随着商业银行业务发展和世界各国金融监管的演进，商业银行都已经或正在开发信用风险管理评估模型和系统，并在信贷、交易等业务领域的不断验证中加以修正，为商业银行的业务发展和风险控制发挥着越来越重要的作用。本文归纳总结了信用评估机构在银行信用风险管理计量方面的相关理论依据和基本做法．并对银行间市场完善信用评估提出了具体建议。
现代金融业的竞争与其说是资产规模的竞争，不如说是金融风险管理的竞争。在我国目前的金融体系下，由于资本市场起步较晚，以商业银行贷款为主的间接融资方式仍占主导地位。这就决定了我国的金融风险主要表现为信用风险管理，同时信用风险管理主要集中在商业银行。因此，对商业银行信用风险管理进行研究具有十分重要的现实意义，其对证券公司、保险公司等非银行金融机构的信用风险管理也有借鉴作用。
一：我国信用风险管理的现状 长期以来我国商业银行的信用风险管理手段都是以定性分析、经验分析为主，定量分析和各种财务工具的运用被放在次要的位置。目前，这种局面已经有很大的改进，我国商业银行基本建立起由客户评价体系——客户信用评级法和债项评价体系——贷款风险分类法所构成的两维评级体系。
二：客户信用评级法的现状 以中国工商银行的信用评级方法为例进行说明：其信用评级指标由基本指标、修正指标、评议指标三个层次构成。基本指标和修正指标运用定量分析的方法，利用财务比率对企业的偿债能力、财务效益、资金营运、发展能力等进行评价。评议指标运用定性分析的方法，对企业的市场竞争能力、管理水平、发展前景等非定量因素进行分析。
三：贷款风险五级分类法的现状 各商业银行全面推行贷款风险五级分类法，“一逾两呆”的期限分类方法逐渐退出历史舞台。我国现行的贷款五级分类法以风险为基础，通过判断借款人及时足额归还贷款本息的可能性，把信贷资产分为正常、关注、次级、可疑、和损失五类，后三类合称为不良信贷资产。
四：我国信用风险管理中存在的问题 随着客户信用评级法和贷款风险五级分类法的全面推行，我国商业银行信用风险管理的思路逐渐由定性为主向定量为主转变，各商业银行在风险控制方面都取得了很大的成就，主要表现在各商业银行不良资产率的显着下降，尤其是1999年后新增贷款的发放上。与此同时，我们必须清楚看到目前的信用风险管理方法还存在一些问题，在一定程度上限制了其在揭示和控制风险方面的作用。
五：客户信用评级法存在的问题 信用评级没有与相应的信用风险管理度量相结合企业资信状况的不同和资信状况的变化对信用风险管理的影响是通过违约率的不同和变化而被量化的。信用等级发挥作用是通过不同的信用等级对应不同的违约率水平以及信用等级改变会导致违约率变化来实现的，即AAA级的违约率应该低于AA级，AA级的违约率要低于A级，依次类推。目前我国商业银行没有关于信用等级违约率的测量、统计，信用评级体系没有与违约率挂钩，信用评级仅应用于客户选择、授信管理等少数领域。
六：贷款风险五级分类法存在的问题 贷款风险分类标准的设置不尽合理贷款风险分类标准的人为因素较大。我国商业银行的贷款风险分类标准很大程度上是信贷人员主观判断的结果，而信贷人员在知识、能力、业务水平等方面的差异可能导致同一贷款不同的分类结果。更为严重的是，信贷人员有时甚至根据有利于自己利益的原则进行评定，人为地操纵分类结果，例如在其收入与清收不良资产联系的情况下，可疑类和损失类贷款的数量就可能人为地增加。
贷款风险分类没有与特定的违约损失率相结合贷款的风险程度是通过贷款的违约损失率来衡量的，正常类的违约损失率应低于关注类，关注类的违约损失率应低于次级类，依次类推。由于我国商业银行贷款风险分类的结果没有和特定的违约损失率相联系，按贷款分类结果实行差别定价以及根据贷款风险分类结果调整下一年度的授信额度等深层次的信用风险管理无法开展。
七：提高信用风险管理水平的对策 加入WTO后，我国商业银行面临着来自国外同行的激烈竞争，我国商业银行无论在信用风险管理(风控网)的理念、技术、方法等都与国外同行存在明显差距，因此完善客户信用评级法和贷款风险五级分类，尽快提高信用风险管理水平是我国银行界面临的迫切任务。
八：完善客户信用评级法的对策 改进信用评级指标体系科学、合理的评级指标和权重是评级体系发挥应有作用的基本前提。笔者认为可在以下几个方面进行改进：
第一，加强对现金流量的分析，因为充分的现金流量是企业偿还到期债务的根本保证。
我国企业从1998年起才开始编制现金流量表，商业银行对现金流量的分析和预测重视不够，可在现有的财务指标分析基础上补充现金流量比率分析，以完善财务分析体系。
第二，加大企业所在行业的发展趋势、市场预期状况等评级指标的权重，使评级结果更能反映企业未来的资信状况。
第三，定期对评级指标和指标的权重进行考察，根据影响企业信用状况因素的变化作出相应的调整和修正。
将违约率引入信用评级法中违约率的取得有两种方法：一是通过信用评级确定被评对象的违约概率，二是通过违约率模型直接测定违约率。考虑到我国商业银行的实际情况，笔者认为前一种方法更可行。各商业银行可以积累历史数据，通过对以往评级结果的跟踪，把违约数量或金额与这一等级的贷款总数量或总金额进行对比，得出这个等级的违约率，建立起违约数据库，这样就可以通过同一信用等级的违约率来预测目标企业的违约概率。
改革信用评级法中过于简单的量化方法我国商业银行现行的信用评级法主要是进行简单的财务比率分析，风险揭示不足。诚然，要运用CreditMetrics、CreditRisk等现代信用风险管理量化度量模型，诸多条件还不具备。现阶段我国商业银行可以运用一些比较简单的模型，例如阿尔特曼的Z评分模型。Z评分模型选择了一部分最能反映借款人财务状况、对贷款质量影响最大的比率，构建了一个线性函数，Z值直接反映客户违约可能性的大小。Z评分模型所选取的财务比率可以从客户的财务数据中得到，具有较强的可操作性；计算出来的Z值较为明确地反映客户的信用状况，运用这一模型对完善信用评级方法有一定借鉴作用。
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