商业银行的信贷业务是其主要收益来源，信贷风险也是商业银行面临的主要风险。商业银行的信贷业务经营是在风险中寻求收益，通过对风险的有效管理而创造价值。因此，作为商业银行收益主要来源的信贷业务隐藏着巨大风险，因此在对信贷风险产生原因进行全面、深入分析的基础上，指出了如何建立商业银行信贷风险管理机制，以确保商业银行资本的安全。
信贷风险是银行业经营过程中不可回避的现实，加强对信贷风险的认识、管理和控制是我国银行业加强内部控制建设的重要组成部分，也是适应新形势、应对激烈竞争和挑战的必然选择。文章对我国银行业现有的信贷风险管理体制中出现的一些问题进行了剖析，并就如何针对这些问题改进和完善现有的信贷风险管理体制提出了一些想法和建议。
信贷风险是指银行在信贷活动中预期收益不能实现的可能性，也是银行信贷资产经营的核心。目前，在我国银行业中，信贷业务仍然是各商业银行的主要利润来源，短期内该种状况仍将持续下去。因此在现阶段信贷风险管理仍然是国内各商业银行信贷风险管理的主要部分。随着入关、外资银行的进入、新会计准则的实行，我国银行业正在逐步按照国际惯例和市场经济规则来运行商业银行，同时信贷风险管理机制也正快速向国际靠拢。在这样一种逐渐转型的特殊时期，国内银行业要面对更完善、要求更高地监管地压力和要面对国际金融大鳄地挑战，同时获得更为宽广地经营空间和发展机会。完善和提高自己地信贷风险管理水平和尽快提高信贷资产质量是目前我国商业银行经营管理地重中之重。下面是笔者在多年的实际工作中对商业银行信贷风险管理机制建设的信贷制度、内控组织结构、风险评估、内部考核评价和人员配备等方面的几点思考。
第一，好的信贷管理制度也需要能完全、彻底的执行，才会有好的效果，要将风险控制贯穿到整个环节，尽量实现源头控制风险。
针对上述情况各商业银行应建立和完善规范的信贷档案制度，健全信贷管理“三查”制度，加强信贷基础管理与风险预警工作并加强制度的执行力。一是推出关于信贷档案管理及贷款“三查”制度方面的规定、办法，尽快出台贷后管理办法实施细则。实施细则应该包括全面而详细的内容、科学的调查方式和资料的核实手段、检查频率等。二是加强信贷风险预警工作，并使之成为一种制度。培育全员、全过程的银行业风险管理文化。控制风险已成为银行全体人员的工作，而非仅是高级管理人员或信贷风险管理部门的责任。从业务部门、业务人员到管理部门、管理人员都牢固地树立起强烈的风险意识，寓风险管理于业务经营全过程，市场营销、客户服务与信贷风险管理一体化，从源头上尽可能地降低风险。
第二，信贷风险管理机制的建设同时也依赖于信贷管理各个环节的明确分工和科学地设置信贷管理组织机构。
针对上述情况，各商业银行必须改变长期以来以地区分行为主体的行政管理模式，建立以业务单元为主线的、更为专业化的垂直管理模式。首先.要通过人事和财务两条线的垂直化管理实现风险管理的独立运作，减少地方政府和分行管理层对信贷风险管理的不正当干预，提高风险信息的畅达程度，增强风险政策的贯彻力度。要实行总行风险管理委员会-总行风险管理部-分行风险管理部-基层行风险管理部的垂直管理线路.上级风险管理机构负责对下一级风险机构负贵人的任职资格任职期限及任职绩效进行审批考核。其次.要将风险管理职能进一步向总行本部集中，减少不必要的中间层级，逐步形成横向延展、纵向深入的扁平化矩阵模式。第三提高风险管理的专业化水平，在总行本部设立专业化评估中心和审批中心，实行专职审批人和风险经理制度不仅要实现“评审分离”和“审贷分离”还要建立对审批人和风险经理的长期考核和监督机制。要将风险评估和授信审批权归集到信贷风险管理(风控网)部门，实现集中的专业评估和专职审批。在此基础上建立贷后管理中心，加强事后监督.控制操作风险。同时.建立重大风险事项管理和应急处理机制实现对全行风险的统筹和集约化处理。
第三，加大科技投入，加快风险量化系统建设的步伐，弱化个人在整个审贷过程中的影响。
我国商业银行现行的审贷方法仍主要依赖审贷经理的个人主观判断，有很强的个人偏好性，“长官意志色彩”较浓。风险评估缺乏系统科学的定量分析模型，信用风险分析主要停留在传统的比例分析阶段，缺乏建立在统计分析和人工智能等现代科学方法基础上的信用风险量化测量工具，如缺乏对企业违约风险分析模型、企业破产失败预警模型等科学定量模型的开发和使用。由于缺乏科学的信贷风险管理评估工具，实际工作中在各种风险处罚的制度约束下，多数审贷人员在评审过程中选择的是风险回避，而不是去经营风险。
科技进步是推动信贷风险管理机制建设的重要途径。我国商业银行应加快改进风险计量的方法、技术和手段大幅度提高信贷风险管理的技术含量，向科学化、精细化的管理模式迈进。这要求我国银行业借鉴国际先进经验，启动技术创新机制加快系统平台和工具体系的建设。首先是加强信贷风险管理信息化建设，建立信贷管理信息系统形成以客户为中心的业务信息平台在信息采集、信息共享、业务处理数据控制和风险控制等方面实现全面优化。其次是全面更新客户内部评级体系，以巴塞尔新资本协议为导向.引入先进的计量经济学方法设计开发客户违约概率模型提高信用风险计量的科学性。再次是在贷款五级分类的基础上进一步研发以预期损失率为基础的12级分类系统.提高贷款定价和限额设定的精确度。同时通过VaR，AMA等分析技术实现对市场风险、操作风险的数据整合与风险计量。最后在上述步骤的基础上，引入KMV，Creditmetrics，Riskmetrics等国际上较为成熟的工具软件，实现对不同行业、不同区域、不同产品的组合分析和集成化管理。
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