中国银行业中信用风险管理系统的重建（序言）第1章：通用框架理论信用风险分析系统第2章：一些信贷风险矛盾本质主义本质主义第3章（定性学校）第7章：JI SHAOFENG辩证方法ARTICology Articology Articology Articology Articology Articolic Articolic Artient第9章：消除JI金融技术的差异和风险方法：Bank Inception of Bank Inception of Bank Indercation 10：实践：实践10： 意见负责人丨ji shaofeng 11。中国银行业的当前状况和信用风险管理方法 中国银行业中有许多类型的机构，具有重要的机构特征和信用风险管理和技术能力的差异。一般而言，信用量表和机构的数量与信用技术水平呈正相关。因此，我们将解释属l基于银行信用量表和机构特征的解释。这分为五个主要类别。一家超级大型银行，由大型国家银行代表，拥有完整类别的信贷业务。中和大型城市商业银行以及几家大型农村商业银行。小型和小农村商业银行很小，但很多。联合库存银行；互联网银行和大型金融技术公司。大型金融技术公司在这里包括在银行分析中，因为大多数是贷款帮助公司，主要由银行提供资金，其运营特征与互联网银行的LAS相似。 由于空间的限制，本章将仅对银行业四种主要类型的贷款公司的风险控制技术进行一次宏评估，从辩证性认识JI风险的角度来看并诊断问题。 （i）消费者信贷业务 1。大型国家银行有通常建立了一个完整的定量风险控制系统，该系统使用了高级技术，例如FICO，自动学习表，AI，并且具有90％以上的数据覆盖范围，但是“数据近视”存在一个明显的问题。对过去的退款数据的过度依赖使他们对技术更加自信，并对其模型充满信心。响应社会建设因素，例如对一般债务风险参数的调整，太长了。 Construcciones Socsystematic Iales包括主要变量矩阵，不会使用。其中只有一小部分被提取为侵入性变量。显然，它不认识到当前的国家和外国经济，政治和监管环境中的巨大变化。社会建设因素可能对数据模型具有破坏性影响。这个问题在所有银行中都非常存在，并且对大型银行，消费者财务公司和金融技术公司产生了重大影响。第一个具有很大的信用措施，而第二个具有更大比例的消费信贷公司。与JI的理论相比，社会建筑因素必须在消费者信用风险分析结构中行使大量重量。在特殊时期，定量模型和专家因果机制必须完全引导到Nstratatigic水平。 2。一般债务的一般容忍度超过15-20个金融机构，经济衰退已经进行了20多年。看来，当风险控制模型本质上是残疾人时，在模型中娱乐或继续增加买家和政策投资。如果您根据专家因果扣除逻辑从样本客户行中进行认真的研究和分析，请检查真正的贷款目标，退款能力，非合规成本，然后在司法消除过程中寻找问题，您可以在模型中对风险表现有着完全不同的认识。这个我这是定量学校（随机学校）和因果扣除学校（专家经验学校）之间的差异，也是强调JI需要将两者结合起来的实用依据。 3. LARGE银行必须标准化自定义模型和策略，并且不要考虑到各个层面的每个州，城市和农村地区的特征。专家干预机制是严格的，总部通常需要批准来调整模型参数。对社会建设因素的监测仍然是在阅读手册阅读政策文件的原始阶段，在创建针对社会，经济和财务环境影响的风险模型中，几乎没有成功。小型银行，尤其是当地的农村和城市商业银行，取决于第三方的外部公司，具有较弱的数字能力且主要是不平等技术，在定量模型中具有很高的统一性，并且大多数银行仍在在线版本中最原始，变量和比索设置完全取决于人类专家。