中国人民银行一次性信用修复政策核心内容 - 中国人民银行于2025年12月22日发布一次性信用修复政策，旨在为符合条件的个人逾期信贷记录提供修复机会 [1] 政策适用条件与识别方法 - 个人需通过查询信用记录确认是否存在逾期，查询结果以“账户标识”为粒度，展示过去60个月（5年）的还款信息 [7] - 单笔逾期信息的认定标准为：“还款状态”数据项展示为1-7/B之间（准贷记卡为3-7/B）的任一数值，且对应的“逾期金额”数据项为非0 [7] - 政策主要修复逾期金额在10,000元以下的记录，示例中显示逾期金额为3,000元、6,100元、9,300元、9,900元的记录符合修复范围 [14][15][22] 信用修复的具体时间安排 - 若在2025年11月30日（含）前足额偿还逾期债务，相关逾期信息自2026年1月1日起不予在央行征信系统展示 [11] - 若在2025年12月1日至2026年3月31日之间足额偿还逾期债务，相关逾期信息于还款次月月底前不予展示 [15] - 示例说明：2024年7、8、9、10月的逾期若在2025年11月30日前还清，则自2026年1月1日起不再展示 [13] 足额还款的操作流程 - 个人需查询信贷业务的应还款日、应偿还的历史逾期金额及当月应还款额 [17][18] - 需通过“中国建设银行”APP等渠道完成历史逾期金额及当月应还款额的还款操作，并在应还款日确认还款成功 [19] - 对于贷款业务，需在约定还款日前还清历史逾期欠款和当期应还款项；对于信用卡业务，需在账单日前偿还上一期账单的最低还款额 [21] 修复后的信用记录变化 - 政策实施后，符合条件的逾期记录在60个月的“小格子”中，“还款状态”将由逾期标识（如1,2,3,4）调整为正常标识（如N, *, C），“逾期金额”将由10,000元以下的非0数值调整为0 [26] - 个人可在还款次月月底再次查询“个人信用报告建行数据”，以关注记录变化 [22] - 政策实施前后的对比示例显示，原本标记为1、2、3、4的逾期状态在修复后均变为“N”，对应的逾期金额变为0 [22][24]

2025年银行业监管处罚总体情况 - 2025年全年，国家金融监督管理总局、中国人民银行、国家外汇管理局及各地派出机构共对1097家银行金融机构开出6521张罚单，较上年增加155张，罚没总金额达26.41亿元，较上年增加9.02亿元，显示监管趋严态势持续 [2][12] - 农商行是被开罚单数量最多的银行类型，达到738张，较上年增加77张，罚没金额约5.77亿元 [2][12] - 城商行被开罚单276张，较上年减少54张，罚没金额约2.98亿元 [2][12] - 城商行与农商行罚单合计1014张，占罚单总数的15.55%，合计被罚金额8.75亿元 [2][12] 主要处罚原因分析 - 信贷业务违规是城商行、农商行被罚的首要原因，涉及罚单1209张 [2][12] - 内控制度不健全是第二大处罚原因，涉及罚单752张 [2][12] - 反洗钱业务违规是第三大处罚原因，涉及罚单697张，并且是导致大额罚单的首要案由 [2][8][12][18] - 其他处罚原因包括支付结算业务违规、数据报送与治理违规和员工行为管理不到位等 [2][12] - 值得注意的是，信贷业务违规涉及的罚单数量最多，但反洗钱业务违规涉及的罚单金额最大 [8][18] 城商行大额罚单具体情况 - 在80家城商行中，大额罚单金额排名前三的分别是上海银行（3731万元）、北京银行（3540万元）和重庆三峡银行（1449万元）[3][13] - 上海银行领受城商行最大罚单，其罚单均额为146.34万元，大额罚单数量为5张 [4][14] - 上海银行于2025年8月1日因8项违法违规行为被中国人民银行警告，没收违法所得46.95195万元，并罚款2874.8万元 [4][14] - 北京银行罚单均额为109.15万元，大额罚单数量为5张 [4][14] - 北京银行于2025年11月28日因9项违法违规行为被中国人民银行警告，没收违法所得1886.3元，并罚款2526.85万元 [5][15] - 重庆三峡银行罚单均额为152.27万元，大额罚单数量为2张 [4][14] - 重庆三峡银行于2025年12月12日因多项违规被国家金融监管总局重庆金融监管局罚款890万元 [6][16] 农商行大额罚单具体情况 - 在563家农商行中，大额罚单金额排名前三的分别是深圳农村商业银行（1284万元）、重庆农村商业银行（1165万元）和北京农村商业银行（1087万元）[6][16] - 深圳农村商业银行领受农商行最大罚单，其罚单均额为325.66万元 [7][17] - 深圳农村商业银行于2025年12月31日因8项违法违规行为被中国人民银行深圳分行警告，并罚款1284.4万元 [7][17] - 北京农村商业银行罚单均额为115.09万元 [7][17] - 北京农村商业银行于2025年1月7日因10项违法违规行为被中国人民银行北京分行警告，并没收违法所得及罚款共计902.269718万元 [8][18] - 佛山农村商业银行收到第三张大额罚单，于2025年1月22日被国家金融监管总局佛山监管分局罚款合计880万元 [8][18] - 此外，重庆农村商业银行和上海农村商业银行分别被罚870万元和860万元，另有5家农商行被罚金额在500万至800万元之间 [8][18]

