加息挤压利润 1.4万亿美元的垃圾贷款危险了

在美联储数十年来最激进的加息步伐下，垃圾级贷款或成为第一块倒下的多米诺骨牌。

12月14日，据媒体援引华尔街银行和评级机构观点称，在美联储加息效应下，美国规模高达1.4万亿美元的高风险企业贷款违约率将在未来两年里激增，从目前相对较低的1.6%水平增加一倍，一些较为悲观的预测甚至认为，明年违约率或达5%-10%。

这些高风险企业贷款中有很大一部分是浮动利率杠杆贷款。新冠疫情爆发后，美联储紧急启动降息将借款成本降至接近零的水平，这使得杠杆贷款的浮动利率尤为有吸引力，一些“垃圾级”企业在疫情期间利用这些廉价资金扩大了债务规模。

数据提供商LCD的数据显示，2021年美国新增贷款销售额飙升至6150亿美元，这是LCD有记录以来的最高水平。据瑞银测算，评级为B级或CCC级的企业目前占杠杆贷款市场的四分之三，而10年前这一比例为62%。

随着美联储转向紧缩，“便宜钱”的盛宴结束了，代价也随之而来。

由于这些贷款的利息与美联储设定的基准利率同步浮动，加息幅度越大，借贷方的利息压力就越大。与此同时，加息也会拖累经济增长，从而挤压这些公司的利润，评级进一步下降将使这些公司更难通过融资来偿还现有债务。

德意志银行预计，美国杠杆贷款的违约率明年将从1.6%攀升至5.6%，然后在2024年升至11.3%。这将使违约率接近2009年创下的历史最高水平。瑞银预测，仅在2023年，低评级贷款的违约率就将达到9%。

德意志银行欧美信贷策略主管SvCi表示，本轮周期存在最根本风险的实际上是美国贷款市场，因为在那里，浮动利率债务与激进的再杠杆化相结合。

更令人的担忧是，贷款违约率上升或从信贷市场向债券市场蔓延。

瑞银信贷策略团队认为，美国杠杆贷款是“美国信贷中最薄弱的一环”，并预测这一资产类别的信用恶化，可能会通过贷款抵押债券（CiLOii）产生连锁影响。大部分投资者是通过CLO持有杠杆贷款，CLO将这些贷款打包，以各种风险分类的形式出售给投资者。

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商业银行掩盖不良贷款的表现形式与审计要点

中国市场订阅2018年33期邹乐

近年来中国实体经济经过了一个高速发展时期，随着电子商务的盛行，实体经济已出现缓慢下滑的形势。借款人流动资金紧张，无法按时偿还贷款本息，导致各大商业银行新增不良贷款居高不下，不良贷款率和不良贷款额呈现双升趋势，信贷违约风险增加，贷款形态迁徙裂变，商业银行为规避监管问责，优化财务报表指标，通过各种手段对不良贷款进行掩盖，导致监管当局无法全面掌握银行贷款风险。文章结合自身对商业银行的审计经历，透过现象看本质，深入剖析商业银行各种掩盖不良贷款的表现形式，简要阐述审计要点和方法，力争通过强化审计工作，还原真实信贷资产质量，为不良贷款的风险化解和清收处置提供决策依据。

1商业银行掩盖不良资产的表现形式

1.1不良贷款非洁净出表

商业银行批量处置不良资产时，将个人借款或正常类贷款等不符合处置条件的信贷资产混同打包出售、零价格转让，或采取投资回购、私下承诺远期回购、提供担保、新增授信承接等方式进行“假处置”，未公开拍卖、低估资产价值。通过签订抽屉协议实现不良资产非洁净出表，实质风险并未真实转移，仍由商业银行承担。

