道德惩戒、社会惩戒和个人惩戒。采取信用惩戒措施包括但不限于银行贷款、市场准入、招投标、项目审批、担任国企高管、金融机构高管、事业单位法定代表人、党代表、人大代表、政协委员资格，被招录（聘）为公务人员等。商业银行开展信贷领域的失信惩戒是市场惩戒的重要组成部分，商业银行的信贷市场是典型的信息不对

4、称市场，信息不对称会导致信贷市场的逆向选择和道德风险，目前商业银行广泛采用以金融信用信息数据库信用记录为基础，对违背借款合同条款的失信行为实行市场化惩戒，使失信者付出相应的经济代价来提高失信成本，并成为联合惩戒中市场惩戒的核心措施。（二）商业银行实施失信惩戒的意义1.实施失信惩戒是降低信贷风险的必然选择。商业银行是经营风险的机构，通过开展失信惩戒可以有效降低不良贷款率，提高信贷质量，达到合理配置信贷资源的目的，从而有效降低信用风险。2.实施失信惩戒是完善金融信用体系建设的迫切需求。金融信用体系建设是社会信用体系建设中不可缺少的部分，开展失信惩戒有助于提高信用意识，改善经济社会发展过程中的信用环

5、境，全面推进社会信用体系的建设。3.实施失信惩戒是助力供给侧结构性改革的有力手段。在供给侧结构性改革的大背景下，在扩大总需求的同时，调整产业结构，优化信贷结构，进一步推动供给侧的改革。实施失信惩戒机制是实现金融资源的优化配置，可以进一步促进经济的良性发展。4.实施失信惩戒有助于打赢防疫攻坚战。在疫情防控期间，将失信行为人的失信事实、违反道德底线事实、违反社会责任底线事实和警示类信息的行为信息依法归集到公共信用信息平台，采取相应惩戒措施，积极发挥信用的激励约束作用，有助于有效控制疫情蔓延，尽快打赢疫情防控阻击战。二、商业银行内部管理中失信惩戒的主要措施（一）授信业务中建立黑名单制度当前房贷、车贷

6、、小企业贷款等违约情况屡见不鲜，为降低贷款业务的违约风险，绝大多数商业银行在信贷准入环节建立客户评级机制，设立黑名单制度。商业银行客户信息资料主要来源于人民银行征信系统、法院执行系统、行内业务系统或其他渠道（见表 1），对失信客户视失信情况采取拒绝授信、增加担保等措施。对于失信情况较严重的客户申请新增授信业务，直接拒绝业务申请或提高抵押担保措施、压缩授信申请额度等。对于存量客户属于黑名单的原则上不新增授信，逐步压缩存量贷款，直至全部收回贷款。（二）建立失信惩戒触发机制大多数商业银行已经建立了不宜贷款客户控制系统，主要是在行内业务系统（包括信贷管理系统、信用卡系统等）授信发起环节嵌入风险控制模块

7、，包括风险拦截和风险提示。其中风险拦截系统，对授信主体和担保主体进行监测，若为不宜贷款客户，则直接在授信发起环节予以拦截;风险提示系统，对授信主体和担保主体的关联人和其他关系人进行系统监测，若为不宜贷款客户的关联人和其他关系人，则在授信发起环节进行风险提示。另外，在授信审批系统中，嵌入人民银行征信系统申请人的征信信息，自动识别客户并进行全方面信息筛选比对。（三）信用风险评估模型中纳入失信因子大部分商业银行的信用风险评估模型纳入失信因子，定期进行风险评分，其中失信部分占较大比重，极大影响客户综合评分。部分商业银行零售信贷业务系统中预警模块对所有存量客户按月定期监测，依托大数据模型，在客户发生逾期

8、及涉诉时，将自动触发预警工具，并降低客户的评分。在部分商业银行的风险管理系统中，即使客户贷款已经获批，但在投放时系统会自动提示不良信用信息，并进行显著标注，将在贷款审批环节重新审查授信企业信用情况，如有必要，暂缓或不予发放贷款。（四）建立守信红名单制度商业银行建立守信红名单可以提升良好信用记录客户获得金融支持和融资服务的便利性和可能性。信用良好的客户，商业银行可能会缩短对其贷款的审批时间，同时在贷款利率、抵押担保等方面给予优惠。同时，良好的信用记录也是客户获得信用贷款和较高授信额度的重要依据之一。三、商业银行内部失信惩戒存在的问题（一）缺乏标准和依据目前在商业银行体系中还没有对失信惩戒的统一衡

