银行对于企业的风险评估手段从理论上讲是能有效控制风险的，注意是控制风险而不是回避风险，银行的主业就是经营风险，通过系统的风险评估手段尽可能多的识别出什么是我们能承担的风险，什么是不能承担的。风险总是存在的，并且和收益呈正相关，即风险越大收益越高。在银行的风控体系中，乃至整个金融领域对于风险的识别都有一个基本要求，即信息对称。所谓信息对称就是企业的情况银行要达到高度了解，这种了解主要是通过两方面手段达成的。
1. 财务报表的分析。通过对财务报表中关键科目的分析、计算、总结得出企业经营状况的信息，并与同业进行对比。最近股市很火，就已股市为例：平安银行现在每股收益1.37元，每股净资产1.09元，每股现金流量-0.45(这里仅列明这三点)。兴业银行每股收益2.01元，每股净资产2.28元，每股现金流量11.22元。这三个数据分别表现除了企业的盈利能力、资产质量、现金流量。这也是银行考核企业最重要的三个指标。盈利能力不用多说了，就是挣钱不挣钱，如果一个企业不挣钱，再好都没用（这是按照银行标准来说的，银行要求企业盈利，如果是小企业初创期，尤其是不挣钱的科技型企业银行是回避的，那些企业由其他金融机构来支持，银行可以说是风险回避者）；资产质量表现出一个企业对抗市场风险的能力，资产质量高，当企业遇到宏观经济下行的情况，就有更强的生存能力；现金流量则反映一个企业的财务状况，通俗点说，一个企业一年挣一个亿，但是买家都不给企业结账，那这一个亿就只能存在于财务报表中，企业实际没挣到钱，如果有一天企业没有现金去向上游采购了，也就是现金流断了，你账上有再多的利润也没有用，如果说盈利能力是企业的肌肉，资产质量是企业的骨骼，那么现金流就是企业的血液啊！！！你就是超人没了血也白搭！！通过上述几个指标的分析我们可以看出，兴业银行这张标的的各项指标表现要好于平安银行，所以呢，兴业银行的股价为16.84，而平安银行为15.99。也许有人要问，为什么我们要拿两家上市公司来分析呢，上市公司还需要银行给贷款？我来告诉大家吧，因为上市公司的报表相对比较真，而市场上其他的公司财务报表造假是正常情况，不造假的几乎没有，会计事务所只要有钱，就随意的给企业出审计报告，节操全无。
2. 通过调查了解企业的运营、经营者等基本面情况。这个相对就比较虚了。我们还是拿之前的两支股票来说可能相对容易理解。我们可以看到兴业的盈利能力为平安银行的1.46倍，净资产为2.09倍，现金流量为无数倍。。但是为什么平安银行的估价仅仅比兴业银行低了一块钱呢？简单来说，市场上存在着平安银行的业绩可以快速增长的预期。这种预期来自于平安银行成立时间短，快速成长；身后有中国平安这个巨头；金融全牌照等等。说了这几个原因之后大家会发现，这些原因都很虚，需要有市场经验的人对于行业有基本的了解，然后对于单个企业进行判断。这真的很难。我们对于一个企业在分析的过程中一般要关注到非常细的东西。比如企业的实际控制人是否有赌博、吸毒等不良嗜好，是否有大规模的对外投资，他的政府关系如何，乡镇企业家在自己村镇里的人缘好不好，这都有可能对信贷造成风险。然后这些情况的调查具有高度的灵活性。灵活性这个东西在中国，你们都懂的。
上述的两个调查的模块都受到了很多外部因素的干扰。财务报表分析的前提是财务报表是的准确性，而现阶段国内的会计事务所节操比较碎，财务报表几乎没有真的，我们有一个客户，财报上销售收入15亿，我们实地一调查，压根连生产设备都没进，根本没开工，唉唉。对于基本面的调查分析则依赖于调查人（我们银行叫客户经理）自身的调查技能和尽职程度，通俗点说就是他是否能调查出来真实情况和他调查及反映真实情况的意愿，因为在银行体系内客户经理是一个很拧巴的职业，一方面客户经理有给客户贷款增加自己业绩的要求，另一方面他又是银行贷前贷中贷后整个调查体系的直接负责人，现在一些商业银行在这方面已经有所改进，把权力关进笼子。
上面我们讲述了信息的不对称对于银行识别风险造成的巨大困难，下面我们来聊一聊如果信息高度对称情况下，银行是如何进行判断的。
1. 很多朋友都提到了模型，我们也先说模型的事。
所谓的模型是一个什么东西呢，就是对于你这个企业打分，不知道大家是否看过一个段子，就是给男朋友打分，超过多少分就好好珍惜那个，他里面提到了比如不会抽烟加100分，甩过别人加100，身高180以上加100分，其实银行的所谓模型，和这个是一样一样的。举个栗子，净资产在1亿元以内加100分，在1亿到10亿加200分，在10亿到50亿加300分。资产负债率在30%以下加300份，在30%-50%加200分，在50%-70%加100分，在70%-90%减100分。然后把所有的分数加一起，对总分进行分类管理，最终得到一个结果。在这里面也存在一定的区别，比如生产企业和贸易企业的区别，不同行业的模型也有区别，但逻辑基本相同，考核的重点有所偏重。现在比较火的是把微型企业的打分模型单独出来，这种模式与之前模型的主要区别在于：大企业的模型结果一般作为参考，因为每个企业有每个企业的特殊性，不能一概而论，所谓的参考一般来讲是准入、权限的区别，比如综合得分500分以上的予以准入，500分一下的不予以准入，500分以上咱再仔细分析，能不能贷；再比如虽然500分以下的不予以准入，但是禁入的原则是你们支行没有审批权限，高一级单位可以对500分以下的企业进行审批。而对于微型企业基本是一测订终身，现在都在鼓吹的大数据概念在银行得到了一定程度上的应用。银行通过样本容量非常高的数据进行测算，采样的数据类型参照现在一楼所说@冷炎，然后得出多少分以上可以贷，多少分以下不可以贷，没有商量的余地噢！这种方法的好处是对于银行来讲大大减少了对于单笔贷款进行风险评估的时间，提高了金融机构的运转效率，另一方面，这类产品的利率通常较高，意味着银行可以通过高收益来弥补高风险带来的损失。对于微型企业来讲。。。。。。。。。终于可以贷到款了！！这是现行比较流行的模式，不仅银行在做，P2P平台也在做，目前看比较成功。但和前面说的模式一样，在客户经理环节存在较高的道德风险。有人可能会问，既然已经模型法了，怎么还有客户经理的问题，虽然是模型法，但是模型也需要原始数据的采集，比如营业执照，征信，银行流水等等，这都是长期浸淫在银行系统内的客户经理可以“活动”的地方，所以也发生了不少客户经理伙同客户骗贷的事件发生。
说了这么多各位应该可以看到，我国银行业现行的风险控制方法中，人治的因素仍然非常非常高，体制、文化、思维方式都产生了较大的限制，本人在跑业务过程中，遇到过多次，客户明确表示，这笔贷款你给我办下来，给你5个点，5个点啊，什么概念，够哥干多少年的，但是被我义正词严的拒绝了。。大家在观念中仍然是想办法骗银行钱的思路，客户这样，客户经理也这样，所以说中国银行业的发展处于并将长期处于初级阶段，任重道远！！
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：小子
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