5.1 优化效果验证.......................50
5.2 实施步骤与保障措施...............50
第五章 风险评级体系优化效果验证与实施保障
5.1 优化效果验证
为了验证新的风险评级体系的效果，本文从银行现有的重点关注名单中选取了 10 个样本作为高风险样本、持续观测名单中选取了 15 个样本作为中风险样本以及白名单中选取了 15 样本作为低风险样本对新的评级体系进行验证。其中：
重点关注名单中的客户为高风险企业，它是银行在与客户建立业务关系的过程中，发现其公司架构复杂、所在行业为高风险行业、公司业务拓展范围较广、其账户曾发生可疑交易等行为，需对其给与更多的关注的企业名单。
持续观测名单中的客户为中等风险企业，是银行在与客户建立业务关系的过程中，认为其公司架构正常，其账户活动符合该企业的经营状况及业务需要，但仍有潜在金融犯罪风险的企业名单。银行须对这部分企业给予持续关注，一旦发现可疑活动，须立即上报并上调该客户的风险评级。
白名单中的客户一般是低风险客户，它通常包括公司架构简单，业务单一，业务范围聚焦在本地，使用的银行产品也相对简单的企业客户。在这 40 个样本中，包括了不同类型的企业（国有企业、外资企业、合资企业、境外机构以及民营企业）；涵盖了营业收入达到几十亿人民币的上市公司，也有营业收入不足一千万人民币的小微企业；行业类型包括了制造业、服务业、批发业、贸易类等企业；同时兼顾了境内企业、港澳台企业以及非港澳台的境外机构。
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第六章 结论与展望
6.1 主要结论
本文基于道德风险、金融风险管理、风险控制理论，利用 Logistic 回归、方差分析等方法，结合汇丰银行广州分行客户尽职调查数据，对汇丰银行广州分行企业客户金融犯罪风险评级体系进行了优化，得到以下结论：
1、分析了现行金融犯罪风险评级体系存在的问题与不足。本文通过分析得出汇丰银行广州分行现金融犯罪风险评级体系主要存在三个方面的不足，分别为覆盖面不广、针对性不强、区分度不高，导致评级过程量化程度低、评级结果不科学等。造成银行对客户进行金融犯罪风险评级的结果出现偏差，致使银行需要花费更多的成本与资源在客户尽职调查上，甚至容易导致在金融犯罪风险管理上的疏忽与遗漏。
2、筛选出关键金融犯罪风险因子及评级体系的重建。本文利用汇丰银行广州分行客户尽职调查的数据信息，对 1545 个企业客户样本，利用 Logistic 回归的方法，筛选出 13 个关键的金融犯罪风险因子。这 13 个风险因子覆盖了国家、企业概况、企业类型和产品四个方面。根据各风险因子的 Logistic 回归系数，本文对各风险因子赋予相对应的权重。同时通过对这些指标的重要性程度以及隶属关系的确定，构建了一个商业银行金融犯罪风险管理状况的综合评价模型，对商业银行金融犯罪风险管理状况进行综合的评价，大大提高了度量结果的有效性。与现金融犯罪评级体系相比较，新的评级体系覆盖面更广、针对性更强、区分度更高，使风险评级体系量化程度更高、评级结果更科学。
3、新金融犯罪风险评级体系的验证。本文使用描述统计及方差分析等方法对重建后的风险评级体系进行了验证和对比。不仅验证了新的风险评级体系在风险评级打分上的科学性以及准确性，还验证了旧体系在风险评级上存在的缺陷。比如高、中、低风险的风险评级出现混淆甚至出现倒挂的现象，还发现这种混淆或倒挂的评分很大程度上是来源于旧体系对中等风险以及低风险两组客户的风险评分差异不显著。
参考文献（略）
