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小贷公司风控工作总结范文【范例4篇】【导读引言】网友为您整理收集的“小贷公司风控工作总结范文【范例4篇】”精编多篇优质文档,以供您学习参考,希望对您有所帮助,喜欢就下载吧!小贷公司风控工作经验的分享【第一篇】小贷公司风控工作经验的分享1.之前公司介绍之前在一家投资公司担任销售主管,公司主要从事与上海多家银行合作的中介业务,主要负责客户银行房屋抵押的消费贷款与个人经营性贷款,还有按揭贷款,偶尔做一些小贷公司合作的无抵押信用贷款。包括平安,宜信等小贷。2.之前公司的作用工作内容是连接客户与银行和小贷公司之间的中介服务,有些同事可能会想到客户直接找银行好了为什么找你们中介公司,其一:现在是信息时代。每家银行的贷款产品与贷款政策不同,客户不可能清楚自己是不是符合每家银行的贷款要求,中介公司是汇总了所有的信息为客户提供便利,帮助客户选择贷款平台。第二点:比较关键了,不是所有客户都是世界500强企业的员工或者优质企业,大部分客户停留在中小微企业,贷款条件或多或少还是不满足银行的贷款政策的,就需要贷款中介来包装客户。包装银行所需要的贷款材料,放款的用途。包装的材料包括有流水、房产证、户口本、结婚证离婚证、单身证明(去年10月民政局停止办理)、收入证明(单位电话代接)、企业照片、还款凭证、结清证明、下面我简单的介绍一下之前中介包装的一些情况。一共有6点我先申明下,上述所说的这些贷款包装的材料我是没有直接参与的,以前公司是由贷款部后台人员负责的,我还没有这么坏。大家不要误会,我只是负责带领团队开发客户。1.首先第一点:流水之前做的抵押贷款比较多,流水如果不符合银行还贷比的话,流水包装还是比较常见的,流水认定的一般计算方法是计算客户的这次银行贷款月还款金额大于客户每月净收入的2倍。比如说客户这次申请贷款的月还款是2万,那客户每月净收入要4万才能符合银行要求。如果客户不符合要求就需要包装。主要是问客户要一张除了4大行之外的流水,最好是当地的商业银行流水作为模板,然后做一份专业的符合银行要求的流水。然后我看了下新新贷大纲上面签约材料需要客户签约时携带对账单U盾,当面查询客户流水真实性,我认为新新贷对于流水这块的风控要求还是做得挺好的。因为之前做的银行抵押贷款不需要面签时流水的证实,所以说流水只能凭借银行信贷员肉眼分辨。举个辨别真假的例子:银行资深信贷员如果觉得流水有问题,会往客户账户打1块钱,然后让客户重新去拉一份截止当天的流水,核实下有没有1块钱的转账记录。(这个方法适合以后负责大客户的同事,可以节约时间成本)2.第二点:房产证之前从事抵押行业接触到的上海本地产证较多,因为抵押贷款客户需要备用房,所以会为客户包装个外地产证或者宅基地证。上海房产抵押信息产证无法查看,需要看产调。我们初审只能是看图片或者复印件,大大的增加房产证鉴别的难度,只能通过反欺诈仔细的交叉验证核实。3.第三点:户口本之前的中介公司,如果客户贷款房产的户口里有老人或小孩,是不能审批的,所以会PS修改或者重新做一本。还有之前按揭贷款做得比较多,二套房按揭做成首套贷7成的客户也是需要改户口本的。现在大纲是不强求提供户口本的,这块的话大家了解一下就可以了。4.第四点:结婚证离婚证、单身证明之前的中介公司,如果抵押客户要包装婚姻的有以下三种情况1.房产证上没有配偶名字情况下,不想让配偶知道客户贷款的。2按揭房找个假配偶结婚的。3配偶征信差,且房产证没有配偶名字。(因为抵押贷款需要夫妻征信)5.第五点:征信之前的中介公司因为大部分都是银行的贷款产品,客户所提供的征信报告都是只能作为参考,最终银行审批人员都是会让会客户签一份银行版的征信查询授权书,所以之前征信这块不能包装。但是,我想请问下领导,我们新新贷新推出的公司版征信授权书是和银行合作的吗,审批的时候公司自己渠道拉取征信吗还是客户自己拉取的征信也行?目前我了解的公司征信系统是客户可以自己拉取征信报告上交和鹏元征信查询,新版大纲面签不需要征信。如果公司没有自己的征信系统的话很容易让客户(信贷员)伪造征信,导致公司存在巨大风险。6.