专家的经验不会构成标准化的规则，并且缺乏科学控制，这会导致许多模型规则的简单化和暴露，这些规则使用不良的中介机构形成很大的风险。当他们面对农民的消费者信用需求时，数据量非常不足，数据收集方法非常原始，并且不了解消费者信用技术的主要趋势。所有人都很难取得突破。所有这些都反映出JI的理论要求将概率模型与专家因果扣除结合，社会建设要素（信用文化，党建筑物，氏族，国土感觉等）必须完全整合到风险系统结构中。 4。互联网银行和大型金融科技公司 主要的互联网银行已经获得了100％的批准，其科学和TEC在中国导致的HNICAL能力和应用。大型金融技术公司在这方面具有更强大的能力，但大多数公司都陷入了“数据确定论”的恶性循环。他们很少使用外部线外的研究抽样方法，并且不使用专家因果扣除技术来验证模型的可靠性。他们对变量的无限扩展以及机器学习的能力具有迷信。替代数据覆盖范围更广泛，但深度不足，尚未确认。因果机制的构建被延迟，社会建设因素仅用作合规性要素，关键变量，例如行业周期，社会中可用收入的变化以及失业率的变化尚未集成到Mocentral Delo中。 （ii）Microentelprize的商业贷款（微贷款） 1。大型国家银行中微音贷款的余额非常低，最有限的信用产品S用于应用消费者和零售信贷系统，其中大多数使用模型决策。在我的上一篇文章中，将信用贷款和小型消费公司的商业贷款纳入所谓的零售信用管理是在相同的一系列信用风险分析逻辑中混合简单而复杂的经济行为的错误。他说。全国各地的银行正在犯下这种错误，另一篇文章中解释了某些问题。微观精通的积分和少量信用对大型银行来说是痛苦的。在三个级别的组织结构，总体，分支机构和分支机构中不好的情况。由于客户群概率理论的定量技术本质上是无可争议的，并且不能信任专家信贷人员通过因果扣除（IPC类型信用研究和分析）来实现这一目标，因此人工成本非常高，在信用量表扩展到一定水平后，劳动力成本很高，很容易导致失去控制权。根据JI的理论，微观流动信贷也面临着复杂的经济行为。专家经验背后的本质是分析与Micrhoan客户的运营和风险有关的各种信息。它必须通过因果扣除来确定客户运营质量和风险的状态。即使量化，概率和因果模型起作用，它们也相对有限，并且技术基础是专家估计因果关系的能力的标准化结果，而不是源自概率理论（因果模型而不是定量模型）的传统模型。 2。目前，在国家银行业的微货币领域中，只有少数成功的案例，包括长沙，OTA银行和Teing Bank地区的商业银行。其中大多数是从IPC继承的，也遭受了一些适应性的改进和优化。但是，所有行业都误解了IPC模型RESU这些银行模型罕见且成功的数十个银行中，要学习和复制这些银行模型。 CPI没有相对较大且成功的复杂成功的银行案件的最根本原因之一是，CPI本身具有技术缺陷：这是标准化的标准化，因为它并未完全从经验法专家演变为专业的战略法。 IPC是用于财务分析的“因果扣除额 +弱标准 +数据模型”。由于在专家策略中不深入的技术，IPC可以通过依靠耐心来培训信贷人员来实现可靠的风险控制，但是这种非标准成本太高，长期框架和越来越多的规模使得很难促进整个银行和复杂管理的高风险。 LIU信用将获得为商业操作员执行CAUSAL扣除的基本能力，因此，拥有Stud的员工IED CPI比没有研究IPC的人要比与公司开展业务但尚未胜任的人更好。 ESTO ES ESPECALMTENTE ENSTIGEE。 Muchos Bancos traen al个人de ipc Directamente a las verificaciones decréditopara revisar los puestos depequeñasempresas。 este es un问题。 