个人信贷哪个银行好? 申请个人无抵押贷款哪家银行比较好

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银行风险管理大体上包括信用风险，市场风险，操作风险三大块。发达国家的银行，至少要用一半的资本抵御信用风险损失，15%-30%抵御操作风险，5%-10%抵御市场风险。

先说市场风险，是指因未预料或未对利率、汇率、主营客户所在行业商品价格波动采取应对措施而导致的潜在风险。目前银行利率工具和信用工具，例如互换、信用衍生品、利率衍生品应用还比较少。操作风险，银行这一块刚刚起步，比较专业的模型少，也未广泛应用，仅仅停留在诸如“银行从业几十个严禁”这种稽核检查，这种都是基层基础工作，也说不上技术。

如何进行风险管理:

1.银行的主要风险是信用风险，其中贷款风险是主要内容。

银行要给一个客户做贷款，一般前提是该客户在银行有较长时间的结算关系，有账户流水，更重要的是日常企业财务到银行对公柜台储蓄柜台办理各种业务透漏出来的一些信息，客户经理会和企业财务聊，从而获知企业的运作情况以及资金需求，传统上一般不和陌生客户打交道。

当企业符合一定条件了，银行才开始介入授信放款，包括主动向客户营销信贷产品或客户主动申请贷款。借款人通过贷款银行进行日常结算，银行通过检查账户往来，可以发现一些信息。

例如近期借款人贷款1000万购买100 台汽车，那么1000万支付出去以后，正常情况下后面陆陆续续会有汽车销售收入进账，比如一周进展几十万，那么这就是汽车在销售。如果一个月内没有任何进账，那么银行就会很紧张。 还有借款人缴税、水电费支付都是通过银行代扣代缴、工资通过银行代发。银行通过观察其支付是否中断、是否明显减少等，来判断企业经营是否发生重大变故。

如何做好银行信贷风控，不少互联网公司提供了办法，通过一些互联网信息，运用大数据，数据挖掘，机器学习，反欺诈等计算，批量化操作。这是一个有意义的尝试，大数据固然重要，同时我们也不应忽视小数据，将那些与手里的客户有关的小数据，与大数据模型结合。结算数据类似于抽样，从客户成千上万的变量中抽取最能代表客户风险状况的东西——现金流信息。有时候做好了现金流分析，已经能够判断风险80%,当然客户的一些社交网络信息，如微博、qq信息，信息，也可以发挥一定作用，作为一种预警信息。

2.管人是风控管理最本质的一点。

现在有各种风险防范方法，人防物防技防，例如用大数据建模筛选信贷客户，用行为模型做贷后管理，但归根结底，风险管理本质上还是管人，这是最基础的一块。

一方面，要管好手下的人。你明明知道事情该如何做，但是具体的事情要别人去做，手下的人品质出了问题，再强大的风险控制体系，都无济于事。例如P2P公司业务员造假资料、骗贷款这样的事情，就是金融机构最担心的事情之一。如果员工对公司缺乏归属感，只为高薪，那流动性就大，人品风险也比较大。如何管理人员，如何树立价值观，人员、业务管理不好，本身就是巨大风险，有时候，一个机构的风险往往不于外部，而是内外勾结。

另一方面，如何管理好客户，既要防范客户可能带来的风险，又不能失了人情味。现在技术发达了，银行用上了信贷管理系统，加上互联网，用大数据建模型管理贷款，反欺诈手段高明了，但欺诈手段也升级了，在这方面，要对客户进行技术风险防控。但同时，信用还是要靠人与人之间的感情建立的。因此也不能只用冷冰冰的数据与模型，需要人与人之间人情味的交流。

3、跟进相关政策法规。

做风险的很多时候要和法律打交道，一方面要熟悉法律上对信贷的风险监管，防止误入“雷区”；另一方面法律法规经常变化，有时候一个不经意的变化，就会导致很多业务翻新。

例如，2015年8月6日，最高人民法院发布了《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》，核心是企业间直接融资渠道的逐步合法化、废除四倍利率上限标准、网络借贷平台担保的合法。看似平常，却极大地影响征信模式。这个司法解释，明确了企业借贷的合法性。而在目前企业之间的借贷未纳入银行征信的情况下， 依靠征信系统的银行将无法掌握企业的实际负债情况，会增加银行授信调查工作的难度。

大数据时代下银行信贷的未来趋势：大数据+机器智能征信

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。

国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：

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