银行密集挂牌 零售类不良资产出清潮来袭

临近年末，银登中心资产转让信息密集更新，一场覆盖国有大行、股份制银行及地方中小银行的零售类不良资产“出清潮”正在上演。这一行动不仅是一场银行为了优化年末财务报表、压降不良率、释放资本空间的策略选择，更是对过去数年零售业务高速扩张所积累风险的一次系统性出清。

尤其值得关注的是零售类不良资产，这类资产具有小额、分散、无抵押的天然属性，加之账龄普遍老化，给受让方带来了尽调成本高、估值困难、回款不确定的挑战。这并没有阻碍银行处置的步伐，反而加速了这场“出清潮”的持续进行。

年末将至，银行零售不良资产的处置节奏明显加快。据北京商报记者统计，银登中心单日挂牌转让的零售不良资产包数量已经显著上升，参与批量处置的银行阵营广泛，从国有大行到股份制银行，再到地方中小银行，无一例外。

以平安银行为例，该行单日推出了3期个人不良贷款转让项目。其中，个人消费及经营性不良贷款资产包涉及308笔贷款，未偿本息合计超过五千万元；信用卡透支不良资产包规模更为庞大，均达到亿元级别。这些资产的加权平均逾期天数高达数千年，五级分类几乎全部为“损失”类。

不只是平安银行，其他国有大行分支机构及地方中小银行也在同步开展零售不良资产的处置工作。例如，江苏仪征农商行就挂出了首期个人不良贷款转让项目，资产包涵盖个人消费及经营性贷款和信用卡透支两类核心零售不良资产。

对于银行批量处置零售不良资产包的举措，苏商银行特约研究员武泽伟认为，这主要是出于财务优化和战略调整的双重考虑。从财务报表角度看，集中转让不良资产能快速改善核心监管指标，实现报表的“轻装上阵”。而选择零售资产进行批量处理，则是因为这类资产单笔金额小、数量庞大、无抵押且逾期时间长，通过银登中心等平台打包转让能最大化提升处置效率。

这些零售不良资产包的账龄老化、资产质量层级低、回收难度大等问题也引起了广泛关注。多数债务早已出现风险苗头，受多种因素影响，个人客户的还款能力和还款意愿出现明显下滑。这些资产包的五级分类中，“损失”类资产占据较大比例，回收价值已大幅缩水。信用卡不良资产更是具有小额、分散、无抵押的特点，清收成本高、效率低。

面对这些挑战，银行及资产管理公司需采取创新策略。例如，通过大数据分析、人工智能等技术手段提高清收效率；加强与司法机关的沟通合作，缩短诉讼周期；多元化的处置方式，如债务重组、资产置换等。对于前期风险累积的零售端风险进行一次性的集中释放也是必要的。

“出清潮”的本质是对过去积累风险的释放和对未来健康发展的保障。虽然过程中面临诸多挑战，但在银行及社会各界的共同努力下，这一趋势仍将持续推进并取得积极成果。近年来，零售类资产的不良贷款问题逐渐凸显，这一现象引起了中国金融衍生品投资研究院院长王红英的广泛关注。他指出，由于银行在零售业务迅猛扩张的过程中，风控标准有所放松，导致不良率出现反弹。尤其值得关注的是，当不良贷款账龄超过5年时，回收率通常极低；而账龄超过6年的零售不良资产，其回收难度更是极大。

对于银行来说，面对大量的历史坏账，武泽伟认为处置主体将加速下沉。银行批量出清不良资产，不仅能迅速降低自身的不良贷款率，实现资产负债表的优化，还能将长期沉淀的不良资产交由专业的资产管理公司进行市场化处置。这种处置方式有助于推动银行由追求规模增长向注重发展质量转型。

此次不良资产“出清潮”预计将持续至明年上半年，未来处置规模可能会进一步扩大。武泽伟进一步指出，随着监管持续推动银行做实资产分类、加快风险暴露，更多存量风险将逐渐显现。在这一过程中，前期零售业务扩张较快、风控能力相对薄弱的城商行、农商行将面临更大的出清压力，成为后续转让市场的主力军。不良资产转让市场的活跃度和参与主体的广泛性有望进一步提升。

王红英也持相似的观点，他预测未来的1—2年将是零售不良资产出清的高峰期。为了应对这一问题，许多银行正在积极采用大数据、人工智能等金融科技手段，对零售客户进行精准风险画像和动态监测。从贷前信息收集到客户收入与偿债能力的持续评估，建立起全流程、全方位的风险管理体系。

技术手段只是辅助工具，真正的风控升级需要制度与理念的同步变革。武泽伟强调，银行必须从战略高度将风险管控置于业务发展之前，建立贯穿信贷全生命周期的长效风控机制。在客户筛选环节，银行应摒弃仅依赖外部征信数据的粗放模式，构建内外部数据融合的客户全景视图。强化对多头借贷、共债风险及收入负债比的深入审查。在授信审批环节，银行需要建立差异化、动态化的授信策略和定价模型，根据客户风险等级精准匹配额度与利率，并设置弹性调整机制。

随着不良资产出清的加速和处置主体的下沉，银行需要积极应对并采取相应的措施。这不仅是对当前形势的应对，更是对未来发展的战略布局。通过加强风险管理、优化资产结构、提升服务质量等多方面的努力，银行可以更好地应对挑战，实现可持续发展。