基于AHP 評價法的中國農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建的實證研究

楊小玲

（南京審計大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 211815）

自1998 年啟動農(nóng)村信用社改革至今，尤其是2003 年以來，在中國經(jīng)濟較發(fā)達的一些地區(qū)和城鄉(xiāng)結(jié)合部，開始嘗試以農(nóng)村信用社，主要以農(nóng)村信用社縣（市）級聯(lián)社為基礎(chǔ)組建農(nóng)村商業(yè)銀行，目前農(nóng)村商業(yè)銀行已基本成為農(nóng)信社改革的方向。根據(jù)銀保監(jiān)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2019 年末，中國共有農(nóng)村商業(yè)銀行1 483家，涉農(nóng)貸款余額5萬多億元，但其不良貸款率處于4.97%以上，遠高于其他商業(yè)銀行。在中央管理層強調(diào)防范系統(tǒng)性綜合風(fēng)險的背景下，也需關(guān)注農(nóng)村商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險。而信貸風(fēng)險是影響農(nóng)村商業(yè)銀行持續(xù)正常經(jīng)營并實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，故有必要從信貸角度去分析農(nóng)村商業(yè)銀行的預(yù)警體系。

中國較多學(xué)者探討了農(nóng)村金融市場的風(fēng)險，主要集中于以下幾個部分：一是農(nóng)村金融風(fēng)險的內(nèi)涵。宋宏謀[1]認為農(nóng)村金融風(fēng)險是指在某一特定的農(nóng)村地區(qū)（鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)、縣市內(nèi)、地市內(nèi)、省區(qū)市內(nèi)甚至全國范圍內(nèi)）因某個或某些農(nóng)村金融機構(gòu)或農(nóng)村金融活動主體由于經(jīng)營失敗或違法經(jīng)營等原因而導(dǎo)致其資金、資產(chǎn)、信譽等方面損失所引起的支付危機和信用危機，進而影響當(dāng)?shù)剞r(nóng)村其他金融機構(gòu)的支付安全，以至發(fā)生農(nóng)村金融擠兌事件或風(fēng)潮，造成農(nóng)村金融支付秩序混亂的可能性。溫濤[2]將農(nóng)村金融風(fēng)險分為農(nóng)村金融內(nèi)部的運營風(fēng)險，也包括農(nóng)村金融外部的環(huán)境風(fēng)險。何大安[3]將農(nóng)村金融市場風(fēng)險分為內(nèi)部構(gòu)成風(fēng)險和外部沖擊風(fēng)險兩大部分。二是造成農(nóng)村金融風(fēng)險的因素。仇煥廣等[4]通過實證調(diào)研發(fā)現(xiàn)中西部地區(qū)農(nóng)村金融風(fēng)險主要由三個原因造成：① 地方政府的干預(yù)；② 貸款企業(yè)的經(jīng)營不善；③ 銀行內(nèi)部管理不到位。胡聰慧[5]研究發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)戶貸款市場存在的風(fēng)險來源于不可抗拒的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險和主觀違約風(fēng)險。王曙光等[6]認為農(nóng)村金融風(fēng)險還需特別重視地方政府干預(yù)而導(dǎo)致的風(fēng)險。三是如何防范農(nóng)村金融風(fēng)險。馬九杰等[7]在對中國農(nóng)村金融改革與發(fā)展研究的基礎(chǔ)上，重點對農(nóng)村信用社面臨的總體風(fēng)險進行了定性分析，并構(gòu)造了中國農(nóng)村信用社信用風(fēng)險評價的指標(biāo)體系。溫濤[8]基于新農(nóng)村建設(shè)的背景研究了農(nóng)村金融風(fēng)險防范與化解機制，分別建立了微觀和宏觀金融風(fēng)險預(yù)警監(jiān)管模型。劉成玉等[9]認為農(nóng)村社會資本可以參與農(nóng)村信貸風(fēng)險控制，尤其是充當(dāng)?shù)盅何铩堲醄10]基于大數(shù)據(jù)視角，系統(tǒng)分析了農(nóng)戶貸款信用風(fēng)險預(yù)警監(jiān)管體系的重要性。