9、量标准和法律法规依据。除情节严重的司法诉讼、行政处罚、大额不良等，在授信审批中严格控制外，中低度失信行为则完全根据自身风险偏好把握，弹性较大，缺少规范性“量尺”。由于弹性空间的存在，也容易诱发道德风险和套利行为。（二）失信信息存在滞后性目前商业银行获取的失信惩戒名单大多来源于政府公开信息及金融信用信息基础数据库，但这些信息滞后，容易诱发“打擦边球”问题。如客户多头申请授信，在失信信息或征信信息未更新前，有可能获得多头授信。此外，跨部门、跨机构的信息共享不足，除发生重大风险或大额关联性授信，监管部门牵头成立风险处置或债权委员会，否则很难获得本机构以外的其他机构实时风险信息，较难做到风险信息联动预

10、警。部分中小商业银行除行内业务数据外，系统没有实现自动采集外部数据的功能，需要信贷操作人员手工录入外部收集信息。（三）失信惩戒触发机制不健全一是失信触发机制未全面覆盖业务系统。大部分商业银行并未对所有业务系统实行失信惩戒的触发机制。二是信贷审批未实现全流程触发管控。部分商业银行仅在授信环节设置惩戒触发预警指标，但对于用信、放贷审批环节未实行触发机制。三是触发系统不全面。大多数商业银行虽已建立了失信惩戒的触发机制，但仅与部分外围系统直连。如仅个人信贷业务与人民银行征信系统互连，启动触发机制。对公信贷业务系统仅与法院案件执行系统互连。（四）信贷风险评估周期较长目前商业银行已将客户失信记录纳入内部信

11、贷业务风险评级的重要指标，但一般都是按年或授信到期重新申请、新增授信等情况才进行客户评级，贷后管理一般按季度调查客户信用状况、财务状况、经营状况等指标，对潜在性预警信号难以及时纳入，节点性指标也较难有效评估客户真实风险状况。（五）守信激励示范作用不明显商业银行在信贷业务中过多强调失信行为的限制，对不良信用记录修复缺少评价机制和使用标注，容易导致“一刀切”现象，同时缺少守信激励有效措施，对于信用良好的客户并没有给予实质的激励，与建立发挥守信激励的初衷不符，没有充分发挥守信的激励作用。（六）“当铺”经营思维和过激绩效考核诱使信用效度失效商业银行在经营中明确第一还款来源为首位，第二还款来源仅为辅助，

12、但在实际业务操作中均是以抵押担保强度作为首要条件，尤其是近些年大量投放的政府平台贷款，加之商业银行过激性绩效考核，导致政府融资平台类授信无所禁忌，企业类贷款只强调是否上市、是否有強担保抵押，信用实际使用过程中存在失衡、失准、失效等问题。四、相关建议（一）强化失信信息“大数据”归集充分运用政府的公共信用信息平台，强化信用监管的新模式，依法依规将失信信息统一归集公示，便于失信信息使用者快捷、全面地掌握失信主体在全国范围内行政处罚、被执行信息、信贷违约等失信信息。公共信用信息平台定期推送严重失信主体名单，作为商业银行信贷评审业务流程的审慎性参考，引导商业银行按照风险定价的原则，对失信主体进行差别授信

13、或终止授信。如在疫情防控期间，将具有隐瞒病史、隐瞒重点地区旅行史、隐瞒与患者或疑似患者接触史、逃避隔离医学观察等行为的人员列入失信名单，商业银行要对该类人员限制信贷业务，对于已经发放贷款的，不再新增贷款额度。（二）有效保护疫情期间客户征信权益商业银行在疫情期间应做好客户征信权益保护工作，优化征信异议、投诉办理流程，对受疫情影响的企业和个人分类实施信用保护，助力信用信息主体渡过疫情难关。对因感染新型肺炎住院治疗或隔离人员、疫情防控需要隔离观察人员和参加疫情防控工作人员，因疫情影响未能及时还款的，相关逾期贷款不应作为逾期记录处理和征信信息报送，已经报送的也应及时予以调整。对受疫情影响暂时失去收入来

14、源的个人和企业，可依调整后的还款安排，报送信用记录，避免后续产生不良记录。对因疫情影响不能按时还款且未能及时调整还款安排已经生成负面信息的，及时按照征信异议处理流程给予认定并纠改相关负面征信信息。（三）出台银行业联合惩戒的指导意见通过信用立法来加强对失信主体的信用监管，建议尽快出台关于银行业失信行为联合惩戒的指导意见，从国家层面来规定那些行为是失信行为，并明确失信行为的处罚措施、失信整改期限等具体内容。通过制度安排，加快化解存量失信行为的社会影响，建立防范和减少增量失信行为发生的长效机制，实现标本兼治，增进各类信息主体诚信意识，提升全社会诚信水平。银行业协会要牵头明确联合惩戒对象、措施、工作准

