目前农商银行业务重心在“三农”领域，农村区域经济发展比较落后，也面临较高的信贷风险，而完善的贷款分类制度能够促进银行准确评估信贷风险，是防范和化解信贷风险的重要手段。
      农商银行贷款分类存在的问题
      （一）制度设计方面问题。1.贷款分类定义不够清晰，尤其是相邻的分类界限存在模糊性；风险分类核心依据是风险程度，而风险程度的评估具有较高的难度；分类程序和流程设计不科学、不严谨，风险分类工作与经营管理存在脱节的现象，没有渗透到信贷业务各环节中。而分类基础资料的采集和使用等要求，目前农商银行分类制度无明确的具体细则；分类制度尚未对财务指标和非财务指标分配科学合理的权重，实践中分类依据不充分，分类的随意性较大，出现大量主观判断，削弱了分类的准确性和客观性；分类制度未明确担保的品种、结构、管理等方面对风险缓释的作用。
      2.风险分类依据以定性分析为主，主观判断较多。目前农商银行贷款分类制度难以准确地评估借款人偿债能力和偿债的可能性，原因：一是分类制度注重还款意愿和担保情况，而原则上更应该强调借款人的偿还能力和还款来源的分析。二是注重借款人资产负债表和利润表，强调具有时点性指标，而对现金流量表指标变化分析要求比较少，现金流量表能反映出借款人资金流是否出现异常，健康的资金流才能够及时偿还贷款，而账面的盈利也常出现资金链断裂情况。三是注重财务指标的分析，轻视非财务因素的重要性，尤其是经营异常、法律诉讼等信息，对非财务信息的要求不够明确、缺乏深度。四是分类涉及定性分析较多，难以量化，衡量贷款风险状况的财务、非财务、还款意愿和担保等各因素的权重尚未明确规定，综合评价风险方法未明确统一规定，银监机构提供的评价方法也是指导性的框架；即使有定量指标也缺少行业标准，难以判断其在行业中的水平，横向比较存在一定困难，目前农商银行风险分类需要大量职业判断。
      （二）制度执行方面问题。1.贷款分类资料不规范，表现在及时性、完整性、准确性方面不足。农商银行贷款的首次贷后检查时间为贷后15日内，后根据贷款性质定期检查；而现在经济活动瞬息万变，影响贷款风险各因素可能时刻发生重大不利变化，贷款质量一直处于变化中；因此贷款风险资料采集滞后易导致未能及时识别风险并处置。
      2.与分类相关的档案资料经常存在不全、填写错误的情况，借款人及担保人经营状况、财务、担保等部分信息的遗漏，不能真实反映借款人资金使用、还款来源及偿债能力，均影响农商银行贷款分类的准确性。
      3.缺少科学分类方法和充足历史数据。农商银行信息系统发展相对落后，客户历史数据不充足，同时缺少科学分类方法，难以使用复杂的风险分类模型，导致选择的评价指标及其权重缺少科学的依据。
      完善贷款分类的建议
      （一）农商银行贷款分类要充分夯实风险管理体系基础。1.贷款分类的改进要能充分识别贷款风险。贷款分类过程也是全面梳理贷款过程，需要涉及贷款的整个环节，才能评估贷款风险程度。目前农商银行贷款分类方法在制度设计和执行方面均有较大的主观性；相似贷款隐藏的风险可能是完全不同的，若未识别到潜在风险特征，则简单按照分类指引规定，很可能划分为同一级，容易错过暴露风险时机；改进分类方法应能够促进识别出已存在的潜在风险特征。贷款分类是一个不断识别并评价风险程度的过程，农商银行要充分利用现有的信用、操作和市场等风险的监测成果，为风险分类提供重要的信息，提高分类的准确性，也为风险管理体系的完善提供基础。
      2.加强贷款“三查”，为贷款分类提供高质量的数据。目前很多农商银行贷款“三查”执行不到位，提供的贷款信息及时性、完整性和准确性不足，给贷款分类工作带来较多困难。因此需加强贷款全流程的管理，对财务、非财务、现金流和担保等信息进行持续动态跟踪和记录，综合分析评价财务和非财务信息，才能保证贷款分类准确性。
      （二）完善贷款分类评价指标体系。贷款分类应考虑的因素包括还款能力、还款记录、还款意愿、贷款项目盈利能力、贷款担保、贷款偿还法律责任和银行信贷管理状况。其中，还款能力包括现金流量、财务状况、影响还款能力的非财务因素等。目前农商银行贷款分类评价指标是以客户评级为主，忽略了债项评级重要性，如目前的分类指引禁止对单笔贷款进行拆分分类，而现实中同一笔贷款呈现状态也是不同的，表现在贷款用途、担保方式、还款方式等不同，不同用途或担保方式造成债项损失的概率分布也不同。可根据农商银行客户信用评级系统中评价指标和影响贷款分类的因素，选取财务、非财务、现金流量、担保和履约5个关键指标，涵盖影响客户及其债项评级全部因素，能够完整地分析借款人还款能力。
      （三）完善贷款分类方法。贷款分类核心在于准确评估其风险状态，反映贷款质量真实性，评价每笔贷款在不同时点的风险程度需要严格分类标准和具有可行的技术手段。而贷款分类考虑因素多且复杂，虽有定量指标但考虑更多的是定性因素，这需要根据职业判断分类，易导致分类结果因人而异，分类质量参差不齐，多因素综合评价模型可有效地解决该问题。该模型采用数学隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体评价，具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决；根据各种评价结果的优劣给与相应的权重，最后采用加权平均法得出综合评价结果，具有较强的操作性和可行性。
      多因素综合评价模型选取财务、非财务、现金流量、担保和履约因素进行建立模型评价指标，根据贷款样本量信息，利用数理统计方法确定各因素指标的权重，采用百分制进行统计贷款加权平均值作为综合评价得分，得出风险分类结果。

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