公司近期活动与成果 - 海尔消金2025年“特征英雄”活动圆满收官 该活动旨在激发全员坚持数据科学驱动理念 深度挖掘金融服务场景中数据驱动的核心价值 扩充多维数据样本并验证数据特征核心优势[1] - 活动共吸引32名员工参与 从海量数据中挖掘出2023个高质量特征 相当于为风控系统增添了2023个新工具与新视角[5] - 2025年公司智能风控系统累计上线实时特征达10,427个 同比大幅增加70%[6] - 公司通过举办此类竞赛活动 激发全员拥抱AI的热情 强化数据驱动理念 挖掘数据资产 拓展特征来源和衍生技术 以服务实际业务并持续输出落地价值[6] 风控技术应用与创新 - 公司利用大模型替代人工对语音数据进行批量处理 提取有效信息用于信贷模型研发 以降低信用风险[5] - 公司挖掘信贷场景中时序特征的潜在价值 突破传统“静态快照”局限 利用RNN、Transformer等序列模型解析用户信息时序数据 精准识别“以贷养贷”行为以阻断风险传导[5] - 通过使用多模态大模型 提升了意图识别和风险判定的精度 能精准捕捉“还款困难”等语义特征[5] - 智能预警模型使早期风险识别效率提升10% 为信贷业务安全稳定开展提供保障[5] - 公司将AI深度嵌入全流程风控系统 既大幅降低了欺诈风险 又有效提升了信贷审批效率 形成“风险可控、服务高效”的双重优势[6] 行业趋势与公司战略 - 在数字经济与金融科技深度融合的背景下 以大模型、图学习、自然语言处理为代表的深度学习技术的成熟和普及 对信贷风控模型产生了颠覆性影响 行业呈现出多种人工智能技术融合应用的趋势[6] - 未来 随着联邦学习、强化学习、AGI等技术的发展和应用 风控模型将在数据隐私保护、动态策略优化等方面进一步突破 推动行业向更智能、更精准、更安全的方向发展[7] - 海尔消金坚持科技创新驱动 高度重视风控体系的智能化建设 随着公司AI First战略的持续深化 公司将更全面、更广泛地拥抱AI技术 持续强化数据治理与技术应用能力 在创新与风险平衡中实现信贷业务高质量发展[6][7] 行业认可 - 公司风控模型团队主创的“新时代人工智能背景下的信贷风控模型体系变革研究”项目 入选中国金融传媒评选的“转型成果综合评价实践案例” 公司综合AI风控技术实力得到行业权威认可[6]

