一、引言：
当信贷客户（无论是作为借款人还是作为担保人，无论是自然人还是法人，以及法人的股东、实际控制人、关联方等等）列入了失信被执行人名单（俗称老赖名单），往往说明该客户的信用状况已经很差了，这是非常强烈的风险信号。理都懂，如何做？一个人管的客户很多，客户的关联方也很多，如何批量查询他们有没有这些负面信息？如何以较高的频率（至少每天查询一次）自动完成查询？这是本文要解决的问题。
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二、信贷理论基础：
对于一个信贷客户，要查哪些人？参考下面的内容：
H Howard：银行信贷中的「穿透原则」是什么？如何理解？
H Howard：《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》中的「集团客户」如何理解，能否举例说明？
一般来说，一个自然人借款人，需要查询夫妻双方，法人借款人要查自己，要查全体股东（自然人则夫妻双方），实际控制人（夫妇），所有关联方
三、网站分析
我们先看手工查询流程，
1、打开网站：全国法院失信被执行人名单信息公布与查询
2、输入被执行姓名，或者企业名称，输入验证码，点击查询提交即
有这么几种可能：
（1） 无记录，说明“ABC水泥有限公司”这个客户比较正常（也有可能有被执行信息，但是尚未达到构成失信被执行人的程度）
（2）有一条记录：
点击查看，可以看到该公司列入名单的原因和时间：
（3）有多条记录：
我们点击下一页，陆续查看
四、自动查询工具
1、搭建编程环境
https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/python-3.6.2-amd64.exe
下载完毕，直接下一步安装即可python3.6
下一步就是安装pip，下载地址是：Python Package Index
下载完成之后，解压到一个文件夹，用CMD控制台进入解压目录，输入：
python setup.py install
然后安装requests包（专门用于搞定网站的包）
2、python工程：
我们将需要查询的客户名单列入 待查名单.txt，一个客户一行
运行失信被执行人1.py，自动将查询结果存入 查询结果.txt
具体代码，整理后放github
这样，只需要看着保存在本地的验证码图片，录入验证码，其余都工作（依次填入待查名单信息，查询并保持结果）都由程序完成。
3、验证码问题
手工打码，即将验证码图片下载下来，手工输入，查一次，录一次，这适合于客户数量比较少的情况，当一次要查询几万个客户怎么办？
（1）接打码平台，支付一定的费用
（2）自己造轮子，神经网络、深度学习等等。。。。。识别验证码，当然这不经济
（3）如何更快更健壮：延时、IP代理、多线程、分布式
4、数据的运用
这些数据对于信贷来说，远远不够，做一个信贷模型，需要很多数据源（工商、银行、行业信息、社交网站等），先总结到这吧