在經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)下，破解推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的金融難題和資金“瓶頸”，構(gòu)建完善的農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警體系，進而提升農(nóng)村金融的供給意愿，緩解金融約束，已成為農(nóng)村金融機構(gòu)必須解決的重大課題。

1 農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的生成機理

信貸業(yè)務(wù)歷來是農(nóng)村商業(yè)銀行最為核心業(yè)務(wù)，信貸資產(chǎn)質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到其能否健康生存與發(fā)展，直接關(guān)系到金融風(fēng)險的防范。農(nóng)村商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的特點決定了其信貸風(fēng)險的潛在性：如客戶信貸需求額度一般較小、資金使用性質(zhì)難以準(zhǔn)確區(qū)分、生產(chǎn)生活資金具有可轉(zhuǎn)換等特點，在一定程度上增加了農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的不確定性。而發(fā)生信貸業(yè)務(wù)的主體主要是借款人，故本文以期從借款人角度探討其信貸風(fēng)險構(gòu)造模型，探討農(nóng)村商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險產(chǎn)生的源泉。

1.1 信息不對稱

信息不對稱是金融市場上常見現(xiàn)象，一般指金融機構(gòu)對借款人的信貸用途較為了解，而借款人對金融機構(gòu)則缺乏了解，從而容易產(chǎn)生信貸市場上的逆向選擇和道德風(fēng)險[11]?？傮w而言，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)較為單一，農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營規(guī)模小、貸款規(guī)模也比較小，使得農(nóng)村商業(yè)銀行對借款人的信息容易獲得，而農(nóng)戶或農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營者由于居住分散、交通不便、信息傳遞速度慢、文化教育落后等原因，對農(nóng)村金融機構(gòu)缺乏了解、對金融政策缺乏了解，對金融知識缺乏了解，對利率變化、財務(wù)制度更缺乏了解。這種“信息不對稱”現(xiàn)象，使農(nóng)村信貸市場成為“賣方市場”，借款人處于劣勢地位。主要表現(xiàn)為：其一，在資本逐利的趨勢下，農(nóng)村資金外流現(xiàn)象嚴(yán)重[12]，且借貸利率高過城市。鑒于農(nóng)村抵（質(zhì)）押產(chǎn)品的缺乏，加重金融機構(gòu)不愿放貸的意愿，導(dǎo)致農(nóng)村融資貴、融資難現(xiàn)象。其二，部分有資金盈余的農(nóng)戶和中小企業(yè)普遍選擇以低息的方式將錢存入銀行，造成農(nóng)村金融機構(gòu)負債能力強，但資金外流現(xiàn)象，普遍提高農(nóng)村中小企業(yè)的信貸成本。相對比而言，容易增加借款人逃貸風(fēng)險，進而加大整體金融風(fēng)險。

1.2 民眾的有限理性行為

根據(jù)行為金融學(xué)的研究假設(shè)，農(nóng)村金融風(fēng)險或危機爆發(fā)往往是由于農(nóng)村金融市場中民眾的非理性行為造成的[13]。民眾不能理性分析市場狀況，盲目跟風(fēng)，做出非理性決策，就有可能導(dǎo)致危機加重。根據(jù)Kahneman 和Tversky（1979）的展望理論[14]，認為人受記憶能力或知識水平的制約，并不能對所有必須考慮的信息都做出正確的評估，他們通常只能利用自己熟悉或能夠想象到的信息來進行直覺推斷，可能會產(chǎn)生偏差。如經(jīng)濟繁榮期，投資機會增多，資本回報率高，人們投資信心膨脹，會淡化民眾投資風(fēng)險，金融機構(gòu)也樂意擴大信貸規(guī)模，進而會進一步促進投資狂熱。在狂熱時期，即使每一個市場參與者自己都是理性的（有限理性），但也不能保證市場整體是理性的。在農(nóng)村地區(qū)，由于農(nóng)戶或中小企業(yè)主受教育較少的原因，這種有限理性的行為更是經(jīng)常發(fā)生，民間借貸風(fēng)險也時有發(fā)生。如2011 年江蘇省泗洪“寶馬鄉(xiāng)”的高利貸爆雷，導(dǎo)致民間金融風(fēng)險的產(chǎn)生[15]。近年來，在金融科技背景下，農(nóng)村投資P2P 平臺，出現(xiàn)爆雷的現(xiàn)象也不少見。

