传统信贷业务如何依靠大数据走向“线上”
随着互联网+金融环境的深刻变化，银行、地方性小贷公司、民间资本管理机构转型迫在眉睫，行业如何突围、拥抱互联网＋实现“弯道超越”成为监管部门和全行业共同关注的话题。现代信息技术的不断进步，让大量银行业务得以通过电脑或手机完成。而在大数据的助力下，以往周期冗长、手续繁琐的信贷业务也开始尝试“线上化”。
贷款从申请到审批线上完成，资金最快4小时到账
中国平安旗下平安普惠今年8月17日上线了房屋抵押贷款新品种“宅e贷”。借助这一产品，贷款从申请到审批都可以在线上完成。客户提交申请后，贷款资金最快4个小时就能到账。 秦福荣表示，“宅e贷”之所以能实现从申请到审批的“线上化”，得益于强大数据的支撑。目前“宅e贷”与5家第三方机构达成合作，加上平安集团内部的大数据系统，构成了便捷高效的评估体系。秦福荣透露，“宅e贷”正在探索租用平台、全流程代理等多种模式，与合作伙伴分享线上房屋抵押贷款市场机会。
信贷产品“线上化”，有赖补上“短板”
在金融界人士看来，未来要让更多信贷产品实现“线上化”，仍有赖补上征信体系这一“短板”。
曾在银行业从业数十年的秦福荣坦言，最怕就是碰到没有任何信用记录、无从评估信用水平的“小白”。一些银行界人士也表示，央行建立了较为完善的征信系统，银行内部也有大量的信用数据，但仍难以满足开发更多线上贷款品种的需求。
中国人民大学法学院副院长杨东表示，在“互联网＋”时代，大数据金融使得个体在网络上的微观行为可以得到综合分析及有效利用。每个老百姓、每家企业的交易行为都被纳入金融大数据的收集范围，这也奠定了大数据金融征信的基础。在杨东看来，完善互联网金融征信体系不仅需要建立征信数据库之间的信息共享机制，还要完善互联网征信监管机制，并加大对失信行为的惩戒力度。征信行业本身，也需要实现从官方主导向民间发展的转变。
秦福荣也表示，借助网络购物、第三方支付等途径，消费信息、行为模式、家庭状况等大数据正在帮助互联网金融打造一个“不一样的信用体系”。这也有助于包括信贷在内的更多传统银行业务走向“线上”。
大数据风控平台，助推传统信贷业务互联网化转型
作为国内领先的，神州融与Experian、阿里金融云联合发布的大数据风控平台，使得传统金融机构零门槛拥有全流程信贷管理系统，并通过一站式对接各种征信机构、电商平台等各类数据源和反欺诈、评分建模机构等，实现了业界最佳实践的大数据征信接入和风控模型运用，将征信数据和风控技术一并输出给传统金融机构，帮助其发展小微金融业务和互联网化转型。
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整合了国内权威的第三方征信数据资源和电商平台信贷应用场景，为P2
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今日搜狐热点大数据在银行风控和其他业务中的应用这个话题比较好答，但我想多说一点儿。&br&&br&我们都知道，传统银行业务有一套自己惯用的、相对行之有效的风控规则，简言之就是通过收益和风险的分析来判断是否有抵押物和利率水平之间的关系。在判断风险水平时，需要一系列的数据，包括但不限于财务数据、经营数据、上下游数据、以及日常开销、老板个人的一系列数据，这些数据可能不够大，但全都是围绕相关企业的核心数据，都是有用的。&br&&br&现在银行能用得到的所谓大数据大都是用来营销的，在贷款风控环节中能帮到的忙并不多，银行特别是大行由于自身议价能力强，资质比较差的客户都会要求强担保，变相放松了资质审核。而资质比较好的客户大都来源于银行自身积累客户的二次营销，数据就从外部转向内部了。在个人客户领域，比较有用的是电信信息，也就是跟通话相关的信息（具体不多说了，不给骗贷者帮忙），这块信息银行可能会批量外包，但也很难谈得上是大数据。&br&&br&对银行营销有帮助的数据，也就是现在一些大数据公司搞的东西，简单来说就是给客户打标签进行分类。为了打这个标签，就需要有用户的上网行为，比如你平时都开哪些App、浏览哪些网站、在*博都关注了哪些人，发了哪些内容，将这些行为与标签进行关联。