和勤银行金融信贷分析解决方案

　　在竞争激烈的市场环境下，如何能够突围而出，成为竞争的胜利者，信息资料的掌握成为关键词。如果一个企业对内能够全面了解生产运营状况、产品销售情况、财务结算情况、库存与原材料风险;对外能够及时掌握客户群体消费能力、客户消费变化、竞争者的动态等信息。并且根据所得的信息进行科学决策、及时管理、指导企业顺应市场趋势发展，则该企业在市场竞争中一定能占据有利地位。不少行业的不少企业已经将先进的现代化管理运用在企业的运营中，并且建立了各种计算机系统，如企业资源管理系统(ERP)、客户关系管理系统(CRM)、供应链管理系统(SCM)、财务系统、办公自动化系统以及其他业务生产系统。经过多年的运行，这些系统积累了大量的数据，然而对于以上提到的内部运营、外部市场信息，大量的企业仍然感觉非常缺乏或者不能及时获得。一方面是企业现存大量数据，另一方面是信息缺乏，如何解决这个矛盾，我们说，根本之道是建立一条有效的包含数据整合、统计报表、信息分析、信息展示的，将数据转化为信息的途径。从目前科学技术的发展水平来看，数据仓库与商业智能应用的结合是最先进、最成熟、最科学的解决途径。为什么以往的业务系统都不能很好的实现数据到信息的转化工作，原因在于这些系统的目标是完成一定的业务需求，其从系统架构、数据组织到程序开发均是围绕着这个目标实现的，换句话说，这些系统均面向业务流程处理，而非信息提取。而数据仓库的出现提供了一个面向信息分析的数据存储方案，经过了抽取、转换、清洗、加载等步骤，数据如同图书馆里的书籍一样，按照不同的类别、不同的层次，分门别类的存放好，而商业智能平台则完成的数据加工为信息并按照用户需求进行多种方式的表现及发布的功能。因此，数据仓库加商业智能应用，是企业信息需求最适合的解决方案。

　　功能模块介绍

　　信贷质量监控

　　信贷质量监控主要目标是分析现有贷款的质量指标、监控现有贷款的发展状况、根据违约概率推测贷款损失。信贷质量监控中最重要的模型为贷款违约概率模型，该模型根据银行信贷历史数据(一般取前3年数据)，按照贷款五级分类逐项统计贷款损失与贷款时点发放金额的比例，得到每类贷款的违约概率。

　　 贷款趋势分析：用于分析一段时间类贷款业务的变动趋势，与同期的业务比较，发现分支机构间的贷款质量差异，以及找出与同行业之间的差距

　　 贷款利息分析：分析贷款投放的对象(行业)的利息收入情况，分析行业的市场情况，制定新的贷款对象政策。

　　 贷款回收分析：通过统计本期、历史的本金、利息回收数据，使得决策者可以有阶段、有目的地评估目前贷款的回收状况，看到管理上取得的成效，同时发现实际存在的问题，以便及时采取措施加以解决。

　　 不良贷款清收分析：从不良贷款的类别、不良贷款成因、不良贷款清理方式等不同角度组合分析不良贷款的核销金额、清收比率等。

　　 违约概率预测：根据违约概率模型计算得到的每类贷款的违约比率，分别与现有各类(五级分类)贷款存量相乘再乘以调节因子，得到现有贷款可能损失量，提供给信贷资产管理部、计划部、财会部等预期信贷损失的数据。调节因子是根据经济景气指标、贷款投向变化等因素考虑，预测本年贷款违约情况与历史情况的变化。

　　客户信用分析

　　银行很多的业务系统从不同方面存有反映客户情况的数据，如综合业务系统保存帐户以及交易数据，信贷管理系统或客户关系管理系统保存客户财务报表以及客户评估数据。而信贷风险监控系统与它们不同的地方表现在两个方面：第一是整合各个不同系统的信息，得到完整的客户视图;第二从宏观角度观察，分析整个现有的和潜在的客户群体的价值和信用程度。

　　 客户视图：根据客户属性，一般将银行客户分为个人客户和公司客户。客户视图通过信贷管理系统取得客户的基本信息、经营信息、财务信息、社会关系信息等静态数据以及从综合业务系统提取客户资产、负债帐户的动态数据，组成完整的客户报告。

　　 客户风险分析：结合客户资产帐户历史变化情况以及客户信用评估的数据，得到客户风险分析报告。客户信用评估由信贷管理系统完成，主要内容包括客户的市场竞争力、资产流动性、管理水平、企业其他情况的评分，综合评定客户的信用等级。

　　 客户群体分析：从客户类别、客户行业属性、客户信用等级、客户信贷情况等多角度组合分析银行现有客户数，新增客户数，同期、前期的增长数与增长率，不同类别的占比。

　　 客户信贷业务分析：从时间、贷款机构、贷款类型、客户类别、客户信用等级、客户行业属性、时点贷款状态等角度组合分析贷款笔数、发生额、发生额累计、贷款余额、不良贷款余额、新增贷款额、贷款收回余额、将到期贷款金额、展期贷款金额以及以上指标的同期、前期统计。

　　 客户授信额度分析：从客户类别、客户行业属性、客户信用等级、客户信贷情况、授信额度类型等多角度组合分析客户数、额度总额、可用额度、以及同比增长、上比增长、上比增量、占比。