一、项目背景

恒丰银行“基于智能风控的人才贷”项目（以下简称“人才贷”），源于济南市的“人才有价”项目。“人才有价”项目为济南市重点建设项目，由济南人力资本产业研究院（以下简称“人力资本研究院”）负责推动实施。济南人力资本产业研究院联合中央财经大学、中国人民大学等通过大数据分析技术首创“四CAI”（即才能信息、财富信息、出彩信息和采集信息）评估模型，并于2019年1月11日上线了“人才评估定价系统”，让人才身价有了可以衡量的科学依据。

该项目受到省、市领导的高度重视。刘家义书记和龚正省长于2019年5月17日到人力资本研究院进行工作视察，并现场体验人才有价评估系统。2019年5月18日，王忠林书记出席“2019中国·济南人力资本产业论坛”，提出把发展人力资本产业作为培育新动能的重要突破口，全力打造具有全球竞争力的人力资本产业高地。2019年8月下旬，高新区上报的人力资本产业列入国家发改委产业结构调整目录，报国务院批准。

为了让人才评估价值有效“变现”，探索以身价为基础的人力资本与金融业务融合的创新模式，恒丰银行济南分行积极抢抓创新机遇，早与济南人力资本研究院展开合作，共同推进“人才贷”项目建设。“人才贷”项目以“人才身价评估”模型为基础，以济南高新区20万人才数据为样本，未来可基于山东省1700万人才的大数据，并通过设计开发具有自主知识产权的人才评估定价策略和风控策略，对接恒丰银行各类金融产品，满足不同层级的人才在教育、创业、消费等方面的金融场景需求，是以实现金融科技赋能人才、“人才强鲁”为目标的创新项目。

山东人力资本总量全国*****，人均排名全国第八位。从人才评估角度来看，以1000万山东人才、每人100万身价计算，全省人才将有10万亿评估价值。以济南为例进行预测，人才身价贷的市场规模将超千亿。基于人才评估定价系统，该项目可带来大量的优质高端零售客户和高新技术企业客户资源，带动零售、对公资产和负债业务增长，成为公私联动金融领域新的增长点。

2019年10月，“基于智能风控的人才贷”项目成功入选人民银行、发改委、等六部委联合组织开展的金融科技应用试点。人民银行济南分行、济南分行营业管理部对该项目予以高度关注，作为六部委金融科技应用试点重点项目进行跟进，并推荐纳入“监管沙箱”。山东目前尚无“入箱”项目，如“人才贷”项目申报成功，将是山东省内首个“入箱”项目，具有很高的创新和示范价值。

通过项目的推进实施，整合了恒丰银行身份验证、人脸识别、电子账户开户、代收付、风控集群等输出服务能力，与济南人力资本研究院共同形成人才贷款的全流程链条，丰富了普惠金融业务条线产品体系，并转换了传统的授信评分思路，开创了人才银行新理念。

二、项目方案

2.1 项目建设思路

人才贷项目不仅仅是一项纯技术开发工作，它更是恒丰银行在小微信贷审批领域的一次审批模式的思想转变和变革。恒丰银行传统的个人贷款业务，尤其是个人经营性贷款均是基于强担保的风险前提完成贷款的额度审批，而人才贷项目面向两院院士、国家高端科创人才以及济南市高层次人才等客群，提供线上申请、智能+人工审批、自动提款、随借随还的个人经营性贷款。以大数据、机器学习等技术为驱动，以高层次人才的可变现价值作为重要依据，同步关注相关的个人和所控企业经营信息及其连续性;根据人才客户账户、结算以及未来成长，对人才融资产品进行综合定价；通过生物识别鉴权、海量数据和多维数据验证，建立“人才+”的综合授信体系，实现高效、便捷、准确的线上审批机制。有效优化信贷审批流程，缩短贷款申请周期，通过为人才赋能，缓解高新初创类小微企业融资业务时间长，融资难，融资贵问题，提升客户体验，为人才干事创业营造优质环境，助力企业高质量发展。

本项目采取预警跟踪和约束机制强化贷后管理。通过监测人才所在企业的经营实体资金流向、上下游情况和代发工资等情况，建立贷后跟踪机制；通过引入外部政务及公共数据，实现线上化的贷后预警机制;将高新初创企业背后人才相关的政策红利、人才身份与贷款进行关联，提高违约成本。