大数据公司拿着这些带标签的用户数据，去跟银行的用户数据进行匹配，对能打上标签的人进行二次营销。所以，你在网络上的一举一动都为你的用户画像填上一笔，区别是，有节操的公司只把用户画像内部使用，没节操的公司还会把用户画像卖到外面供其他人营销。&br&&br&所有这些网络标签和用户画像，只有跟你这个真实的个人联系上才有用，不然只是互联网亿万初始头像中的一个，毫无价值。跟个人联系上的途径无外两个，一是实名认证，一是手机号码，在使用相关网站时绑定这两者的信息一定要谨慎。据我所知，目前用户量较大的知名网站中，只有*博在大规模的卖用户数据。如果说网站和App还可以防范一下的话，那通过通信运营商流出来的数据就真的无能为力了。通信运营商会记录你所有的浏览记录，包括打开了哪些网页、哪些App、使用了多少时间等用户习惯数据，归类打标签，卖到外面。大数据公司买了通信运营商数据之后，会把这些标签和用户匹配起来，进行精准营销。如果你经常在手机上查一些男科医院，然后莫名收到男科医院的营销短信，请不要奇怪。万幸的是，某两家通信运营商并没有在总部层面加入贩卖数据的行列中，原因是嫌麻烦看不上这点利润，部分分公司自行开展，所以一些省份的用户数据暂时是安全的。但仅仅一家就卖出了20%左右用户的数据，想想也是难过。&br&&br&技术无罪，但采用技术的人是不是有罪呢。我们谈到大数据的时候，都知道把海量的数据科学应用是人类进步的一个重要台阶。但在数据应用这个产业链上，从数据收集阶段开始就存在的一些非法的、擦边球的、没有对用户进行充分告知的收集手段，辅以以营销为目的的大数据公司（营销最容易变现），加上为这些大数据付钱的产业，形成了一个互相鼓励、狼狈为奸的闭环，最终导致我们在不知情的情况下泄露大量的敏感信息。
大数据在银行风控和其他业务中的应用这个话题比较好答，但我想多说一点儿。 我们都知道，传统银行业务有一套自己惯用的、相对行之有效的风控规则，简言之就是通过收益和风险的分析来判断是否有抵押物和利率水平之间的关系。在判断风险水平时，需要一系列的…
&p&谢谢邀请，我的从业经验是：&br&首先，我从2010年开始做这一块了，模型、数据、风控，成熟的审贷模式，现在才知道这玩意儿比较火。模型+人工，而不是人工+模型，也就是说模型占了很大位置，人工只是辅助。所以行业里做的一般不说，反而是近年来咨询公司漫天吹，说的人从来也没有做过，而且过于神话，反而引起误导，把想象当成现实，大数据是个框，什么理想都往里面装。&br&1、模型要细分再细分，才能有用。数据缺失的处理要小心。汽车金融4S店、阿里小贷能做的原因是贷款客户都是单一商贸流通，通过数据是可以估算出来其盈利能力的。如果推广到一般企业，还是要按照行业细分调整模型。个人小额贷款，也可以尝试去做。还是按类别划分不同的人群，建立不同的模型。&/p&&p&2、能做哪些事情。一是信息采集自动化。也就是说把银行客户经理尽职调查的内容尽量通过爬虫抓取。这一块比较简单，也即是传统流程的改造与优化，这一块没有任何争议，能自动化的尽量自动化，的确能提高生产效率。比如信贷调查需要水电气数据，一种方法是客户经理去客户那里拿到缴费单据，另一种方法是与当地代扣代缴银行拿到缴费流水，都不如和水务公司、电力公司、燃气公司系统对接直接拿数据来的可靠和简便。传统授信需要调查的，现在一样也不少，而且更多。二是授信决策。拿到信息以后如何决策，以前是人工，贷审小组、贷审会，现在要用到机器学习模型，如逻辑回归，决策树，神经网络，深度学习。第二块有争议。一些简单的模型，比如说通过上面说的水电气数据和企业生产能耗进行建模，推衍企业开工情况，经营状况，大家都容易接受，毕竟，传统上大家都这么做。一些复杂的模型，信用违约概率分析，这一块误差非常大，争议很大。找到大量的指标，用数据跑一下，剩下的指标，为什么是剩下这些指标而不是其他指标？经济学上如何解释？明明用了几十年的指标为啥对于企业违约不显著。这一块，还真难说个所以然。机器学习的速度与人学习造假的速度，谁快？哪个银行又能拿着真金白银去做这种实验呢？出了大面积的违约到底追究谁的责任？还是数据的问题？还是模型的问题？模型开发者背黑锅？所以目前大多数都是用小额贷款做。要转变银行的思路，特别是不良贷款容忍度。