一、工作概述
202X年第四季度，我部门面对复杂多变的经济金融形势，严格遵循XXXX《商业银行金融资产风险分类指引》和总行《金融资产风险分类管理办法》要求，组织开展了全面、细致的金融资产风险分类工作。本季度风险分类覆盖资产达843.6亿元，较上季度增长4.7%，风险分类准确率达94.3%，较上季度提升1.8个百分点。我们不仅完成了常规资产分类任务，还首次引入了AI辅助模型优化风险识别效率，重点关注了房地产、制造业等受宏观经济影响较大的行业，及时发现并处置了潜在风险，有效维护了分行资产质量稳定。在"严监管、强监管"的政策环境下，此次分类工作积极适应新形势，为我行制定差异化信贷策略和精准风险防控措施提供了坚实数据支撑。
二、主要工作内容
（一）规范分类流程
本季度，我部门针对以往风险分类工作中存在的标准执行不一致、主观因素影响较大等问题，全面修订了《XX分行金融资产风险分类实施细则》。修订后的细则新增了23个行业细分指标和8类预警信号，使分类标准更加精准、客观。尤其是针对去年总行检查中指出的"分类标准与实际业务脱节"问题，我们组织风险管理部、公司业务部、零售业务部等多部门召开了专题研讨会，重新梳理了175项风险判断要素，形成更贴合业务实际的分类依据。
在培训方面，我部门组织了分层次、多角度的培训活动。为提升一线人员风险识别能力，我们在11月组织开展了为期3天的"金融资产风险分类实务培训"，覆盖全行28个网点的信贷经理、客户经理及风控人员共162人。培训中，我们采用"案例教学+情景模拟"的方式，通过分析近两年我行实际风险案例，帮助一线人员掌握风险识别要点。此外，针对部门审核人员，我们邀请总行风险管理部专家进行了专题培训，重点解读新形势下风险分类难点和监管关注点，提升了审核质量。这些培训显著改善了全行风险识别的准确性，通过对比培训前后的分类结果，平均准确率提升了8.6个百分点。
系统支持方面，我们协同科技部门对风险分类系统进行了升级，新增了"智能预警""多维分析""迁徙追踪"三大功能模块。系统升级后，大幅提升了数据处理效率，将单笔贷款风险评估时间从平均8分钟缩短至3分钟。尤其是新增的"智能预警"功能，通过设置27项关键风险指标阈值，实现了对异常客户的自动筛查与预警，本季度共自动识别风险预警客户86户，其中73户经核实确实存在不同程度的风险隐患，预警准确率达84.9%。
（二）分类实施情况
本季度，我行对表内外全部金融资产进行了风险分类，资产覆盖率达100%。分类范围包括对公贷款362.7亿元、个人贷款298.4亿元、债券投资96.5亿元、同业资产52.8亿元以及表外业务33.2亿元。我们坚持"实质重于形式"的分类原则，综合运用定量与定性分析方法评估资产风险。在定量方面，通过分析客户财务指标、现金流状况、负债结构等硬性指标；在定性方面，结合行业发展趋势、企业管理水平、外部评级变动等软性因素，全面评估风险状况。
对于重点领域，我们采取了差异化的分类策略。针对房地产行业，组建了专项工作组，对我行59户房地产客户（授信总额78.6亿元）进行了"穿透式"风险分类，深入分析了项目销售去化率、资金回笼情况、土地储备质量等因素，识别出12户高风险客户，提前采取了风险缓释措施。对制造业客户，重点关注了受原材料价格波动、能耗双控政策影响较大的细分行业，通过供应链视角分析风险传导路径，对14户上下游关联度高的客户群实施了统一风险评估，避免了"单一客户看似正常，整体链条已现风险"的情况。
在分类审核机制方面，我们建立了"双人初审+交叉复核+部门集体评审"的三级审核机制。对单户授信金额3000万元以上的客户，实行部门集体评审制，由风险管理部、授信审批部、业务部门共同参与讨论，确保分类判断的全面性和客观性。本季度共召开集体评审会议16次，审议重大分类客户127户，涉及金额142.5亿元，评审中调整分类结果的客户达23户，充分体现了集体评审的重要价值。
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