JIC投资观察原创文章
中国建投子公司——建投控股
作 者：傅迪
本文3281字，阅读时间8分钟
科技浪潮席卷全球，人工智能、大数据、区块链等前沿技术在金融领域加速渗透，为不良资产行业带来了前所未有的破局机遇。通过科技赋能，不良资产行业有望在资产估值、处置流程、风险管理等核心环节实现创新变革，提升行业整体效能与竞争力，优化金融资源配置，推动不良资产行业迈向高质量发展新阶段。
一
不良资产行业发展现状
01
规模总量稳中有增，市场结构持续调整
近年来在经济结构深度调整与部分行业周期性下行的背景下，不良资产规模持续攀升，受房地产市场调控、企业经营压力加大等因素影响，对公房地产贷款不良压力显著，个人贷款不良率也有所抬头。截至2025年第三季度末，我国商业银行不良贷款余额为3.52万亿元，不良贷款余额总体呈上涨趋势。
2015至2025年第三季度末全国商业银行不良贷款余额
从不良资产供给结构来看，银行仍是主要来源，同时非银金融机构、非金融企业的不良资产占比逐渐增加，多元化趋势明显。不良资产一级市场活跃度有所提升，随着金融资产投资公司业务规模的扩大，对不良资产市场资产包转让市场的影响在不断增强，在不良资产一级市场中小银行资产包规模占比持续上升的背景下，地方资产管理公司市场份额占比上升趋势逐步趋于稳定。
全国性金融资产管理公司在政策引导下持续深化改革，进一步聚焦主责主业，银行背景的金融资产投资公司依托资源优势迅速崛起，外资机构加速布局中国市场，为不良资产行业发展带来持续业务空间。
02
不良资产处置难度增加，市场竞争加剧
在当前经济形势下，不良资产处置难度显著增加。从资产端来看，不良资产供给呈现逆周期性，经济增速放缓使得不良资产率攀升，而资产增值往往依赖经济向好时期，当下经济增长动能的减弱，一定程度上限制了行业规模增速。部分存量资产问题错综复杂，背后利益关系盘根错节，导致债权复杂程度高、估值定价困难、业务风险高企，为修复资产价值带来了障碍，进一步拉长不良资产处置周期。
不良资产行业的市场竞争也愈发激烈。随着此轮不良资产新周期延续，万亿元级别的市场供给规模吸引了越来越多参与者，已形成“5+地方系+银行系+外资系+N”的多元市场格局。
全国性金融资产管理公司在政策引导下进一步加大主业投入，地方资产管理公司则依托地缘优势，加强与政府合作关系，在区域内持续发力，众多“N”类机构及私募、中介机构等也凭借专业优势，在行业各链条寻觅机会，留给各参与主体的利润空间被不断压缩，在激发市场活力的同时也导致了市场竞争进一步加剧。
03
风险防控手段进一步升级，监管力度逐步加大
近年来全球经济政治格局发生深刻变化，在逆全球化趋势下，国际贸易摩擦和地缘政治冲突频发，国家金融安全受到威胁，进一步加剧了金融风险的复杂性，也在一定程度上增加了发生系统风险的可能性，而数字经济的快速发展催生了互联网金融、供应链金融等新型业务模式，金融风险的类型也随之多元化。
为有效应对“传统风险复杂化、新型风险多样化”的趋势，我国不断推进金融领域改革的步伐，近年来先后出台了《商业银行金融资产风险分类办法》《银行业金融机构国别风险管理办法》、《银行保险机构操作风险管理办法》、《防范化解金融风险问责规定（试行）》等制度，并于2023年进一步调整金融监管格局，优化顶层设计，组建中央金融委员会和中央金融工作委员会，进一步加强党对金融工作的集中统一领导。
同时组建国家金融监督管理总局，负责对除证券业之外的金融业实行统一监督管理，保证国家金融系统安全、高效、稳健运行，全面构建并不断加强监管体系建设。
随着金融监管体制的改革深化，监管机构对不良资产业务的规范力度持续增强，《金融资产管理公司不良资产业务管理办法》和《地方资产管理公司监督管理暂行办法》等政策的发布对开展不良资产业务及其风险管控提出了更全面的要求。
二
科技赋能不良资产业务的关键领域
01
依托大数据提高信息整合效率
02
全方位完善资产估值体系
在资产估值过程中，整合市场法、收益法与成本法是比较常见的做法。基于海量多源数据，利用集成学习技术构建估值模型，克服传统主观经验判断的局限性，通过对历史不良资产处置案例数据进行深度挖掘，训练模型学习资产特征与处置结果之间的关联规律，确定各方法在不同情境下的最优权重分配，提高估值的稳定性和准确性。
同时将行业景气度、区域流动性等宏观经济指标纳入估值指标，实时监测和预测宏观经济变化对资产价值的影响，动态调整估值结果。推动不良资产估值从经验驱动转向数据驱动、从静态评估迈向动态监测，大幅提升估值的科学性、精准性与时效性，为不良资产的高效处置与价值挖掘奠定坚实基础。
03
强化智能辅助决策技术的应用
面对复杂多样的不良资产项目，制定科学合理的处置方案至关重要。人工智能技术能够通过对海量历史处置案例、市场动态数据、法律法规政策等进行学习分析，为资产处置策略的制定提供智能辅助决策。例如，AI智能客服通过与债务人的沟通，利用情感分析技术判断债务人的还款意愿和还款能力，进而辅助制定个性化的催收策略实现“人工 + AI”人机耦合高效作业。
在制定处置方案时有效利用AI技术，能够通过对同类司法案件审理及执行链路分析结合法拍市场等数据拟合建模，为债权处置提供参考，并结合债务人及保证人多维度信息，甄别资产隐匿风险，测算担保债权价值，模拟制定最优处置计划，实现资产回收价值最大化。
相较于传统“人工检索+经验判断”模式，AI大模型在信息整合效率、模拟司法处置流程、多维评估债权价值等方面优势显著，能够有效提升处置方案科学性与资产回收率。
04
提升业务交易安全性与透明度
区块链是一种分布式账本技术，具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性。区块链技术的应用有利于构建安全可靠、公开透明的业务环境，有效降低业务风险，为不良资产业务的健康发展提供有力支撑。
以不良资产转让合同签订为例，传统模式下纸质合同容易被伪造、篡改，从而产生风险，而基于区块链技术的智能合约一旦部署便无法随意更改，合约条款的执行由代码自动触发，极大地降低了人为操作失误或恶意篡改的可能性。
在提升业务透明度方面，通过引入区块链技术能够实现不良资产全生命周期的信息共享与追溯，从资产形成、评估、交易到处置的每一个环节，数据都被实时记录并同步至区块链网络，所有参与者都能获取相同的信息，进一步消除信息不对称情况，投资者和监管部门亦可随时追溯查看，监管部门可通过区块链平台实时监控不良资产交易，快速发现异常交易行为，实现穿透式监管，有效防范金融风险。
随着大数据、人工智能、区块链等技术在法律尽调、处置效率提升、风险防控、资产评估等关键领域的深度应用，科技创新已成为不良资产行业破局发展的核心驱动力。
金融科技的快速发展将为不良资产行业注入新的活力，同时我们也需正视科技赋能过程中面临的数据安全、合规监管、人才技术融合等挑战，通过政府、监管部门、企业与行业组织多方协同合作，共同营造良好生态环境，推动不良资产行业在科技赋能下实现高质量、可持续发展，在金融市场风险化解与资源优化配置中发挥更大作用，迎来更为广阔的发展前景。
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