3。PequeñosBancosComcerciales农村constituyen laMayoríadelospréstamosde Microempresas，pero las tasas defectos defectos son Muy Altas。领导者的意愿和债权人的个人经验可能会产生重大影响，从而导致批准标准不一致和可靠性不一致。除了从IPC中学到的一些主要微型库外，整个行业还缺乏针对整个行业债权人的因果推断和微流体分析能力，创建了可靠的评估标准，并确立了“一般而言”。总的来说，所有银行都没有注意这一方面的这些方面。作家，并希望大型银行的快速增长。 4。为此，我们提交了一项提案，以转换为IPC+的新微型人民模型。一方面，IPC分析技术框架是标准化的，从而改变了“三个桌子维修 +相互询问 +大师案例案例的遗产”的分析技术框架。使用“ JI 5-D分析方法”更清晰，更清晰，信用分析内容将分为五个模块（模型）：People + Finance + Excalse + Excalse + Trustes相似。每个模块都有一个清晰的辅助菜单，其中列出了更具体的分析变量和询问的清晰标志。这样，债权人的标准化培训效率很高。同时，将改善对微娃娃产品和运营过程的复杂控制，从而在网站上进行严格的调查，分析非站点，小组评估会议和其他运营标准。有条件的银行可以转Slate关键数据，验证规则及其在数据模型中的专家经验的一部分，以提高银行制度化风险管理的水平，并弥补债权人能力削弱的差距。 JI 5D分析方法已经完全改变了IP半标准专家策略。一个简单的五维设计提高了信贷人员的培训效率。常规信贷官可以开始短期培训大约一个月，而银行可以大规模推广。但是，该模型的不便也很明显。批准此短期培训的信用代表在3-6个月内与流程教师相结合，不如IPC强大。因此，“信用模型JI IPC+”强调了Microlyman产品和运营过程管理的复杂管理。 维度2：事件：行业的商业条件和环境评估 支持要求JI 5D方法： 强大的产品设计：贷款产品（配额，术语，报销方法）必须与目标客户群的现金流量模式相匹配，并且风险是从产品方面控制的。 改进的流程控制：提供了标准化的严格标准化过程：“以前的贷款研究→分析→贷款后管理”（“必须采访三个供应商”，“必须验证6个月的销售额”）。 赋予旅游和技术的能力：嵌入移动的尽职调查应用，菜单，5维方法模板的模板关键研究点和数据验证工具（例如财政数据咨询）和自动计算工具（例如现金流量计算），以帮助负载工人工作。 该框架是Microlans领域中JI理论的实用结晶，并且可以复制大型麦克风，目的是提供Lorone Technology实施通行证。我已经公告CED五维微硅线分析方法和IPC+的一般框架。这是更多的债权人和咨询机构可以认识到IPC，Taizhou和Tailong Technologies的缺陷。所有银行和每家咨询公司都可以使用专业能力来建立各种标准的专家策略模型和以未来为导向的微少量技术框架，并且并不总是在几年前的封闭模型中。信贷技术已经多年从未受到批评。有100多家银行已经系统地学习并试行了IPC微观模型，但是很少有人还不够，不仅是为什么银行坚持和不管理（某些策略和策略），但最重要的是，这项技术仍然处于专家经验的过渡阶段，而且专家策略总体上。战略标准的程度不足，缺乏技术建模工具。在一些缺乏电容的小型银行中，它们在四楼和五楼的城市，竞争并不激烈。对于银行的基本技术培训和微流行市场的寒冷开始，这也是一个很好的选择，但总体框架不适合具有完全竞争性市场环境和更高信用评分的银行。您必须选择学习和差异化应用程序。 5。