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如何审查流水和征信?——十大风险点分析!

2016-11-07 祝言抒 信贷风险管理

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作者:祝言抒 (自由撰稿人)

作者投稿并授权本平台刊发



风控君提示:本文作者为自由撰稿人祝言抒,本篇文章是作者在本平台的第八篇投稿,绝对干货,为了便于读者领略作者风采,本期2—7篇为之前作者投稿的文章,建议一并阅读。


当前,部分全国性股份制商业银行、城商行、农商行、村镇银行、小贷公司、P2P公司以及民间私人都在开展小微信贷业务,有效增加了小微客户的融资渠道,同时提高了小微客户信息复杂度,比如小微客户有多家机构贷款,未完全反映在征信上。由于小微企业的经营特征,决定了它无法提供充分的正规资料,流水和征信是大部分小微企业的必备资料,能够反映很多经营信息。接下来,总结一些关于流水和征信分析方面的经验,以供参考。


一、流水分析   
1基本要素


众所周知,狭义的流水主要是指银行流水,包括对私和对公流水,两者的基本要素没有太大差异,主要内容包括账号、户名、交易日期、借方金额(支出)、贷方金额(收入)、交易摘要、交易对象等内容。


2分析内容


(1)流水真伪


在对流水进行分析之前,首先需要确认客户提供的流水是否真实,否则一切分析都是空中楼阁,可以从以下几个方面分析其真伪:第一,纸张:很多银行的流水都用专门的纸张进行打印;第二,姓名和账号等重要信息是否完整和准确,可以通过电话银行验证真伪性;第三,银行公章是否清晰和正常,可以通过向银行拨打电话询问客户是否在那里打过流水。这类情况比较少见,一般由中介推荐的客户比较容易出现此类情况,需要特别关注。


(2)交易频率


查看流水中一定周期内客户的交易次数是否与生意资金往来的基本规律相符,比如一个开超市老板的流水每日的现金存取有10多次,这个与其生意的资金往来规律不太符合,需要向客户询问其原因,分析其解释的合理性。


(3)交易金额


查看流水中的交易金额是否有异常,包括两个方面,其一,是否有明显异常与日常结算或者生意规模的大额资金往来,比如流水中日常交易金额都在10万以内,有一笔100万的交易,就需要关注;其二,是否有时间规律的相同金额的交易金额。如有上述情况,需要和客户询问具体的交易对象和原因。


(4)交易对象


查看流水中每笔交易对象,主要包括与日常经营相关和无关的交易对象。和经营相关的交易对象有上下游客户,这些都属于正常的,从而验证了客户前期口述经营信息的真伪;和日常经营无关的交易对象有小贷公司、投资公司、信托公司和金融公司等,此时需要和客户询问具体的交易原因。


(5)总交易量


关于总交易量分析包括三部分,第一,客户在一定周期内所有的进账或出账交易量,统计比较容易,比较粗略的反应了客户的流量规模;第二,通过对流水进行筛选,统计一定周期内与客户生意经营相关的进账或出账交易量,统计比较冗繁,比较客观的反应了客户的真实交易流量;第三,通过对筛选后的月度进出帐交易量对比分析,能够直观反应其资金回笼周期及淡旺季。


(6)日均余额


关于日均余额分析包括两部分,第一,根据流水中季度结息总额和活期利率反推其日均余额,该值越大,说明其备用资金越充分;第二,根据流水中每个季度结息和活期利率反推每个季度的日均余额,推算其标准差,直观反应其波动性,该值越小,说明其备用资金越稳定。


3主要风险点


通过对银行流水进行一系列分析,从中可以挖掘一些信息,提炼出重点关注的事项,主要有以下三个方面:


(1)隐性负债


通过对流水中交易金额和交易对象,我们可能会发现客户存在一些未反应在征信中的负债,比如消费金融、小贷公司、P2P机构或民间机构等借款,这样可以更进一步了解客户的诚信度、真实负债水平和还款压力。


(2)交易量与销售额匹配度


通过对客户流水交易量的筛选分析,将月度和年度数据与客户月度和年度销售额进行对比,一般而言两者匹配度在50%-100%为正常,如果低于50%,可能原因有流水可能不是客户主帐流水、客户的结算方式不是转账(如现金或承兑)、销售款回笼周期过长(期间内资金回笼少);如果过高,比如达到200%,可能原因有筛选不准确、低估销售额、存在其他生意和虚增交易流水。无论过高或过低,都需要和客户进一步沟通,弄清真实原因,揭示其隐藏的风险因素。


(3)日均余额与月还款额匹配度


通过对流水的日均余额分析,可将与月还款额(等额还款)进行对比,一般而言,该比例大于1较好,在低于1的情况下,越小说明客户还款压力越大,比如某客户日均余额1万,每月还款5万,无其他还款来源补充情况下,一般而言还款压力较大。


二、征信分析


1基本要素


众所周知,个人信用报告包括八项主要内容:基本身份信息、居住信息、职业信息、贷款汇总信息、信用卡汇总信息、贷款明细信息、信用卡明细信息和查询记录信息

企业信用报告包括六项主要内容:企业基本信息、股东信息、关联企业信息、未结清贷款汇总信息、贷款历史汇总信息和单位缴存信息

2分析内容


(1)征信真伪


目前,很多机构可以对客户的征信报告进行包装,针对这类情况可以从以下角度进行分析:第一,版式和清晰度,央行打印的征信报告有自己特定的版式,打印比较清晰,比如页脚有打印代码;第二,与客户口述的征信信息进行对比,比如负债总额、贷款机构、逾期情况,看是否有差异;第三,打印日期和时间,一般打印时间久远,包装可能性大。如果存在疑问,可以陪同客户去央行进行打印。