2025年银行业监管处罚总体趋势 - 2025年，央行、金融监管局、外管局等共针对银行机构及从业人员开出454张百万元以上的大额罚单，较上年增加58张，罚没金额较上年增幅接近100% [2][16] - 银行违规领域主要集中在信贷业务、反洗钱业务、内控制度等，其中反洗钱业务违规罚单数量增量最为突出，达894张，增幅达185.09% [2][16] 罚没金额超过2000万元的罚单分析（共12张） - 此金额区间的罚单最常见于传统业务（贷款、票据）的合规管理漏洞及监管数据报送问题，反映出基础业务风控和监管配合上的不足 [3][17] - 其他高频违规包括账户管理及反洗钱类违规，说明银行在客户身份识别、交易监测等环节存在缺陷 [3][17] - 具体案例包括：中国银行因公司治理、贷款、同业、票据等业务管理不审慎被罚9790万元；华夏银行因相关贷款、票据、同业等业务管理不审慎及监管数据报送不合规被罚8725万元；交通银行因违反账户管理、清算、反洗钱等11项规定被罚6807.41万元 [4][5][18] 罚没金额在1000万元至2000万元之间的罚单分析（共19张） - 此区间罚单的显著特点是股份制银行受罚数量最多，反映了其业务创新与合规管理之间的矛盾 [6] - 违规风险以合规操作类违规（账户、反洗钱）和业务管理类违规（互联网贷款、代销）为主，跨境业务外汇违规次之 [6][7] - 具体案例包括：平安银行因互联网贷款、代销等业务管理不审慎被罚1880万元；中国光大银行因违反账户管理、反洗钱等规定被罚1878.83万元；浙商银行上海分行因涉及信贷、跨境贷款、票据贸易背景审查等多项违规被罚1680万元 [8][21] 罚没金额在500万元至1000万元之间的罚单分析（共21张） - 此区间罚单主要集中在城商行、股份行、农商行 [10] - 违规类型中，反洗钱与客户身份识别是“重灾区”，信贷“三查”失职是传统顽疾，单家机构多领域交叉违规也较普遍 [10][24] - 具体案例包括：中国工商银行私人银行部因理财业务多项违规被罚950万元；北京农村商业银行因提供虚假统计资料、违反账户及反洗钱规定等被罚902.27万元；重庆三峡银行因内控管理不到位、贷款“三查”不尽职等被罚890万元 [11][25]

公司融资与战略合作 - 公司全资附属公司滨海投资(天津)有限公司与中国农业银行股份有限公司天津西青支行订立了全面战略合作协议 [1] - 根据协议，中国农业银行天津西青支行同意在未来五年内向集团提供等值人民币10亿元的意向性授信额度 [1] - 银行将在合规前提下，以优惠的存贷款利率和收费标准支持集团的生产经营及投资等各类信贷业务需求 [1] 合作范围与金融服务 - 双方合作范围涵盖现金管理、代发工资、缴费场景服务、个人金融服务及下游客户集群服务等多个领域 [1] - 合作旨在通过银行的创新服务模式及全面的金融产品与服务，为集团快速发展提供有效金融途径 [1] 财务优化与公司影响 - 随着集团融资优化方案的稳健实施，财务费用压降已于2025年上半年获得显着成效 [1] - 董事会认为，此战略合作协议将持续深化集团与金融机构的良好合作关系 [1] - 合作协议有利于集团进一步优化融资结构、降低融资成本、提升资金使用效率 [1] - 此举旨在巩固集团在区域经济发展中的市场地位，提升综合竞争力 [1]

公司战略与目标 - 公司紧扣“信贷业务提升年”目标，将审计监督深度融入信贷业务全流程，旨在构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系 [1] - 公司坚持“当下改”与“长久立”相结合的策略，既狠抓问题整改，更注重体制机制系统性提升，以实现“审计一点、规范一片、防范一面”的治理效果 [3] 审计监督与风险管控 - 围绕联合银行开展的押品专项审计，公司严格对标监管要求，从准入、监测到处置全流程排查管理漏洞，以防控抵质押业务风险 [1] - 在支行全面审计中，公司从业务合规、风险管控、内部管理等多维度入手，通过审计模型跑批、信贷档案调阅等方式开展穿透式审查，深挖潜在风险 [1] - 公司系统梳理移动展业平台专项审计中的11大类风险场景，形成涵盖风险表现、影响评估及防控建议的工作指南 [1] 审计效能与成果应用 - 公司坚持研究型审计思路，深入剖析问题根源，从体制机制层面提出针对性建议，通过“向上报告、平行建议、向下通报”三种路径打通审计成果应用 [1] - 公司结合押品管理、风险补偿基金信贷审计实践撰写专题文章提交联合银行参评，推动审计成果转化为治理实效 [1] 团队能力建设与创新 - 公司以“全员能力提升”为核心，构建理论培训与项目实践相结合的能力培养体系，定期组织专题研讨并积极参与外部培训 [2] - 在项目实战中实行新老搭配、以老带新，由资深成员担任组长全程指导，并通过“业务痛点梳理+模型逻辑拆解+创新思路碰撞”共同探索模型构建方向 [2] 问题整改与闭环管理 - 公司建立健全整改责任机制，明确被审计单位主要负责人为第一责任人，并推行问题清单、整改台账和销号制度以确保问题整改到位 [2] - 公司在关注具体问题整改的同时，更加注重从体制机制层面推动系统性改善，建立审计共性问题分析与通报制度，深入剖析制度性障碍 [2]

