分行及支行对公客户经理、对公业务团队负责人、支行行长、分管
AI助力下对公客户经理信贷风控与尽调报告撰写及企业财务报表分析质效提升
本课程面向分行及支行对公客户经理、对公业务团队负责人、支行行长、分管，围绕风险控制中的实际工作场景展开，用于判断《AI助力下对公客户经理信贷风控与尽调报告撰写及企业财务报表分析质效提升》是否匹配当前企业内训需求
授课讲师：
邓天伦 · 银行对公营销专家
适合对象
分行及支行对公客户经理、对公业务团队负责人、支行行长、分管
课程定位与主要问题
对新规理解存在偏差，难以准确把握贷款用途、受托支付及还款方式等监管底线，易引发合规风险。 尽调报告撰写耗时费力，内容缺乏逻辑性与说服力，难以有效支撑授信审批决策。 财务报表分析流于表面，无法深入识别财务造假信号或透过数据发现潜在的业务营销机会。 缺乏有效的数字化工具辅助，手工处理数据效率低下，难以应对高强度的日常工作负荷。 贷后管理手段单一，在自主支付场景下难以穷尽手段监控资金流向，存在贷款挪用隐患
课程适配与选型边界
这部分用于判断《AI助力下对公客户经理信贷风控与尽调报告撰写及企业财务报表分析质效提升》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度
对新规理解存在偏差，难以准确把握贷款用途、受托支付及还款方式等监管底线，易引发合规风险。 尽调报告撰写耗时费力，内容缺乏逻辑性与说服力，难以有效支撑授信审批决策。 财务报表分析流于表面，无法深入识别财务造假信号或透过数
课程内容应围绕风险控制相关问题识别、方法训练和案例复盘展开，实际取舍可按企业需求和课时安排确认
建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，以及邓天伦的授课方向来判断是否匹配
本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较风险控制主题范围，应优先查看主题页、方案页或知识页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕穿透三办法——监管底线与合规实务明确判断口径和处理优先级
- 用尽调报告撰写——AI赋能下的质效双…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走财务报表分析——AI赋能下的质效双…相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
在银行业竞争日益激烈且高度内卷的背景下，基层机构面临提升对公业务绩效的迫切需求。如何科学运用人工智能技术，优化尽调报告撰写与企业财务报表分析等关键环节，成为实现业务快速健康发展的重要突破口
随着贷款管理三办法等监管新规的实施，信贷全流程的风控要求更加严格。传统的人工操作模式难以兼顾合规性与效率，亟需通过系统化的方法学习与AI工具赋能，解决从调查、支付到贷后管理中的实际难题
课程时间
2天
授课方式
沙盘情景演练、小组讨论、互动交流、点评及讲授、案例分享
课程内容重点
01穿透三办法——监管底线与合规实务
02尽调报告撰写——AI赋能下的质效双提升
03财务报表分析——AI赋能下的质效双提升
04课程总结——AI赋能下的尽调报告撰写及财务报表分析质效双提升
课程大纲
：穿透三办法—监管底线与合规实务
概念与核心要点
- 流动资金贷款核心要点解析
- 固定资产贷款核心要点解析
- 个人贷款核心要点解析
- 小结：打造金融资本转换为社会实体财富所需的支付体系初心
受托支付金额下限
- 流贷单笔受托支付金额下限规定
- 固贷单笔受托支付金额下限规定
- 个贷不同类型贷款单笔受托支付金额下限
- 小结：流贷受托支付下限提升对系统化贷后管理体系的要求
贷款期限与还款方式
- 流贷、固贷及个贷的最长贷款期限规定
- 中长期贷款还款方式的明确监管要求
- 监管思路：力避整贷整还，扭转存贷期限错配
- 结合贷款场景合理设定还款方式，避免形而上学
贷款用途与尽职调查
- 监管底线：不得发放无指定用途贷款
- 个贷新规：不得以担保定贷，结合新三要素开展尽调
- 置换他行贷款的合规操作：合同用途填写与三大条件
- 调查环节变化：只有尽职调查才能明确用途与设计期限
- 流贷简化现场调查的正确解读与产品设计启示
- 按比例贷后管理：减负与主管重的平衡落地
支付规定与资金监管
- 受托支付与自主支付的不同要求
- 自主支付并非自由支付：穷尽手段监管资金投向
- 从三办法中理解以贷引存的逻辑
- 紧急用款场景的监管背景与底线
- 流贷中六个不得触碰的贷款挪用红线及处罚定性
- 监管检查梳理：未来业务办理中严禁触碰的事项
：尽调报告撰写—AI赋能下的质效双提升
尽调报告的本质和原则
- 尽调报告的三大本质：行为反映、沟通方式、审批依据
- 四大基本要求：真实客观、全面细致、逻辑清晰、分析透彻
