『壹』 如何查詢我在工行辦理的貸款信息
您可登錄手機銀行，選擇「最愛-貸款-我的貸款」功能，查詢您在工行辦理的貸款信息，如：貸款總金額、還款日期、貸款期限和還款計劃等。
（作答時間：2019年06月21日，如遇業務變化請以實際為准。）
『貳』 在工商銀行貸款，審核沒有通過，那些錄入銀行系統的個人信息會怎麼處理資料和照片會被存檔還是被銷毀
在系統里保存，作為檔案永久保管。
『叄』 網上工商銀行貸款怎麼貸的
以工行為例
登錄網銀-網上貸款-如選住房貸款-申請-所在省名,所在地級市名,開戶銀行名-借款人姓息-購房信息-提交-確認-完成
適用於擁有定期存款\基金\記賬式國債\儲蓄國債(憑證式\理財產品\人民幣賬戶黃金\外匯
『肆』 咨詢「工行小e」關於CIIS系統的問題
工商銀行CIIS系統
特別關注客戶信息系統(以下稱CIIS系統)
目前工商銀行已經將CIIS系統納入信貸審批控制流程，該行規定：各級行在為個人辦理授信業務（包括自營性個人住房貸款、委託性個人住房貸款、個人綜合消費貸款、個人短期信用貸款、個人汽車消費貸款、國家助學貸款、一般商業性助學貸款、信用卡、為其他法人和個人提供擔保等業務）時，必須查詢特別關注客戶系統，凡在特別關注客戶系統中列示的個人，不得與其發生新的個人授信業務。
CIIS系統打破了以業務為中心的數據整合，建立了以客戶為中心的信息系統。有一位男士走進中國工商銀行某支行准備申請貸款。工作人員在查詢了系統之後，對他說：「對不起，先生，您還有欠款未還，
我們不能給您貸款。」原來這位男士的一張工行信用卡透支，還沒有償還，因此進入了工商銀行的「黑名單」系統。
按照工商銀行的信貸流程，各級行在辦理所有個人信貸業務時，必須先查詢這個「黑名單」系統，凡是進入這個系統的名單，原則上不能再獲取貸款。這個系統在工商銀行被稱作「特別關注客戶信息系統」（簡稱「CIIS系統」），它自動從工商銀行的生產系統搜集全行內部所有的不良信用客戶記錄，同時也搜集了其他銀行或機構的不良客戶信息。通過查詢這個系統，工作人員可以迅速排除高風險的貸款業務。
「黑名單」入庫
眾所周知，貸款利差依然是目前國有商業銀行最主要的收益來源。不良貸款意味著發放出去的貸款收不回來。銀行要維持資金平衡，只能減少下期發放貸款數量，這樣就降低了銀行的利潤。隨著不良貸款的累積，銀行的盈利空間越來越小，最終有可能喪失支付儲戶利息的能力。
而不良貸款率居高不下目前還是國有商業銀行的頑疾，專家指出：「如果某家銀行的不良貸款率為20%，那麼它的新增不良貸款率絕對不能超過0.94%，否則只要5年就將陷於困境。」 據工商銀行2004年年度報告稱，工商銀行的不良貸款率已降至18.99%。工商銀行行長姜建清提出，到2006年要將工商銀行的不良貸款率降到10%。這也是工商銀行要完成上市的前提條件。除了積極完成對歷史不良資產的處置外，降低新增不良貸款率不僅是工商銀行，也是所有商業銀行持續發展的必然選擇。
過去，由於信息無法實現共享，工商銀行一個地區或一個部門的不良客戶到另一個地區或另一個部門進行再融資的案件屢有發生，工作人員由於掌握的真實信息有限，很難對看不見、摸不著的客戶信用做出正確的評價，由此無法避免不良貸款的形成。現在工商銀行通過CIIS系統對這些客戶的信息進行搜集、記錄、查詢，從貸款源頭上控制風險，同時也省去了貸前調查大量的資料搜集、審核工作。
據了解，CIIS系統的數據來源包括內源和外源兩大部分，內源數據主要是工商銀行內部各個專業部門和所有分支機構的客戶數據，這些數據由CIIS系統從生產系統採集，當客戶信息達到CIIS系統設定的入庫標准時，這些數據就會被系統自動納入；外源數據則包括19家商業銀行以及公用事業、電信部門的黑名單，甚至包括聯合國、美國和我國政府通報的名單。
