“问题”贷款余额降68%“正常”贷款增48%
不良债权处置、正常债权用于放贷
家庭贷款停滞…“亟须强化信用评估”

数据显示,资产规模在2万亿韩元以上的18家大型储蓄银行,在1年时间里将其房地产项目融资(PF)不良金额削减了一半。这是在房地产市场低迷的情况下,通过积极处置不良债权(NPL)取得的成果。但也有观点指出,鉴于逾期率仍接近10%,有必要加快处置不良贷款的速度,并扩大个人贷款,以降低对房地产PF贷款的依赖度。


韩联社提供

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2日,《亚洲经济》对相关数据进行全面调查分析结果显示,18家大型储蓄银行的房地产PF逾期金额在去年一季度末为8880亿韩元,至今年一季度末降至3809亿韩元,减少57.1%。同期逾期率从9.87%降至9.08%,下降0.79个百分点。


房地产PF贷款债权的资产质量分类标准分为正常、关注、次级、可疑、损失5个等级。金融监督院的PF项目可行性评估体系则分为良好、一般、注意、存在不良忧虑4个等级。按照金监体系,关注类贷款对应“普通”,次级及以下贷款被归类为“问题”(注意、存在不良忧虑)债权。


18家储蓄银行在一季度末的关注类贷款余额为9439亿韩元,同比(2兆9736亿韩元)减少68.3%。次级贷款余额同期从6684亿韩元降至4336亿韩元,减少35.1%。相反,正常类贷款余额则从2兆1029亿韩元增至3兆1018亿韩元,增长47.5%。


按储蓄银行划分,关注类贷款降幅较大的依次为Daol储蓄银行(-86.2%)、Moa储蓄银行(-85.1%)、Shinhan储蓄银行(-80%)、OK储蓄银行(-77.4%)、NH储蓄银行(-77.2%)、SBI储蓄银行(-75.1%)。次级贷款降幅较大的储蓄银行依次为KB储蓄银行(-91.8%)、Moa储蓄银行(-79%)、Shinhan储蓄银行(-77.7%)、Welcome储蓄银行(-69.2%)、NH储蓄银行(-64.9%)。


正常类贷款增幅方面,OK储蓄银行(188.7%)、Acuon储蓄银行(126%)、Baro储蓄银行(115.1%)、KB储蓄银行(98%)、Moa储蓄银行(85.9%)位居前列。


业内认为,不良房地产PF的出售业绩正在逐步显现。虽然整个行业逾期率仍高达9%,但大型储蓄银行逾期率在1年内下降了约1个百分点,且正常类贷款承做业绩有所增加,被评价为具有一定积极意义。


大型储蓄银行房地产PF不良余额削减57%…正常类贷款减少35% View original image

不过,业内也担忧,即便是在贷款业务环境较为有利的首尔、仁川·京畿(首都圈)的大型储蓄银行,其个人贷款业绩依然难以明显提升。外界一直指出,与第一金融圈(商业银行)相比,储蓄银行在整体贷款中企业贷款占比偏高。企业贷款会因经济周期变化导致借款主体资本实力骤降,其逾期风险要高于个人贷款。


18家储蓄银行在一季度末的个人贷款余额为30兆8998亿韩元,同比(28兆8282亿韩元)增加7.2%。但Daishin储蓄银行(-40.5%)、Moa储蓄银行(-33.5%)、Pepper储蓄银行(-27.4%)、KB储蓄银行(-7.3%)、OK储蓄银行(-3.8%)等部分大型储蓄银行的个人贷款反而出现萎缩。


尤其是Pepper储蓄银行,其PF正常类贷款业绩骤减76.5%,导致逾期金额达268亿韩元、逾期率高达30.9%,资产质量状况不佳。业内有观点认为,正因如此,其与OK储蓄银行之间的并购(M&A)价格谈判进展缓慢。Pepper储蓄银行的问题不仅是其自身资产质量管理的问题,也在拖累整个行业的活力。


业内表示,当前当务之急是同时激活不良PF处置和储蓄银行个人贷款业务,重建市场对储蓄银行的信任。不良PF处置方面,预计隶属于储蓄银行联合会的NPL管理公司将发挥重要作用。此前,不良债权(NPL)主要由Hana F&I、Woori F&I等金融控股公司旗下NPL投资专业公司,以及Saemaul金库联合会、信用合作社联合会等互助金融机构的子公司进行收购。储蓄银行联合会旗下子公司也计划从下半年开始加入不良PF处置工作。根据金融监督院数据,在全金融圈PF敞口中,储蓄银行的占比为4%。


为扩大储蓄银行个人贷款业绩,越来越多的声音呼吁,应高度化针对信用等级较低、金融交易记录较少客户的评估系统。有意见指出,应积极推动近期启动的与在线投资连结金融业的人工智能(AI)联动中低信用人群信用贷款合作,并加快推进行业标准信用评分系统(CSS)的高度化建设。



金融当局也强调,为提高面向低收入群体的金融支持政策实效性并增强储蓄银行盈利能力,必须提升中低信用人群信用评估系统的水平。金融委员会委员长Kim Byeonghwan在今年3月发布“提升储蓄银行作用方案”时表示:“要强化储蓄银行的本源职能,最重要的是提升业界自身的信用评估能力”,“应以储蓄银行联合会为中心,持续高度化中低信用人群评估系统”。


本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

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