中原银行：零售贷款智能化贷后体系

本文来源于：2020首届城市商业银行数字金融与支付创新优秀案例评选，作者：中原银行

中原银行：零售贷款智能化贷后体系

2020-10-26 关键词：城商行10024

项目背景及目标（含市场分析或需求分析）

随着业务规模发展，客户经理管户量日渐增加，贷后管理工作繁重，如何及时准确进行风险预警精准识别潜在风险，以及通过线上化手段移动化、线上化的管理来提升贷后管理效率，是我行贷后管理的迫切需求。综合各方需求，一方面通过贷后预警模型统一对借款人信息、涉诉、征信、税务、舆情等情况进行智能监测，采取触发式贷后预警管理模式，即通过贷后预警模型及策略，每月对线上化贷款存量业务进行自动批量处理，相关人员根据监测结果进行风险排查；另一方面通过开发移动端相关管理功能，方便线上化贷后管理。

项目/策略方案

一是贷后预警方面，通过贷后预警模型统一对借款人信息、涉诉、征信、税务、舆情等情况进行智能监测，采取触发式贷后预警管理模式，即通过贷后预警模型及策略，每月对线上化贷款存量业务进行自动批量处理，相关人员根据监测结果进行风险排查；二是临期方面，引入智能催收机器人及客服坐席进行临期外呼；三是线上化管理方面，开发移动端相关管理功能。

技术架构层面涉及到ODS、SAS、信贷等系统。ODS完成数据准备，SAS完成预警的判断，信贷系统负责展示预警结果及流程跟踪。

创新点

“零售贷款智能化贷后”基于零售贷款业务贷后管理的实际需求，搭建模型、工具、系统三位一体的管理体系，并根据具体的业务场景进行了相应的创新，具体创新内容如下：

（1）建立差异化贷后检查体系，切实减轻经营机构贷后检查工作量，提高贷后管理的精准度。

（2）通过临期分层模型及系统功能支持，同时引入智能化工具人机相辅相成，使客户经理专注于高风险客户的临期催收，有效把控贷款信用风险的同时减少客户经理临期工作量。

（3）运用系统支撑业务发展，有力提升资产质量管控效率。

项目过程管理

以贷后预警模型开发为例：需求梳理、确定阶段2周，开发阶段1周，测试阶段3天，生产跑批1天，结果分析、验证2天。

运营情况

2019年10月上线，当月模型共监测43932条贷款业务，推送人工贷后检查任务684条，占比1.56%；系统处理检查任务7062条，占比16.07%。通过差异化贷后预警策略及触发信号推送，增强了贷后管理的精准度；通过针对性的贷后检查，减少客户经理贷后检查量，减轻经营机构贷后管理压力。

项目成效

零售贷款贷后预警模型减轻经营机构贷后检查工作量，提高贷后管理精准度。零贷资金流向监控模型，及时把控贷款挪用风险，进行风险拦截。员工APP端零贷资产质量监控、移动营销端临期管理实现了移动化、线上化的管理，提升贷后管理效率。

经验总结

零售贷款智能化贷后体系建设的成功，主要得益于：

（1）数字化风控的需要

近年来，数字化转型升级已成为传统银行战略的重中之重，包括风控在内的几乎所有部门都在蓄力迎接数字化改造；与前端一线业务不同，风控的数字化转型对收入没什么直接影响，但在大幅降本方面却有立竿见影的效果。通过建设区别传统贷后的零售贷款智能化贷后体系，通过数字化风控可以提高风险管理的效率效能，降低风险活动运营成本。

（2）受疫情影响，贷后管理线上化、移动化需要

从整个银行业看，新冠肺炎疫情正倒逼银行向线上化、移动化、智能化方向转型。疫情因素增加了贷后资产管理难度，但也倒逼我们加速建设线上智能化运营能力，其中便包含了贷后智能风控建设。后疫情时代下我们对贷后的运营、管理认知发生变化，智能化、数字化贷后风控能力需求变得更加迫切。

（3）数字化转型带来的赋能优势

近年来，中原银行数字化转型一直走在城商行中的前列，本案例从研发到上线，到不断进行迭代优化，均是在总行科技赋能基础上进行的，也是中原银行数字化转型的一项新成果。

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