为推进项目的系统建设和项目推广落地，本项目制定了完整的组织推进方案。方案中明确实施路径和目标，人才贷金融解决方案，并设计1~2款产品的风控策略和模型，探讨风险补偿和退出机制，后制定了组织保障计划和产品推广方案。

2.2 项目整体目标

1、总体目标：建成以人力资本评估和大数据风控评估为授信依据，满足各类人才生产、生活不同场景金融需求的生态圈，努力打造行业领先的“人才银行”。

2、系统建设目标：基于恒丰银行的系统架构体系，以“快速对接、远程授权、模型审批、实时放款”作为目标，搭建恒丰银行的产品工厂和风控模型。

3、推广目标：以济南为业务起点，先期以济南人力资本研究院平台为基础，逐步发展为可推广到全省、全国的人才贷项目，推动以人才为核心的人才银行综合金融业务发展。

*****阶段：采取学习追赶策略，以与人力资本研究院合作为切入点，围绕人才贷相关需求与人力资本研究院共建策略模型，并推动上线个人消费类及个人经营类特色信贷产品。一是借鉴同业成熟的风控策略，结合与省大数据局开发的风控模型，引入人力资本研究院相关数据标签，建立一套我行基础数据风控体系。二是对接上线基于“梦想贷”为原型，实现全线上操作满足客户对消费贷的需求的产品，对接上线院士专家贷产品，满足客户对经营贷的需求。*****阶段力争在2020年10月前完成。

第二阶段：持续丰富人才贷产品，充分利用监管沙箱的政策利好进行产品创新，针对高端人才群体打造个人综合信贷服务体系，将数据风控体系用于个人综合授信额度（意向授信总额度）的核定，满足人才在个人健康投资、教育培训投资、创业经营、科技成果转化、知识产权质押等消费、经营方面的需求。在为高端人才提供信贷产品服务的基础上，扩大客户服务外延，为人才群体提供理财、信用卡、贵宾增值服务等专享服务，形成该类群体综合服务方案。以“人才贷”在济南运营情况为基础，逐渐形成可以推广到全省、全国的人才贷产品，通过对接各地数据平台，结合我行线上消费贷和个人经营贷产品，打造为全国各地高层次人才定制的“人才贷”线上业务体系。第二阶段计划从2020年10月开始，长期推动实施。

2.3 系统功能目标

1、通过专用数据通道获取人力资本研究院（才能信息、财富信息、黑/白名单、人才估值等）、政务（税务、社保、工商等）等外部数据，并利用大数据技术将行内数据进行融合，打破现有的数据壁垒，对客户身份进行交叉验证，对用户信用情况进行评估，构建多维数据授信体系。

2、通过生物识别、活体检测技术，通过人脸辨别客户生物特征，实现对用户身份的在线安全核验,阻止非本人进行安全授权，甄别欺诈行为，从而防范欺诈风险。

3、通过机器学习与反欺诈、全面风险预警模型的无缝融合，并通过上下游交易、生态圈场景监测构建闭环风控体系,为信贷业务审批提供强有力的决策支持。

2.4 系统非功能目标

1、高可用性

系统技术架构上支持“同城双活双中心”模式，通过互联网接入的服务均设计成数据中心A、B双活接入的方式。各服务器和组件采用负载均衡和热备等方式提供服务。一个中心异常发生时，不影响整个系统的联机服务；业务上支持设置多个业务场景，且各个场景互不影响，当某一个业务场景发生异常，仅影响本端口服务，不影响其他业务场景的运行。线路支持电信、联通、移动三线路接入。

2、设计和建立统一的实现对外部系统交易接口统一化、标准化。且接口服务颗粒度更加合理，能够大限度的组合出各种业务场景。

3、可扩展性

软件、硬件平台在系统容量、处理能力和业务应用等方面应具有良好的可扩充、扩展能力，能够方便地进行系统升级和更新，以适应业务量的不断发展；系统参数化、模块化程度高，局部的变更对系统的影响程度低，能通过参数设置来对系统进行部分控制。要求系统软硬件升级平稳简单，升级测试简单，新模块上线不影响正常应用。要求系统具备很好的开放性，便于与其他系统对接。要求通过模块标准化设计尽量复用公共模块，使日后新增应用也可复用公共模块，减少重复开发工作量。。