1.2违规延长贷款期限

对于无法按期偿还本息的风险贷款，商业银行为延迟风险暴露，对贷款直接进行期限重定，直接延长贷款期限。对于贷款本金未逾期，根据借款人的生产经营特点、规模、周期和风险状况等因素，通过期限重定形式，允许借款人继续使用贷款资金。对于贷款本金已逾期的，采取不压缩额度或适度压缩额度的方式，对其进行期限重定，通过设定贷款期限并制订分期还款计划，满足借款人生产经营的正常资金需求。上述贷款期限重定行为实际上是违规延长贷款期限，属于商业银行贷款形式的不当创新，不符合贷款通则要求，对于贷款期限的设置随意性过大。只要借款人资金流转困难，向商业银行提出申请，银行为规避不良贷款风险，就会直接延长借款人贷款期限，签订贷款期限重定协议。

1.3不及时调整贷款五级分类形态

为便于风险管理，商业银行按照中国银监会印发的《贷款风险分类指引》，将贷款划分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，后三类合称为不良贷款，贷款五级分类应根据借款人偿还贷款本息能力和贷款风险状况按季度进行动态调整。商业银行为掩盖不良贷款的产生，对贷款本金或本息逾期90天以上应进行风险管理的贷款未调整为不良贷款，无法揭示贷款的实际状态和风险程度，真实、全面、动态地反映贷款质量，通过不及时调整贷款五级分类形态，达到隐藏不良贷款、少计提拨备、虚增银行资产、掩盖内部风险的目的。

1.4多次展期和借新还旧

贷款展期是指借款人在向银行申请并获得批准的情况下，延期偿还贷款的行为，借新还旧是指金融机构贷款到期时，借款人通过办理一笔新的借款归还原欠贷款的行为。对于有偿还意愿但贷款已到期或逾期的借款人，因流动资金紧张，无法到期偿还贷款本息，经过双方沟通协调，银行为避免产生不良贷款，为借款人办理展期或借新还旧，期限不应超过1年，且原则上只能办理一次。但借款人经营状况恶化，借新还旧或展期到期后，借款人仍然无法偿还贷款本息，商业银行明知借款人财务状况，多次为其办理借新还旧和展期，以此掩盖不良贷款势头。

2不良贷款的审计要点和方法

（1）对于不良贷款非洁净出表的问题，主要审计方法：一是通过分析近三年财务报表科目余额变动趋势，对于超过20%变动的科目进行重点关注和调查；二是要求对方提供近三年来董事会决策记录、股东大会等重大会议记录、文件发放记录、主要追查决策过程相关书面记录。转让不良资产属于“三重一大”内容，必然经过决策审批，通过检查决策痕迹确定责任人；三是跟相关部门和分管领导进行谈话，了解转让过程，是否存在抽屉协议，要求提供资产转让的合同、贷款明细表等资料。

（2）对于违规延长贷款期限的问题，主要审计方法：一是筛选贷款借据表中贷款期限过长的贷款（剔除房屋按揭贷款），根据银行具体情况设置所筛选的贷款期限，询问贷款期限长的原因；二是翻阅贷款风险管理委员会会议记录，查看贷款审批决议过程；三是翻阅信贷档案，查看是否违规延长贷款期限。

（3）对于不及时调整贷款五级分类形态的问题，主要审计方法：一是筛选贷款借据表中截至审计日本金逾期或欠息90天以上，或表外欠息大于0但五级分类仍为正常或关注的贷款；二是将贷款借据信息表中贷款按客户编号分组统计，筛选同一客户的贷款信息同时存在正常类和不良类贷款的情况；三是统计不良贷款的真实余额和少计拨备的金额；四是通过筛选以上数据核实贷款五级分类依据。