15、则、监督与制约等内容，对转移资产、妨害执行、逃匿跑路、变换主体、虚假诉讼、虚假担保等失信行为当事人开展联合惩戒，确立停开账户、限制支付、停办贷款、停办信用卡等惩戒措施，搭建银行业信息共享平台，实现失信行为信息在银行间的实时互通、全面共享和日常使用，对列入失信企业名单、法院失信被执行人名单以及有关部门发布的失信黑名单的，依法实施金融惩戒。（四）建立全流程的失信惩戒触发机制商业银行应将查询信用信息基础数据作为风险管理的必要环节，把政府信用平台、司法机关和银行业协会等发布的失信信息作为审批贷款时的重要考量因素。将失信人信息嵌入到商业银行的信贷业务系统、信用卡审批系统等各项业务系统，对整个授信业务进行

16、全流程失信惩戒触发机制，实现对失信人名单的自动比对、自动拦截、自动监督、自动惩戒等自动触发的失信惩戒机制。通过实行触发机制，实现对失信行为人的授信业务自动阻断，降低人为操作导致的违规授信。同时通过系统自动生成失信主体监控信息，弹出警示弹窗，提示限制原因，做出相应处理，反馈惩戒情况，确保应查必查、惩戒到位，提高失信联合惩戒的智能化水平。（五）创新多渠道的失信惩戒手段商业银行可以探索通过账户管理、支付结算等方面建立失信惩戒机制。如拒绝为严重失信人开立账户、办理大额转账业务，进一步压缩其信用生存空间，这些失信惩戒都离不开失信信息的共享与推送。在这方面，可以借鉴国家在开展专项治理电信网络诈骗行动中的做

17、法，将严重失信人的名单通过国家信用信息服務平台向商业银行的核心业务系统进行推送，在开户和支付结算环节拒绝为此类客户办理业务。通过信用监管机制，依法依规对失信对象限制股票发行、招标投标、申请财政性资金项目、享受税收优惠等行政性惩戒，限制获得授信、乘坐飞机、乘坐高等级列车和席次等市场性惩戒，以及通报批评、公开谴责等行业性惩戒。（六）持续深化强监管和经营回归本源通过深化监管检查范围和深度以及惩处力度，推动商业银行经营逐步回归本源，转变经营思维和模式，引导商业银行风险控制和风险衡量向良性发展，堵住“打擦边球”的漏洞。同时，出台具体规定，明确商业银行政府表内外和政府隐性、平台公司债务占比以及授信审查要点

18、和监管要点，引导商业银行由依靠抵押资产、政府信用的风险偏好向信用评价转变。（七）聚焦金融科技的运用推广鼓励支持商业银行充分运用金融科技技术，深化新技术与风险控制、产品设计、数据支撑等方面的运用。金融监管部门牵头建立商业银行内部联合惩戒信息交互平台，搭建金融数据共享共用的渠道。同时，推动区块链技术在征信行业、商业银行产品设计中的应用和转化，逐步形成以信用为依托的风险评价标准和导向，进而提升商业银行内部失信惩戒的可行性、有效性，使基于商业银行内部的失信惩戒更加权威。（特约编辑：何志强）参考文献：1杨洋.信用惩戒：商业银行如何扮好执行角色N.金融时报，2014-01-18.2王国明.构建“一处失信、

19、处处受限”的信用惩戒大格局N.中国工商报，2018-08-16.3屈燕，江宏.加强失信联合惩戒营造社会诚信氛围访全国人大代表、威海市商业银行董事长谭先国N.当代金融家，2019-04-08.4王砾尧.标本兼治联合惩戒走向精准有序N.中国改革报，2018-08-06.5王丽娟.从制度层面加强失信主体信用监管N.中国经济时报，2018-08-06.6王淼，刘梦雨，吴让.“信用”成为社会主义市场经济体系“基础桩”N.中国改革报，2018-08-30.7刘宝.产权、信息与信用我国信用缺失的经济学分析J.安徽商贸职业技术学院学报（社会科学版），2005（4）：31-34.8李晓萍.失信联合惩戒措施的法律

20、性质探析J.法制与社会，2019（17）.9史玉琼.关于建立失信惩戒机制的研究J.征信，2018（9）：18-23.10顾玚.市场主体失信惩戒制度研究D.北京：中国地质大学，2018.11李伟，祝文静，胡艳芳.征信宣传教育长效机制研究J.征信，2018（3）：59-62.12魏一骏，安娜，郭兴华.失信惩戒机制让无信难“立”：一处失信处处受限J.广西质量监督导报，2017（8）：47.13陈哲.失信惩戒与信用修复J.浙江经济，2017（8）：40.14张善云.守信激励与失信惩戒运行机制研究J.发展研究，2016（5）：95-99.15黄文艺.失信惩戒有待向全社会深入推进J.人民司法，2015（14）：7-10.16颜少君.我国失信惩戒机制构建研究M.北京：中国经济出版社，2013.