A互联网银行小微企业信贷风险控制策略优化研究

发布时间：2021-11-18 23:40

　　随着互联网技术在金融行业应用的不断成熟,商业银行和互联网金融机构的边界越来越模糊,竞争也越来越激烈。尤其是在传统银行服务较为薄弱的小微企业信贷服务领域,互联网金融机构借助互联网及大数据技术开始大举进入,通过金融科技手段形成差异化竞争,小微企业信贷业务的竞争越来越白热化。A银行作为一家新成立的互联网银行,虽然同时具有互联网企业的灵活机制和传统金融机构的资金资源这样的双重优势,但也同时面临着新兴互联网金融机构和传统大中型商业银行的双重竞争压力,面对越来越多的竞争对手和国家对于金融行业越来越严的要求,公司暴露出了很多目前面临的小微企业信贷风险评估控制与管理问题:一是缺乏大中型商业银行的网点优势,无法现场核验小微企业经营情况;二是相比互联网金融机构,缺乏完善的信贷风险评估和控制体系以及配套的管理流程;三是对于小微企业信贷过程中存在的严重信息不对称问题,A银行缺乏完善的信息采集和甄别能力,客户风险评级、欺诈与逾期概率预判和差异化定价能力较弱,盈利能力不强。本文研究国内外的小微企业信贷风险评估的模式和大数据风控手段,并以A银行为例,通过企业生命周期、信用评分等理论系统性的分析了 A银行风险控制的关... 

【文章来源】：上海外国语大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图５．?１风控系统流程图??

图５．?２反欺诈类型图??上图中的部分详细指标见表５－３。??表５．?３主要反欺诈指标??身份证实名验证??手机号实名验证??银行卡实名验证?＾??＿＿验??金融黒名单查询???通讯录黑名单查询?￣?￣??共债信息查询???学历学籍真实性验证??申请时间???在线行为分析?翻页速度???ＩＰ黑名单或跳转链接黑名单????申请设备更换??胃交易金额离散系数??

?第５章Ａ银行小微企业信贷风控优化策略???５．３．４基于ＷＩＦＩ探针及ＬＢＳ数据的小微企业客流分析系统??对Ａ银行来说，识别小微经营情况最重要的是该小微企业是否良性运转，客流??是否稳定，是否存在经营波动和流失风险。本文提出了一种使用门店客流信息检测工??具来实现小微企业尤其是零售餐饮行业企业的客流稳定性分析的方法。??现有客流检测系统一般使用红外热成像技术、激光监测技术、３Ｄ视频监测甚至??人工统计的方式，前三种需要成本较高的专业设备，人工统计费时费力，价格昂贵。??同时对于仅用于客流数量预估的风控辅助０标来说有点“杀鸡用牛刀”，得不偿失，??企业主也不愿意承担这部分成本，即使愿意实施周期也较长。在这种情况下，可以使??用相对简便的ＷＩＦ１探针工具进行客流的模糊检测。??

【参考文献】：
期刊论文
[1]我国商业银行小微企业金融服务对策分析[J]. 曹伟迪.  企业导报. 2016(16)
[2]大数据风控的现状、问题及优化路径[J]. 巴曙松,侯畅,唐时达.  金融理论与实践. 2016(02)
[3]国外商业银行小微企业信贷模式比较与启示[J]. 施刚.  金融论坛. 2016(01)
[4]互联网银行理论研究的最新进展[J]. 乔海曙,许可.  金融论坛. 2015(06)
[5]关于研发小微企业信用评分的思考[J]. 马艺桂.  征信. 2014(09)
[6]互联网金融到底有多新[J]. 陈志武.  新金融. 2014(04)
[7]巴塞尔新资本协议下的风险管理[J]. 杨奕.  财经界(学术版). 2013(17)
[8]论企业财务实力评价指标的完善[J]. 裴宏波.  中国集体经济. 2012(09)
[9]美国小企业融资经验对缓解我国中小企业融资困境的启示[J]. 柳斌.  金融经济. 2010(14)
[10]民生银行:小微企业贷款成就“小微企业的银行”[J]. 林波.  WTO经济导刊. 2010(05)

博士论文
[1]基于信用评分模型的小微企业贷款的可获得性研究[D]. 朱艳敏.苏州大学 2014

硕士论文
[1]我国商业银行信用风险研究[D]. 沈一.暨南大学 2010



本文编号：3503855