4、性能上稳定、可靠、高效

系统能够保证实时交易和批量大数据处理同时处理，同时保证7*24*365不间断高效运转。

三、创新点

1.在服务渠道方面，充分运用人力资本研究院提供的人才评估和人才引流，向符合准入条件的高新技术产业企业、高层次人才自主创业提供赋能，将银行线下融资获客渠道拓展到线上渠道，使银行服务无微不至、无处不在，提升在线融资服务的便利性。

2.在授信流程方面。通过机器学习与反欺诈、全面风险预警模型的无缝融合，并通过上下游交易、生态圈场景监测构建闭环风控体系,为信贷业务审批提供强有力的决策支持。从而优化信贷审批流程，缩短贷款申请周期，有效缓解融资业务时间长，融资难，融资贵问题。

3.在风险控制方面，采用大数据、深度学习等技术，对客户身份进行多维度交叉验证，在尽职调查、贷后管理等风险控制环节仍在线下完成的基础上，打造线上线下相结合的风控体系，有效提升银行融资业务的风控水平，降低融资业务风险。

4.在客户身份核验方面，将生物识别、活体检测等技术手段在线上客户身份核验中应用，甄别欺诈行为，从而防范欺诈风险，对客户融资意愿进行多因子核验，确保线上申请、合同签订等流程客户意愿真实性。

四、技术实现特点

4.1 系统物理架构

系统物理配置架构图如下：

双中心双活架构：基于恒丰银行金融云双中心的基础架构，恒丰银行合作方互联平台和风险预警系统总体架构完全实现双中心双活部署，双中心同时承接业务，且单个中心具备独立承担业务的能力，每个中心内部各服务器和组件也是采用负载均衡或热备实现高可用。双中心流量负载均衡分配请求交易。双中心共享一个配置数据库，A中心本访问地部配置数据库，B中心本地通过数据库同步机制，同步A中心本地配置数据。

4.2 系统逻辑架构

人才贷项目包含了合作方互联平台和风险预警系统的实施落地，两个系统的逻辑架构分别如下。

1、合作方互联平台逻辑架构。

合作方互联平台的逻辑架构主要包含技术平台层、业务服务层、业务应用层和监控管理层。

（1）技术平台层。合作方互联平台包含多组件，支持多种通讯协议适配，并可自动结息多种报文结构和多种文件格式。

（2）业务服务层。业务服务分两层结构，分别是业务管理层和模型层。其中模型层可分为业务模型，数据字典、数据模型和交易步骤模型。支持产品的快速组装迭代。

（3）业务应用层。满足产品层的多场景应用。该业务层主要是封装了行内各原子交易的服务输出能力，对外输出

（4）监控管理层。满足互联网金融产品的数据安全设计要求，并对交易、流量、数据进行监控和统计。

2、风险预警应用架构。

(1）基础数据层：风控系统数据引入

基础数据层主要负责行内行外数据接入、存储，通过购买外部服务数据API或文件批量推送服务实现各类数据的接入，形成风控专用的风险数据集市。

(2）基础技术服务层：风控系统数据处理

基础技术服务层主要对基础数据层接入的数据进行深加工，而在基础数据层接入的数据以结构化数据为主，如授用信信息、工商信息等；以非结构化数据为辅，如财经新闻数据、微博数据等。对于接入的这些数据，需要进行三个层次的整合加工，如下图所示：

(3)应用服务层：风控系统价值展现

借助大数据平台接入及经过技术服务层深加工之后的各类数据，将通过应用服务层直接或与其他关联系统交互的方式发挥风险控制作用。

4.3 系统关键技术特点

该项目是恒丰银行与济南人力资本产业研究院合作项目，计划以济南高新区20万人才数据为样本，未来基于山东省1700万人才的大数据，通过设计开发具有自主知识产权的人才评估定价模型，将“人才身价”作为人力资本价值的度量，对接银行风控模型和各类金融产品，满足不同层级的人才在创业、消费等方面的金融需求。

