【培训对象】
小额贷款机构、金融机构业务人员、中高级管理人员、城市（农村）商业银行、邮政储蓄银行、村镇银行、农村信用联社小企业贷款分管领导
【培训收益】
● 了解小微常见的风险问题，掌握风险评估原则和步骤 ● 学会从行业角度开展风险评估，学会从产品角度开展风险评估 ● 掌握小微金融在数字科技的支撑下的发展
第一讲：信贷业务的开展
一、客户画像和产品设计
1. 客户画像的重要性
案例：小微企业贷、学生贷、医美贷的客户画像描述
2. 根据目标客户群设计不同的信贷产品
3. 信贷产品设计成功与否对于风控非常重要
1）申请资料
2）还款方式
3）信贷政策
案例：产品视角下的信贷风控
二、市场开拓和营销
1. 扫街
2. 网点广告
3. 机构推荐
4. 精准营销
案例：潜在客户的精准营销
三、申请调查
案例：贷款调查的基本流程
第二讲：信贷分析
一、硬信息分析
1. 财务分析——硬信息的主要来源之一
案例：资产负债表分析：以贸易、生产、服务型企业为例
讨论：权益交叉验证的结果分析
2. 信贷记录分析——硬信息的关键来源之一
案例：如何阅读人行征信报告
3. 交易流水分析
案例：银行流水、POS流水、电商购物流水、用户访问量PV/UV量分析
4. 其他类流水分析
案例：OA系统提供商、阿里巴巴的钉钉作为贷后管理的关键性抓手
二、软信息分析
1. 人口统计信息
案例：可量化的人口统计等相对静态的软信息
2. 社交网络和行为信息
案例：可量化的社交网络和行为等相对动态软信息
三、还款意愿量化方法
1. IPC信贷不对称偏差分析法
案例：不对称信息偏差分析案例
2. 还款意愿货币化方法
案例：还款意愿货币化分析案例
四、全面风险管理
1. 内部操作风险
2. 市场风险
3. 流动性风险
4. 集中度风险
5. 渠道风险
讨论：全面风险管理体系
第三讲：现有信贷方法的优缺点与改进建议
一、传统信贷的优缺点和改进建议
案例：传统信贷的改进：交叉检验
二、IPC信贷的优缺点和改进建议
案例：IPC信贷的改进：大数据技术的应用
三、“信贷工厂”的优缺点和改进建议
案例：信贷工厂的改进：轮岗制
四、巴塞尔协议模式的优缺点及改进建议
讨论：巴塞尔协议体系
五、大数据风控模式的优缺点和改进建议
案例：京东金融
案例：阿里巴巴
六、基于传统信贷、IPC信贷、“信贷工厂”、巴塞尔协议和大数据风控模式融合的展望
互动：融合架构构想
第四讲 信贷的审批决策
1. 信贷审批委员会决策模式
案例：信贷审批委员会决议表
2. “信贷工厂”审批模式
3. 大数据风控自动审批模式
案例：相对完整的自动审批决策系统
案例：大数据风控下的贷款定价
第五讲 信贷的贷后管理
一、信贷的合同签订及贷款发放
1. 信贷放款流程及风险管理
2. 放贷的资金来源模式
二、风险监控预警
1. 风险监控预警流程
2. 贷后监控的主要内容
互动：典型的预警信号
三、信贷的还款阶段
案例：不同的还款支付方式
四、逾期管理和不良资产处理
1. 逾期管理的流程
2. 逾期客户管理
3. 逾期的催收流程