(2)个人征信报告分析


第一,居住信息,从中可以发现客户在哪些地方居住过或有几套房产;


第二,职业信息,从中可以发现客户曾今从事过哪些职业,在哪些公司上过班,经营过哪些公司,或者现在经营多家公司。


第三,贷款汇总信息,从中可以发现客户贷款总额,总余额,月均还款,有几次逾期,最长逾期多久,有6次以上逾期和最长逾期超过3月,需要特别关注。


第四,信用卡汇总信息,从中可以发现客户有几张信用卡,授信总额,透支总额,最高授信额度,平均透支总额,有几次逾期,最长逾期多久,透支比例超过80%,有6次以上逾期和最长逾期超过3月,需要特别关注。


第五,贷款明细信息,从中可以发现客户每笔贷款的发放机构、发放日期、贷款期限、到期日、还款方式、担保方式、五级分类、每月还款额及逾期情况、是否提前还款等信息。贷款到期日是否临近,等额还款的每月压力大,抵押担保比联保或信用的续贷可能性大,单笔出现3次以上逾期需要关注。


第六,信用卡明细信息,从中可以发现客户每张信用卡的开户日期、授信机构、授信额度、透支额度、还款额、逾期情况。对于大额信用卡是否存在分期、近期办理多张信用卡、贷款以信用卡形式发放、单张信用卡超过6次需要关注。


第七,查询记录信息,从中可以发现客户近期在哪些机构有过贷款审批、信用卡申请及担保审查等信息,对于个人查询记录,需要逐条询问其查询原因,对于个人查询次数较多者,需要特别关注。


第八,客户贷款历史分析,一般情况下,对于信用历史复杂的客户,需要根据征信报告画出客户贷款历史图,从中可以发现客户贷款机构的变迁及贷款五大要素的变化,对于重要变化需要和客户进行询问。


(3)企业信用报告分析


企业基本信息可以通过工商信息查询获取,企业征信信息一般会比较滞后且不准确,对此无需过多分析。


第一,关联企业分析,现在很多企业征信报告中反应了很多关联企业信息,但又很多不准确情况,可以通过工商查询每个企业,看是否存在股东或高管关联,如有,就可以确认为关联企业。


第二,未结清贷款信息,企业征信报告对于贷款信息披露的不如个人征信报告那么充分,只能关注客户现有总负债、贷款产品、发放日、到期日、五级分类情况,至于其贷款机构、还款方式、担保方式、利率等信息只能与客户询问获取,结合常识进行确认。


第三,贷款历史信息,企业征信报告中按季度披露了客户贷款金额的变化,从中我们可以发现客户贷款金额的变化,对于增加或减少的原因和资金的来龙去脉需要和客户进行询问何时。


3主要风险点


(1)高风险关联企业


从征信分析中,如果发现客户存在众多关联企业或高风险关联企业,都需要特别关注,如客户有超过2家与主业无关的关联企业,或者存在涉及KTV娱乐行业的关联企业。


(2)信用记录逾期较多


从征信分析中,发现客户有贷款连续逾期或者累计超过3个月的逾期,单张信用卡超过6次或者累计超过10次逾期都需要特别关注。


(3)近期大额贷款到期


从征信分析中,发现客户近期有大额贷款到期,此时需要和确认其还款来源、续贷准备情况和发放机构的信贷政策变化情况。


(4)历史贷款机构变迁


从征信分析中,发现客户的贷款从五大国有银行不断向全国性股份制商业银行、区域性城商行、农商行、村镇银行、小贷公司逐步转移,需要关注宏观形势及行业趋势对客户的影响。


(5)贷款需求比较紧迫


从征信分析中,发现客户近期频繁申请贷款和信用卡,需要关注其向哪些机构申请贷款、申请结果、拒绝原因,侧面挖掘客户的不利信息,同时为后续侧面打听软信息做准备。


从征信分析中,如果发现客户信用卡透支比例超标和信用卡分期等情况,需要特别关注其透支的真实原因,一定程度上反应客户的资金运转已经相当紧张。


(6)联保贷款比例过高


从征信分析中,如果发现客户有联保贷款比例超过50%,需要特别关注其发放机构、发放历史、联保对象、每户贷款金额、贷款到期日等信息,挖掘是否存在联保体瓦解风险及机构收缩贷款风险。


(7)近三年贷款大幅变化


从征信分析中,如果发现客户近三年贷款总额大幅增加或减少,对于增加,需要关注其增加的原因、资金去向以及从资产中是否能够看到对应的实物,对于减少,需要关注其减少的原因、还款资金来源以及对经营的影响。


在小微信贷实战中,流水和征信分析只是小微信贷分析的一部分,可以通过流水和征信分析获取很多客户隐藏的信息,挖掘可能存在的风险点,针对每个风险点,都需要与客户沟通,了解其真实原因,将其放在整个信贷分析中,而不能孤立的看问题,采取一刀切的方式。


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