简而言之，IPC是“强大的信用官 +弱产品 +弱过程控制”，结合了JI Micro -Micro -Micro -Micro分析方法和5个维度，即“弱信用官方官方模型 +强型产品 +强乘积 +强大的过程控制”。这里的债权人薄弱并不意味着银行将故意削弱债权人公司信贷能力的增长，而是会降低债权人的门槛，以承担工作以满足促销和实施银行的全面需求。一旦开始，信贷官将获得长期内部培训以改善微观货物的技术能力，并形成了一个通用框架，其中包含中小型商业信用分析能力和大型商业信贷分析功能的商业领域。再见，学分最重要的信贷能力是推断因果关系的能力，但是针对微党，中小型商业贷款和大型公司信贷的特定能力和模块之间存在差异。 IPC，JI的5D Microdisco分析还是在Micolean专家和专家策略方法的经验中进行的其他经验，基本上都是对操作质量的因果分析，以及微列表客户的风险状态。微观分析的分析不好，小型企业的贷款和贷款商业咳嗽越来越糟。银行高管信任智能风险控制系统以解决米布尔德和其他商业贷款的风险管理问题是没有现实的。长期内部火车整个银行的NG机制必须不断组织。 6。许多银行当前使用SO称为的微型家庭控制模型“在线 +离线”，但在线呼叫实际上仅访问外部数据，并且排除了黑色和灰色客户端的特征。它们根本不是一个真正的智能模型，也没有能力回归物流，原因和影响推论。没有科学和标准的技术和机构限制，研究，分析和决策将“超出弱 +弱线”。风险完全失控，与提倡的IPC+模型完全不同。 JI理论下的理想组合应该是标准定量模型 +标准专家策略 +标准化收集，证据收集和决策 - 非标准风险因素的制定过程的组合。当与适当的社会构建变量结合使用时，该模型是“因果扣除CAPA普通信贷人员 +强大的标准数据模型 +强大的产品 +强大的过程规则。债权人的阈值略低，并在标准化，产品改进和过程控制下进行业务改进。 （iii）中小企业的信贷业务 小型企业信用分析是所有信用分析任务中最具挑战性的。在国家银行业中，没有参考技术或参考银行。微型运行贷款很小，客户信用验证很容易看到。即使是小变量也可以限制非-C超级成本和概率接近消费者信用。信贷官和因果扣除能力的调查能力也很低。大型公司的信贷客户的财务数据和信息相对标准化和透明，这有助于公司开发趋势的法官。 HECREDIT分析的重点是政治和工业等社会建设水平，这是另一个很棒的工具。但是，在分析小型企业的信用证（包括不可靠的数据源，不可靠的财务报表，许多相关交易和相关公司的欺骗以及运营稳定性差的欺骗性）方面存在太多困难。 1。曾经，Temek Credit Factory模型很少被视为与中小型企业的标准信用技术的战术组合，但在中国没有成功。基本原因是我们的模仿者并不完全了解可信赖的工厂。实际上，这是一个com“风险控制模型的自定义 +标准化工厂装配线的管理”。我了解了组装线的管理，但忽略了风险控制模型的自定义。如果没有控制风险控制的控制，则装配线的效率就越大，银行的成本就越大。 2。如何为中小型企业建立信用风险分析框架是一个非常复杂的问题。根据JI的理论，在当前的数字技术能力下，几种类似于贝叶斯网络的因果模型具有模拟人类专家因果扣除的能力较弱。计算机电源，成本和建模困难是极其瓶颈。因此，在复杂的数据和复杂的商业环境中，中小型公司只能将专家策略方法作为主线使用，结合概率，量化和因果模型来创建经济，政策和土地。它是一个辩证的动态框架信用分析，充分考虑社会建设因素，例如地区，行业和其他地区 3。现在，几乎所有银行都使用模仿大公司信用业务的风险管理框架，结合了一两个标准的研究报告，正式的财务报表分析方法和组织信贷人员的经验，将中小型企业的信用分析方法结合在一起。