第六点:我对于申请表、委托书、授权书签名的建议之前我也和许多小贷公司业务员接触过,许多业务员由于客户漏签或者业务员事后发现信息填错不愿多跑一次让客户重签再或者其他原因导致申请表、委托书、授权书其中之一忘记签名,业务员会自己重叠描写客户签字,所以初审要看清签字是否一致,如果字迹大小一模一样就要注意了。会导致贷后管理出现问题。今天的工作分享完了,因为我是新人,所以今天有点紧张,大家见谅下,谢谢大家。小贷风控问题凸显【第二篇】7月27日,央行发布了《2016年上半年小额贷款公司统计数据报告》。报告显示,截至2016年6月末,全国共有小额贷款公司8810家,从业人员数115199人,实收资本亿元,贷款余额9364亿元。2016年上半年全国小贷行业主要指标全面负增长,全国小贷公司数量、从业人员、实收资本、贷款余额分别比去年底减少100家、2145人、亿元、亿元。这一情况是全国小贷行业有史以来首次出现。截至2016年6月末,全国共有小额贷款公司8810家,较2015年年底的8910家减少100家,减少%。全国小贷公司从业人员数115199人,较2015年年底的117344人,减少2145人,减少%。全国小贷公司实收资本亿元,较2015年年底的亿元,减少亿元,减少%。全国小贷公司贷款余额9364亿元,较2015年年底的亿元,减少亿元,下降了%。实际上,在近几年的发展中,全国小额贷款公司出现了融资难、风险高、税负重、监管缺等问题,其生存状况不容乐观。数据显示,“十二五”期间全国小额贷款公司主要指标增速逐年下降,如贷款余额从超过20%年增长速度下降到负增长。今年第一季度小额贷款行业的机构数量、从业人员数量、实收资本、贷款余额4项主要指标环比均出现负增长,分别减少43家、979人、亿元、亿元,下降幅度分别为%、%、%、%。然而现实中,不良率远高于披露的数据……小额贷款公司的困境成因(一)身份定位模糊不清小额贷款公司的身份定位类似于“准金融机构”,既不能享有金融机构相关的优惠政策,还会受到金融政策限制以及相关部门的监督管理。这些就导致了小额贷款公司的身份模糊,市场定位不明晰,严重制约了小额贷款公司规范、健康的发展。(二)信贷资金匮竭小额贷款公司的资金主要来源于股东缴纳的资本金、捐赠金以及来源于不超过两个银行业金融机构融入的资金,没有资金循环的机制,而有限的自有资金和后续资金的严重不足形成了小额贷款公司经营的举步维艰甚至面临破产的主要原因。(三)经营管理不完善小额信贷飞速发展,而小额贷款公司的经营管理制度却一直处于摸索和修正的过程,这就严重增加了小额贷款公司的经营风险。小额贷款公司的管理制度的不完善,给管理带来了无序性。(四)信用信息不对称信用信息不对称,严重制约着资金的有效利用,是导致信用风险的主要原因。国外小额贷款公司取得的成功是在社会诚信度较高的环境下实现的,而我国的社会诚信还需加强培育。我国的农村信用体系相对滞后,农户和中小企业信用信息并没有纳入征信系统,给小额贷款公司收集客户信息带来了困难。在保障效益性的原则下,小额贷款公司效仿正规的金融机构,导致小额贷款公司在涉足小额贷款的各项业务中缺乏严格的贷前审查、贷中审查、贷后审查的业务流程和操作规范,并且与相当一部分被正规金融机构淘汰出局的客户发生贷款关系。而由于信息的不对称性,商业银行很难掌握小额贷款公司的融资去向,导致其不能贸然的对小额贷款公司进行投资。因此,形成了银行、小额贷款公司、借款人三方之间的信息不通畅的局面,在信息不对称的情形下发生的任何经济业务都是高风险的。大数据征信开启风控新格局与传统征信相比,大数据的助力将带来以下三大益处。首先,大数据征信模型可以使信用评价更精准。大数据征信模型将海量数据纳入征信体系,并以多个信用模型进行多角度分析,以美国互联网金融公司ZestFinance为例,它的模型基本会处理3500个数据项,提取近70000个变量,利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析,使评价结果更加全面准确,是模型评估性能大大提高。其次,大数据征信能纳入更为多样性的行为数据。大数据时代,每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息,使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。过去,征信机构对于企业和个人信息的搜集相对比较困难,数据搜集数量也比较有限。