工商银行CIIS系统
特别关注客户信息系统(以下称CIIS系统)
目前工商银行已经将CIIS系统纳入信贷审批控制流程，该行规定：各级行在为个人办理授信业务（包括自营性个人住房贷款、委托性个人住房贷款、个人综合消费贷款、个人短期信用贷款、个人汽车消费贷款、国家助学贷款、一般商业性助学贷款、信用卡、为其他法人和个人提供担保等业务）时，必须查询特别关注客户系统，凡在特别关注客户系统中列示的个人，不得与其发生新的个人授信业务。
CIIS系统打破了以业务为中心的数据整合，建立了以客户为中心的信息系统。有一位男士走进中国工商银行某支行准备申请贷款。工作人员在查询了系统之后，对他说：“对不起，先生，您还有欠款未还，
我们不能给您贷款。”原来这位男士的一张工行信用卡透支，还没有偿还，因此进入了工商银行的“黑名单”系统。
按照工商银行的信贷流程，各级行在办理所有个人信贷业务时，必须先查询这个“黑名单”系统，凡是进入这个系统的名单，原则上不能再获取贷款。这个系统在工商银行被称作“特别关注客户信息系统”（简称“CIIS系统”），它自动从工商银行的生产系统搜集全行内部所有的不良信用客户记录，同时也搜集了其他银行或机构的不良客户信息。通过查询这个系统，工作人员可以迅速排除高风险的贷款业务。
“黑名单”入库
众所周知，贷款利差依然是目前国有商业银行最主要的收益来源。不良贷款意味着发放出去的贷款收不回来。银行要维持资金平衡，只能减少下期发放贷款数量，这样就降低了银行的利润。随着不良贷款的累积，银行的盈利空间越来越小，最终有可能丧失支付储户利息的能力。
而不良贷款率居高不下目前还是国有商业银行的顽疾，专家指出：“如果某家银行的不良贷款率为20%，那么它的新增不良贷款率绝对不能超过0.94%，否则只要5年就将陷于困境。” 据工商银行2004年年度报告称，工商银行的不良贷款率已降至18.99%。工商银行行长姜建清提出，到2006年要将工商银行的不良贷款率降到10%。这也是工商银行要完成上市的前提条件。除了积极完成对历史不良资产的处置外，降低新增不良贷款率不仅是工商银行，也是所有商业银行持续发展的必然选择。
过去，由于信息无法实现共享，工商银行一个地区或一个部门的不良客户到另一个地区或另一个部门进行再融资的案件屡有发生，工作人员由于掌握的真实信息有限，很难对看不见、摸不着的客户信用做出正确的评价，由此无法避免不良贷款的形成。现在工商银行通过CIIS系统对这些客户的信息进行搜集、记录、查询，从贷款源头上控制风险，同时也省去了贷前调查大量的资料搜集、审核工作。
据了解，CIIS系统的数据来源包括内源和外源两大部分，内源数据主要是工商银行内部各个专业部门和所有分支机构的客户数据，这些数据由CIIS系统从生产系统采集，当客户信息达到CIIS系统设定的入库标准时，这些数据就会被系统自动纳入；外源数据则包括19家商业银行以及公用事业、电信部门的黑名单，甚至包括联合国、美国和我国政府通报的名单。
“从2004年9月CIIS系统投入使用到现在，我们已经拒贷了2,100笔不良贷款，涉及金额2.85亿人民币，并追回欠债1,200万元。”中国工商银行数据仓库业务管理一处副处长郑允 博士向记者报出一串数字。如果没有CIIS系统的话，这2.85亿元很可能会成为不良贷款。
不仅如此，系统里显示客户在银行还有存款余额时，工商银行可以通过一定法律程序，直接扣除存款，充抵客户贷款欠账。有些客户发现工商银行对自己的信贷历史掌握得非常清楚时，纷纷主动还款，不仅还了工商银行的欠款，而且还了其他银行的欠款，当信用和人们的社会生活紧密相关时，他们真正体会到了信用的重要性。