这是多年前世界银行Lai Jinchang公司Crepon培训计划的结果。一些调查IPC的银行会选择经验丰富的同志使用他们的小型企业。此外，使用JI的理论是不合适的。那些研究了CPI并进行中小型贷款的人要比那些尚未学习CPI但尚未可靠的人要好得多。 4。专家策略方法是绝对风险控制基础，但是如何制定专家策略是任务更加困难。直到今天，历史上已经开发的专家策略方法的框架也相对简单。每个银行必须根据不同的情况，不同的客户和不同产品规模来定制自己的专家策略。从家庭菜肴到不同的菜肴，它适合来自不同群体和环境的客户的需求。 （1）例如，5C分析方法通过五个维度（角色，资本，担保，条款）定性评估借款人的信用风险。我们评估企业主的诚信和旨意（过去的信用记录，行业声誉等）。分析能力（退款能力），现金流量和运营稳定性（行业周期的巧合，质量帐户等）。 Capital（Capital）检查了自己的资金与财务杠杆作用（例如净资产和负债的巧合）。担保评估担保资产和房地产的价值（例如评估房地产和设备的折现率）。条件（环境条件）分析了宏观经济和工业政策的影响（例如环境生产限制对制造的影响）。 （2）还有一种LAPP分析方法。这深入分析了公司的健康四个方面：流动性，活动，盈利能力和潜力。流动性：短期债务验证您的退款能力（好像您当前的关系和快速关系比行业参考点更好）。活动：评估资产管理效率（应收账款日期，库存账单率等）。盈利能力：分析您赚取持续资金的能力（网状销售利率，ROE行业的分位数）。潜力：试验增长空间（技术障碍，市场份额的趋势等）。 （3）其他专家策略相似。 这些分析方法有两个主要问题。首先，5C \ lapp设计S第一级维度，但是这些第一级有限的维度可能不足以完全分析公司的风险状态。同时，对于第二和第三层的维度和权重没有科学的机构安排。不同地区，不同行业和不同经济环境的变化会影响评估结果。 第二个是分析这些方法的基础：数据和信息，如何做？我们如何才能允许这些数据和信息将科学和精确转化为第一和第二级维度的先前评估标准？这里没有答案。 第三，这些专家策略如何转化为银行总部的完整流程执行标准？如何监督和有效控制分支机构以根据标准实施？ 第四，我们如何建立社会构建变量以适应个性化的特征这些地区，几个经济体，文化和行业的s？ 第五，我们如何系统地发展信贷人员的信用分析技能？这些能力是实施专家战略法律的最低保证。 5。根据JI的理论： （1）银行的每个中央办公室都必须根据银行的特征为几个重要行业制定几套标准的专家策略，根据产品的各种特征重建一组二次维度和变量，以及在操作表中的convertrlas和Convertrlas。有条件的银行可以更加分散它，并同时添加一些数据，专家策略和验证规则将成为模型，并引入更丰富的技术工具以提高效率。 （2）总部还必须针对社会建设因素的风险开发一般的战略模型，而顶级维度是由OF科学提出的头部的官方。一些第一类维度权重和第二级维度留给了状态分支到可控配置。 （3）培训系统必须提供长期的系统培训，以基本分析技能，专家策略的框架，标准和信息收集技能，产品和工具规则或工具或工具等标准化。 （4）产品管理必须是形成一个完整系统的系统，从市场研究，竞争性产品分析到风险控制标准和分析框架，产品迭代和监视。 （5）专家经验 - 实验策略 - 实验模型。必须清楚和稳健地看到这种进化链接，并且必须始终意识到定量技术和AI的局限性。自定义客户组的场景和自定义是减少尺寸尺寸战略框架和模型设计的难度的有效方法。 6。根据多年的工作经验CE和我的理论框架，我设计了一套分析技术，以在复杂的情况下为中小型的中小型企业信用。我暂时将其称为“ JI逻辑小企业的小型经验公司的信用分析技术”。