建筑风控
2021-07-23 16:58:54 0 举报AI智能生成
针对建筑行业进行的风险总结，全方位梳理建筑行业贷前贷中贷后的风险定位及解决方案
作者其他创作
大纲/内容
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……
工保云
海量建筑企业数据、项目数据、业务数据、黑灰名单等，采用“采、存、管、用”的一站式大数据解决方案，融合云计算、人工智能、区块链、物联网等新兴技术，聚焦行业数字化转型和数据赋能，实现对政府监管部门、金融机构、建筑企业和第三方机构的综合数据服务
风险剖析
2C
主要风险
政策风险
国家对关于基础设施投资和房地产的宏观调控政策对建筑行业的影响较大
市场风险
市场门槛较低，市场竞争激烈
建筑材料和能源市场价格波动频繁，成本波动的风险
财务风险
垫资风险：
工程款拖欠风险
盈利能力风险
经营风险
挂靠和分包风险
管理水平差
名誉受损
资质较低等
多元化经营风险
其他风险
大额工程款的回收时间可能与贷款到期时间不匹配
部分建筑企业存在通过自身账户为业主过渡资金的情况
互保风险
注册资本不高，无变现能力较强的固定资产
银行风险控制措施
准入阶段
对资质等级、信用等级、资产负债、资信情况制定标准并严格执行
贷前调查阶段
对经营、财务、担保等情况进行调查
信贷方案制定阶段
能锁定现金流的融资类产品，辅以流动资金贷款
设置关键指标限值
评估风险采取相应的风险控制策略，冻结未使用授信额度、提前收回贷款，追加担保等
合理确定贷款期限
贷款期限尽量与重大工程资金结算周期相吻合
根据回款时间制定分次还款计划
担保方式的选择
避免互保企业作为担保人
再无抵押的情况下，可争取业务担保或者工程价款质押
贷后管理阶段
定期拜访企业的领导层，了解企业的发展思路和策略
加强与企业项目管理部门的联系和沟通，随时掌控主要项目的施工状况
定期搜索企业的报表，关注主要财务数据的主要变动情况
密切关注账户资金的大额收付情情况，是否与施工合同相吻合
2C
贷前
反欺诈、信息真实性校验
匹配阿里DAS数据（可能有车、有房之类的用户数据，人行征信）
行内外黑名单、多头借贷识别
历史还款和信用状况
交易风险评估&决策
客户分类、deep learning技术
三方数据
认证、多头借贷、公安、法院
黑名单
蜜罐、同盾等
人行征信
联合模型
贷中
异常行为数据的监控
基于行为识别技术，从该行为数据中将正常行为和异常行为区分开，然后基于特征进行风险建模和异常检测
贷中预警
负面信息监控
贷后
支用流水分析
用户偿还能力监控
异常流水监控
人行征信监控用户危机监控，执行人、黑名单等
高危账户冻结等
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