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信贷调查的信息验证与分析

来源:未知 编辑:保险理财网 时间:2019-12-30 阅读:

  大家都说,这是一个信息公开的社会,网络信息铺天盖地,手机无时无刻不在采集我 们各种信息,社交活动、运动轨迹、健康状况全都可以采集。信息越多越好吗?什么是有价值的信息?
  我们的竞争对手不是借款人,而是其他的放贷人。既然公开渠道能够查询到(征信、 工商、法院、互联网),别的债权人也能查到。新客户,各方面的公开资料都显示企业经 营得好,这种信息没有重要的价值,因为其他银行的人员也知道,在营销客户以及客户定 价的时候,花费很大精力营销下来,利差还非常低。存量客户,公开渠道发现负面信息, 例如通过法院被执行人信息查到有被执行信息,说明问题已经相当严重了,因为别的银行 也知道,上游供应商知道了,下游客户也知道了,企业已经很难继续正常经营了。信息的 价值在于还未被别人知道。信息的价值,与知道的人的多少成反比。通过内部渠道才能获 得的信息,如收文、登记受理、法院立案、办理进展情况、内部意见等,才是真正有价值 的信息。信息的价值在于信号预示的趋势,债务人涉诉这样的公开信息,还需要分析胜诉 的概率。信息的价值还在于其影响,涉及借款人的一条负面舆情,尽管银行知道是假的, 也不得不考虑其对借款人的负面影响。
  一位优秀的情报员不在于他有多么高超的个人本领,而在于他能知道谁掌握情报,谁 讲真话,说服对方为其源源不断地提供情报。一个信贷人员的精力是有限的,在工作中, 良好的人际关系和公关交际能力有助于我们及时获取信息,避免工作失误。对于一个银行 也是一样的,信息收集不是信贷条线的工作,而是需要全员来协助。每个人都有自己的人 际圈子,可以接触到各行各业,也许他们的家人都在这些借款人所在的行业工作,都有切 身体会,这种感受是一两个信贷人员走马观花现场调查难以了解的。银行要做的,就是把 信息资源利用起来,最终建立良好的信息沟通机制。情报不一定要单独去获取,很多情报 就是通过公开信息拼接、挖掘出来的。获取了一个信息,一定要挖掘其来龙去脉,比如某 个企业主页出现了高层慰问员工、看望敬老院老人,近期媒体出现了大量关于某企业的正 面报道,其原因何在?前者是为了回应其老板跑路,后者是企业刚刚出现了大面积产品召 回。媒体真真假假,软文、公关无处不在,没有消息,往往是好消息,突然出现大量好消 息,往往是有背景故事的。

