銀行內訓--小微信貸風險和大數據實踐

【培訓對象】

小額貸款機構、金融機構業務人員、中高級管理人員、城市（農村）商業銀行、郵政儲蓄銀行、村鎮銀行、農村信用聯社小企業貸款分管領導

【培訓收益】

了解小微常見的風險問題，掌握風險評估原則和步驟學會從行業角度開展風險評估，學會從產品角度開展風險評估掌握小微金融在數字科技的支撐下的發展

第一講：信貸業務的開展

一、客戶畫像和產品設計

1.客戶畫像的重要性

案例：小微企業貸、學生貸、醫美貸的客戶畫像描述

2.根據目標客戶群設計不同的信貸產品

3.信貸產品設計成功與否對于風控非常重要

1）申請資料

2）還款方式

3）信貸政策

案例：產品視角下的信貸風控

二、市場開拓和營銷

1.掃街

2.網點廣告

3.機構推薦

4.精準營銷

案例：潛在客戶的精準營銷

三、申請調查

案例：貸款調查的基本流程

第二講：信貸分析

一、硬信息分析

1.財務分析——硬信息的主要來源之一

案例：資產負債表分析：以貿易、生產、服務型企業為例

討論：權益交叉驗證的結果分析

2.信貸記錄分析——硬信息的關鍵來源之一

案例：如何閱讀人行征信報告

3.交易流水分析

案例：銀行流水、POS流水、電商購物流水、用戶訪問量PV/UV量分析

4.其他類流水分析

案例：OA系統提供商、阿里巴巴的釘釘作為貸后管理的關鍵性抓手

二、軟信息分析

1.人口統計信息

案例：可量化的人口統計等相對靜態的軟信息

2.社交網絡和行為信息

案例：可量化的社交網絡和行為等相對動態軟信息

三、還款意愿量化方法

1.IPC信貸不對稱偏差分析法

案例：不對稱信息偏差分析案例

2.還款意愿貨幣化方法

案例：還款意愿貨幣化分析案例

四、全面風險管理

1.內部操作風險

2.市場風險

3.流動性風險

4.集中度風險

5.渠道風險

討論：全面風險管理體系

第三講：現有信貸方法的優缺點與改進建議

一、傳統信貸的優缺點和改進建議

案例：傳統信貸的改進：交叉檢驗

二、IPC信貸的優缺點和改進建議

案例：IPC信貸的改進：大數據技術的應用

三、“信貸工廠”的優缺點和改進建議

案例：信貸工廠的改進：輪崗制

四、巴塞爾協議模式的優缺點及改進建議

討論：巴塞爾協議體系

五、大數據風控模式的優缺點和改進建議

案例：京東金融

案例：阿里巴巴

六、基于傳統信貸、IPC信貸、“信貸工廠”、巴塞爾協議和大數據風控模式融合的展望

互動：融合架構構想

第四講信貸的審批決策

1.信貸審批委員會決策模式

案例：信貸審批委員會決議表

2.“信貸工廠”審批模式

3.大數據風控自動審批模式

案例：相對完整的自動審批決策系統

案例：大數據風控下的貸款定價

第五講信貸的貸后管理

一、信貸的合同簽訂及貸款發放

1.信貸放款流程及風險管理

2.放貸的資金來源模式

二、風險監控預警

1.風險監控預警流程

2.貸后監控的主要內容

互動：典型的預警信號

三、信貸的還款階段

案例：不同的還款支付方式

四、逾期管理和不良資產處理

1.逾期管理的流程

2.逾期客戶管理

3.逾期的催收流程

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