监管处罚总体情况 - 2025年第三季度金融机构共收到2133张罚单，罚没金额10.24亿元，分别环比大增36.12%和190.91% [1] - 银行机构在第三季度收到1448张罚单，同比增长18.3%，罚没金额8.29亿元，同比大增84.63% [1] - 前三季度国家金融监督管理总局累计向银行机构开出997张罚单，合计罚没金额9.81亿元，第三季度罚单金额高达5.38亿元，成为年内处罚金额高峰季 [2] 股份制银行处罚动向 - 第三季度股份制银行被罚金额最高，超越农商行，一改以往农商行稳居罚单金额首位的局面 [2] - 今年9月股份制银行共收到5张千万元级别罚单，金额分别为8725万元、6670万元、6150万元、1535.7万元和1130.8万元 [2] - 前三季度股份制银行共被罚没4.97亿元，占银行业总罚金约三成 [2] 信贷业务违规 - 信贷业务违规依然是重灾区，贷前尽职调查不到位、贷中审查不审慎、贷后资金被挪用、违规发放流动资金贷款等问题突出 [1] - 前三季度银行业涉信贷违规罚单数量占总罚单量比重超半数 [5] - 贷款资金挪用呈现新特征，挪用于归还他行不良贷款、购买股票或基金等情形变多，挪用于房地产相关领域情形变少 [1][5] 互联网展业违规 - 第三季度银行互联网展业违规处罚明显增多，约有15张罚单与此相关 [7] - 违规行为包括互联网贷款业务管理不审慎、未对互联网营销人员进行有效监督与管理、互联网营销过程中合规管控不足等 [7] - 违规机构主体包括国有大行、股份制银行和民营银行，例如北京中关村银行被罚140万元，中信百信银行被罚1120万元 [7] 专家分析与建议 - 专家指出银行需强化全流程合规管理和高层问责，建立与复杂业务相匹配的风控体系 [3] - 建议银行利用大数据等工具加强资金流向监控和异常预警，将技术工具嵌入贷前、贷中、贷后全环节 [10] - 培育全员合规文化，将合规纳入绩效考核和薪酬激励，推动银行从被动合规转向主动风控 [10]

文章核心观点 - 信贷行业的核心竞争力正从传统的资金和线下网络优势，转向基于大数据和人工智能的信息处理能力 [1][4][6] - 科技公司凭借其生态闭环带来的数据优势和更宽松的监管环境，在信贷领域展现出强大竞争力，有望占据更大市场份额 [1][5][8] - 传统银行的数字化和AI化是应对竞争、适应行业发展的必然趋势 [1][9] 信贷的本质与核心障碍 - 信贷是时间错配下的价值交换，建立在信用之上，其核心障碍在于借贷双方的信息不对称 [2] - 信息不对称导致贷款人面临逆向选择和道德风险两类主要风险 [2] - 信贷的核心竞争力在于信息处理能力的优劣，而非资金多少 [2] P2P模式的失败教训 - P2P平台仅降低了信息传递的交易成本，但未解决信息不对称这一核心问题，最终导致集体爆雷 [3] - 失败证明真正的护城河在于高效、精准、低成本的信息处理能力，而非资金撮合效率 [3] - 有效的信息处理包含信息收集和信息分析两个关键环节 [3] 大数据与AI驱动的信息处理变革 - 大数据技术重塑了信息收集方式，通过在线化生活产生海量、实时、低成本的数据，降低了对线下渠道的依赖 [4][5] - 大型科技公司凭借电商、支付、社交等生态闭环，掌握海量高频用户行为数据，为信用评估提供更立体全面的视角 [5] - AI技术重构信息分析能力，能在海量复杂数据中自动识别隐藏模式和弱信号，实现超越人工经验的非线性分析 [5][6] - AI能高效利用结构化和非结构化信息，通过多维度交叉分析揭示复杂非线性关系，实现风险识别精度和效率的质的飞跃 [6] 监管环境对银行与科技公司的影响 - 银行因涉及系统性风险而处于严格监管下，监管要求技术具备可解释性和可追溯性，偏好线性模型 [7] - 科技公司在信贷业务上的监管要求相对宽松，早期享有更大试错空间，并可通过“监管沙盒”等机制进行创新试点 [8] - 监管的线性要求与AI的非线性能力之间存在天然对立，限制了银行大规模应用“黑箱式”AI模型 [7][8] - 未来监管对“可解释性”的定义可能演变，从“人能看懂的因果逻辑”转向“模型能被验证的可靠逻辑”，从而重构与AI技术的冲突 [8] 未来信贷竞争格局 - 未来信贷竞争将回归信息处理的本质，即低成本、全面数据入口和高效AI能力的结合 [9] - 科技公司凭借平台生态和算法能力，有望在竞争中占据更大市场地位 [9]