  一、现场调查

  信息求证过程中,调查人员应该眼见为实,要尽量对客户、项目进行实地调查,通过 现场核对、直接访谈、正面观察等方式获取信息,对信息进行印证。通常来说,现场调查 的时间比较短,出发前要充分利用非现场信息,做好准备工作,对客户所在区域、行业有 个初步认识,对企业财务报表有个总体的把握。
  需要实地调查的内容包括:①客户经营场所、生产车间、施工现场、班组记录等;② 客户主要资产实物状况、资产购置原件;③客户总账、分户账、明细账、记账凭证、原始 凭证;④抵质押资产实物、产权证书原件;⑤公司营业执照、章程原件;⑥法定代表人及主要股东的个人资产情况、信用状况。
  现场调查的方式包括正面调查和侧面调查。正面调查通常是在客户陪同的情况下开展 的,注重现场第一感觉,通过对客户经营场所、经营设施、经营活动及其氛围的感受来获 取信息。年轻的客户经理总是喜欢大张旗鼓地去借款人那里做信贷调查,借款人会事先准 备,“迎接银行调查”,这样一来,企业就会把不利的因素掩饰起来,生产情况、员工精神 面貌就有很大改观;经验丰富的客户经理往往轻车简行,尽量不干扰企业的正常经营,只 有这样才能看到最原生态的风景。有的时候还需要实地侧面调查,即客户经理是在客户不 知情的情况下,观察客户的经营活动。好的尽职调查人员,通常是有好奇心的,但是外表 会表现出不好奇的样子。
  根据调查情况,客户经理还要和客户以及与客户相关的各个层面的人员进行面谈。与 客户交谈的内容通常包括经营主要业务、货源、往来客户、注册登记信息、股东情况、近 三年业绩、银行合作情况、财务信息等。客户经理与企业人员交流要根据求证的内容不同 尽量询问掌握第一手信息的人,如财务人员、生产工人、仓库管理员、一线销售员。信贷 决策时需要参考借款人的哪些关键信息?这个问题本身就是借款人非常关心的。所以,客 户经理在和掌握信息的人员交流时,要注意交流方式,目的性不要太强,否则容易造成对 方的反感,要掩饰自己的真实意图,让对方在不经意间将你需要的信息和盘托出。信贷访 谈,要多听多看少说,要观察对方表情神态,注意识别谎言和逻辑漏洞,但是不需要当面 反驳与争执。有些客户经理往往还会对企业的经营进行一番点评和指导,把自己的偏好暴 露无遗,这是信贷调查的大忌。一个企业老板在他的领域,肯定是比一个客户经理要懂得 多,恭维不能当真。交谈的场合是非常重要的,在办公室,正襟危坐,一问一答,得到的 多半是假大空的鬼话,而酒过三巡之后,老板的发家史、嗜好等信息就会浮出水面,很多 疑点也渐渐清晰。
  实地调查,调查人员应做到能去的地方尽量去到、能问的人尽量问到、能拍照片的尽 量留下照片,收集第一手材料。对取得的第二手材料必须按照一定的程序与方法进行核 对、甄别与鉴定,调查报告所揭示的全部论点应有相应可佐证的书面或电子材料、资料, 做到有据可查、证明有力。初入门的信贷人员往往通过调查模板依次收集信息,甚至让客 户协助填写调查模板,这样可以拿到很多资料,但是可供信贷决策的情报很少。有的信贷 人员认为到现场就是按部就班地收集资料,疲于奔命似地与不同人会谈,只顾按日程完成 自己的工作,让客户来适应自己的工作节奏,这样做往往沦为自说自话,客户不过是陪你 演了一场戏而已。作为信贷人员,要多观察,要从对方的角度去看问题,今天去下户调 查,今天是星期几?正常情况下,此时老板应该在做什么?工人应该正在做什么?最近行 业发生了什么事?对客户有什么影响?管理层有何应对?现场看到员工违规操作,管理层 是如何现场处理的?突然提出一些新要求,工人有没有请示,还是擅自做主?信贷人员应 该从这些细微处去获取真实的信息。