- 行文四大原则：规范性、适宜性、客观性、严谨性
尽调报告的内容框架
- 企业基本情况
- 行业、市场及竞争情况
- 生产经营情况
- 财务情况
- 评级授信情况
- 当前授信需求及其合理性
- 授信方案
- 授信效果评价
- 授信风险及规避措施
- 用信条件和管理方案
高质量尽调报告撰写方法及AI应用
- 行业及市场分析：对照政策、突出优势及数据来源（AI案例：贵州地矿基础工程有限公司行业分析）
- 生产经营情况：产品、工艺、上下游、成本及销售利润（AI案例：贵州地矿基础工程有限公司生产经营分析）
- 财务分析：五看分析法（构成、变化、结构、比率、勾稽）（AI案例：贵州地矿基础工程有限公司财务分析）
- 授信方案制定：主体、品种、金额、用途、期限、利率、担保等要素（AI案例：贵州地矿基础工程有限公司授信方案设计）
- 授信风险及规避措施：精准识别风险，制定针对性避险措施（AI案例：贵州地矿基础工程有限公司风险及措施撰写）
：财务报表分析—AI赋能下的质效双提升
财务造假识别（辨真伪）
- 看构成：查合同、发票、流水
- 看变化：识别大额超常规变化
- 看结构：收入、成本、费用、利润结构分析
- 看比率：毛利率、净利率、ROA、ROE等指标
- 看勾稽：主营业务收入、成本、净利润与现金流、资产负债表的勾稽关系
- AI案例：贵州大龙豆制品有限公司财务造假识别（基于五看分析法）
基于财务分析做出授信判断（做判断）
- 看变化：资产、负债、收入、成本、利润及现金流的增减
- 看结构：资产、负债、收入、利润及现金流的结构分布
- 看比率：偿债能力、运营能力、盈利能力指标分析
- AI案例：贵州大龙豆制品有限公司授信判断（基于五看分析法）
授信报告中的财务报表分析（报审批）
- 看构成：科目构成情况及其原因影响
- 看变化：增减变化情况及其原因影响
- 看结构：结构占比情况及其原因影响
- 看比率：财务比率情况及其原因影响
- AI案例：贵州地矿基础工程有限公司财务分析（基于五看分析法）
从财务报表中发掘客户需求与营销机会（找机会）
- 资产负债表挖掘：存款理财、保理、票据池、货权质押、项目贷、流贷、供应链融资、债券承销等需求
- 利润表与现金流量表挖掘：流贷、降低融资成本、项目贷等需求
- AI案例：地矿基础工程公司财务报表营销机会示例
从财务报表中识别风险信号（见隐患）
- 资产科目预警：应收账款、预付账款、存货、其他应收款、长期股权投资、固定资产及在建工程异常变动风险
- 负债科目预警：短期借款、应付账款、预收账款、其他应付款、一年内到期非流动负债、长期借款异常变动风险
- 所有者权益预警：实收资本减少、未分配利润大幅减少风险
- AI案例：贵州大龙豆制品有限公司财务风险分析（基于五看分析法）
：课程总结—AI赋能下的尽调报告撰写及财务报表分析质效双提升
综合应用与回顾
- AI综合应用案例：贵州地矿基础工程有限公司尽调报告自动生成
- AI综合应用案例：财务报表五维分析展示与解读
- 课程核心知识点回顾与答疑
讲师介绍
邓天伦
银行对公营销专家
对外经贸大学经济学硕士，21年银行对公营销与管理实战专家。曾任工行、浦发、光大银行高管，擅长对公信贷营销、财务报表分析及信贷风险管理，拥有数百亿元项目投放实战经验
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI助力下对公客户经理信贷风控与尽调报告撰写及企业财务报表分析质效提升》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门《AI助力下对公客户经理信贷风控与尽调报告撰写及企业财务报表分析质效提升》适合哪些企业或学员？
适合分行及支行对公客户经理、对公业务团队负责人、支行行长、分管。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题？
对新规理解存在偏差，难以准确把握贷款用途、受托支付及还款方式等监管底线，易引发合规风险。 尽调报告撰写耗时费力，内容缺乏逻辑性与说服力，难以有效支撑授信审批决策。 财务报表分析流于表面，无法深入识别财务造假信号或透过数。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对风险控制的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点？
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲，并结合风险控制相关问题识别、方法训练、案例演练和行动复盘来判断深度是否匹配
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断
课程是否一定提供工具、模板或清单？
页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准