这最初是一种典型的专家策略方法。将来，您可以与特定的技术银行或技术公司合作，将某些策略更新为专家模型，并执行专家策略 +专家模型的合并策略方法。 就业务运营质量和风险状态而言，我们对中小企业进行了不可或缺的分析，将其分为八个逻辑框架，并为业务运营和信用风险状态创建全面的专业策略设计。每个逻辑框架都包含必须分析的特定内容，可变评估和交叉测试的经验布置。八个主线决定了调查的包含，并从逻辑上确定完整的P每条主线之间的启动和自我检查。这八个主要线形成了特定和维交叉验证的逻辑关系。 中小企业的分析技术是“静脉曲张和经验”，是强调自我评估的系统专家策略框架。该细胞核是通过八条主要逻辑线提供对公司的全面观点，并提供此信息可以相交以形成严格的分析网络，从而渗透到公司的不透明和不规则数据的雾中。 以上简短列出了内容的一部分。公司的业务逻辑如此复杂的原因是，中国中小型企业的数据和信息严重扭曲了。如果未进行验证，则债权人的去除次数不是基础。随着数据源的可靠性和可靠性的提高，此验证逐渐削弱了要求。专家策略的建模，PartiAL定量模型和验证工具改善了债权人因果扣除的效率和质量，并最终建立了银行方法。 （iv）大公司信贷业务 1。分析当前情况和中心问题 当前的大型公司的信用风险管理系统并不是真正成熟的，问题主要反映在JI理论强调的三个维度缺乏。 （1）定量智能模型的维度：几乎空白（重量30％） 当前情况：从本质上讲，这只是对财务关系（债务 /主动关系，当前关系等）的传统分析，并且没有引入最新技术，例如大数据和AI，以详细研究和预测。大多数模型是简单的统计和监视，没有预测性和动态调整。 原因根：考虑大公司具有透明的数据，并且不需要复杂的模型。或pi我教导说，该模型无法处理大公司的非结构化复杂信息（例如战略，公司治理）。 结果：无法确定大数据的潜在风险迹象（例如现金流量的细微降解以及上游和下游公司的风险通信）只会在以后做出响应，并且无法提前注意。 （2）专家因果扣除维度：系统弱且标准（重量30％） 当前状态：信任信用审稿人的经验和个人技能。财务分析工具被广泛采用，但是缺乏统一和加深的专家策略框架。深度和标准根据关键因果链（例如“业务模型的可持续性”，“重复技术风险”和“管理功能”等关键因果链的分析而有所不同。 根本原因：中央办公室级别没有停止“计算”主要专家的分析逻辑，以形成标准操作过程（SOP）复制E，可倾斜且可审计。 结果：分析的质量因人而异，并且不可能系统地提高风险控制水平，并且很容易提高寻求道德危害和由模糊标准引起的道德危害和租金的空间。 （3）社会建设的维度：分散和负债（重量40％） 当前状态：它仅作为单个项目审查的“装饰”，而不是系统分析的支柱。总的来说，似乎： 分散：贷款审查委员会的成员是指基于个人认可，缺乏数据支持和详细扣除的大型型或行业趋势。 被动响应：获得“单尺寸”调整的调整测量值，而不是仅在主要策略更改之后（例如“双重降低”或“功率限制”）积极实施测试的方面和方案模拟。 中央办公室缺乏：中央办公室无法建立统一的系统。将社会建设风险和压力测试的加强“在银行中，不是分析和定量将宏观因素作为地缘政治，工业政策和技术革命，并做到了。 结果：银行无法避免系统性的风险。尽管银行不知道房地产，教育和培训，太阳能和其他行业的循环风险，但最终，在行业的狂热时期，很难支持和集体影响商业压力，这导致了“综合谬误”。 2。根据JI理论的解决方案： 3。动态重量调整机制：解决不确定性 JI的框架不是僵化和不可变的。先前的30％+30％+40％的权重是参考值，应根据情况进行动态调整。 正常时期：保持参考权重，没有问题。 