政策背景与实施 - 菏泽市人民政府于2025年6月印发《菏泽市企业信贷诚信管理办法（试行）》和《菏泽市银行机构信贷诚信管理办法（试行）》以优化金融信贷营商环境[1] - 2025年7月至8月，市财政局、人民银行菏泽市中心支行及国家金融监督管理总局菏泽监管分局联合成立信贷诚信管理工作专班，开展信贷管理评价[1] - 评价涵盖企业评价和市直单位部门评价两个方面[1] 评价机制细节 - 企业通过“爱山东”APP对银行机构的4种失信情形进行评价，包括单方面增加发放贷款条件、终止发放贷款、提前收回贷款及其他对企业正常融资产生较大负面影响的行为[1] - 10家市直部门结合本行业及领域工作情况对银行机构作出宏观评价[1] 评价结果与表现 - 浦发银行菏泽分行在股份制银行和城商行中排名第1位[2] - 参与评价的24家企业均未对浦发银行菏泽分行给出负面评价[2] - 该结果体现了公司在信贷业务中的诚信经营理念，并对菏泽市金融信贷环境的健康发展起到积极示范作用[2]

监管处罚总体情况 - 2025年前三季度银行业共收到997张罚单，合计罚没金额达9.81亿元 [1][3] - 从监管层级看，国家金融监督管理总局机关开出14张罚单但平均单张罚单金额逾千万元，合计处罚金额达3.15亿元，监管局本级罚没2.94亿元，监管分局本级罚没3.72亿元 [3] - 分季度看，三季度为处罚高峰季，罚单数量372张，罚没金额飙升至5.38亿元，而一季度和二季度罚没金额分别为2.99亿元和1.43亿元 [4] - 与2024年同期相比，2025年前三季度罚单数量和罚没金额呈现"量额双降"，2024年同期为1533张罚单和11.81亿元 [4] 信贷业务违规详情 - 信贷业务违规是处罚重灾区，相关罚单数量占总罚单量的比重接近六成 [6] - 多家银行因信贷违规收到千万级罚单，例如华夏银行被罚没8725万元，广发银行被罚6670万元，恒丰银行被罚6150万元 [8] - 具体违规案例包括浙商银行上海分行因多项信贷违规被罚1680万元，中国进出口银行因超授信发放贷款等问题被罚1810万元 [7] - 违规原因包括贷款审批权力寻租、不良资产真实性核查力度加大、以及市场竞争加剧导致风险管控放松 [9] 其他业务违规情况 - 理财业务存在违规问题，如工商银行私人银行部因理财资金违规投资于高风险金融产品及限制性领域等问题被罚款950万元 [11] - 信用卡业务存在审核不严和资金用途管控不力问题，中国银行云南省分行因信用卡透支资金用途管控不力被处罚金355万元 [12] 行业监管趋势与内控要求 - 监管态势持续"严"字当头，强调"长牙带刺"和"零容忍"，穿透式监管已全面常态化 [1] - 专家分析认为罚单数量与规模下降印证了监管成效显现，监管模式转向以高质量和精准为核心 [5] - 行业需完善内控机制，摒弃"重业务拓展、轻风控合规"的倾向，构建全员合规体系以应对强监管 [10][13]