《普惠金融下中小企业贷前尽职调查与风险控制》

《普惠金融下中小企业贷尽职调查与风险控制》

主讲：李老师 课时： 12小时

模块一：普惠金融下商业银行信贷业务的影响

一、宏观环境与金融市场状况

1. 中国宏观经济的主要问题

2. 中国金融市场的发展状况

3. 中国金融市场的隐患

二、普惠金融的含义与特征

1. 什么是普惠金融

2. 普惠金融的主要特征

3. 中国发展普惠金融的重要性

三、普惠金融与银行小贷业务的关系

1. 国际信贷业务的典型模式

2. 我国银行小贷业务的主要模式

3. 未来发展普惠金融的模式选择

4. 普惠金融与银行信贷业务的竞争关系

模块二 贷前调查的内容及方式方法

一、贷前调查的范围与内容

•

信贷调查包括：借款申请人企业经营状况调查、借款申请人家庭状况调查、担保人调

查。

• 信贷调查的方式：现场调查、非现象场调查

• 调查了解的主要内容：

1、了解客户的从业经验、管理能力和个人品行

2、了解客户经营项目的行业和其自身状况

3、获得经营项目的财务信息

4、了解客户的家庭的有关信息（基本状况、收支、财产及债务）

5、收集信贷决策资料和贷款要件

6、核对文件（合法性、真实性、有效性、一致性、全面性）

7、要求客户提供保证人和证明人的姓名和联系方式

（证明人可以是经营上下游客户 、经营地点出租人 、所在市场的管理者等

）；通过调查保证人和证明人，了解保证人的真实担保意愿，对客户所提供的信息

进行交叉验证

二、信贷调查的要点

• 保证真实性是信贷调查的核心原则

• 调查应以调查客户的借款用途、还款来源为重点

案例：客户真的需要钱吗

期限错配蕴含的风险

• 行信贷调查时，应该以访谈和实地考察为主要调查手段，要“面对面”。

• 将客户所提供信息与书面材料和/或证明人所提供的信息进行“交叉核”。

三、贷款调查的五个方法

• 明知故问法

案例：王老板在吗

张总是我的好朋友

• 逆算倒推法

案例：库存的秘密

您真的需要贷款吗

• 见微知著法

案例：客户的白鞋子

永远打不通电话的李总

• 比较分析法

案例：用电量透露的玄机

被苏宁拖欠？

• 多点核对法

四、现场调查的原则及实际操作

（一）现场调查的几个原则

• 兼听则明，现场调查应坚持双人或多人原则

• 及时性是保证调查真实性的关键

• 重视对原始凭证的收集

• 企业主的口碑是现场调查的重点

（引用视频天下无贼，开宝马的就一定是好人）

案例：不情愿的担保人

刺眼的白鞋子（引用视频天下无贼，开宝马的就一定是好人）

客户介绍的陷阱

（二）现场调查重点及案例集锦

• 经营场所真伪辨别

引用视频（泰囧）

案例：仓库的联系电话

前台的通讯录

真正的大老板不是他

• 经营状况真伪辨别

案例：小工的抱怨

打卡单里玄机

过期的库存

不会说谎的电费单

书柜里的秘密

中介的传单

• 抵质押物真伪辨别

案例：会跑的螺纹钢

聪明的包装纸贸易商

不可对抗的善意第三方

五、非现场调查的原则及实际操作

（一）非现场调查的原则

• 交叉原则是非现场调查保证真实性的第一原则

（二）非现场操作的工具及取得途径

• 征信报告

• 法院执行网、工商注册网

• 银行对账单

• 财务报表

• 房地产信息网

（三）征信报告查询案例集锦

• 从征信看历史

案例：他是一个成功人士吗

• 从征信看信用

案例：没有不良信用记录的客户的不良信息

• 从征信看资金状况

案例：一个卡奴的自白

• 从征信关联

案例：客户没有告诉我们的故事

• 从征信看经营状况

案例：学习同业好榜样

（四）法院执行网、工商登记网查询及案例集锦

• 怎样使用法院执行网、工商登记网

案例：实力强大的担保人

被吊销的企业

（五）银行对账单查询

• 从银行对账单看企业经营

案例：客户的经营收入有5000万吗

• 从银行对账单看企业的民间集资

案例：奇怪的交易对手

• 如何排除虚假的银行对账单

（六）中小企业财务报表分析及案例集锦

• 资产负债表的构成及编制原则

• 资产负债表分析及案例集锦

案例：合理避税下的科目真实性扭曲

诱人的银行存款

爱打扮的应收账款

其他应付的玄机

并不真实的资产负债比

• 利润表的构成及编制原则分析

• 利润表分析及案例集锦

案例：急剧下滑的营业收入

销售额增长背后的利润萎缩

• 现金流量表的构成及编制原则分析

• 现金流量表分析及案例集锦

案例：负的现金流量表正常吗

（七）房产信息网查询及案例集锦

案例：客户仅拿出一套房子

六、对几个问题的探讨

• 小微企业的隐形资产

• 民间借贷的前世今生

1. 民间借贷不好吗

2. 怎样判断民间借贷的规模

• 怎样看待多家融资的企业

• 避免过度融资

• 怎样看待中介

七、大数据时代的信贷调查展望



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