銀行信貸風險管理控制系統有哪些
1.銀行的主要風險還是信用風險，其中貸款風險是主要內容。
銀行要給壹個客戶做貸款，壹般前提是該客戶在銀行有較長時間的結算關系，有賬戶流水，更重要的是日常企業財務到銀行對公櫃臺儲蓄櫃臺辦理各種業務透漏出來的壹些信息，客戶經理會和企業財務聊，從而獲知企業的運作情況以及資金需求，傳統上壹般不和陌生客戶打交道。當企業符合壹定條件了，銀行才開始介入授信放款，包括主動向客戶營銷信貸產品或客戶主動申請貸款。借款人通過貸款銀行進行日常結算，銀行通過檢查賬戶往來，可以發現壹些信息（不是全部，更多的信息要靠銀行與企業日常的打交道聊天，走訪獲知），例如近期借款人貸款1000萬購買100臺汽車，那麽1000萬支付出去以後，正常情況下後面陸陸續續會有汽車銷售收入進賬，比如壹周進展幾十萬，那麽這就是汽車在銷售。如果壹個月內沒有任何進賬，那麽銀行就會很緊張！！！
還有借款人繳稅、水電費支付都是通過銀行代扣代繳、工資通過銀行代發。銀行通過觀察其支付是否中斷、是否明顯減少等，來判斷企業經營是否發生重大變故。
分析賬戶交易流水本身就是壹種本事，流水又和銀行系統參數息息相關。這壹點和沒有結算業務的貸款公司不同，他們沒有結算網絡，雖然貸款公司可以索取客戶的流水，但是壹方面流水可以PS，而且不同銀行的流水格式參數千差萬別，貸款公司又如何識別真偽？就算是真的，又如何識別有效信息？而且銀行系統時不時的更新升級，很多同樣壹個科目又有各種入賬方式，隔行如隔山。流水要分析，但是不是全部。
所謂銀行信貸風控，就是對每壹個細節深入細致的熟悉，而不是空洞的FRM之類的理論。所以要到銀行作風控，首先妳要熟悉銀行的結算系統，對公要熟悉，對私也要熟悉。
不少互聯網公司也有辦法，通過壹些互聯網信息，類似人肉搜索方式做風險控制，運用大數據，數據挖掘，機器學習，反欺詐等計算，批量化操作。這是壹個有意義的嘗試，互聯網公司目前都是燒錢期，成熟的商業模式會如何，還未得而知。大數據固然重要，而作為銀行人，往往我們要關心的是小數據，與手裏的客戶相關的小數據。結算數據類似於抽樣，從客戶成千上萬的變量中抽取最能代表客戶風險狀況的東西——現金流信息。有時候做好了現金流分析，已經能夠判斷風險80%,當然客戶的壹些社交網絡信息，如微博、qq信息，微信信息重要不重要，有時候的確很重要，權當壹種預警信息吧。對於那些小微貸款，客戶處於社會底層，不在金融體系裏，賬戶都沒有，更別說結算，那麽只能用互聯網抓瞎，權作壹種聊勝於無。對於銀行來說，直接放棄這些客戶是比較保險的做法。
擔保方面的熟悉。第壹還款來源前面已經談過了。下面說說第二還款來源。
抵押物：要熟悉各種抵押物，房產，房產有幾種類型，各有什麽政策風險？抵押登記如何辦理？他項權證也有假的哦，我親歷過，房管局和借款人串通起來騙貸幾個億！！！股權質押如何辦理，政府哪個部分受理？出了風險如何處置？有哪些障礙？汽車抵押如何控制？如何拖車？
所以銀行風險控制，就是這些細枝末節的東西，壹個小細節失控，就是幾個億的漏洞！！！
2.技術與管理。
年少時，認為要專業，什麽VBASASCFAFRM風險案例模型研究壹大堆，其實到了後來發現，做好還是要團隊，要管理，要整合資源。也即是另壹種能力。專業的知識，可以補救，能力提升則不易。明明知道哪些事情該如何做，但是具體的事情要人去做，手下的人品質出了問題，再強大的風險控制體系，都無濟於事。人防物防技防。現在過於偏重技術，例如用大數據建模篩選信貸客戶，用行為模型做貸後管理。其實銀行裏面，更多的強調人品的作用。太過聰明的人不適合做銀行。
3、風險管理本質上還是管人
現在技術發達了，企業上了ERP，銀行上了信貸管理系統，加上互聯網，大數據橫行。人與人之間的隔閡變大了，貸款從網上手機上申請，銀行也用大數據建模型管理貸款。從原始社會的打架，到現代黑客戰，類似於軍備競賽，反欺詐手段高明了，欺詐手段也升級了。信用還是要靠人與人之間的感情建立的，銀行與企業之間沒有合作與感情，那麽很難說風險管理就很強大。要讓企業認為這個銀行是值得尊敬的，是有血有肉的，是值得長期打交道的，而不是冷冰冰的數據與模型。壹旦大數據系統檢測到企業數據指標不合格，立馬停止授信額度，抽貸，斷貸，逼死企業。這種大數據征信，防範了壹時的風險，但是傷害了企業。
4、趨勢。
未來是不是銀行都要變成互聯網技術公司？我感覺傳統的銀行，人海戰術，社區金融，身邊的銀行，小區銀行，這種方式還是有生存空間的。隔壁王二狗要貸點款，填壹堆報表，該網點客戶經理到網上去錄入壹大堆數據，電腦自動到滿世界去搜索壹下王二狗的活動（微博發言、qq記錄、大眾點評，可穿戴設備數據庫看看他幾點起床、在哪裏吃飯，在哪裏活動，有沒有出入不良場所，心跳多少，脈搏多少，健康幾何），再用數據挖掘，機器學習技術，給王二狗畫壹個像？壹分鐘後，機器說，能批多少多少？這種模式很快，速度快，效率高，機器學習，就是人給機器打工。甚至以後連信息錄入的工作都不需要人工了，自助貸款機，的確，我們連身邊的活生生的人都不相信了，反而要依靠機器才能認識壹個人，王二狗人品如何，鄰居說了不算，機器說了算，而且機器可以積累經驗，增長智慧。壹個審批人的經驗增長速度遠遠趕不上機器學習智慧的積累程度。