打通“信息孤岛”
在CIIS系统之前，工商银行内部也有类似的“黑名单”系统，只不过这些“黑名单”系统是条块分割的，各个业务部门、分支机构之间不能实现共享，就像一个个信息孤岛。这对于整个银行的信用风险防范还是起不到作用。
这种事例很多。比如，一个欠息多年并已核销的工商银行牡丹卡客户，可能又成为工商银行消费信贷的客户。虽然消费信贷部门会作贷前调查，但由于信息掌握不全，很可能又向其发放消费贷款。在过去，因为信用卡系统的不良信息并不能反映在贷款部门的系统里，此类情况很难避免。同样，在工商银行北京分行欠款未还的客户，跑到上海分行继续贷款，上海分行也无法识别这个客户的不良信用记录。这样就给了很多恶意骗贷者多次得逞的机会。尤其是近几年炒房很热的时候，很多炒房者正是通过在不同的银行或者同一银行的不同支行之间多次骗贷进行投机活动的。
据中国工商银行信息科技部副总经理陈道斌博士介绍：在工商银行堵截的不良贷款中有85%是跨地区贷款，33%是跨省际行贷款的。在没有CIIS系统之前，由于信息不通，掌握客户信用信息的成本非常巨大，骗贷风险也防不胜防。以前工商银行也考虑建设这样的系统，但是在实现全国数据大集中之前，信息无法实现共享，银行对客户的信息掌握非常有限；即便有大量客户数据存在银行的系统里，这些数据也是分散的、支离破碎的。

完成数据大集中后，工商银行在应用层面对数据进行了整合。CIIS系统打破了以业务为中心的数据整合，建立了以客户为中心的信息系统。以前每位客户的信息就像分散的衣服、裤子、袜子那样被扔在房间的各个角落，而这样的衣服、裤子、袜子堆满房间时，根本无法辨别他们之间的关系。现在，每位客户的信息就一目了然了。
郑允表示，商业银行进行股份制改革，要提高风险管理水平，对数据进行管理和挖掘是必然途径。陈道斌也说：“我们不缺乏数据，缺乏的是对数据的精细化管理。数据大集中后，我们还有很多工作要做。”而CIIS系统正是数据大集中后一个成功的应用。
目前，工商银行的CIIS系统正在进行二期建设，目标是把这个系统整合到信贷管理系统中，成为信贷流程的必须环节，实现从制度控制到技术控制。郑允 表示，虽然制度上要求工作人员办理信贷业务时必须查询CIIS系统，但是由于利益关系，业务员为了完成贷款任务，不一定严格按照规定来执行，风险依然存在。用技术进行刚性控制可以减少人为控制的漏洞和风险，同时也能降低管理成本。
统一征信系统
工商银行的CIIS系统是个先行者，但毕竟无法实现各个银行之间的共享。恶意骗贷者不能在工商银行贷款了，还可以跑到其他银行贷款，同样，其他银行的欠款者也可能跑到工商银行来贷款。对于整个银行业来说，防范信用风险的能力还是比较弱。
今年3月，央行推出房贷新政策，调高房贷利率，不少银行宣布对购买非第一套住房者实行上限利率，提高首付比例。但这项政策在实际执行中遇到“尴尬”，部分炒房者在不同的银行间办理按揭，银行无法判断客户是否购第二套房，导致银行监控失效。
据了解，目前只有工商银行能够实现全行跨专业、跨地区、跨分支机构的不良客户信息共享。民生银行相关人士介绍说，民生银行因为银行规模小、分支机构少，很早就实现了数据集中，采用全国统一的系统，所有数据都集中在总部处理，从功能上可以实现客户“黑名单”信息的共享，但是由于数据量太少，建设类似CIIS系统的现实性不大。中国交通银行郑州分行科技处人员告诉记者，交通银行正在积极进行全国数据逻辑大集中建设工作，目前还没有实现全国不良信用客户信息的共享。