  二、交叉核对方法

  信贷调查好比特工收集情报,问题不在于拿不到情报,而在于不同渠道的情报互相冲 突。这里就涉及信息判断、去伪存真,也就是要对一些关键信息进行充分质疑、专业判断 和正确评价,要对疑点信息进行再收集、再提炼、再判断。刑法上有个原则,孤证不能断 案,即每个证据的证明力有无或大小都不能靠该证据本身得到证明,而必须通过对证据本 身的情况、证据与其他证据之间有无矛盾及能否相互印证、证据的地位进行全面衡量,才 能做出合理的判断。企业出现重大亏损,信息将会通过不同的路径向外扩散,竞争对手会 乘机抹黑,企业自身也会请各种媒体公关、财经公关,发布正面消息,信息的内容要结合 信息发布者及其利益动机来分析。
  交叉检验是通过不同信息来源途径,对同一信息进行真实性、准确性、完整性确定的 过程。例如,某企业申请贷款,我们要根据其经营规模来匡算授信额度。各项资产、抵押 物通过实地查看都比较容易看到,一个难点就是其一年的销售收入有多少。销售收入是一 天一天累加起来的,信贷人员不可能长期蹲点,观察其每日营业状况。如何准确判断年销 售收入呢?
  通常来说,我们和企业管理层沟通时,了解了大概的年销售收入,假如4000万元,交 叉核对,就是对这个信息通过不同的渠道(生产、销售、财务、售后等部门)进行核实。 例如:让企业提供财务报表,通过利润表查看其主营业务收入;销售一般有明细账,我们 通过累加近三个月的明细账,剔除季节性因素,看看是否有1000万元;抽查几笔明细账对 应的原始凭证,看看对应的销售发货记录和回款记录,必要时和下游客户核对一下销售的 真实性。当然企业通常会说为了避税,还有账外经营,但是凡有发生,必有痕迹,例如: 如果产品是自己生产,那么肯定有能源消耗,水电气,通过找到能耗与销售收入之间的关 联关系,来推算其规模;如果是经销厂家的品牌,那么是否有厂家开具的发票,发票金额 累计即为销售成本,通过行业同行的毛利率换算出销售收入;销售人员有佣金提成,查看 相关的销售人员业绩计算表和工资收入单也可以间接换算销售收入。要支持4000万元的年 销售收入,那么企业正常情况下应该持有多少存货?应该产生多少应收账款?应该有多少 销售渠道?应该产生多少纳税?销售以后,肯定有回款,要么是银行流水,要么是应收账 款,这些都是验证的方向。此外,企业总是在一定的上下游链条中经营,通过分析上下游 客户的销售规模、采购规模、应收账款规模、结算量也可以判断中间商的销售规模。
  在做小贷、微贷时,常常用到不对称偏差分析法,其原理就是,正常的客户各方面的 状况(如婚姻、年龄、经营年限、朋友圈)都是有对应关系的,而出现偏差往往表示“不 合常理”,预示着风险。
  例如:客户40岁,开店半年,有多套房产,妻子无业。担保人30岁,公司职员,工龄12年,未婚,租房。把这些信息连成线(如图2-1所示),就会发现问题:①客户40岁, 经营历史才半年,可能是转行,而财产较多,说明以前的生意不错,为什么要转行?②保 证人工作年限不短了,为何财产很少?一般来说,连线越曲折,偏差越大,越“不合理”。

  三、文书审查方法

  我们日常接触最多的是各种文书,营业执照、章程、决议、原始凭证、会计报表、企 业档案、身份信息复印件、流水打印件、征信打印件、采购合同等,信贷人员其实打交道 最多就是这些文书。
  有大量信贷工作都是“paperwork”,即形式审查,审核文件是否有伪造、涂改、克隆 痕迹,各类文件的有效期和逻辑衔接。例如,营业执照的形式审查包括:执照是否在规定 期限年审,是否被吊销、注销、声明作废、过期,经营内容及贷款用途是否在营业执照登 记的营业范围之内,贷款偿还期限是否短于法定或登记的营业期限。如果这些形式上的问 题银行没有审查出来,在法院诉讼时,很容易推断银行有失误,进而承担相应的部分损 失。实质审查就是结合文件背后的经济活动来判断文件的真实性。例如,我们验证企业的 销售收入时,要判断企业提供的销售发票、税票、销售合同、订单是否真实,我们可以通 过交易对手进行求证。
  信贷人员不是文书鉴定的专家,但是掌握一些文书鉴定的方法,有利于识别信贷风 险。通常来说,人名、时间、金额这些文字,常常是造假者想要伪造的重点,如修改担保 决议的金额、伪造签字、倒签租赁合同、修改合同日期等。但是涂改、刮擦、隐藏文字、增加文字原始内容等手法都会在文件中留下不自然的痕迹,通过特殊方法,如紫外线照射 或仪器分析,都可以发现这些痕迹。通常,伪造的文书有以下这些痕迹:文字有不自然的 擦刮、涂改、复写痕迹;在同一份文件或同一行字上出现不同书写工具书写的痕迹,油墨 外观不一致;文件有换页、订孔不吻合的痕迹;文件有切割或字迹不连贯,复印件有不连 贯墨迹等。更为专业的鉴定包括:笔迹鉴定、印章印文鉴定、印刷文件鉴定、添改文件鉴 定、擦刮文件鉴定、拼凑文件鉴定、消褪文件鉴定、掩盖文件鉴定、抽页换页文件鉴定、 污损文件鉴定、文件材料鉴定、印刷文件制作时间鉴定、印章印文盖印时间鉴定、印字先 后顺序(又称朱墨时序)鉴定、笔迹书写时间鉴定、文件制作时间鉴定、特种文件鉴定 等。随着科技的进步,大部分的文书造假是可以识别出来的。
  文书中最重要的是文字,对文字含义的准确把握也非常重要。有的时候我们会分析客 户网络信息(产品评论、微博),这些文字量非常大,如果靠人工去详细阅读很耗时间, 有的金融机构就会换一种思路,对文本进行情感分析(sentiment analysis),对这些文本 信息进行挖掘来了解用户的态度倾斜,得到总体上的结论。文本挖掘技术在信贷风险管理 中的应用越来越广泛。例如,一笔核销贷款从贷前到贷后,有很多信息,有的是数字,但 更多的是一段文字,如何从海量核销客户信息中提炼出形成不良的原因?哪些是经济下行 引起的?哪些是操作风险引起的?这就需要用上这些技术手段。