人與人之間的隔閡越來越深了。
借用壹段時髦的話，“無信任不金融，互聯網降低了金融準入門檻，但信任門檻永遠在那裏。金融的發展基礎，是建立在“信任”之上，信任的門檻永遠擺在那裏，金融機構只有通過服務的方式取得客戶信任，才有機會開展金融”。至於該如何獲取信任，絕不僅僅是技術。
壹些貸款公司找來壹些大數據科學家和互聯網科學家，就說能夠取代銀行？但是我覺得，做自己能做的事，掙自己應掙的錢！！！
短期內，大家還不懂，跨界有紅利，但是長期壹定會均衡。
未來壹定會有專業的征信公司，他們是大數據科學家和互聯網專家，專門從事資信調查，不僅服務與信貸公司，還服務其他私人調查。當然是要收費的，而且會有很多家不同的征信公司，這些科學家之間會互相競爭，導致價格維持壹個均衡。由於模型壹旦成熟，這些工作基本上邊際成本很低很低，多查詢壹份，幾乎是零成本。所以，這個行業未來，壹旦技術公司互相競爭，價格歸零，最後得利的還是銀行。銀行不會自己去生產ATM，ATM廠商會競爭。ATM取代不了銀行，而是銀行應用了ATM。所以銀行大可不必自亂陣腳，專業的事情，讓專業機構去做。作為壹個金融從業人員，我們不是要變成數據科學家，要做我們能夠做的，就是服務活生生的人。
5、對政策法規要相當熟悉。
做風險的很多時候要和法律打交道，而法律法規經常變化，有時候壹個不經意的變化，就會導致很多業務翻新。例如，2015年8月6日，最高人民發布了《最高人民關於審理民間借貸案件適用法律若幹問題的規定》，核心是企業間直接融資渠道的逐步合法化、廢除四倍利率上限標準、網絡借貸平臺擔保的合法。大家可能不會太在意這個東西，但是，這個卻極大的影響征信模式。這個司法解釋，明確了企業借貸的合法性，而目前悲催的是企業之間的借貸未入人行征信而且技術上也不可能納入！！！依靠征信系統的銀行將無法掌握企業的實際負債情況。而且企業法人或負責人的個人借貸行為有可能需要企業承擔責任，這壹部分在企業的財務報表裏無法反映，會增加銀行授信調查工作的難度。
6、對政府辦事流程要相當熟悉。
公安、國土、房管、工商、稅務、保險、證券、社保、郵政、金融、電信等部門。
7、要在銀行幹，必須懂得社交。
很多人會說不善社交，於是躲在銀行後勤做風險，而支行的風控要和客戶打交道，就躲到分行去做風控，分行要和客戶打交道，就躲到總行去，而總行呢，需要更多的管理與協調能力，無窮無盡的會議，與銀監會政府溝通請示匯報，下去指導考察調研，講話，出席活動，比基層更加務虛，很多課題只是牽頭，具體都找研究所的科學家，那咋辦，去做博士後吧，做課題，做風險模型，達成所願，但是似乎又太冷門了。
搭建壹款小貸系統需要哪些流程？
小貸管理系統是壹款支持多種業務模式的標準化管理平臺，適用於小貸公司、典當行等類金融機構。它以財務核算和風險控制為中心，集成客戶管理、合同管理、貸款計息、還貸還息、電子審批、報表統計分析、安全維護、以及押品管理、任務提醒等功能，滿足上述類金融機構的日常業務需求。迪蒙小貸系統可有效的促進業務操作的標準化，流程化，幫助公司完善業務，合理規劃管理，降低信貸違約風險，減少貸款壞賬率。系統基於銀行系統架構設計，采用分布式的系統架構支持橫向擴展，可以應對交易量的爆發式增長，從容應對互聯網脈沖式的業務沖擊。
系統設置：設置系統的顯示信息和公司的基本信息;管理公司的部門、員工、角色、操作員等信息;管理系統安全策略;設置短信提醒模塊及桌面快捷模塊;設置要件管理參數;支持系統日終日誌、財務月終日誌和系統操作日誌的查詢。
辦公設置：設置辦公模塊的審批崗位、審批步驟、審批流程的基本信息;管理審批人員，對參數進行設置;維護人事管理的相關數據。
客戶設置：定制客戶資料信息表單;維護客戶資料完整度參數和等級參數;維護客戶數據，包括客戶信息維護、客戶合並和客戶移交、客戶清理等。
有沒有專門的貸款行業的客戶管理軟件呢？
專門的貸款管理軟件好像沒有，我自己沒找過，但我有個客戶找過，說他折騰了好長時間，沒找到合適的，後來用華創信息管理平臺實現的。
除了常規的客戶信息管理外，主要是能根據貸款金額、期限、利率自動編排還款計劃明細，也就是算好哪天應還款、應還多少，貸款余額是多少等。另外每筆還款可以記錄還款狀態，可計算拖欠情況等。
由於是平臺，不同於固定用途軟件，能容納並管理各種信息、各種資料，因此妳可以按自己需要自由增減管理項目。
希望能幫上妳。