这一块，银监会只给小微企业贷款开了一个口子，就是追究责任要有比一般贷款高2%的容忍度。&/p&&p&3、电脑模型不能做的，机器的边界在哪里。一般企业类型的风险控制，模型最终是无法搞定的。企业家的核心是什么？创新精神，不断创新才能在商场生存。电脑模仿的本事很强，创意创新这一块，比较弱，机器学习是不是能实现企业家创新，难说。风险控制关键是企业实际控制人，你要驾驭实际控制人的本事，和实际控制人斗志斗法，所谓下棋，控制住实际控制人的“七寸”就能控制住风险局面。等啥时候，造一个比实际控制人本事还强大的机器人，智商比企业家还高，那时候就不需要人工审核贷款、人工风险控制了。造一个机器人版本的企业家，这个机器人可以在经济不景气的时候想出一些生意点子，能够应对复杂的商业环境，管理人员，做出正确的经营决策，甚至能够白手起家创出一番事业，一年赚取几百万利润。到时候，还审核什么贷款，坐在家里等机器人去创业，去赚钱就好了，也就是永动机，这个人类几百年来一直的梦想啊。&/p&&p&4、泼冷水的很多，但是做优化的很少。从2010年开始做模型，一直以来，有不少人泼冷水，那时候做调研的时候，同事要么不配合，要么就是冷嘲热讽，但是等做出来以后，基本上也就服气了。把一个传统客户经理、审查、审批要做的事情，一一列举，然后看哪些可以自动化，例如查询征信、工商、法院，这个就可以批量化嘛。社交网络数据判断这个人特征、类型，例如QQ空间全是打打杀杀，信贷员会觉得这个人比较差，模型通过分析空间文章字符也可以判断出这个人不像好人，也就是通过字符语言机器是可以模拟人脑判断。如果社交网络数据不正确，人看到错误信息照样会判断失误。所以要做出成果来，才是王道。被泼冷水，是因为做的不够好。&/p&&p&5、瞎吹的很多。一提大数据，然后大家觉得很难，很专业，得花钱找专业公司做。觉得可以解决一切问题。很多年前，火箭发射是很难的事情，系统工程。推而广之，一切难的事情都是系统工程，有了“系统工程”专业，言必谈“系统工程”，最后还是不了了之，因为社会经济领域考虑的因素太多。现在“大数据”又是一个“系统工程”。遇到无法解决的问题，口头禅就是“这是一个系统工程”，潜台词就是无解。&/p&&p&很多朋友留言，未能一一回复，本人近期将出版一本信贷业务与风险管理方面的小书，系统全面梳理一下，敬请关注。&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-9085c1cad063dba5a283_b.jpg& data-rawwidth=&2805& data-rawheight=&2805& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2805& data-original=&/v2-9085c1cad063dba5a283_r.jpg&&
谢谢邀请，我的从业经验是： 首先，我从2010年开始做这一块了，模型、数据、风控，成熟的审贷模式，现在才知道这玩意儿比较火。模型+人工，而不是人工+模型，也就是说模型占了很大位置，人工只是辅助。所以行业里做的一般不说，反而是近年来咨询公司漫天吹…
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141 条内容&p&我是互金公司产品主管 最近再招产品经理 挺痛苦的 能达到要求的人 真的不多。&/p&&p&我简单介绍一下我负责部分的现状 和 我面试时候 的淘汰点。&/p&&br&&p&首先互联网金融公司 我是说一般合规一点的 和联网金融公司，非支付类公司。&/p&&p&要做以下区分：一个网站端，一个线下管理端 一个数据端。&/p&&p&通常来说 第一个会叫 财富端，或者 理财端，
&/p&&p&第二个一遍叫普惠端，或者门店端，债权端。&/p&&p&第三个一般叫运营端，数据端，或者大数据运营端。&/p&&p&大部分公司产品岗的分类都可以分为以上三大类。&/p&&p&三大类标准几乎是
