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從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析這個(gè)角度來說幾個(gè)難點(diǎn)，這個(gè)是批貸挺重要的一個(gè)方面。重慶立信
一、傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析有局限
有些財(cái)務(wù)分析是時(shí)點(diǎn)截面，企業(yè)經(jīng)營是動(dòng)態(tài)的，這個(gè)矛盾如何解決?這個(gè)矛盾導(dǎo)致貸前審核內(nèi)容和貸中、貸后跟蹤脫節(jié)。
脫離了宏觀調(diào)控，行業(yè)經(jīng)營等內(nèi)容，單純堆砌這個(gè)指標(biāo)那個(gè)比率是沒意義的。
二、分析數(shù)據(jù)來源
以會(huì)計(jì)處理來說，手工做賬先不談，使用ERP軟件取數(shù)分析，數(shù)據(jù)接口如何打通，用友金蝶等不會(huì)直接開放接口。拖庫倒是簡(jiǎn)單，問題是拖來了數(shù)據(jù)，如何判斷真帳套假帳套?
三、現(xiàn)有的分析體系，財(cái)務(wù)一個(gè)維度是判斷不了值不值得放貸的OK，有人說，那我們引入第三方數(shù)據(jù)源做交叉比對(duì)，比如稅務(wù)報(bào)表、銀行流水、央行征信系統(tǒng)、紅盾個(gè)人信息、工商局系統(tǒng)等。問題是坑爹系統(tǒng)不互聯(lián)，全是一個(gè)個(gè)信息孤島。打通抓取就能愁死一片人。還有人說這些官面的數(shù)據(jù)拿不到就拿不到吧，我直接抓社交數(shù)據(jù)或者電商數(shù)據(jù)，這是個(gè)思路，國內(nèi)外都有公司探索，但也僅僅是探索，這些非主流分析維度銀行等認(rèn)不認(rèn)是個(gè)大問題。
也有人喜歡在財(cái)務(wù)一個(gè)維度里面做文章，縱向深挖分析，這倒也行，一般是三個(gè)方向(1)數(shù)據(jù)邏輯判斷
(2)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析建模
(3)行為分析
(1)和(3)是最有價(jià)值的，可惜國內(nèi)有人知道也不會(huì)詳細(xì)說，這是未來忽悠風(fēng)投的金礦。
四、人的因素
1.信貸專員是有KPI考核的，信貸專員為了搶優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目與客戶合謀造假?這又回到了數(shù)據(jù)真假判斷的問題上，只能建模找出數(shù)據(jù)疑點(diǎn)，給一個(gè)大致評(píng)分區(qū)間，不能給出真或假的絕對(duì)判斷，采不采納這個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)是人來判斷的。
2.如何讓企業(yè)同意定期上傳數(shù)據(jù)，很多財(cái)務(wù)電腦是不聯(lián)網(wǎng)的。企業(yè)憑啥為了貸款把財(cái)務(wù)家底全部暴露?國內(nèi)資金來源廣泛，企業(yè)不一定在某家樹上吊死;那些逼不得已開放財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)，放貸人敢貸款嗎?
3.類似渾水這種深挖證據(jù)鏈的方式很多人很推崇。關(guān)鍵是放貸收益和成本、時(shí)間、人力要匹配。息差收入100萬，中美往來機(jī)票5萬，住宿30萬，探子被當(dāng)?shù)毓S送山西煤窯(撈人打點(diǎn)30多萬)。。。
4.這塊的研究對(duì)人員要求很高，至少要了解銀行系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、稅務(wù)系統(tǒng)、工商系統(tǒng)等等。資深信貸專員、財(cái)務(wù)分析理論派、有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的會(huì)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘人才、ERP廠商人員等等。你分析的維度越多，需要的業(yè)內(nèi)專家越多。這不是請(qǐng)幾個(gè)CPA或者做過銀行系統(tǒng)的研發(fā)就能搞的定的。
綜上：光財(cái)務(wù)一個(gè)維度就有這么多難點(diǎn)，怎么自動(dòng)起來，只能靠人堆啊。題主的想法有很多人都考慮過，誰能把整個(gè)鏈條串起來自動(dòng)化，或者切個(gè)小口子做深，都有可能拿到投資。重慶立信會(huì)計(jì)師事務(wù)所
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