近年来，上海银行在强化传统风险监测手段、丰富监测内容的基础上，积极运用大数据思维，整合内部数据和外部互联网及监管数据，通过非现场方式发掘与客户信用相关的预警信息，及时发起风险预警和处置，同时为现场检查、落实主动退出等方面提供指引。

为进一步运用好行内大数据平台和各类工具，上海银行正在推进授信管理智能化提升项目建设，力图搭建和完善统一风险视图，关联风险及财务风险预警提示、贷款资金流向跟踪等功能。

近期，利用基于数据仓库的灵活查询平台（Intelligent Data Analysis Platform），实现灵活的、模板配置的自主查询，上海银行进一步优化非现场风险动态监测工作，提升工作效率。一是财务指标分析。财务指标异常波动是借款人出现风险的早期信号之一，利用灵活查询平台的模板取数功能，配置基于财务指标数据的查询模板，通过对各类敏感财务指标的同比、环比比较，挖掘可能存在风险隐患的业务等。二是T24账户冻结监测。借款人在上海银行的账户被司法机关查封冻结是重要的风险信号。通过定期监控借款人账户冻结情况，上海银行克及早下发经营单位开展排查，及时发起预警并制定风险预案。三是关联风险传导。通过分析借款人和关联人数据，针对已预警、分类后四类和逾期三类风险信号开展关联风险传导排查，能够识别早期风险隐患，提前做好预警预案。

后续，上海银行还将逐步完善预警主动识别和推送功能，形成风险自动识别、线上推送、线下核实和风险处置的闭环处理流程。实现信贷风险“早发现、早决策、早行动”，进一步提升风险管理的主动性和针对性。