德勤中国金融服务业研究中心近日发布《革故鼎新 筑基提质：中国银行业2024年上半年发展回顾与展望》报告，内容涵盖了2024年上半年经济及金融形势回顾、2024年上半年上市银行业绩分析、2024年上半年上市银行业务观察、行业热点话题探讨四个章节，共140页。
为便于阅读与分享，报告精华章节将以连载形式刊发，与您一同探索银行业业务发展情况、经营模式及监管环境变化，并了解和吸取优秀国际同业发展经验。
银行业合同管理痛点
随着金融科技发展和银行数字化进程的加快，金融产品和服务日趋复杂化，银行业务呈现全渠道布局、多场景拓展的趋势，种种因素导致传统的合同管理方式已无法适应现代银行业务的需求。
银行业面对海量的文本数据、多样的合同类型和复杂的合规要求，同时在标准化格式合同与业务条款定制化需求的碰撞下，催生出不少合同管理的痛点，具体可以归纳为以下四大类。
合同结构和条款细则“日益复杂”
在鼓励金融创新的背景下，个性化的金融产品和服务形式层出不穷；“千人千面”的业务策略，也显著加剧了银行合同的结构复杂性和条款非标化，导致合同在起草、审核、签订和履约等全生命周期各主要环节的工作难度加大。
数据整合和洞察分析“困难重重”
传统的合同管理往往依赖非结构化文档，即使摆脱了纸质文件的束缚，其合同文本依然难以解析；同时，合同文件可能分散在多个部门的多个系统之间，数据来源呈现碎片化状态、难以整合，这些因素都会影响对合同相关数据的一体化管理。
范本类型和管理重点“大不相同”
银行各类业务对应不同合同范本，而不同合同范本又对应不同的管理重点。例如，对公贷款合同的范本管理强调标准化的贷款类型、利率和还款计划；而消费金融的合同范本却允许个性化的贷款条件、费率和信用额度。合同范本管理人员需要结合业务特性，才能建立起与业务强关联的范本制定、审查、更新和跟踪维护机制。
风险管理和违约预警“缺少抓手”
由于数据缺失或质量欠佳，银行普遍缺乏抓手对合同风险和履约情况进行实时监控。例如，贷款合同的相对方是否存在多头授信、借新还旧，业务条款是否违反合规要求，质押合同的抵押物是否存在减值风险等。但是，依托于智能技术的发展和应用，通过对合同进行文本解析、语义分析、模型比对，技术上已经能够实现合同条款的智能审阅、违约风险的预警监测等场景。然而，大部分银行的数字化基础较为薄弱，难以支持这些技术手段的落地应用。
框架
在此背景下，德勤基于深耕法务风险咨询和智能合同管理十余年的深厚经验，结合监管趋势和银行实际需求，提出了以“提效率、控风险”为目标，关注数据驱动和数字化赋能的银行业合同智能管理体系（“体系”）。
该体系以合同文本数据作为驱动核心，贯穿合同管理流程的全生命周期，实现在起草、审核、比对、签订、履约、范本及知识库管理等领域的颠覆性创新。
图：德勤银行业合同智能管理全生命周期示意图
德勤银行业合同智能管理体系从效率提升端和风险控制端出发，可分为四层架构包含：数据层、智能支撑层、应用层及展现层。
图：德勤智能合同管理系统架构全景图
场景
实务中，银行业合同智能管理体系如何适配具体应用场景？我们以信贷合同和网点租赁合同为例，探讨两个真实业务场景下的合同智能管理实践。
信贷业务合同智能管理
范本编制阶段
对应业务部门：法律合规部（或同等职能部门）
传统管理手段：
线下完成商务要素梳理
分类整合条款细则
人工编制合同范本
人工维护与更新范本
智能管理手段：
历史合同范本录入范本库
系统执行合同要素识别和条款语义分析
系统辅助形成商业贷款、信用贷款、抵押贷款等不同业务类型下的要素重点和标准范本模板
合同起草和审批阶段
对应业务部门：公司信贷部（或同等职能部门）
传统管理手段：
信贷业务员识别并选择合适的合同范本
基于范本起草信贷合同
提交审核审批
根据审批意见进行修订
智能管理手段：
信贷业务员输入实际业务类型、参数和相关合规要求
系统自动匹配适用条款，进行条款组装并生成对应合同文本
业务员仅需核对关键信息即可提交审批
对于审核审批而言，系统对合同文档进行智能预审后，审核人员仅需对差异处进行核实确认，即可完成审核，显著提升工作效率。
整个管理生命周期中，信贷合同的流转、审批与确认均可通过系统实现线上透明化管理，节省了人工往复、沟通传达的效率冗余，可从本质上提升管控效率。
合同生效和履行阶段
