一秒通1MT.CN本篇文章给大家谈谈小微企业信用分析与贷款风险管理实务，以及小微企业信用分析与贷款风险管理实务论文对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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银行小微企业信贷中心客户经理的职位怎么样
简单点说吧。客户经理压力大，而且小微企业信贷的还有一定风险，因为会发生坏账。普通文职压力小，但是也需要拉存款。
如果你比较要强的话，最好是男性，就选客户经理吧，那个升职快。能认识很多人，外快也多，比如说去企业考察的时候。别乱收钱。只收点小礼品就行。比如人家是生产陶瓷的，送你点瓷器你拿着就行。也会接触担保公司的。不多说了，呵呵，干上了就知道了
金融微贷业务的信用风险评估模型是如何构建的？
在讨论如何构建微贷的信用风险评估模型前，我们首先要说简单回顾微贷这项业务的主要特征：
一、总资产基本可分，也就是每一笔贷款占总贷款的比例很低，任何一笔贷款的风险都不足以对贷款整体质量产生影响；
二、非系统性风险高度分散，简单来说就是借款人和借款人间没有私下关系，不存在一个借款人违约，一大批关联借款人同时违约的情况；
三、信用风险和欺诈风险高度融合，简单来说，评估欺诈风险就是把视角降低到每个借款个体的高度，观察个体是否存在隐瞒材料或提交虚假材料的情况，评估信用风险则是把视角提高到整体贷款资产高度，观察贷款资产的违约比例，当欺诈风险无法识别的时候，自然就融入到了信用风险中。
有了业务的风险特征，我们就可以大致来谈谈如何构建微贷的信用风险评估模型。
通常来讲，构建信用风险包含三个层面的内容，一是反欺诈，提升资产质量，降低资产内部关联性；二是客户群分层分类，降低整体样本方差；三是产品定价，落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。
对于第一层面，其包含反欺诈和降低资产内部关联性两部分内容。反欺诈，或称反信息欺诈，主要通过多信息源交叉校验、信息自洽校验等分析模型来验证借款人提供信息的真伪性，简单来说就是从借款人本人外的多个渠道收集借款人信息，进而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隐瞒信息或提供虚假信息的问题，对造假问题突出且情节恶劣的借款人则直接筛选掉，提升贷款整体质量。降低资产内部关联性，主要是通过人群关系网络、小微企业集群等图计算模型发现具有高度关联性的借款，比如说家族类借款、企业主导员工消费借款等，对相关贷款进行合并统一管理，降低个体贷款之间的关联性，保证非系统风险得到充分分散。这一层面的模型分析评估工作需要引入较多的第三方外部信息，对借款人信息进行交叉检验，是整个微贷风险评估模型/架构中的基础部分。
第二层面客户群分层分类，是目前信用风险评估模型中内容最丰富的部分，其主要目的是根据用户特征，包括客户自行提供的信息、征信信息和金融机构在前文提到的过程中收集的其他外部信息，对客户群进行风险等级分类，使每个客户群的风险等级分布更加集中，或者通俗地说，就是让好客户分成一群，让坏客户也分成一群，不同层级的客户区别管理。目前对客户群分层有非常多的模型和手段，比较常用的有神经网络、深度学习等复杂模型，比较偏传统的有Logistics回归模型、LDA算法等统计学习模型，比较老的则有打分卡模型和专家认定流程（不能称为模型了）等。不过从各家微贷金融机构和商业银行个人金融业务的反馈来看，老的打分卡模型仍旧是客户群分层分类工作的中流砥柱，无论是K-S值（描述模型分类准确性的一个统计值）还是模型的预测稳定性，打分卡模型都要暂时好于其他相对“先进复杂”的机器学习（统计学习）模型，这也说明风险评估模型并不见得越复杂、越高级就会越有效。
第三层面产品定价，是信用风险评估模型最核心最重要的部分，也是决定评估模型最终是否能够为金融机构带来盈利的部分。金融机构需要对不同层级的客户群，根据历史借还款信息建立相应的贷款损失分布，并根据损失分布确定一个合理定价水平，这个定价既要满足“收益覆盖损失”的要求，又要对该层级的客户群具有足够的吸引力。