  四、数据分析方法

  除了文书之外,信贷人员接触最多的就是数字了,我们经常检查交易流水、销售收入 等财务数据,常规的核查分析方法侧重于其交易背景的真实性,包括合同、流水形式上的 鉴别,当然这方面的方法很多。其实这些数字本身就有很多内在规律,可以从数理统计方 法上去核实其数字的真实性。
  信贷员都会说流水分析很重要,然而有多少人真正分析过流水呢?流水,几十页、上 百页的纸质流水,密密麻麻,如何分析?不要说大数据分析,能够把这些小数据分析透就 不错了。要深入分析,首先要将流水转换为Excel版(扫描、OCR),然后做时间序列、 分类汇总等描述统计分析。例如,付款、收款日期、时间、金额、交易对手有没有规律? 和经营有没有匹配?有没有季节性?
  审计上常用到本福德定律(Benford’s Law),一堆从实际生活得出的数据中,首位 数字是“1”的机会要比是“2”的大,是“2”的机会要比是“3”的大,依此类推,以“1”为首位数 字的数出现的概率约为总数的30%,而以“9”为首位数字的数出现的概率约为总数的 4.6%。规律就是,越大的数,以它为首几位的数出现的概率就越低。真实合同金额、消 费金额、收入支出这些数字,首位数出现的概率基本符合本福德定律。而人为编造的数 字、人为改动过的数字,哪怕用计算机随机生成的数字和本福德定律都有很大差距。比如销售发票金额,其数字的分布就可以用本福德定律来验证。这当然是一个非常神奇的数学 规律,很多人会怀疑其正确性,然而在司法会计中也得到运用,作为审判的证据,足以说 明其可信度。
  常见的数字验证方法就是通过Excel表计算这些数字金额首位数出现的概率,与本福 德概率表进行比对,专业一点还可以用IDEA审计软件,里面有本福德分析。例如:如果 数字分析显示发票金额数字首位数字出现“9”的频率是30%,然而“9”出现于首位的频率应 该是4.6%,这就要关注这几笔业务的真实性,可能是录入错误、业务结构发生突变、假 账、刻意规避审批权限(如审批权限为1000元),也可能是按照消费者心理学定价(如将 100元定价为99元),这就需要获取佐证材料来进一步证实是否有问题。将100元人为地修 改为99元,这本身就是一种不自然,运用本福德定律就是要发现这种不自然,特别是编造 数字。首位数受到的人为影响因素非常多,那么我们可以进一步看第二位数字的概率,第 二位数字的规律也是越大的数(“9”)在第二位出现的概率越低,只是要平滑得多, 以“0”为第二位的数出现的概率约为总数的12%,而以“9”为第二位的数出现的概率约为总 数的8.5%;有了第一位和第二位的概率分布,就可以进一步分析前两位的联合概率分 布。几万笔流水,当我们发现了“4”首位出现的概率有异常,是否需要把“4”打头的交易基 础资料全部查一遍,我们想进一步找到哪个数字有问题?可以分析前两位数(例 如“41”“42”)出现的概率(在IDEA中都可以轻松实现),缩小范围,锁定异常数字,除 此之外还可以运用重复性测试(number duplication test)。
  除了本福德定律之外,还有很多数字分析方法,例如RSF(relative size factor)方 法,计算分层数据(某个供应商的一系列交易金额)中最大的数字和次最大数比率,查找 差异,RSF等于10通常说明小数点问题(误将10录为100)。高级一些的分析包括相关性 分析、趋势分析等。

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