&b&&i&完全不同&/i&&/b&&/p&&br&&p&&b&&i&第一类：&/i&&/b&通常是网站形式，用户主要是投资客户（理财客户），运营人员，财务人员。&/p&&p&基于三类用户，该门类的产品经理往往要求资深互联网经验，要求设计过相关的财富网站或者app。&b&产品经理岗位&/b&主要关键点在于以下几个点：&/p&&p&1 如何快速引导客户完成注册和投资并获得收益。&/p&&p& 投资客户的范围已经从重度互联网用户过渡到了一些轻用户尤其是老年人。引导工作非常重要，他可能决定了要不要做第一笔投资。当然吸引客户投资会有很多方面，但是其他内容大多不能指望产品经理独立完成。所以一般不算做能力的一部分。&/p&&p&2 如何配合运营人员的推广策略设计一套灵活的活动功能。这部分会包括初级的活动页面设计，活动流程设计，活动功能复用性，最最关键的是 配合或者设计积分制度完善产品功能。&/p&&p&这个里面 活动复用性及积分制度或者准积分制动非常非常关键。用户在网站通常都是非常重视利益的，有相当一部分用户可以精确计算自己的收益，你的积分或者准积分的鼓励策略如果不合理或者有漏洞可能会给公司带来重大损失。&/p&&p&当然这个设计能力通常不是产品经理独立完成的。但是参与度非常高。&/p&&p&以上两种能力 对于互联网出身的产品经理来说 和原来的工作可能没什么差别。以下说说行业特点的要求&/p&&p&3
收益计划，债权匹配，代偿管理等。&/p&&p&我想了想 分着说太累了，放在一起写。&/p&&p&以上三项工作内容有时候可能会被拆分到几个产品经理中去，也可能要求一个人负责。全看能力。收入当然跟负责内容成正比。&/p&&p&收益计划，这是给投资人最直接的展示投资收益和 展示p2p公司收益的东西。通常要结合具体收益方式的计算。众筹模式不在这个范围待会再说。收益计划可展示为 多种形式，通常为预期收益计算及展示，还款计划的计算或者记录及展示。已收益金额的计算及展示。&/p&&p&计算是公式或者策略，展示是用来刺激用户继续投资的手段，两者能力都非常重要。有经验的产品经理可以设计出一整套刺激用户持续投资的手段和快速通道。刺激投资人在收益和再投资上的关注。&/p&&p&债权匹配 是 合规情况下 是借贷人跟线上的出借人进行配对匹配关联的管理系统。这套系统中匹配规则和匹配效率是非常关键的通常需要产品，运营，技术人员共同努力才能完成。逻辑较为复杂，此处负责的产品经理要求非常高。对业务掌握，理解和设置匹配规则，都是难点。&/p&&p&代偿管理：代偿机制是用来保护出借人的一种服务方式，不适所有公司都具备这个机制。但是代偿机制会体现出公司的盈亏情况。也是重要的一环，主要内容是触发代偿的规则和 代还账户的管理，及财务报表展示。&/p&&p&以上几点通常是第一大类产品经理的所需技能，和工作内容。&/p&&p&今天有点晚了 我接下来会编辑一下第二大类~和第三大类~&/p&&br&&p&———————————————————————————————————————&/p&&p&一下内容为第二部分&/p&&p&普惠端&/p&&p&普惠端主要是只债权来源。&/p&&p&也就是通常的 门店管理或者债权来源渠道的管理&/p&&p&这个部分需要产品经理的公司规模通常已经大到一定程度，有了一定的门店基础。这种业务下需要的产品经理主要负责内容大部分按难度划分是以下三个内容&/p&&ul&&li&门店进件管理系统&/li&&li&审核系统&/li&&/ul&&p&这三个内容只是为了方便大家理解。实际上的名字和逻辑每个公司还会有不同的定义。&/p&&p&门店进件管理 &/p&&p&通常意义上就是 CRM系统的一种演变。他主要含有的功能是信息填报和信息上传，客户管理，主要提供的服务是商务人员的管理和借贷款申请的信息资料填报。&/p&&p&以上内容只&b&需要具备一般的ERP经验&/b&就能完成，含有较少的金融特点。&/p&&p&审核管理&/p&&p&这部分是 信审部门的人员所使用的，系统形式上来说跟ERP也没什么太大区别，但是此时已经具备了金融管理的特点：&b&风险控制。&/b&&/p&&p&只具备ERP的知识已经不足胜任这部分的工作，风险控制方法和风险控制人员的管理理念知识非常重要，同时还要结合具体公司的具体客户情况及风险控制策略完成。此处部分需要产品经理浸入到风控理念中去，理解风控的各个环节，结合具体公司需要哪些环节 或者具备哪些策略，或者将来需要哪些策略。这部分工作需要风控管理人员的密切配合。&/p&&p&总之风险控制知识是必修的，风控策略及方法也要尽可能的贴合公司的风控及发展战略。&/p&&p&如果&b&你没有理解风险控制在金融领域的重要性和关键点，而且还没有相关经验&/b&，&/p&&h2&&i&我建议，不要考虑这部分的工作，这会给你或你的公司造成极大的损失。&/i&&/h2&&p&如果你打到了前面的水平以下内容你可以考虑进行研究。&/p&&p&第三部分