1.3 農(nóng)村文化固性

農(nóng)村小農(nóng)文化特性、農(nóng)村居民固有的素質(zhì)、生活習(xí)慣，更容易聽信“小道消息”，使得他們往往崇尚示范、“羊群效應(yīng)”明顯，缺少自我分析能力?！稗r(nóng)民屬于低度文化、淺層思維的社會群體”[16]，一旦有謠言產(chǎn)生，農(nóng)村金融機構(gòu)容易產(chǎn)生“擠兌風(fēng)潮”，如2014 年江蘇射陽農(nóng)村商業(yè)銀行的擠兌風(fēng)波。農(nóng)村金融機構(gòu)經(jīng)營以“短負債長資產(chǎn)”為特點，本身就充滿風(fēng)險。一旦擠兌使金融機構(gòu)的流動性資產(chǎn)枯竭，金融機構(gòu)會以流動性為理由停止兌付。在正常的情況下，所借的流動性負債量應(yīng)與資本價值大致相當(dāng)。在后者枯竭情況下，金融機構(gòu)會失去清償能力，因為以折價的方式處理非流動性資產(chǎn)帶來了資金缺口，容易導(dǎo)致市場信心崩潰。

2 農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的預(yù)警指標(biāo)

根據(jù)上文對農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險產(chǎn)生原因，借鑒2004 年起試運行的《農(nóng)村合作金融機構(gòu)風(fēng)險評價和預(yù)警指標(biāo)》，按照對農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響程度，主要從借款人角度選取預(yù)警指標(biāo)，構(gòu)建預(yù)警體系。

2.1 借款人基本情況

通過調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，借款人的個人因素是影響其信貸風(fēng)險的最為關(guān)鍵的因素。農(nóng)村商業(yè)銀行服務(wù)的對象是農(nóng)戶和中小企業(yè)主。其中農(nóng)戶是以個體為經(jīng)濟活動單位，中小企業(yè)的經(jīng)營決策也主要是由企業(yè)主個人決定的，企業(yè)經(jīng)營的好壞與企業(yè)主的經(jīng)營能力、綜合素質(zhì)直接相關(guān)。因此，把借款人的個人狀況納入信貸風(fēng)險評分系統(tǒng)的指標(biāo)是完全合理的。

借款人經(jīng)營管理能力，主要包括其從業(yè)年限和經(jīng)營年限。如果借款人從業(yè)年限與經(jīng)營年限都較長，說明該借款人對本行業(yè)情況非常熟悉，掌握本行業(yè)市場波動規(guī)律；如果借款人從業(yè)年限長而經(jīng)營年限短，說明該借款人對行業(yè)有一定的了解，但經(jīng)營管理能力不一定足夠強；如果借款人從業(yè)年限短而經(jīng)營年限長，說明該借款人個人的管理能力較強，但中途更換過行業(yè)，對行業(yè)特征規(guī)律的掌握程度不夠高[17]。另外，借款人的年齡也能間接反映其經(jīng)營管理能力。一般而言，年齡小于25 歲，則意味著有經(jīng)營沖動欠缺風(fēng)險防范；年齡處于25～45 歲，則代表有一定的經(jīng)營經(jīng)驗；年齡大于45 歲，一般意味著相對保守，風(fēng)險防范意識較高。借款人的擔(dān)保物情況直接代表了其第二還款來源。借款人如果有足夠的擔(dān)保，說明其償債能力具有保障；如果沒有擔(dān)保，則其違約的風(fēng)險相對比較大。

2.2 借款人所在的行業(yè)特征

根據(jù)借款人身份不同，所在行業(yè)不同，行業(yè)特征變量包括宏觀經(jīng)濟對其影響、行業(yè)屬性以及經(jīng)營的規(guī)模。借款人的生產(chǎn)經(jīng)營活動是在整個宏觀經(jīng)濟環(huán)境之下進行的，宏觀經(jīng)濟政策會對借款人產(chǎn)生重大的影響。

