银行流水贷款分析

Ⅰ 银行流水分析方法

关注重点，一是是否同金额进出，包括近似金额或拆分，二是时间是否都是当天进出不过夜，三是交易对手，就是转账进出的是人还是公司，是不是关联方。主要从这些入手，不管你分析来干什么

Ⅱ 什么样的银行流水好贷款

一般每月相对固定时间有比较稳定进账、银行流水连续、体现收入较高的银行流水最符合要求。作

为工资的收入，是对公账户打款的会更好一些。银行流水中的余额并不重要，但是尽量不要每月固

定时间一次性转走较大金额。比如每月8号发工资，每月9号就将工资全部支取了，这种会影响还款

能力的评估。如果有多张银行卡，可提供收入最为理想的那张银行卡的流水，也可向 钻诚担保 同时

提供多张银行卡的流水账单。

Ⅲ 贷款打银行流水看的是什么

最主要是为了查看你的还款能力和存储余额。

银行流水是判断一个人经济能力的主要依据，收入水平和还款能力都可以从中判断。稳定且好的银行流水证明具备好的经济收入及收支循环。

(3)银行流水贷款分析扩展阅读：

银行流水是指银行活期账户(包括活期存折和银行卡)的存取款交易记录。根据账户性质不同分为个人流水和对公流水。银行流水是证明个人或公司收入情况的一种证明材料，是向银行申请贷款所必须的材料。

个人流水：个人半年内的交易明细、消费、进出帐、转账、网银、话费充值等。

Ⅳ 银行贷款，看流水是看什么

主要是为了查看你的还款能力和存储余额。银行流水是判断一个人经济能力的主要依据，收入水平和还款能力都可以从中判断，稳定且好的银行流水证明具备好的经济收入及收支循环。银行流水的进项主要表现方式主要有存款、转入、工资、续存、网银转账、货款、劳务费等。

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Ⅳ 个人贷款看银行流水有何意义

看你的流水是看你是否具有还款能力和稳定工作，以及根据你的流水确定你可贷款的额度

Ⅵ 贷款银行流水看哪些指标

1.主要是看存取款数额，如果数额小，证明银行流水小，如果存取款金额大，银行流水也大；

2.看进账，还有进账的规律，不同银行产品对流水的规格要求不一样‘

3.账户的日均、月均余额，账户贷借情况等。

Ⅶ 为什么银行贷款要流水是什么意思呀

银行流水是证明个人或公司收入情况的一种证明材料，是向银行申请贷款所必须的材料。

打银行流水的方式；

1、在你确认银行卡后存折所属银行后，携带本人身份证件及银行卡，到就近的银行网点查询即可，工作人员会帮你将其进行打印。

2、也可以携带卡或存折到营业网点自助查询机自行打印。

此外，还可以通过以下方式查询银行流水：

1、对于开通了网银的用户来说，可登陆网上银行进行查询。

2、对于已开通了手机网银的客户，也可登陆手机终端进行查询。

(7)银行流水贷款分析扩展阅读

一银行贷款申请借款人所需条件

1、年龄在18-60岁的自然人（港澳台，内地及外籍亦可）

2、具有稳定职业、稳定收入，按期偿付贷款本息的能力

3、借款人的实际年龄加贷款申请期限不应超过70岁

二、借款人应提供的材料；

1、夫妻双方身份证、户口本/外地人需暂住证和户口本

2、结婚证/离婚证或法院判决书/单身证明2份

3、收入证明（银行指定格式）

4、所在单位的营业执照副本复印件（加盖公章）

5、资信证明：包括学历证，其他房产，银行流水，大额存单等

6、如果借款人为企业法人的还必须提供经年检的营业执照、税务登记证、组织机构代码证、企业章程、财务报表。

Ⅷ 银行流水如何分析

现金流是衡量企业还款偿债能力的核心指标，而银行流水作为现金流的载体，是快速了解企业经营情况的最好抓手，可以帮我们高效发现企业的潜在问题。

随着银行电子化的普及，机构都陆续开始收集电子银行流水，进行更全面，更深入的分析。那么现金流水该怎么分析，又能帮助发现哪些问题呢？

多银行流水数据整合

在开始分析之前，第一步是整合客户的多银行多格式的流水。数据分析有一个原则：“Garbage in，garbage out”（无用数据进，无用结果出）这步不难但很复杂，中国4200多家银行，格式不同，要把流水信息统一成标准格式，我们才能有统一的数据基础进行分析。如果客户文件多，流水量大，手动操作合并是很耗时费力的。

可信度：流水造假和账户缺失

数据整合后，我们来验证企业的数据是否完整可信。首先是企业数据可信度，如果数据经过了重度加工而不可信，后续分析的意义就会受限制。多种方式可以验证数据可信度：账户余额理是否是连续的，每季度是否收到和日均余额匹配的利息，各账户间内部转账理应匹配抵消等等。

如果数据可信，我们接下来验证数据完整性，检查每个账户的数据是否完整，有没有缺失，缺失多少。此外，还要查验企业是否提交了所有的主力账户：可以从内部转账中发现未提交的本方帐号，统计发生的交易金额。还可以根据企业的银行账号判断该账号的所属银行，开户地和币种等信息，方便进一步向企业征提流水数据。

数据结构化：标签分类和数据清洗

标签与分类是结构化分析现金流数据的基础。比如：

1.通过法人代表和企业股东信息，可以判断交易对手方是否为企业的关联方。

2.通过经营范围判断企业是客户/供应商，可帮助我们建立行业指标（比如对批发商类支出占总收入或总支出的比例）

3.通过注册日期将企业分为新成立，1-2年，2-5年，5年以上等，可以帮助发现新成立就发生密切贸易往来的疑点公司

4.通过注册资本，可以将企业分为大中小型，等等每笔交易都可以分类。首先按经营性，筹资性和融资性区分，并继续细化分类为内部转账，销售收入，贷款流入，往来拆借，供应商采购，工资支出，税费缴纳，水，电，房租，差旅等等。

标签分类完成后，数据清洗也就同时完成了。后续可以精准的分析企业的经营情况，而不受内部转账和投融资交易的影响。标签和分类会对我们后续的分析建立基础，由此可以进行多维度分析。