数据服务。&/p&&p&&b&我这里说的一切数据服务皆服务于风险管理&/b&。业务报表不在这个领域的属于服务范畴。&/p&&p&这个领域已经是核心部分以下再会用难度作为划分进行说明，这些内容做的好坏可以直接确定一个公司的大小和规模。&/p&&p&1 第三方数据管理：&/p&&p&基于风控的策略，风控部门通常会引入很多第三方数据建立以客户即一个自然人为核心的信用原型，如何接入和如何管理这些全部的信息是一个重要课题。原始的第三方信息包括了传统信息：央行征信，工商管理，公安备案，公检法公开信息等。&/p&&p&信息时代特点的第三方信息包括了通信信息，定位信息，黑名单信息，互联网支付流水信息，乃至消费特点信息和行为信息。如何收集这些信息你可以作为课外话题去研究或者干脆是另一个领域的话题，不做赘述。金融公司主要关系的业务是如何将这些信息整理到一起完成一个自然人的信用情况原型，或者叫信用信息集合。才是关键。&/p&&p&2 风控模型-评分卡，规则引擎。&/p&&p&这部分内容属于自动审核，你可以理解为 系统自动接收数据按照一定规则自动处理借贷申请和审批。网上类似的芝麻信用 花呗，都是基于此种系统完成的。&/p&&p&此部分的难度已经深入数学，风控，社会学，统计学等多个领域，我自己也不是非常专业，挑战这部分的人，需要大量的经验和以上学科的基础。&/p&&p&此处我吐个槽，很多人或者公司仅仅建立了一套非常简单的筛查系统就说自己有了评分卡和规则引擎，这是非常可笑的。&/p&&h2&&b&我希望各位既要分清公司的能力也要分清自己的能力。&/b&&/h2&&h2&&b&能胜任这部分工作的人，是不会看知乎这个问题的！！&/b&&/h2&&h2&&b&-----------------------------------------------------------------------------&/b&&/h2&&h2&&b&更新于2017年2月 &/b&&/h2&&p&&b&我这里多说一句&/b&&/p&&p&&b&风吹江南，&/b&那本书已经过时了，而且书中多个观点已经被证明是错误的。不建议购买。&/p&&p&&a class=&member_mention& href=&///people/16bf5c79fb7& data-hash=&16bf5c79fb7& data-hovercard=&p$b$16bf5c79fb7&&@dylan&/a&
说的对 金融受政策影响很大，政策同时又会影响环境。&/p&&p&国内写的这种很大面的书 超过1年可能就就没什么有用内容了。你可以这么推 他们开始写书的时候就已经是滞后一些了 等走完出版流程可能已经不是滞后一些了。&/p&&p&我为什么这么说呢&/p&&p&我的回答里面的代偿管理已经于前几天被政府禁止了。各家可能会出其他资金来源的质保服务。具体另看。&/p&&p&正常来说我推荐《互联网金融发展报告》这个报告每年一册 我建议每次都买最新的。&/p&
我是互金公司产品主管 最近再招产品经理 挺痛苦的 能达到要求的人 真的不多。我简单介绍一下我负责部分的现状 和 我面试时候 的淘汰点。 首先互联网金融公司 我是说一般合规一点的 和联网金融公司，非支付类公司。要做以下区分：一个网站端，一个线下管理端…