（4）对于多次展期和借新还旧的问题。展期贷款审计方法：一是从展期信息表中筛选各类贷款展期期限（期限在一年以内，含一年），展期期限累计不得超过原贷款期限，中期贷款（一年以上，五年以下，含五年）展期期限累计不得超过原贷款期限的一半，长期贷款（五年以上）展期期限累计不得超过三年，从展期信息表中筛选各类贷款展期期限不符合规定的情况；二是筛选展期信息表展期办理次数大于1次的借据信息，核查多次展期是否合规；三是将展期信息表与贷款借据信息表关联筛选展期贷款五级分类为正常的借据信息。借新还旧贷款审计方法：一是根据借新还旧贷款最高五级分类不高于关注类的规定，在贷款借据信息表中根据贷款用途字段及贷款五级分类字段筛查借新还旧贷款的五级分类为正常的借据信息；二是在交易明细信息中筛查借款借据表中借新还旧类贷款客户的贷款利息偿还流水，审查其贷款利息支付是否正常，是否存在为不符合条件的客户办理借新还旧贷款的情况。

3相关审计建议

（1）进一步加大贷款风险防控力度。一是要从存量化解、增量控制两方面做好不良资产压降工作，把清收压降目标层层分解，细化到岗，落实到人；二是要牢固树立审慎经营理念，进一步建立健全内控制度，科学地设立、完善业务操作流程，严格执行贷款“三查”制度；三是要高度重视贷款集中风险、集团关联交易风险和票据融资风险，科学决策信贷投放，严控新增贷款风险，防止不良贷款反弹。四是要继续完善并严格执行不良贷款监测考核制度，建立健全新增不良贷款监测台账，加强对贷款形态迁徙情况的监测和分析。五是要充分考虑宏观调控政策的时滞性和累积效应，积极采取应对措施，切实防止贷款形态向下遷徙。

（2）有效防止贷款质量深度恶化。要结合实际，研究制定切实可行的清收保全措施，实行一户一策或一户多策，大力清收、处置和保全信贷资产，有效防止贷款质量深度恶化。一是抵押物受损形成的不良贷款，借款人暂时无力偿还的，要求借款人重新评估办理转贷或重新提供抵押物；二是对抵押物受损形成不良贷款但又无法提供抵押物的借款人，要积极与担保中介机构合作，由担保机构为其提供担保重新办理贷款手续，以收回不良贷款；三是对有偿债能力，但又恶意逃避债务的客户，要诉诸法律，全力保全信贷资产质量。

互联网小额贷款公司诉讼催收系列——贷前风控反思

引言

本篇为互联网小额贷款公司诉讼催收系列的第四篇。对于小额消费贷类产品，一般采取第三方机构提供的“大数据风控”系统进行风控审批。对于大额贷款产品，一般采取人工方式进行风控审批。笔者拟就工作中遇到典型逾期案例从贷前风控的角度进行反思，对于其中存在的缺陷，在后续工作中进行改进。

正文

一、利用第三方公司“大数据风控”系统贷前审批的反思

1、案例业务背景

笔者公司当年拟在全国范围内开展小额消费信贷业务，业务主要特点为件均额度较低、随借随还。公司为了降低人工审批成本并扩大获客渠道，与BR公司开展预授信合作业务。

在预授信合作业务中，BR公司提供“大数据风控”服务。BR公司介绍，该“大数据风控”服务通以小贷公司产品为基础（地域、年龄、性别、职业等要素），通过对借款人还款能力、提前还款意愿、是否存在欺诈等进行判断，为小贷公司出具“白名单用户”。“白名单用户”内的借款人具备还款能力强、提前还款意愿较好、不存在欺诈等特点。

2、实际效果较差

BR公司宣传其具有国资背景，“白名单用户”整体不良率在2%以内。由于大数据风控智能服务质量检验具有滞后性，笔者公司与BR公司提供的“白名单用户”开展信贷业务，贷款期限一般为半年以上。在此期间内，借款人逐月向笔者公司偿还贷款本息，信贷业务风险发生的可能性存在于整个信贷业务周期内。“白名单用户”是否具备还款意愿及还款能力等特征，需要待信贷业务周期终止后进行判断。笔者对“白名单用户”履约情况进行初步统计如下：

