2007年3月12日，银监会公布了《中国银行业实施新资本协议指导意见》。实施新资本协议的目标，在于通过借鉴先进风险管理理念和方法，促使银行改进风险计量手段，健全风险管理组织体系，全面提升风险管理能力，同时完善商业银行资本监管制度，提高银行监管有效性。《意见》明确了实施《统一资本计量和资本标准的国际协议：修订框架》的时间表，要求新资本协议银行从2010年底起开始实施新资本协议，如果届时不能达到银监会规定的最低要求，经批准可暂缓实施新资本协议，但不得迟于2013年底。　　

　　实施内部信用评级需摸索渐进

　　新资本协议对商业银行使用敏感性高的资本计量方法规定了许多条件，涉及资产分类、风险量化、风险管理组织框架和政策流程等许多方面，全面达标是一个渐进和长期的过程。银行必须结合本行实际，全面规划，分阶段、有重点、有序推进、逐步达标。在信用风险、市场风险、操作风险三类风险中，国内大型银行应先开发信用风险、市场风险的计量模型。就信用风险而言，现阶段应以信贷业务为重点推进内部评级体系建设。对于信用风险评级，银监会允许银行分阶段实施内部评级法，但在获得许可使用内部评级法时，采用内部评级法的资产覆盖率应不低于50%，并制定分阶段实施内部评级法规划，以保证3年内资产覆盖率达到80%。

　　具体到一家银行，内部评级体系的有效实施，不仅需要构架计算技术体系和数据处理体系的完整框架，从操作上讲，还需要在银行内部形成健全的评级流程。也就是说，评级的发起，审核，批准与否决，以及后评价等，都要有严格的程序，并保证认真落实。除此之外，有效的评级机制和环境也是必需的。风险管理部门要在董事会授权之下，开展内部评级工作，组织内部评级的实施和检验，实现内部的有效制约，同时银行内部的审计部门对风险管理部门的评级工作必须进行有效的监督。

　　如同管理会计系统、资产负债系统等现代信息管理系统一样，信用评级系统也是舶来品，因此也有一个本地化、客户化的摸索过程。但和管理会计、资产负债系统等管理信息系统不一样的是，信用评级系统不仅在信息获取机制、信息规范程度、定量因素、定性因素等方面拥有明显的国内特色，而且对信用评级系统的建设和实施，已经规定了明确的计划和时限要求。现在问题的关键在于能否找到一条既符合新资本协议监管规范要求的总体框架，又能够在现阶段的特殊时间内，真正有效地发挥提高风险管理水平的作用，同时也便于将来顺利过渡到全面符合规范标准的途径。信用评级系统从理论概念到技术实现，再到发挥实际效果，只有在体制、环境、流程和技术几者之间相辅相成，才能共同搭建现代银行信用风险评级系统的软硬件平台。而这需要银行、监管当局、咨询公司，以及软件集成商的共同努力。

　　信用评级系统技术方案探讨

　　内部评级体系如其说是一个有效工具或方法，不如说是现代银行业信用风险管理的主导思想和系统工程。总结国外银行的先进经验，对信用评级系统技术方案的建议如下：

　　——将评级模型作为商业规则抽取出来，利用独立的规则定义和解析引擎进行管理。

　　评级模型具有鲜明的多样性，而普通的一线客户经理一般无力根据不同的对象自主选择相应的评级模型和评价流程。所以，评级体系应能够根据评级对象的本身属性（客户性质、客户规模、客户行业等）来自动的选择相应的评级模型和审批流程。同样，随着管理的逐步深入和风险管理水平的不断提高，评级模型的差别化会越来越明显，模型越来越细分。由此，也相应地提高了信用评级体系的维护和管理难度。从技术上说，评级模型实际上是一系列评价规则的集合，而对于规则的管理最困难的并不是规则的解析。也就是说，建立一个基于某种评价规则进行风险评价的评级体系并不困难，困难的是这些规则需要能够被业务人员所管理，能够由业务人员根据实际的情况对模型进行细分、修改和优化，能够记录模型的生命周期，能够满足前文所提到的可审计、可监督、可调整要求。

　　为实现此目标，建议采用独立的“规则管理器”来集中管理这些复杂的差别化商业规则，并由“规则管理器”所对应的解析引擎快速地解析评级规则。最直观的理解就是把这些规则看成是一个“黑盒子”，将“黑盒子”的维护和管理交给业务人员，实现几乎任意的规则修改、跟踪和审计；而评级的发起人和评级应用系统只需要将必要的基本信息提交给“黑盒子”，一切的决策过程和结论都由“规则管理器”负责。这样，有效的屏蔽评级系统对于规则维护的技术影响，而将精力更多的集中在系统流程、系统基础数据准备和系统交互有效性等关键问题上。既满足了评级规则管理的业务要求，又提高了系统的灵活程度和适应程度，提高了系统的稳定性和专业化水平。使得系统实施变成对基础数据的分析、规范和评级模型的训练、部署，有效缩短系统部署周期，提高专业服务水平。

　　——将规则引擎与工作流引擎进行捆绑，实现评级流程的自动化、透明化和标准化。

　　信用评级一般需要初评、审核、认定等几个环节，但是，随着评级对象的细分，不同规模的企业，不同风险等级、不同风险敞口规模的资产，其最终认定的权限也会有所不同，而如何将这些变化的业务逻辑约束与自动化的审批流程结合起来，一直是技术的难点之一，也是制约现有评级体系实现全部自动化在线处理的主要障碍。通过引入“规则管理器”和“工作流引擎”，将复杂的商业规则与工作流引擎相结合，实现复杂规则的自主维护和审批流程的动态调整，以全面满足评级体系对于审批流程和权限控制的要求，满足评级体系自动化、透明化和标准化的要求。

　　——规范信息基础，建立全面的信用档案资料库。

　　从系统特点上说，评级系统实际是一个业务系统，是一个面向一线客户经理、风险管理经理、高层管理者等众多环节的交易支持体系。虽然在实际的运行过程中，信用评级更多的是基于客户、债项的最新资料进行评价，但是，评级系统中对“评级模型”的训练、验证、调优都需要大量的历史数据作为基础。而且，IRB中所涉及的组合风险管理是一个典型的决策分析系统，它是建立在历史数据的分析基础上的，需要在一个连续的时间周期中，长期观测PD、LGD等风险要素，进而根据实际资产的风险暴露和剩余期限，采用仿真等手段测算预期和非预期损失。所以，一个完善的信用评级系统必须具备信用档案的规范和管理功能。并能够提供对PD、LGD等关键参数的统计功能。

　　——规范企业信息采集和管理机制，降低企业财务报表信息不连续、信息缺失、可信度低等问题对信用评级的影响。

　　长期以来，我国企业尤其是占企业总体样本比重较大的中小企业的财务报表失真、不连续甚至缺失的现象非常严重。这在一定程度上影响了评级模型中的定量分析结论。为改善这种情况，应在常规的定量评价之前，对财务报表进行大量基础性校验和预处理工作，如平衡性校验、报表内部关键数据逻辑校验和报表可信度评价。同时，对异常报表和财务指标进行调整处理，以减少因财务报表质量所造成的误判。

　　为适应这种情况，在评级模型本身设计上也需要做出相应的调整。比如，降低定量的财务指标所占权重，适当提高定性评价指标权重，以减小财务指标失真所造成的评级波动；重视现金流量评价，突出客户历史行为表现，量化客户历史信用往来的实际表现，从信用行为分析入手，弥补因财务分析指标权重降低所造成的定量指标比重偏低的影响，适当约束人为定性评价对评级结果的作用。