大数据在银行风控和其他业务中的应用这个话题比较好答，但我想多说一点儿。&br&&br&我们都知道，传统银行业务有一套自己惯用的、相对行之有效的风控规则，简言之就是通过收益和风险的分析来判断是否有抵押物和利率水平之间的关系。在判断风险水平时，需要一系列的数据，包括但不限于财务数据、经营数据、上下游数据、以及日常开销、老板个人的一系列数据，这些数据可能不够大，但全都是围绕相关企业的核心数据，都是有用的。&br&&br&现在银行能用得到的所谓大数据大都是用来营销的，在贷款风控环节中能帮到的忙并不多，银行特别是大行由于自身议价能力强，资质比较差的客户都会要求强担保，变相放松了资质审核。而资质比较好的客户大都来源于银行自身积累客户的二次营销，数据就从外部转向内部了。在个人客户领域，比较有用的是电信信息，也就是跟通话相关的信息（具体不多说了，不给骗贷者帮忙），这块信息银行可能会批量外包，但也很难谈得上是大数据。&br&&br&对银行营销有帮助的数据，也就是现在一些大数据公司搞的东西，简单来说就是给客户打标签进行分类。为了打这个标签，就需要有用户的上网行为，比如你平时都开哪些App、浏览哪些网站、在*博都关注了哪些人，发了哪些内容，将这些行为与标签进行关联。大数据公司拿着这些带标签的用户数据，去跟银行的用户数据进行匹配，对能打上标签的人进行二次营销。所以，你在网络上的一举一动都为你的用户画像填上一笔，区别是，有节操的公司只把用户画像内部使用，没节操的公司还会把用户画像卖到外面供其他人营销。&br&&br&所有这些网络标签和用户画像，只有跟你这个真实的个人联系上才有用，不然只是互联网亿万初始头像中的一个，毫无价值。跟个人联系上的途径无外两个，一是实名认证，一是手机号码，在使用相关网站时绑定这两者的信息一定要谨慎。据我所知，目前用户量较大的知名网站中，只有*博在大规模的卖用户数据。如果说网站和App还可以防范一下的话，那通过通信运营商流出来的数据就真的无能为力了。通信运营商会记录你所有的浏览记录，包括打开了哪些网页、哪些App、使用了多少时间等用户习惯数据，归类打标签，卖到外面。大数据公司买了通信运营商数据之后，会把这些标签和用户匹配起来，进行精准营销。如果你经常在手机上查一些男科医院，然后莫名收到男科医院的营销短信，请不要奇怪。万幸的是，某两家通信运营商并没有在总部层面加入贩卖数据的行列中，原因是嫌麻烦看不上这点利润，部分分公司自行开展，所以一些省份的用户数据暂时是安全的。但仅仅一家就卖出了20%左右用户的数据，想想也是难过。&br&&br&技术无罪，但采用技术的人是不是有罪呢。我们谈到大数据的时候，都知道把海量的数据科学应用是人类进步的一个重要台阶。但在数据应用这个产业链上，从数据收集阶段开始就存在的一些非法的、擦边球的、没有对用户进行充分告知的收集手段，辅以以营销为目的的大数据公司（营销最容易变现），加上为这些大数据付钱的产业，形成了一个互相鼓励、狼狈为奸的闭环，最终导致我们在不知情的情况下泄露大量的敏感信息。
大数据在银行风控和其他业务中的应用这个话题比较好答，但我想多说一点儿。 我们都知道，传统银行业务有一套自己惯用的、相对行之有效的风控规则，简言之就是通过收益和风险的分析来判断是否有抵押物和利率水平之间的关系。在判断风险水平时，需要一系列的…
主要的资料还是在国外。推荐几个网站：&br&1. &a href=&///?target=http%3A//www.microcapital.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&microcapital.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&2. &a href=&///?target=http%3A///& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&3. &a href=&///?target=http%3A//www.mixmarket.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&mixmarket.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&4. &a href=&///?target=http%3A//microfinance.cgap.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&microfinance.cgap.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&另外，推荐@陈欢Tangos回答这个问题……&br&如果真的对这个领域感兴趣，可以私信我交流:)
