文章核心观点 - 临近年末，银行业正经历一场覆盖各类银行的零售类不良资产集中“出清潮”，旨在优化年末财务报表、压降不良率并释放资本空间，同时也是对过去零售业务扩张积累风险的系统性出清 [1] - 零售类不良资产具有小额、分散、无抵押、账龄老化的特点，导致转让方银行面临定价难、买家少等挑战，而受让方则面临尽调成本高、回收不确定性大等困难 [1] - 分析人士预计，此轮出清潮将持续至2026年上半年，处置规模可能进一步扩大，且处置主体将加速向风控能力较弱的城商行、农商行等区域性中小银行下沉 [9] 零售不良资产处置现状与规模 - 年末银行零售不良资产处置节奏加快，在银登中心单日挂牌转让的零售不良资产包超过双位数已成为常态 [3] - 参与银行阵营覆盖广泛，包括国有大行、全国性股份制银行及地方中小银行 [3] - 平安银行单日抛出3期个人不良贷款转让项目，其中1期为个人消费及经营性贷款，未偿本息合计5298.01万元，涉及308笔贷款、307户借款人，加权平均逾期天数超800天，五级分类全部为“损失”类 [3] - 平安银行同期挂牌的2期信用卡透支不良资产包规模达亿元级别，其中一期涉及55653笔资产，未偿本息总额约8.38亿元，加权平均逾期天数2284.15天；另一期涉及41704笔贷款，未偿本息总额6.39亿元，加权平均逾期天数2271.84天，五级分类全部为“损失”类 [4] - 江苏仪征农商行挂牌2025年首期个人不良贷款转让项目，资产包涵盖个人消费及经营性贷款、信用卡透支两类，涉及680笔资产、575户借款人，未偿本息总额约3.35亿元，加权平均逾期天数超4182天，五级分类中“损失类”资产占比超五成 [4] 银行集中处置的原因与动机 - 银行选择年末集中处置零售不良资产，主要出于财务优化和战略调整的双重考虑 [5] - 从财务报表角度看，年末是呈现年度经营成果的关键时点，集中转让能快速降低账面不良率、释放拨备并优化资本充足率等核心监管指标 [5] - 选择零售资产进行批量处理，是因为此类资产单笔金额小、数量庞大、无抵押且逾期时间长，依靠传统催收成本高、效率低，通过平台打包转让能最大化提升处置效率 [5] - 此次集中转让是对前期累积的零售端风险进行一次性的集中释放 [6] 零售不良资产包的核心特征与挑战 - 资产质量层级低，部分银行消费经营类贷款、信用卡透支类资产已全部划入“损失”类，回收价值大幅缩水 [7] - 资产普遍信用类占比高，缺乏抵押、质押等强担保措施，后续处置只能通过诉讼追偿、债务重组等方式 [7] - 信用卡不良资产具有小额、分散、无抵押的天然属性，导致清收成本高、效率低，传统催收手段效果日渐式微，司法程序诉讼周期动辄一年以上，执行到位率相对不足 [7] - 历史数据显示，一旦不良贷款账龄超过5年，回收率通常不超过4%；账龄超过6年的零售不良资产回收难度极大 [7] - 对银行而言，由于逾期时间过长，大部分债权可能超过诉讼时效或面临法律确权问题，债务人还款意愿与能力基本丧失，导致资产包定价基础薄弱，市场买方预期极低 [8] - 资产包内贷款笔数众多、借款人分散且无有效抵押物，导致尽调、估值、打包和后期管理的复杂度与成本高昂 [8] 未来趋势与行业影响 - 此次“出清潮”预计将持续至2026年上半年，未来处置规模可能进一步扩大 [9] - 处置主体将加速向区域性中小银行下沉，前期零售业务扩张较快、风控能力相对薄弱的部分城商行、农商行将面临更大的出清压力，成为后续转让市场的主力 [9] - 未来1至2年将是零售不良资产出清的高峰期，之后将逐步进入平稳阶段 [9] - 随着监管持续敦促银行做实资产分类、加快风险暴露，更多存量风险将浮出水面 [9] - 不良资产转让市场的活跃度与参与主体的广度有望进一步提升 [9] 银行的风险管理应对 - 面对零售不良资产的承压，不少银行正积极运用大数据、人工智能等金融科技手段，对零售客户进行精准风险画像和动态监测，构建全流程、全方位的风险管理体系 [9] - 银行必须从战略根源上将风险管控置于业务发展之前，并建立贯穿信贷全生命周期的长效风控机制 [10] - 在客户筛选环节，应构建内外部数据融合的客户全景视图，强化对多头借贷、共债风险及收入负债比的穿透式审查 [10] - 在授信审批环节，需建立差异化、动态化的授信策略与定价模型，根据客户风险等级精准匹配额度与利率，并设置弹性调整机制 [10]