法律合规部及公司信贷部（或同等职能部门）
传统管理手段：
信贷业务员定期拜访授信客户，了解其经营及用信情况
由于缺乏数据支撑，较难对履约情况开展实时监控和违约风险预测
智能管理手段：
定期获取资本市场、舆情、诉讼等外部数据，以对合同履约方进行信用评价
对可能存在异常情况的履约方和合同进行预警，提示潜在违约风险
针对已发生实质违约的借贷合同，根据展期、变更等管理手段自动生成新合同版本
基于租赁合同开展网点规划管理
对应业务部门：网点运营及渠道管理部（或同等职能部门）
随着移动互联网和金融科技的发展，商业银行普遍对线下网点采取控制总量、优化布局的发展策略。网点规划不再是“无序扩张”的时代，而较以往更为重视投入产出比。
其中，租金占据网点运营成本相当大的一部分比例，如何识别出那些低产能、高租金的网点，并采取“关迁并转”等优化策略，是银行网点运营及渠道管理部等职能部门最为关心的工作之一。
通过对银行网点租赁合同进行语义解析，分析人员可结构化提取“租金”、“租赁起始日期”、“租赁期限”等条款信息与关键数据。
通过比较网点产能与租金成本，分析人员可快速构建“产能-租金”网点矩阵，将存量网点进行分层分类管理。
网点“租金-产能”矩阵及规划调整策略
其中，针对处于“低产能-高租金”象限的网点，还可进一步基于租赁期限信息，识别出“租赁即将到期”、“租金即将调整”的网点，提前采取针对性的优化策略。
由此可见，将以往分散在各个网点租赁合同中的相关信息进行结构化提取，能够有效支撑网点规划决策，是提升网点租赁合同管理之外，额外赋能业务提升的典型应用之一。
案例
2024年，德勤团队助力某上市股份制银行成功实施合同智能管理平台。该项目由该行法律合规部主导，建立了合同知识库、智能起草、智能审核、信用分管理、合同报表和基础功能六大模块和25个子功能模块，成功实现了合同管理平台的智能化升级，包括合同知识库建设、合同智能比对、合同智能化审核、合同流程智能化再造等功能。
某银行智能合同管理平台主要功能模块
在项目实施过程中，该平台主要运用到以下核心数字化技术：
合同关键信息一键提取
实现合同中关键信息的一键提取，形成文档知识库，减少繁杂的人工重复操作。
合同文本自动识别
通过自然语言处理，对合同文本的条款内容进行识别与分类，自动生成合同条款的知识库，便于对合同条款内容进行管理。
合同内容智能审核与比对
精准识别合同内存在风险的条款，并给出修改建议。快速定位审批版及实际签订版的差异点，揭示合同篡改风险。
相对方风险智能评估
汇集各类负面舆情信息，辅助企业可实时感知合同相对方负面舆情状况，快速响应至合同风险管理环节，减少风险损失。
合同数据分析报告
整合合同相关风险点、内外部风险资讯及其他领域风险点，预测并追踪多源风险在企业内部的传导路径，形成合同大数据分析报告，实现提前预警。
从项目实施成效来看，该行不仅实现了合同管理全流程的数字化，还通过机器学习与文本挖掘技术的应用，同步实现了合同风险分析、审核和报告的一键自动化。
以该行信息科技部为试点，合同快审比率达到90%以上，合同审核的效率提升15至20倍。
建议
近年来，随着法律法规与政策的不断完善，越来越多的银行认识到数字化合同管理在金融合规化发展中的重要作用。
银行业合同智能管理体系覆盖合同智能起草、智能流程再造、风险感知引擎、智能快审和知识库管理等核心功能，赋能银行合规管理和数字化转型五大价值。
在实施规划方面，我们建议参考以下项目实施路线图实现有序推进：
智能合同管理系统实施路线图示例
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中国银行业2024年上半年发展回顾与展望报告系列连载：
《革故鼎新 筑基提质：中国银行业2024年上半年发展回顾与展望》报告发布会
2024年上半年上市银行观察系列一：经济和金融形势回顾
2024年上半年上市银行观察系列二：上市银行业绩分析
2024年上半年上市银行观察系列三：零售业务观察
2024年上半年上市银行观察系列四：理财业务观察
2024年上半年上市银行观察系列五：《金融机构合规管理办法（征求意见稿）》解读
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