随着互联网和大数据的普及,依托于大数据和云计算技术优势,可挖掘大量数据碎片中的关联性,推动数据统计模型不断完善,更加科学的反映用户的信用状况。大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据维度,征信数据规模越来越大,数据维度越来越广,模型不断迭代优化,大数据等新兴技术正在成为征信行业突破传统瓶颈的重要手段。最后,大数据征信带来了更为时效性的评判标准。传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入,其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险,本身产生的结构性风险就较大。大数据的数据采集和计算能力,可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果,企业可以提升量化风险评估能力。不过,虽然大数据征信能够降低信息不对称,更全面地了解授信对象,并增加反欺诈能力,同时更精准的进行风险定价,但目前还不能完全取代传统征信。大数据风控可以从数据维度和分析角度提升传统风控水平,是一个必要的补充,可以让传统风控更加科学严谨,但目前由于覆盖率、匹配率等问题,不能完全取代传统风控。与传统征信相比,大数据的助力将使信用评价更精准,纳入更为多样性的行为数据,带来更为时效性的评判标准。南京甄格资产专注于为民间借贷机构提供风控数据服务。凭借对行业的深厚积累,把大数据、云计算和移动互联网技术有机结合,提出了民间借贷风险控制和贷后催收的智能金融新模式。信用评价更精准甄格将海量数据纳入征信体系,并以多个信用模型进行多角度分析,利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析,使评价结果更加全面准确,使模型评估性能大大提高。纳入更为多样性的行为数据大数据时代,每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息,使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。甄格旗下的甄查查数据SaaS云平台提供包括但不仅限于身份信息验证、户籍、学历信息、银行卡流水、名下资产状况等多种数据接口服务。过去,征信机构对于企业和个人信息的搜集相对比较困难,数据搜集数量也比较有限。随着互联网和大数据的普及,依托于大数据和云计算技术优势,可挖掘大量数据碎片中的关联性,推动数据统计模型不断完善,更加科学的反映用户的信用状况。带来更为时效性的评判标准传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入,其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险,本身产生的结构性风险就较大。甄查查大数据平台的数据采集和计算能力,可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果,企业可以提升量化风险评估能力。不过,虽然大数据征信能够降低信息不对称,更全面地了解授信对象,并增加反欺诈能力,同时更精准的进行风险定价,但目前还不能完全取代传统征信。大数据风控可以从数据维度和分析角度提升传统风控水平,是一个必要的补充,可以让传统风控更加科学严谨,但目前由于覆盖率、匹配率等问题,不能完全取代传统风控。小贷风控工作总结【第三篇】小贷风控工作总结小贷公司风控工作经验的分享1.之前公司介绍之前在一家投资公司担任销售主管,公司主要从事与上海多家银行合作的中介业务,主要负责客户银行房屋抵押的消费贷款与个人经营性贷款,还有按揭贷款,偶尔做一些小贷公司合作的无抵押信用贷款。包括平安,宜信等小贷。2.之前公司的作用工作内容是连接客户与银行和小贷公司之间的中介服务,有些同事可能会想到客户直接找银行好了为什么找你们中介公司,其一:现在是信息时代。每家银行的贷款产品与贷款政策不同,客户不可能清楚自己是不是符合每家银行的贷款要求,中介公司是汇总了所有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