（1）“白名单用户”履约概况

经初步统计，“白名单用户”整体不良率远超BR公司宣传的2%。其中，“白名单用户”首期还款违约率高达40%左右。贷款期限届满后，未能足额清偿贷款本金及利息的比例高达20%以上。特别是，“白名单用户”中存在不做任何清偿的借款人，该类借款人占比约7%。

（2）产品整体概况

经初步统计，各期“白名单用户”未清偿贷款本金的比例高达15.2%、13.7%、12.2%，初步计算对公司造成经济损失余额360余万元。

笔者公司与BR公司就上述合作发生争议，并在BJ仲裁委进行仲裁，但最终未能得到仲裁委支付。

3、几点反思

（1）前期谈判过程，公司技术人员与法务加强沟通协调，将BR公司应当履行的义务落实在双方签订的合同当中。事后，笔者查阅了BR公司提供的开发记录，笔者初步判断（笔者不是专业的技术人员出身，只是根据开发的文件显示的内容作出判断）BR公司仅仅是将笔者公司产品要素对接到各个相应的查询“端口”，BR公司并没有像宣传中所称的对各个数据进行完整的分析。“白名单用户”仅仅是全部符合笔者公司产品要素的产物，而并非是经过BR公司专业判断、分析的产物。

笔者认为，对于大数据、信息技术等事项，相比于技术人员，法务人员属于门外汉。法务人员应当深入地加入前期谈判，将BR公司应当履行的技术开发工作等相关义务逐条细化，并“翻译”成法言法语落实在合同当中。

（2）将BR公司产品宣传手册的相关内容落实在双方签订的合同当中。笔者曾在仲裁过程中，将BR公司产品宣传手册提交予仲裁机构，并认为其存在一定程度的夸大（或欺诈），但并未得到采纳。笔者认为，“产品效果”是公司愿意出钱购买的核心，应当将“产品效果”明确写入合同当中，不要在前期谈判中碍于面子，对核心内容仅局限在口头，更要落实在合同当中。如后续出现争执，在司法或仲裁中是保护自身权益的重要手段。

（3）另外，笔者个人认为，BR公司该种行为可能不是个例。笔者查询了其诉讼情况，发现BR公司仅有一些劳动争议案件。BR公司提供的格式合同中争议解决方式为仲裁，因仲裁案件不对外公开案件信息，笔者认为对于与该类公司的合作更应当谨慎。

二、人工贷前审批的反思

1、案例业务背景

借款人是一对退休夫妇，退休前任职于XX局。退休后从事电梯、红酒、汽车贸易、投资等相关工作。根据夫妇提供的征信报告，负债金额合计1000万元（涉及银行贷款、信托贷款、信用卡等），名下在广州有4套房产，价值约1000余万元。夫妇提供了3张银行卡流水，近一年内月均流水约300万元。夫妇及其公司不存在被执行、失信等情况。

业务增信措施为房屋抵押，贷款金额180万元，还款来源为前述工作收入。

2、业务实际情况

借款人仅按期偿还了3个月利息，之后公司对借款人起诉。此时，与借款人有关的民间借贷案件大量迅速爆发，房屋被多个法院轮流查封。后续通过相关判决发现，债务人负债大概2000多万（通过亲朋好友的民间借贷1000万左右）。

3、几点反思

（1）通过银行流水线索摸清借款人实际负债。对于未能上征信的负债，在贷前难以查清，增加了判断债务人实际还款能力的难度。笔者认为，尽可能多地要求借款人提供银行卡信息，扩大核查银行流水的范围。在核查流水时，不仅需要核查金额，需要进一步核查流水中大额的来去方向，了解清楚源头哪里里及最终到哪里去。

（2）明确借款人还款来源。如果借款人的还款来源是“借新还旧”，则需要高度警惕。笔者认为，在此情景下未来大概率会通过处置抵押资产来实现债权。

（3）其他。相对于银行来说，小贷公司的客户一般属于次级客户，客户不到万不得已一般不会找小贷公司借钱，毕竟借款利率明显高出一截。面对客户，小贷公司往往是游走在刀尖上。