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商业银行信贷审核与风险防控高级研修班课程大纲 【课程背景】 在当前复杂多变的金融市场环境下，银行零贷业务面临着诸多挑战与机遇。随着房地产市场的持续调整以及小微企业经营环境的不确定性增加，二手住房贷款和个人经营性贷款的信贷审核与风险防控愈发重要。国内外头部银行在长期的业务实践中积累了丰富的经验，借鉴这些经验对于提升我行分行零贷部信贷审查审批人员的专业能力，有效防范信贷风险，具有极其重要的现实意义。 【课程收益】 Ø 构建“身份核验-交易审查-还款评估-押品管理”四维防控体系。 Ø 掌握自雇人士收入验证公式与银行流水分析28项异常特征。 Ø 运用“信用风险三维模型”评估综合偿债能力。 Ø 行业前景PESTEL量化工具与财务造假识别技巧。 Ø 建立“假按揭”“背债人”特征库与中介包装贷风险信号矩阵。 Ø 掌握知识图谱与机器学习在反欺诈中的应用逻辑。 【课程受众】 分行零贷部信贷审查审批岗（3年以上经验人员）、区域风控主管、押品评估专员、贷后管理人员及相关需求者 【课程时长】 1天（6小时/天） 【课程大纲】 一、 二手住房贷款全流程风险防控 1．借款人身份核验实务 （1）理论框架： a．巴塞尔协议III对客户身份识别（KYC）的合规要求。 b．公安部公民身份信息系统（NCIIC）与第三方数据（运营商/社保）交叉验证逻辑。 （2）落地工具： 人脸识别活体检测L4级技术标准（误识率≤0.01%） 案例：2022年浙江某银行识破“假面夫妻团”骗贷案（涉及12套房产）。 （3）操作公式： 身份风险值 = 不一致数据项/总核验项×100% (阈值≤20%) 2．购房交易真实性审查 （1）阴阳合同（价税分离比对公式：合同价/税务评估价≤1.3） （2）首付款来源追溯（资金流向图谱分析法） 案例：广州某中介机构“零首付”包装案例（利用过桥资金伪造流水） （3）工具模板：《二手房交易真实性核查清单》（含9大类42项检查要点） 3．还款能力动态评估模型 （1）自雇人士收入验证：
（2）银行流水分析： 28种异常交易模式库 （3）工具：花旗银行IncomeAnalyzer系统逻辑解析 4．房产押品智能评估 估值模型： Ø 自动估价模型（AVM）参数校准标准（R²≥0.85） Ø 压力测试公式：极限LTV= 70%×压力测试价格/评估价 案例研讨： 杭州某学区房价格下跌30%后的押品快速处置方案。
二、 个人经营性贷款深度审查 1．信用风险三维评估模型 （1）负债健康度分析： 负债率=（个人负债+企业负债）/有形资产，( 警戒值≥ 150 % ) （2）现金流稳定性指数（CSI）：计算逻辑：6个月经营活动现金流标准差分析。 案例：上海某餐饮企业疫情期间现金流断裂预警分析 2．经营实体四力评估体系 （1）行业前景PESTEL模型：20项量化指标表（如行业集中度CR5、政策支持度评分） （2）盈利能力分析： 改进版杜邦公式： ROE=净利润/营业收入×营业收入/总资产×总资产/净资产 （3）财务造假识别： “三表勾稽关系”验证法（资产负债表/利润表/现金流量表） 3．场景化审批策略 （1）供应链金融“1+N”模式：核心企业担保系数表（按信用评级分档） （2）商圈租赁贷风控要点： 租金覆盖比 = 年租金收入/贷款金额，( 最低要求≥ 1.2 ) 案例：深圳华强北电子市场商户集群授信方案设计
三、 新型风险识别与反欺诈实战 1．二手房欺诈图谱 （1）假按揭“三虚一假”特征： 虚价格/虚交易/虚资料/假签名识别技巧 （2）背债人画像模型： 8项生物特征（年龄/学历/工作年限）+12项行为特征（账户活跃度/负债集中度） 2．经营性贷款反欺诈工具箱 （1）壳公司识别五流分析法： ①资金流（伪造流水模式） ②货物流（虚假库存） ③票据流（阴阳合同） ④信息流（工商数据异常） ⑤关系流（关联企业网络） （2）中介包装贷信号矩阵： 27项风险信号表（如“短期频繁变更股东”“经营场地虚拟注册”）。 3． 数字化防御系统 （1）知识图谱应用：Neo4j构建关联关系网络（例：长三角地区骗贷团伙图谱） （2）机器学习模型： XGBoost算法特征重要性排序
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