AI智控赋能：小微信贷业务全流程管理及风险管控

课程大纲

课程总览

一、行业趋势

小微企业坏账率高达4.8%，传统风控模式乏力

二、政策驱动

三、需求痛点

1. 小微企业"三无"特征（无规范财报/无抵押物/无信用记录）的破解诉求
2. 客户经理在尽调过程中面临的"看报表不如看手机"现象

四、小微企业面临的主要风险

1. 内部风险
(1)财务造假
(2)关联交易
(3)主体资质缺陷
2. 外部风险
(1)行业周期波动
(2)供应链中断
(3)政策调整
贷款调查与风险识别
基本信息收集与核实

二、贷款用途审查

三、法人代表或实际控制人基本情况调查与核实

四、财务状况分析

财务报表真实性审查
(1)财务分析与交叉检验
(2)资产负债表/损益表/现金流量表的编制
(3)销售收入的检验方法
案例分析：某服装批发商虚增销售收入30%，如何通过水电费与物流单据识破
关键财务指标计算
存货周转率
应收账款周转率
(3)流动资产周转率
(4)毛利率

五、经营状况分析

营业场所考察
管理层访谈
行业分析

贷后管理及风险预警

一、常规管理

1. 贷后的内部管理——识别、判断、评估、控制
2. 信贷资金使用情况的监管
3. 账户资金的定期监测
4. 客户管理
5. 贷款分类管理
6. 贷款到期处理

二、贷后监控的重点

1. 贷款用途是否按合同的要求执行
2. 客户的业务模式、运作方式是否有了变化
3. 客户的业务重点是否有了变化
4. 资产负债表的结构是否发生了变化
5. 损益表是否发生了变化
6. 营业额、利润率、常规经营成本是否发生变化

三、贷后风险预警与提示

1. 借款人身体状况出现重大问题
2. 企业经营者家庭关系不合、婚姻出现危机
3. 涉及诉讼，涉及廉政风险
4. 频繁更换会计人员或主要管理人员
5. 贷款期间在他行再融资，或有负债大额增加
6. 经常接到供货商查询核实存款情况的电话
7. 为他人担保引起法律纠纷
8. 借款人及关联人信用卡较多且额度较大
9. 为逃避债务隐匿或转移资产

四、AI技术在贷后风险预警中的应用

AI技术将贷后风险预警从事后处置转向事前预防，显著降低银行风险
案例1：某建材商张某贷款100万后发现其经营异常
案例2：发现某服装厂设备抵押物被调换
案例3：某企业代发工资异常触发预警

法律风险防范及化解

一、贷前法律风险防范

1. 主体资格审查
法律要点：确保借款主体符合《民法典》、《公司法》等规定
2. 合规操作
(1)自然人借款：核实身份证有效期，联网核查婚姻状况（涉及夫妻共债）
(2)个体工商户：审查实际经营地址与注册地一致性，要求经营者现场视频认证
(3)企业借款：通过国家企业信用信息公示系统验证股东会/董事会决议有效性

二、合同法律风险管理

1. 合同条款设计
必备条款（依据《民法典》第667条）
(1)用途限制条款："贷款仅用于__用途，挪作他用的银行有权提前收回"
(2)交叉违约条款："借款人在其他金融机构发生逾期即视为本协议违约"
2. 合同签署规范
(1)双录制度
现场录像需覆盖合同关键条款宣读（如利率、违约金）
自然人借款须同步录制配偶知情同意声明
(2)盖章控制
个人借款合同须按骑缝指模

三、担保审查要务

1. 风险点
(1)抵押物权属不清
(2)重复抵押
(3)登记瑕疵导致优先受偿权丧失
2. 风险防范措施
(1)实地核查抵押物
(2)动态监控
案例分析：某银行因未发现抵押房产已被查封，丧失优先受偿权

四、AI赋能法律风险

(1)利用司法大数据平台监控借款人涉诉信息，提前预警潜在风险
(2)利用AI审查合同，自动识别条款漏洞
案例分析：某企业以土地抵押贷款后，因其他债务纠纷土地被其他债权人首封
案例分析：某保证人以主合同变更未通知为由拒绝承担担保责任

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

场景边界更清楚：如何将AI技术应用于客户画像构建、反欺诈侦测、自动化审批、智能合同解析、贷…
提示与校验更稳定：全流程风控框架，覆盖贷前调查、贷中监控、贷后管理
运用财务交叉检验、反欺诈识别、预警信号捕捉等工具

课程背景与交付信息

在数字金融与普惠金融深度融合的发展浪潮下，人工智能正成为重构小微信贷业务模式的核心驱动力。小微企业作为实体经济的毛细血管，融资需求迫切但因无规范财报、无足额抵押物、无完善信用记录的特征，让传统小微信贷模式深陷信息不对称、风控精准度低、运营效率不足、坏账率居高不下的行业痛点，金融机构在服务微企的过程中面临着敢贷、愿贷与能贷、会贷的双重考验。央行《金融科技发展规划（2024-2026）》明确提出智能风控覆盖率提升至 80% 的硬性要求，倒逼金融机构加速信贷业务的数智化转型。AI 技术的深度应用，为小微信贷破…

基于此，本课程聚焦 AI 与小微信贷业务的深度融合，拆解小微信贷全流程管理的核心逻辑与风控要点，助力银行等金融机构的信贷从业人员掌握 AI 赋能小微信贷的实操方法，构建全流程风险管控体系，实现普惠金融落地与业务稳健发展的双重目标

课程时间

2天

授课方式

专题讲授、案例剖析、问题讨论、经验总结

课程内容重点

01某服装批发商虚增销售收入30%，如何通过水电费与物流单据识破

02某制造业企业主征信显示信用卡连续逾期，贷中发现其近期参与民间借贷，银行暂停授信

03客户为塑料制品厂夫妻店，发现夫妻离异且男方涉赌，立即压缩授信额度

04某印刷企业预警其未更新环保设备，1个月后该企业因环保不达标被勒令停产

讲师介绍

汤红

银行风险管理专家

银行风险管理专家。资深银行风险管理与合规专家，20年银行经验，擅长合规反洗钱、信贷风控及运营风险防范。服务600余家金融机构，学员满意度95%以上，机构返聘率98%。可结合反诈背景下的客户沟通及投诉处理方向补充授课视角，聚焦银行运营/合规/消保

金融银行

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI智控赋能：小微信贷业务全流程管理及风险管控》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合客户经理、信贷人员以及其他相关人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

掌握如何将AI技术应用于客户画像构建、反欺诈侦测、自动化审批、智能合同解析、贷后风险预警等具体场景，优化风险评估流程，提升工作效率与精准度，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：2天（每天6小时）。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用专题讲授+案例剖析+问题讨论+经验总结，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配