该产品前端采用活体检测技术确定客户的生理特征，能够抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而达到有效识别真实客户，防范欺诈风险的目标。产品在应用程序中增加大量埋点，全量实时采集用户属性与行为数据，对全方位判断客户的还款能力和还款意愿提供定量方面的支撑。

数据加工处理方面，借助大数据平台接入引入济南高新区20万人才数据，辅以腾讯、阿里、同盾反欺诈黑名单数据，中诚信的运营商数据，阿里的位置核验信息，阿里、鹏元、北冥的个人偿债能力数据，鹏元的单位信息核验数据，公安的身份核验数据，快速、全面识别、监测、防范客户信用风险和欺诈风险，准确计算客户授信额度。

后端采用基于大数据技术的决策引擎，其规则的生成和配置与传统依据统计分析生成有所不同，组成规则的指标可引入机器学习等算法，通过特征工程选择关联性强的特征，同时考虑到风控面临的监管的严肃性、审慎性，一般选取解释性较好的特征加入风控规则。另外，基于大数据的风控体系，数据自动抽取、实时更新。

五、项目过程管理

基于智能风控的人才贷项目由恒丰银行普惠金融部、个人信贷部牵头，金融科技部负责落地实施。基于智能风控的人才贷项目的实施采用试点实施和推广的分阶段方式。主要经历了以下几个阶段：

1、需求分析和概要设计阶段

此阶段时间段为2019年10月至2020年1月，其间主要完成了业务需求分析、业务功能和技术构架的高层设计。提交了现状需求分析报告、各功能模块的高层设计、技术构架和接口的高层设计等文档。

2、系统详细设计阶段

此阶段起始时间为2020年1月至2020年3月，其间主要完成了系统详细设计工作，提交了合作方互联平台和风险预警系统详细设计说明书等文档。

3、系统编码、测试和上线准备阶段

此阶段起始时间为2020年3月至2020年12月，其间完成了合作方互联平台和风险预警系统客户化开发的编码、测试以及试点行上线准备工作，提交了合作方互联平台和风险预警系统的测试报告、上线方案、系统设置等文档。

4、试点行上线阶段

此阶段起始时间为2020年12月至今，其间完成了58笔共计2285万元的贷款审批，放款8笔共计346万元。根据试点行上线运行的情况，为推广实施提出了优化需求。

5、推广实施阶段

目前尚未开始全面推广。

六、运营情况

6.1 业务推广

2020年12月至今，为人才贷项目的试运营期间，该期间客户通过济南人力资本研究院嵌入的恒丰银行H5申请页面，完成了58笔共计2285万元的贷款审批，8笔共计346万元的贷款发放。

通过系统上线以来运行情况的跟踪，系统运行稳定，性能良好，各项指标均已达到原来的设计目标，下面是对系统在联机交易和大批量数据处理性能的情况的统计结果。

6.2 性能分析

数据库服务器：

系统资源占用随工作时间呈规律性变化，忙时主要分布在6：00-11：00、15：00-17：00，占用率大体在20%~90%之间。对比各阶段上线后的资源占用情况，数据库服务器资源占用没有发生明显变化，因此，当前配置能满足业务需求。

应用服务器：

四台应用服务器部署采用集群部署方式，并采用消息队列进行了交易缓冲。

资源占用主要集中在7：30~11：00，以及14：00~17：00，CPU占用率在20%以下，峰值时（夜间批次）可达90% 。

6.3 交易量分析

目前试运营阶段，对申请客户的准入策略控制较为严格，故准入人数较少，但系统满足压力测试100tps的要求。部分复杂交易采用了异步功能设计，确保系统稳定性。

七、项目成效

人才贷项目可为我行带来显著的综合效益。一是该项目带来的客户群体优质，体量大，为我行优质目标群体。二是通过业务合作，我行可以获取客户公积金、纳税、公安机关等信息，丰富我行数据体系，完善风控模型，提高我行风控水平；三是进行人才数据分层，细分优质零售客户群体、公司高管、成长型企业等客群，完善客户画像，精准营销，带来公司业务、普惠金融、个人信贷的共同发展。