行业变化期/政策强度期：社会建设权重自动变为50％甚至更高，这会降低专家和模型的重量以及分析方法完全转移到遵守政策和长期生存。公司出现经济问题：定量模型增加了权重，详细的数据是通过采矿和验证进行的。 面对关键的战略决策（例如合并和收购）：专家获得了因果扣除的原因，并进行了最详细的商业勤奋。 4。一般描述：“通过资源促进” A“通过风险控制促进” 目前，大多数大公司都是“由资源驱动”和“由关系驱动的”。 JI理论旨在将其转化为“由风险控制控制”和“基于知识的控制”。 当建立3D系统并加强其社会建设分析功能，尤其是由总部领导的能力时，银行可以： 查看更多：避免事先避免行业的系统性风险，他们不再是盲人追随者晴天并在雨天收集遮阳伞。“这样做：使用科学分析框架来抵制主观的干预措施和执行个人信心，允许决策重返业务本质。在管理层中要更加精确。在管理中，要实现未来的超级企业风险的未来前景。 后记： 我的不成熟理论实际上是一组观点的综合，并且仍在优化。信用风险分析的特定框架是从我的“信用风险辩证性发作”中得出的，从动态，系统的和辩证的角度强调了风险观察，并反对机械化的静态评估。这种方法的核心在于打破传统风险控制中“因果分离”和“数据依赖性”的局限性，主张通过人类机器的协作来实现行业知识，因果推理和数据建模的深层整合，以实现可解释，连贯和不断发展的风险。方法的特定方法整合了专家经验，因果图形模型和背景分析，注意量化概率生产事件，并更加关注风险形成机制和动态途径。最后，风险治理的精度和倡议是通过“发现人类设计的风险和监管策略的基本原因的算法”来实现的。文章中的所有分析框架和权重配置不是最终产品，而是对与之相关的观点的解释。请谨慎使用。有关更具体的实际应用，请参见随后的兄弟文章“ Ji Shaofeng：辩证法风险感知系统，以未来为导向：创建信用分析技术和工具。” 综合信用机构的战略管理和战术管理框架 - “商业银行的辩证治理，质疑信贷机构的战略，战术和技术管理”仍然是与富特一起写的。您认为的越多，它就越复杂。这本书有超过300,000个字，明年将推出。这本书基于信贷公司的管理系统理论和信贷机构的价值创造，并通过战略策略技术的第三级管理来拆除了信贷机构价值创造价值的所有活动。在信息不对称条件下，系统地将信用生产因素转化为动态平衡，跨学科和加剧，风险不克服这个战略目标，设定风险承担界限，选择业务组合）和战术管理（分配作曲家）诸如技术分析等技术分配等技术分析，例如技术分析等技术分析，例如技术分析技术分析，例如技术分析，例如技术分析）。基础设施）。它不仅为信用管理提供了基本逻辑，而且还提供了战略分解。资源优化，技术更新和其他特定问题为基础理论框架和信贷机构管理的实际方法提供了解决方案。 先前的文章 （本文的作者简介：我曾在中国受欢迎的银行和中国银行的监管委员会工作16年，然后我在私人资本工作，保证融资，微观和金融技术。财务和金融专栏作家。 西纳金融领导人的所有专栏都是作者的个人意见，并不代表新手金融的地位或意见。 关注微信的“官方意见领袖”，并阅读更多令人兴奋的文章。 Haga单击微信接口右上角的 +符号，选择“添加朋友”，然后微信告诉意见领导者“ Kopleader”或扫描下面的QR码以添加您的笔记。意见领导者在金融部门提供专门分析。 作者的个人资料：Ji Shaofeng 他曾在中国的流行银行和银行的监管机构工作16年，然后在私人资本，贷款保证，微观和金融技术工作。小型和中等规模的微型汇款行业的代表人物，这是中国小型和微生复发机构的商业创新合作联盟的发起人，小型和微型公司的实践专家，著名的互联网财务评论员和金融专栏作家。他写了一系列热门物品，其中包括“为什么99％的P2P最终死亡”，并预测小市场的微观信贷和监管市场的趋势。