为了更有效地防范信用风险，降低银行不良贷款率，中国人民银行组织商业银行建立了“个人信用信息基础数据库”（又名“征信系统”），各商业银行通过统一的接口向系统发送个人客户在本行的借还款、信用卡、担保等信用信息，以及相关的身份识别信息。7月1日，这个系统经过一段时间的试用，已经开始在全国8省市的商业银行全面联网，成为各个商业银行的信用数据信息共享平台。
现在，银行在受理房贷业务时，只要调出贷款客户的信用信息，该客户在所有银行的未还贷款就会一目了然，无法蒙混过关。甚至有媒体评价，“个人信用信息基础数据库”的运行，将遏制炒房者的贷款炒房行为。
招商银行北京分行电脑部总经理王建恒表示，央行“个人信用信息基础数据库”的全国联网，对于所有银行都很有价值，银行在处理信贷业务时，有了可靠的参考标准，同时省去了大量的资料调查工作，提高了工作效率。联网工作对防范不良贷款更是有着积极的意义。据了解，在试运行阶段，民生银行依靠央行的“个人信用信息基础数据库”已经成功拒贷了好几笔可能的不良贷款，工商银行也据此拒贷了几千万元不良贷款。
不过，易观国际咨询公司对于央行“征信系统”的应用前景并不乐观。该公司的分析师认为，央行“征信系统”
的数据主要由各商业银行提供，而目前各商业银行提供的个人信用数据质量参差不齐，尤其是信用卡数据更是如此。目前按照各家商业银行号称的信用卡发卡量，总数已经超过了2,000万张，真正具有“先消费后还款”功能的信用卡却只有约800万张，而且真正经常使用的信用卡更是只有两三百万张。信用卡发行时候数据采集粗糙、不完整，很多有价值的信息都没有输入系统，数据质量明显不高，需要付出很多努力才能改善目前状况。
易观国际咨询公司首席IT分析师许青松认为，央行牵头建设个人信用信息基础数据库的建设是一个非常好的起点。但这个数据库需要一个不断完善、不断调整的过程。信用信息涉及到社会生活的方方面面，以后可以扩展到证券、保险其他金融行业以及其他行业中去，并通过数据挖掘技术，实现更多功能，比如信用预警、决策分析等。
信用评估任重道远
渣打银行北京分行的涂先生在美国生活了很多年，他认为，个人信用系统是一个庞大的工程，不仅牵涉到数据搜集的问题，还涉及如何辨别、分析、评估这些信息。即使客户拥有了信用等级分数，对银行来说也不表示百分之百没有信用风险，因为个人信用是动态的，需要时间的积累。有些人可以利用信用的漏洞，他如果有足够的耐心就可以不断地贷款、还款，然后在信用积累到一定程度时骗取一大笔贷款。
易观国际咨询公司的许青松在接受《信息周刊》记者采访时指出，银行在数据完备的基础上，需要引入评估模型，建立一套完整的评估体系。因为只有数据，并不能说明什么问题。而央行目前的征信系统，作为一个数据采集的平台，更多的是一个信息收集渠道。
工商银行的郑允 表示，CIIS系统包含了一定的信用评估模型。在央行的“个人信用信息基础数据库”基础上，CIIS将根据客户信息和统一的评估模型对客户做出信用评级，把其中不良信用客户名单和信息纳入系统。目前由于信息量有限，对于没有不良信用记录的客户的信用评分无法进行，信贷员往往只能依靠客户提供的一些资料，根据经验判断客户信用，风险较大，对于那些提供假信息的客户不能完全识别。
在郑允 看来，工商银行今后要做的工作是建立更完善的评估模型，对那些没有不良信用信息的“白客户”也要做出信用评分，并根据这个评分，由系统决定贷款额度和利率等。这样做有利于更好地细分客户，在收益和风险中找到平衡点.
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