举个例子，对于无逾期记录信用卡借款用户群体，假设其12个月借款的历史损失率为1.2%，标准差为1%，非银行金融机构的放款融资成本是7%，如果将贷款利率定为9.88%，则可以保证有95%的概率不会亏钱；如果将贷款利率定为12.2%，虽然可以保证有99%以上的概率不会亏钱，但由于贷款价格过高，而相应客户群因为信用等级较好，有更多的选择空间，贷款产品在市场上就会比较缺乏吸引力。
对于不同的客户群，风险等级越高则贷款资产收益率越高，金融机构需要根据自身的风险偏好进行筛选，选择适合自身风险承受能力的客群，保证既有足够风险带来的资产收益率，同时风险水平不超出自身能承受的最大范围。需要注意的是，这一部分评估模型所需的损失分布函数是很难通过纯粹的模型分析和设计来解决的，必须通过一定量的初始数据积累来形成不同客户群损失分布参数，这也就是为什么一些老牌金融机构可以进行更为准确的、更具有吸引力但更安全的产品定价。
总体来说，微贷类业务的信用风险评估是一个多视角的工作：既要包括从微观视角出发的借款个体行为精准评估，也要包括从宏观视角出发的借款群体定价覆盖损失；既要包括利用专家经验建立客户分层模型的“预设模型法”，也要包括利用历史损失数据形成损失分布模型的“统计模型法”。而具体选择哪个视角，或者更多偏向于哪个视角进行风险评估，则要综合考虑提升风险识别能力带来的增益收入和需要额外投入资源的边际成本。
小贷公司的小额消费贷与大额抵押担保贷，哪个损失风险更大？
这个问题提的好。就如同问银行，做小微业务信用贷款风险大？还是做企业集团，资产抵押贷风险大？
1.如果在信息足够充分，全部披露的情况下，做抵押贷款风险小。因为这个时候是面临着一个风险，就是人的道德风险，也就是信用风险。而抵押担保贷款，他有抵押物或者担保人，这样风险就分散了。而小额信用贷款虽然金额小，但要面临无数人的道德风险，风险就大了。
2.但是现在信息也不可能足够充分披露，那就出现了一个时代趋势风险。在时代趋势往上走和震荡的时候，两者的风险都不大。在时代趋势下行或者恶化时，大企业抵押担保风险更大。
3.又要引入一个新的风险因考量因素，那就是监管。在监管完善且惩罚机制充分的情况下，小额消费信贷的风险就小了很多，因为这时候人的道德风险也就是信用风险就下降了。但是大企业抵押担保风险继续维持原样，因为大企业它内部机制复杂，关联因素众多，外表很强大，内心很脆弱，他除了信用风险之外还有经营风险，还有行业风险等等多重风险。
4.小贷公司，除了极少数巨型小贷公司之外，其他实力都有限，识别风险的能力也低。在现在环境下，做小微信用金融业务风险更大，因为小微信用风险业务，他需要对大数据分析的强大能力，以及做规模风险组合的整体实力。通俗来说，他做的太小，做不到规模效应，对风险不能进行规模效应的覆盖。而做大型企业抵押担保业务，风险反而小，这个时候他只要识别个体企业的风险，作好防范就可以了。
所以现在小贷公司，又想贪图小微信贷业务的高利润，又想躲避信用风险，是不可能的。
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小微企业财务负责人有什么风险
主要风险就是应收账款逾期超过两年以上，可能无法收回，即使起诉，法院也不予以支持。
次要风险就是在债权单位要求将款项支付给第三方时，可要求其提供相应的书面委托书、或书面通知，明确写明委托第三方单位代收；债务单位让第三方单位代为支付时，应由债务单位和第三方单位写出书面说明，共同确认“由第三方单位代债务单位代为支付款项”的事实。
在日常生活中，购货方支付款项后，收款方才开具发票给购货方是常见的做法，但在企业之间的经济往来活动中，销售方先开具发票，购货方收到发票后再支付货款，也是非常常见的做法。孰不知，这种常见的做法，却隐藏着被赖账的风险。一些无赖公司，会以“已用现金支付货款，有发票为证”为由赖账。
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