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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 [:1703653526]
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五、监测体系
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如图6-4所示，监测体系有利于金融机构及时了解资产组合的发展趋势，对出现的问题及时了解，进行有效原因分析，并迅速采取措施，动态地对资产组合进行管理，提升资产组合质量。同时，监测体系也可以帮助金融机构了解采取相关措施后资产组合的变化情况，如措施是否有效，问题出在哪里，应该采取什么样的改进措施。
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图6-4 监测体系
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监测体系的实现通常依赖于信息系统，提供自动化、标准化的决策支持，减少人为因素的干扰，防止操作风险的出现。监测体系的监控维度可根据金融机构需要自行设计，例如，体系可包含的监测维度有：
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•审批维度：进件数、通过率、平均额度、批核金额、拒绝原因等。
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•集中度维度：客户数、客户数占比、贷款余额、贷款余额占比等。
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•风险指标维度：贷款余额、逾期金额、不良金额、逾期率、不良率、新增核销金额、核销率、新增拨备等。
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•催收维度：逾期金额、不良金额、核销金额、回收金额、不良化解率、M0金额、M1金额、M0-M1滚动率、M1-M2滚动率等。
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•运营管理维度：贷款余额、总收入、运营成本、资金成本、风险成本、经济资本、RAROC、EVA等。
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 [:1703653527]
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 第四节 客户末端管理
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资产质量和客户层面风险管理是密切关联的。资产管理的策略会直接作用到客户身上，对某项资产的限制则会降低该资产项下的客户量或客户额度。而对客户的管理又会影响资产质量，客户层面策略执行效果直接体现在资产组合层面上，优化客户结构则会提高资产组合的质量，也会影响资本资源的配置。故资产组合层面的管理和客户层面管理是紧密相连不可分割的。
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如图6-5所示，从客户管理来讲，全面风险管理体系依托于风险计量模型、风险政策、信息系统和监测体系，从流程上客户管理可以划分为客户引入管理、存量客户管理、逾期客户管理。
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图6-5 基于客户管理的全面风险管理体系
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 [:1703653528]
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一、客户引入管理
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