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&p&&strong&我来介绍一下富国银行的贷款全流程，其管理可以简要归纳为“5个维度”和“44个流程环节”。&/strong&&/p&&p&&strong&先来说说贷款管理的5个维度&/strong&&/p&&p&（一）透明度。原则：客户所有的风险敞口和本行相应的风险管控措施都必须清晰可见。包括：CICAT（事件及应对措施追踪集成系统）报告、RCSA（风险管控自评）报告、监管机构要求的报告、富国银行内部风险管理工具的实施、定期风险管理报告（包括季度监测和行动报告、风险矩阵分析和趋势分析）、可持续的客户关系、专家委员会等。&/p&&p&（二）可信度。原则：客观和值得信赖的风险管理战略和行为，达到保护资产安全性的目的。包括：风险趋势分析、回应监管要求、市场风险防控、信用风险防控、对风险防控措施的后评价等。&/p&&p&（三）及时性。原则：风险管理措施必须基于对风险缓急程度合理评价的基础之上。包括：综合信息支持、风险管理项目制、风险管理指引等。&/p&&p&（四）针对性。原则：风险管理措施（流程、判断、模型、工具）是否有效，关系到最终的资产质量。包括：ILD（内部损失数据评估）、RCSA和再评价、CRAS＋（合规风险评价系统）、CICAT、CRMP（公司客户风险管理系统）、LDRPS（灾难恢复计划系统）、POQ/CID（初始销售和交易客户信息系统）、CIBOS（投资银行客户数据中心）、SCI（战略合作伙伴信息系统）、帐户活跃度监管工具、SOX（索克斯法案查询系统）等。&/p&&br&（五）系统性。原则：风险管理措施必须体现综合性、规范性、一贯性的要求。包括：公司业务政策指引、RCSA报告、亏损趋势分析、风险和合规控制效果后评价、内外部审计、档案管理、突发事件管理、合规培训、业务持续性计划等。&br&&br&&p&&strong&再来详细介绍贷款“三查”的44个流程环节&/strong&&/p&&p&根据富国银行信贷管理要求，一笔普通贷款“三查”流程所必须经历的44个环节列示如下。其中，每个环节都必须形成完整记录（书面记录或系统记录），并对内部风险管理部门、合规部门、内审部门和外部的审计机构、监管机构完全开放。&/p&&p&（一）贷前调查流程&/p&&p&1．初步财务状况分析（客户经理）。&/p&&p&2．研究贷款需求（客户助理、客户经理、操作风险经理、审贷员）。&/p&&p&3．准备所需要的资料清单（客户助理）。&/p&&p&4．现场拜访（客户经理）。所需了解的公司状况包括：公司概述、商业模式、经营战略和投资理念、目标回报率和资产状况、竞争者情况、流动性情况和前瞻、组织架构运作情况和变革计划；其中，就资产状况而言，细化指标有当前目标市场情况、过去和未来12个月的损益情况及预估、用风险－收益矩阵评估其运营效率、用SWOT矩阵分析其经营优劣势、非现金收入策略、其他银行对其的信贷政策等。&/p&&p&5．拟定贷款条件清单（客户经理）。&/p&&p&6．将客户资料和贷款申请录入信贷管理系统（客户助理）。&/p&&p&7．准备贷款申请书面材料和电子档案材料（客户助理）。&/p&&p&8．收回客户签字确认的贷款条件清单及其他信息资料（客户经理）。&/p&&p&（二）贷中审查和贷款发放流程&/p&&p&9．完成财务分析（客户经理）。&/p&&p&10．在信贷系统内完成成本收益评估、贷款可行性评估和环保评估（客户助理）。&/p&&p&11．准备合规部门所需的材料（客户助理）。&/p&&p&12．了解外部法律顾问的意见（审贷员）。&/p&&p&13. 准备贷前调查和确认客户不在美国政府“黑名单”内（客户助理）。&/p&&p&14．