借款人的企業(yè)規(guī)模也在一定程度上對其貸款違約可能性產(chǎn)生影響。雖然農(nóng)村商業(yè)銀行信貸的借款人企業(yè)規(guī)模一般都較小，但仍然可以對其規(guī)模大小進行進一步的細分。規(guī)模較大的，其經(jīng)營管理相對比較規(guī)范，信息透明化程度相對比較高，貸款違約的可能性相對較低；而規(guī)模較小的，管理的規(guī)范化程度較低，信息透明化程度也不高，貸款違約的可能性相對較大。另外，行業(yè)不同，其風(fēng)險程度也不同。行業(yè)特點決定了其經(jīng)營本身的風(fēng)險程度，這個風(fēng)險程度又會對貸款的違約概率產(chǎn)生影響。

2.3 借款人的經(jīng)營狀況

借款人的經(jīng)營狀況會對借款人是否償還貸款產(chǎn)生重要的影響。借款人的償債能力、營運能力和盈利能力三方面可以反映借款人的經(jīng)營狀況。

償債能力變化指標(biāo)主要通過流動比率、現(xiàn)金比率指標(biāo)來反映。其中，現(xiàn)金流量是反映借款人經(jīng)營狀況的關(guān)鍵指標(biāo)。評估借款人營運能力，應(yīng)該通過收集客戶的個人賬戶和對公賬戶的資金流動狀況進行考核，在時間限度上最好以客戶近半年的收支情況進行審查。同時對借款人的應(yīng)收、應(yīng)付款項進行統(tǒng)計，了解借款人在近期內(nèi)的資金收支情況，了解其資金的緊張程度，避免出現(xiàn)客戶通過各種手段騙到貸款以后直接跑路的風(fēng)險。

盈利能力變化指標(biāo)主要通過銷售利潤率、營業(yè)利潤率和資產(chǎn)報酬率指標(biāo)來反映。文中所采集的經(jīng)營狀況的所有指標(biāo)，均為借款人的主營業(yè)務(wù)指標(biāo)，不涉及其副業(yè)和非常態(tài)的收入，以求能考察借款人穩(wěn)態(tài)的經(jīng)營情況。

2.4 借款人的信用履約狀況

借款者信譽的高低也影響其能否獲得借款。對于還款意愿來說，個人征信記錄可以作為一個良好的指標(biāo)對借款人進行考察。農(nóng)村商業(yè)銀行可以通過中國人民銀行的征信查詢系統(tǒng)，獲取借款人的銀行信用記錄，包括筆數(shù)、授信額度、詳細償還情況等方面的數(shù)據(jù)，這是對客戶目前信用狀況非常直觀的反映。個人征信記錄良好，說明該借款人的誠信度較高，具有良好的還款意愿。相反，個人征信情況不好則說明該借款人誠信度比較差，還款意愿不強烈。地區(qū)法院受理案件在某種程度上也反映了借款人的信用履約情況。

3 農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的預(yù)警和評價模型

在確定農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)基礎(chǔ)上，采用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），結(jié)合專家意見和相關(guān)文獻[18-19]總結(jié)的經(jīng)驗知識，來確定各個指標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重。

3.1 層次分析法概念及建模步驟分析

層次分析法是指將一個復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多個目標(biāo)，進而分解為多指標(biāo)的若干層次，通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序和總排序，以作為多目標(biāo)、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法[20]。該方法使定性與定量相結(jié)合，便于決策者之間彼此溝通，是一種有效的系統(tǒng)分析方法。

主要步驟：通過建立層次結(jié)構(gòu)模型，構(gòu)造成對比較矩陣，計算單排序權(quán)向量并做一致性檢驗，計算組合權(quán)向量并做組合一致性檢驗（即最下層對最上層總排序的權(quán)向量）。

一個有效的指標(biāo)體應(yīng)是質(zhì)和量的統(tǒng)一體，但相關(guān)的指標(biāo)應(yīng)該易于收集，易于比較。文中結(jié)合中國農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險特征和數(shù)據(jù)獲得的可能性，將其劃分為4 個風(fēng)險因子構(gòu)成的子系統(tǒng)并選取共14 個風(fēng)險評價指標(biāo)。表1 為農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系。

