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從財務數據分析這個角度來說幾個難點，這個是批貸挺重要的一個方面。重慶立信
一、傳統財務分析有局限
有些財務分析是時點截面，企業經營是動態的，這個矛盾如何解決?這個矛盾導致貸前審核內容和貸中、貸后跟蹤脫節。
脫離了宏觀調控，行業經營等內容，單純堆砌這個指標那個比率是沒意義的。
二、分析數據來源
以會計處理來說，手工做賬先不談，使用ERP軟件取數分析，數據接口如何打通，用友金蝶等不會直接開放接口。拖庫倒是簡單，問題是拖來了數據，如何判斷真帳套假帳套?
三、現有的分析體系，財務一個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據源做交叉比對，比如稅務報表、銀行流水、央行征信系統、紅盾個人信息、工商局系統等。問題是坑爹系統不互聯，全是一個個信息孤島。打通抓取就能愁死一片人。還有人說這些官面的數據拿不到就拿不到吧，我直接抓社交數據或者電商數據，這是個思路，國內外都有公司探索，但也僅僅是探索，這些非主流分析維度銀行等認不認是個大問題。
也有人喜歡在財務一個維度里面做文章，縱向深挖分析，這倒也行，一般是三個方向(1)數據邏輯判斷
(2)傳統財務分析建模
(3)行為分析
(1)和(3)是最有價值的，可惜國內有人知道也不會詳細說，這是未來忽悠風投的金礦。
四、人的因素
1.信貸專員是有KPI考核的，信貸專員為了搶優質項目與客戶合謀造假?這又回到了數據真假判斷的問題上，只能建模找出數據疑點，給一個大致評分區間，不能給出真或假的絕對判斷，采不采納這個評分標準是人來判斷的。
2.如何讓企業同意定期上傳數據，很多財務電腦是不聯網的。企業憑啥為了貸款把財務家底全部暴露?國內資金來源廣泛，企業不一定在某家樹上吊死;那些逼不得已開放財務數據的企業，放貸人敢貸款嗎?
3.類似渾水這種深挖證據鏈的方式很多人很推崇。關鍵是放貸收益和成本、時間、人力要匹配。息差收入100萬，中美往來機票5萬，住宿30萬，探子被當地工廠送山西煤窯(撈人打點30多萬)。。。
4.這塊的研究對人員要求很高，至少要了解銀行系統、支付系統、稅務系統、工商系統等等。資深信貸專員、財務分析理論派、有實戰經驗的會計、數據挖掘人才、ERP廠商人員等等。你分析的維度越多，需要的業內專家越多。這不是請幾個CPA或者做過銀行系統的研發就能搞的定的。
綜上：光財務一個維度就有這么多難點，怎么自動起來，只能靠人堆啊。題主的想法有很多人都考慮過，誰能把整個鏈條串起來自動化，或者切個小口子做深，都有可能拿到投資。重慶立信會計師事務所
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