「從2004年9月CIIS系統投入使用到現在，我們已經拒貸了2,100筆不良貸款，涉及金額2.85億人民幣，並追回欠債1,200萬元。」中國工商銀行數據倉庫業務管理一處副處長鄭允 博士向記者報出一串數字。如果沒有CIIS系統的話，這2.85億元很可能會成為不良貸款。
不僅如此，系統里顯示客戶在銀行還有存款余額時，工商銀行可以通過一定法律程序，直接扣除存款，充抵客戶貸款欠賬。有些客戶發現工商銀行對自己的信貸歷史掌握得非常清楚時，紛紛主動還款，不僅還了工商銀行的欠款，而且還了其他銀行的欠款，當信用和人們的社會生活緊密相關時，他們真正體會到了信用的重要性。
打通「信息孤島」
在CIIS系統之前，工商銀行內部也有類似的「黑名單」系統，只不過這些「黑名單」系統是條塊分割的，各個業務部門、分支機構之間不能實現共享，就像一個個信息孤島。這對於整個銀行的信用風險防範還是起不到作用。
這種事例很多。比如，一個欠息多年並已核銷的工商銀行牡丹卡客戶，可能又成為工商銀行消費信貸的客戶。雖然消費信貸部門會作貸前調查，但由於信息掌握不全，很可能又向其發放消費貸款。在過去，因為信用卡系統的不良信息並不能反映在貸款部門的系統里，此類情況很難避免。同樣，在工商銀行北京分行欠款未還的客戶，跑到上海分行繼續貸款，上海分行也無法識別這個客戶的不良信用記錄。這樣就給了很多惡意騙貸者多次得逞的機會。尤其是近幾年炒房很熱的時候，很多炒房者正是通過在不同的銀行或者同一銀行的不同支行之間多次騙貸進行投機活動的。
據中國工商銀行信息科技部副總經理陳道斌博士介紹：在工商銀行堵截的不良貸款中有85%是跨地區貸款，33%是跨省際行貸款的。在沒有CIIS系統之前，由於信息不通，掌握客戶信用信息的成本非常巨大，騙貸風險也防不勝防。以前工商銀行也考慮建設這樣的系統，但是在實現全國數據大集中之前，信息無法實現共享，銀行對客戶的信息掌握非常有限；即便有大量客戶數據存在銀行的系統里，這些數據也是分散的、支離破碎的。
完成數據大集中後，工商銀行在應用層面對數據進行了整合。CIIS系統打破了以業務為中心的數據整合，建立了以客戶為中心的信息系統。以前每位客戶的信息就像分散的衣服、褲子、襪子那樣被扔在房間的各個角落，而這樣的衣服、褲子、襪子堆滿房間時，根本無法辨別他們之間的關系。現在，每位客戶的信息就一目瞭然了。
鄭允表示，商業銀行進行股份制改革，要提高風險管理水平，對數據進行管理和挖掘是必然途徑。陳道斌也說：「我們不缺乏數據，缺乏的是對數據的精細化管理。數據大集中後，我們還有很多工作要做。」而CIIS系統正是數據大集中後一個成功的應用。
目前，工商銀行的CIIS系統正在進行二期建設，目標是把這個系統整合到信貸管理系統中，成為信貸流程的必須環節，實現從制度控制到技術控制。鄭允 表示，雖然制度上要求工作人員辦理信貸業務時必須查詢CIIS系統，但是由於利益關系，業務員為了完成貸款任務，不一定嚴格按照規定來執行，風險依然存在。用技術進行剛性控制可以減少人為控制的漏洞和風險，同時也能降低管理成本。
統一徵信系統
工商銀行的CIIS系統是個先行者，但畢竟無法實現各個銀行之間的共享。惡意騙貸者不能在工商銀行貸款了，還可以跑到其他銀行貸款，同樣，其他銀行的欠款者也可能跑到工商銀行來貸款。對於整個銀行業來說，防範信用風險的能力還是比較弱。
今年3月，央行推出房貸新政策，調高房貸利率，不少銀行宣布對購買非第一套住房者實行上限利率，提高首付比例。但這項政策在實際執行中遇到「尷尬」，部分炒房者在不同的銀行間辦理按揭，銀行無法判斷客戶是否購第二套房，導致銀行監控失效。