表1 農(nóng)村商業(yè)銀行信貸評分指標(biāo)體系

3.2 指標(biāo)體系中權(quán)重因子的確立

3.2.1 建立層次結(jié)構(gòu)分析模型

采用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，將預(yù)警系統(tǒng)分解成若干層次，進行逐步分析、逐個比較，建立了樹型結(jié)構(gòu)，取得不同結(jié)點的權(quán)重值，并依據(jù)權(quán)重值進行下一步的評價。在此先按照層次分析結(jié)構(gòu)模型的要求，結(jié)合前面建立的預(yù)警指標(biāo)體系，建立一個包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層3 個層次的農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險模型。

農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)作為目標(biāo)層，個人情況因子、經(jīng)濟組織特征、經(jīng)營狀況、信用履約情況因子作為準(zhǔn)則層，將各風(fēng)險因子的二級指標(biāo)作為方案層建立風(fēng)險預(yù)警模型。

3.2.2 構(gòu)造判斷矩陣及確定各指標(biāo)權(quán)重

在已建立層次結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)上下層之間的隸屬關(guān)系，通過對每一層全部因素相對于上一層次因素的重要性進行兩兩比較，構(gòu)造出判斷矩陣。建立判斷矩陣后，可采用方根法來計算各層次風(fēng)險因子或預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重。表2 為準(zhǔn)則層4 個風(fēng)險因子的判斷矩陣及權(quán)重。

表2 準(zhǔn)則層4 個信貸風(fēng)險因子的判斷矩陣及權(quán)重

3.2.3 信貸風(fēng)險綜合評價函數(shù)的建立

在建立農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的過程中，其核心是通過風(fēng)險映射將信貸風(fēng)險分解為若干影響其風(fēng)險指數(shù)變化的風(fēng)險因子，用這些風(fēng)險因子的變化來描述信貸風(fēng)險的變化。

表3 個人基本情況及信用履約情況風(fēng)險因子的判斷矩陣及權(quán)重

表4 經(jīng)濟組織狀況及經(jīng)營狀況風(fēng)險因子的判斷矩陣及權(quán)重

風(fēng)險因子法下的信貸風(fēng)險計算體系可以表示為：

式中：R 表示信貸風(fēng)險綜合評價值；Ri表示第i 類信貸風(fēng)險因子Ai的風(fēng)險值；Pi為第i 類信貸風(fēng)險因子Ai的權(quán)重。

根據(jù)表2—表4 中的權(quán)重系數(shù)，建立信貸風(fēng)險綜合評價函數(shù)：

通過以上線性方程組建立的信貸風(fēng)險綜合評價函數(shù)，可以對信貸風(fēng)險總體水平進行全面、綜合的評價。但是為了直觀、具體地描繪出信貸風(fēng)險狀況，還需要描述不同時期信貸風(fēng)險評價值所屬信號區(qū)域。根據(jù)風(fēng)險上升趨勢將各預(yù)警指標(biāo)的風(fēng)險狀態(tài)劃分為“無警”（安全）、“輕警”（基本安全）、“中警”（風(fēng)險）、“重警”（較大風(fēng)險）4 個區(qū)間，如表5 所示。

表5 信貸風(fēng)險預(yù)警信號系統(tǒng)

4 實證分析及對策建議

鑒于相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文通過調(diào)研獲得江蘇省蘇南、蘇中、蘇北共10 家農(nóng)村商業(yè)銀行2018 年的原始信貸數(shù)據(jù)，選取貸款占比排前10 的法人或個人進行分析，將各項指標(biāo)原始數(shù)據(jù)代入信貸風(fēng)險綜合評價函數(shù)中，分別測算出各信貸風(fēng)險因子的風(fēng)險值。

4.1 農(nóng)商行信貸風(fēng)險因子系統(tǒng)

由圖1 可知，借款人基本情況和信用履約的風(fēng)險因子基本處于“輕警”狀態(tài)。也可以理解，對于農(nóng)村商業(yè)銀行而言，優(yōu)先發(fā)放的肯定是基本情況和信用狀況較好的優(yōu)質(zhì)客戶。而個別農(nóng)村商業(yè)銀行中客戶的行業(yè)特征和經(jīng)營狀況的風(fēng)險因子達到“重警”狀態(tài)，需加以防范和關(guān)注。