1、经济效益

从人才评估角度来看，以每人100万身价计算，济南市预测人才身价贷的市场规模可超千亿。项目上线后，预期2020年试点期间，可发放个人经营类贷款额度1亿元，消费贷款授信额度5000万元，住房按揭贷款额度1000万元。后续随着系统功能和风控模型的不断完善，将持续加大业务推广力度。同时通过交叉营销，实现理财、储蓄存款等财富类业务增加，带动AUM增加。

2、社会效益

山东人力资本总量全国*****，人均排名全国第八位，人才身价贷的市场规模巨大。针对山东省人力资本产业，未来可服务全省1700万+人才，涉及信贷、零售、财富类业务等基于人才评估定价，将培育全省金融领域新的增长点。

恒丰银行济南分行将积极争取与省科技厅签订三方科技成果转化贷款协议，与泰山保险、人力研究院合作渠道建设，并进一步完善风险补偿机制，推动人才贷业务快速增长，努力实现“金融科技赋能人才”、“人才强鲁”的发展目标。该项目的建设及未来的持续推广，必将为山东省引进人才，金融赋能人才，有效解决人才创业难，创新企业融资贵、融资难的问题，实现“人才强鲁”注入新的动能，成为新旧动能转换的强大动力，成为“信用中国”建设的有效载体。

八、经验总结

1、顺应国家政策，具有极高创新和示范价值

“基于智能风控的人才贷”（以下简称“人才贷”）项目符合国家人才战略导向，符合人民银行普惠金融政策和山东省政府支持实体经济发展政策，高度契合李克强总理考察山东烟台蓝色智谷时提出的“金融机构不仅要把知识产权作为融资担保依据，而且要研究将人力资本作为授信额度担保的重要依据”要求，为恒丰银行探索创建人才银行、加强赋能实体经济能力提供了借鉴思路。近期，该项目得到人民银行的高度重视，并被推荐纳入“监管沙箱”，具有很高的创新和示范价值。目前，项目组“监管沙箱”申请已于2020年8月21日正式提交人总行审批。   

2、转换授信评分思路，开创人才银行新理念

“人才贷”项目充分运用大数据、云计算技术，通过人力研究院人才评估定价模型和我行风险控制体系，实现线上“人才定价”和信贷风控与现有金融产品对接的模式，通过线上授信审批流程，可以满足不同层级的人才在健康、教育、创业、消费等方面的金融场景需求。

对于恒丰银行、人力资本研究院双方共同认可的A、B、C、D级人才了提供的信用类个人经营性贷款，并针对大金额需求的客户提供了专属金融服务，改变了银行强抵押担保模式下的传统授信审批思路。

3、切实践行普惠金融，逐步推广试点应用

截至2020年12月底，采用人才身价模式审批并发放的个人贷款1022万元、信用卡13张，并于12月初完成首笔创业客户“人才贷”全线上额度申请、审批、提款，放款金额66万元。

下一步，项目组将对接济南“泉城链”数据源，进一步提高人才定价的精度，并通过产品拓展及业务宣传，逐步形成普惠类业务的“人才贷款”品牌，提升普惠类产品的市场知名度，进一步通过总分、公私联动打造全方位“人才金融服务”体系，提升普惠类业务的市场占比。

4、金融科技数字化转型赋能风险控制、决策支持和业务拓展

在服务渠道方面，充分运用人力资本研究院提供的人才评估和人才引流，向符合准入条件的高新技术产业企业、高层次人才自主创业赋能，将银行线下融资获客渠道拓展到线上，让银行金融服务无微不至、无处不在，提升在线融资服务的便利性。

在授信流程方面，通过机器学习与反欺诈、全面风险预警模型的无缝融合，并通过上下游交易、生态圈场景监测构建闭环风控体系,为信贷业务审批提供强有力的决策支持。从而优化信贷审批流程，缩短贷款申请周期，有效缓解融资业务时间长，融资难，融资贵等问题。

在风险控制方面，采用大数据、深度学习等技术，对客户身份进行多维度交叉验证，在尽职调查、贷后管理等风险控制环节仍在线下完成的基础上，打造线上线下相结合的风控体系，有效提升银行信贷业务的风控水平，降低信贷业务风险。

在客户身份核验方面，将生物识别、活体检测等技术手段在线上客户身份核验中应用，甄别欺诈行为，从而防范欺诈风险，对客户融资意愿进行多因子核验，确保线上申请、合同签订等流程客户意愿真实性。