據了解，目前只有工商銀行能夠實現全行跨專業、跨地區、跨分支機構的不良客戶信息共享。民生銀行相關人士介紹說，民生銀行因為銀行規模小、分支機構少，很早就實現了數據集中，採用全國統一的系統，所有數據都集中在總部處理，從功能上可以實現客戶「黑名單」信息的共享，但是由於數據量太少，建設類似CIIS系統的現實性不大。中國交通銀行鄭州分行科技處人員告訴記者，交通銀行正在積極進行全國數據邏輯大集中建設工作，目前還沒有實現全國不良信用客戶信息的共享。
為了更有效地防範信用風險，降低銀行不良貸款率，中國人民銀行組織商業銀行建立了「個人信用信息基礎資料庫」（又名「徵信系統」），各商業銀行通過統一的介面向系統發送個人客戶在本行的借還款、信用卡、擔保等信用信息，以及相關的身份識別信息。7月1日，這個系統經過一段時間的試用，已經開始在全國8省市的商業銀行全面聯網，成為各個商業銀行的信用數據信息共享平台。
現在，銀行在受理房貸業務時，只要調出貸款客戶的信用信息，該客戶在所有銀行的未還貸款就會一目瞭然，無法矇混過關。甚至有媒體評價，「個人信用信息基礎資料庫」的運行，將遏制炒房者的貸款炒房行為。
招商銀行北京分行電腦部總經理王建恆表示，央行「個人信用信息基礎資料庫」的全國聯網，對於所有銀行都很有價值，銀行在處理信貸業務時，有了可靠的參考標准，同時省去了大量的資料調查工作，提高了工作效率。聯網工作對防範不良貸款更是有著積極的意義。據了解，在試運行階段，民生銀行依靠央行的「個人信用信息基礎資料庫」已經成功拒貸了好幾筆可能的不良貸款，工商銀行也據此拒貸了幾千萬元不良貸款。
不過，易觀國際咨詢公司對於央行「徵信系統」的應用前景並不樂觀。該公司的分析師認為，央行「徵信系統」
的數據主要由各商業銀行提供，而目前各商業銀行提供的個人信用數據質量參差不齊，尤其是信用卡數據更是如此。目前按照各家商業銀行號稱的信用卡發卡量，總數已經超過了2,000萬張，真正具有「先消費後還款」功能的信用卡卻只有約800萬張，而且真正經常使用的信用卡更是只有兩三百萬張。信用卡發行時候數據採集粗糙、不完整，很多有價值的信息都沒有輸入系統，數據質量明顯不高，需要付出很多努力才能改善目前狀況。
易觀國際咨詢公司首席IT分析師許青松認為，央行牽頭建設個人信用信息基礎資料庫的建設是一個非常好的起點。但這個資料庫需要一個不斷完善、不斷調整的過程。信用信息涉及到社會生活的方方面面，以後可以擴展到證券、保險其他金融行業以及其他行業中去，並通過數據挖掘技術，實現更多功能，比如信用預警、決策分析等。
信用評估任重道遠
渣打銀行北京分行的塗先生在美國生活了很多年，他認為，個人信用系統是一個龐大的工程，不僅牽涉到數據搜集的問題，還涉及如何辨別、分析、評估這些信息。即使客戶擁有了信用等級分數，對銀行來說也不表示百分之百沒有信用風險，因為個人信用是動態的，需要時間的積累。有些人可以利用信用的漏洞，他如果有足夠的耐心就可以不斷地貸款、還款，然後在信用積累到一定程度時騙取一大筆貸款。
易觀國際咨詢公司的許青松在接受《信息周刊》記者采訪時指出，銀行在數據完備的基礎上，需要引入評估模型，建立一套完整的評估體系。因為只有數據，並不能說明什麼問題。而央行目前的徵信系統，作為一個數據採集的平台，更多的是一個信息收集渠道。
工商銀行的鄭允 表示，CIIS系統包含了一定的信用評估模型。在央行的「個人信用信息基礎資料庫」基礎上，CIIS將根據客戶信息和統一的評估模型對客戶做出信用評級，把其中不良信用客戶名單和信息納入系統。目前由於信息量有限，對於沒有不良信用記錄的客戶的信用評分無法進行，信貸員往往只能依靠客戶提供的一些資料，根據經驗判斷客戶信用，風險較大，對於那些提供假信息的客戶不能完全識別。
在鄭允 看來，工商銀行今後要做的工作是建立更完善的評估模型，對那些沒有不良信用信息的「白客戶」也要做出信用評分，並根據這個評分，由系統決定貸款額度和利率等。這樣做有利於更好地細分客戶，在收益和風險中找到平衡點。