由圖2 可知，總體而言，大部分農(nóng)商行信貸綜合風(fēng)險水平維持在“輕警”狀態(tài)，但也有3 家處于“中警”狀態(tài)，需進一步加以防范和關(guān)注信貸風(fēng)險。

4.2 對策建議

實例測評結(jié)果（見圖1、圖2）表明：該模型能夠客觀地診斷，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的主要問題及發(fā)展趨勢，能為控制風(fēng)險及時有效地提出預(yù)警決策提供科學(xué)依據(jù)。個別農(nóng)商行的信貸綜合風(fēng)險較高，需加以防范。對于農(nóng)商行防范信貸風(fēng)險而言，需注意以下幾個方面。

（1） 必須建立統(tǒng)一的反應(yīng)靈敏、渠道暢通的預(yù)警和評價信息系統(tǒng)。一個完整的信息體系是有效監(jiān)管的重要前提。中國農(nóng)村金融統(tǒng)計體系目前還并沒有形成較為完整統(tǒng)一的統(tǒng)計指標(biāo)體系，對農(nóng)村商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警的支持作用比較有限，遠未達到《巴塞爾有效銀行監(jiān)管的核心原則》所提出的“準(zhǔn)確、有意義、及時且具有透明度”標(biāo)準(zhǔn)，這嚴(yán)重降低了監(jiān)管部門及時發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融體系中所存在的問題。因此，建議在現(xiàn)有的統(tǒng)計體系中逐步增加描述農(nóng)村金融總體風(fēng)險、區(qū)域風(fēng)險和機構(gòu)風(fēng)險的指標(biāo)。一方面使得整個統(tǒng)計指標(biāo)體系更加完整；另一方面也為風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警提供更有利的信息支持。同時，還應(yīng)建立嚴(yán)格、完善的財務(wù)報表上報制度和完善的數(shù)據(jù)采集體系，利用網(wǎng)絡(luò)資源實現(xiàn)地區(qū)農(nóng)村金融預(yù)警信息的共享。而各地區(qū)必須制定嚴(yán)格的監(jiān)管數(shù)據(jù)采集內(nèi)容與格式、采集方式與方法、采集渠道，以及保證監(jiān)管數(shù)據(jù)真實性的措施。金融機構(gòu)所上報的資料，必須經(jīng)過專業(yè)會計師或?qū)徲嫀煹膶徲?，如發(fā)現(xiàn)金融機構(gòu)有蓄意拖延和弄虛作假行為，監(jiān)管部門將給予重罰。

（2） 完善農(nóng)村商業(yè)銀行的內(nèi)部控制制度。有效的內(nèi)部控制制度能提高商業(yè)銀行的經(jīng)營績效，能防范由于自身缺陷導(dǎo)致的金融風(fēng)險。在農(nóng)村商業(yè)銀行的運營設(shè)置中，完善其內(nèi)部控制體系，由公司董事會、監(jiān)事會和管理層來承擔(dān)風(fēng)險控制的責(zé)任，明確各自的責(zé)任和分工，通過董事會決策、高級管理層執(zhí)行，并由監(jiān)事會監(jiān)督，在公司內(nèi)部搭建合理的公司治理結(jié)構(gòu)和內(nèi)部控制體系保障，使內(nèi)部控制成為自律行為。同時也需強化員工內(nèi)部控制意識，降低操作風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險。

（3） 建立先進的信息管理和支持系統(tǒng)，提高技術(shù)效率。在金融科技背景下，信息數(shù)據(jù)管理對農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險控制的重要程度僅次于法人治理結(jié)構(gòu)和風(fēng)險控制部門的職能發(fā)揮。農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)深度開發(fā)金融信息資源，采用先進的風(fēng)險評估技術(shù)與方法，加強行業(yè)間信息交流與共享，減少信息不對稱現(xiàn)象。運用區(qū)塊鏈技術(shù)，通過信息交流渠道動態(tài)繪制組織與部門邊界，實現(xiàn)最優(yōu)風(fēng)險溝通、決策和控制效率，真正將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y源。同時，應(yīng)著力提升員工風(fēng)險控制意識，盡力挖掘和激發(fā)員工進行風(fēng)險信息加工和反饋的主觀能動性。