准备有助于了解客户的其他辅助性材料（审贷员）。&/p&&p&15．审阅所有的第三方对抵押物的评估报告（审贷员）。&/p&&p&16．根据UCC（美国统一商法典）要求，进行所需保险项目的评估（客户助理）。&/p&&p&17．审查项目预算、准备贷款预算、联系贷款申请登记部门（客户经理）。&/p&&p&18．在信贷数据系统中建立贷款申请项目（审贷员）。&/p&&p&19．准备审贷材料（审贷员）。&/p&&p&20．在贷款申请通过后，收到开贷通知书（客户经理）。&/p&&p&21．对全部贷款合同文件进行终审，并寄送借款人（客户经理、审贷员、法律顾问等）。&/p&&p&22．完成全部合规性审查和财产保险工作（客户助理）。&/p&&p&23．完成所有相关费用的计算，出具终稿（审贷员）。&/p&&p&24．协调所有参与该笔贷款业务的人员，确认贷款发放前的全部工作结束。&/p&&p&25．再次确认内外部贷款合同和文件的完整性（审贷员）。&/p&&p&26．将第25个流程环节涉及的内外部合同和文件存档（审贷员）。&/p&&p&27．完成贷款概览表并呈交上级审贷官备案，同时通知贷款作业中心进行放贷和簿记工作（审贷员）。&/p&&p&28．将其他相关的文件材料存档（审贷员）。&/p&&p&29．在UCC和纳税系统中建立工作档案（客户助理）。&/p&&p&（三）贷后管理流程&/p&&p&30．开始贷后管理流程工作，完成“高风险客户”分析报告（客户助理）。&/p&&p&31．完成对在建工程的现场检查计划（客户经理）。&/p&&p&32．列出例外事项和棘手问题的清单，供贷后监管之用（审贷员）。&/p&&p&33．完成合规自查清单（客户经理及其上级主管），如：对于新贷款而言，必须自查的内容共17项，包括：是否将美国的相关法律内容告知借款人、所有贷款调查报告是否均经过客户经理确认、是否符合美国《信贷业务公平交易法》（FACTA）的要求等。&/p&&p&34．监督信贷资金的划付是否与贷款申请一致，并将不符情况提交部门主管和客户经理（贷款作业中心）。&/p&&p&35．对信贷资金的使用情况进行跟踪和报告，并对借款人采取相应行动（客户经理）。&/p&&p&36．每月出具贷后监管简报，对借款人财务指标和非财务因素的较大变化作出分析，对抵质押物情况进行评估和判断（客户经理）。&/p&&p&37．每月收集和分析第三方评价报告，出具月度综合分析尽职报告，报送上级管理层直至批发业务条线负责人（贷后管理人员）。&/p&&p&38．定期查阅CRAS系统，确保业务和流程的合规性（合规人员）。&/p&&p&39．每季根据借款人的季度财务报告进行内部评级（AQR）工作，即通过借款人评级（BQR）和抵质押物评级（CQR）计算AQR变动情况，并追溯历史纪录以了解AQR变动趋势，并将变化上报上级管理层（客户经理）。&/p&&p&40．按月生成贷款业务综合报告（Portfolio Credit Summary），提交批发业务信贷委员会。包括：当月贷款与贷款承诺余额、新增贷款情况、新建信贷关系情况、AQR降级客户情况、问题贷款情况等，所有内容均含综述、趋势分析和明晰表等内容（贷后管理部门）。&/p&&p&41．统计分析借款人的还款情况是否与原定还款计划一致，并将反馈至部门主管和客户经理（贷款作业中心）。&/p&&p&42．对还款情况进行跟踪和报告（客户经理），并对借款人采取相应行动。&/p&&p&44．借款人到期全部还本付息，解除抵质押（客户经理、贷后管理部门）或&/p&&p&44．将AQR7级及以下的贷款、部分恶化趋势明显的AQR6级贷款、非应计贷款和其他足够形成不安理由的贷款转交资产保全部（Workout Group）处理（客户经理、资产保全部人员）。&/p&
我来介绍一下富国银行的贷款全流程，其管理可以简要归纳为“5个维度”和“44个流程环节”。先来说说贷款管理的5个维度（一）透明度。原则：客户所有的风险敞口和本行相应的风险管控措施都必须清晰可见。包括：CICAT（事件及应对措施追踪集成系统）报告、RCS…
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