一、项目背景及目标

浙江民泰商业银行始终坚持“服务小微企业、服务城乡居民、服务地方经济”的市场定位，致力为小微企业提供简单、方便、快捷的专业金融服务，经过不断实践与探索，在小微企业金融服务上做出了自己的特色，倾心打造小微金融服务的“根据地”。

项目开始之初，小微企业信贷风控采用的主要是传统作业模式。对于客户体验来说，在传统模式下，存在申贷材料多、周期长、成本高等痛点，风险管理主要依赖“人工为主+信息系统辅助”，主观影响因素较多，风险防控策略执行标准不尽相同。为全面提升小微企业贷款业务的风险决策效率及客户体验，强化数字化金融科技手段运用，我行于2022年11月15日开展全流程风控咨询项目，以解决实际业务中业务面临的风险高、效率低、标准化程度低等问题。

二、创新点

项目建设过程中，充分挖掘行内外数据价值，更新迭代有效外部数据源，对行内外数据进行融合应用，以解决我行当前信贷流程中，决策维度不足的问题。利用数据分析结果和机器学习技术的应用，通过对各业务场景规则、模型等的开发，强化对组团骗贷等欺诈风险的识别，将模型结果应用于审批、预警及贷后催收管理中，提高我行风险管控全流程自动化智能化程度。

（1）内外部数据充分应用。项目开展过程中，对行内数据进行全面梳理与挖掘分析，提出科学合理的应用建议；提出对合规、有效的外部数据补充和应用建议，涵盖工商、司法、税务、发票等通用数据及电力、医疗等特色化产业链数据；全面梳理接入行内省金综63个接口数据，及融合14个政府部门金融宽表指标，提取有效数据指标；与此同时，跟据反欺诈、智能审批、智能预警及不良资产清收所需个人及企业底层数据设计10000+维特征工程。

（2） 数据驱动模型覆盖多类信贷产品。开发完成覆盖个人消费贷款、个人经营贷款、小微企业贷款、信用卡大额分期业务、贷中预警、贷后催收数据驱动评分模型累计9个，从区分能力、排序性、稳定性各方面效果评价，均达优秀水平。同时，结合不同类型业务及产品政策要点，结合评分模型应用，开发完成各类业务审批策略，并且根据差异化审批决策结果，结合我行现行授权体系与审批流程，完成信贷系统与智能决策引擎的无缝衔接，实现自动化审批目标；完成智能化预警策略及相应预警模型部署到智能化审批系统中，从而实现本行贷后管理环节的智能化改造，辅助业务人员进行贷后管理。

（3）模型策略监控报表体系。根据我行的运营环境、经营目标、数据及系统现状，设计覆盖反欺诈、智能审批、预警、催收所需数据、模型、策略的监控报表12套，帮助业务和风险管理人员实时了解其所负责业务板块的风险表现以及资产质量。

三、项目技术方案

（1）数据梳理与分析

对数据现状、产品结构和特点、业务实际及系统运行环境进行充分调研的基础上，进行详细数据分析，基于分析结果撰写内、外部数据及差距分析报告；对数据的可用性、准确性、完整性进行确认，提出支持各条线业务开展所需各类内、外部数据需求，提出科学合理化应用建议；提出贷前反欺诈、智能审批、智能预警、不良资产精细化在风险数据集市版块中的特征建设方案，在未来业务开展过程中收集规范、全面、持续、科学的内、外部数据，应用于全流程风控及业务管理。

（2）贷前智慧反欺诈

结合业务实际，对各业务板块的贷前欺诈场景、欺诈特征、欺诈行为进行梳理；结合行业经验，规划适合行内的贷前反欺诈业务管理流程和欺诈防范的工作机制；建立反欺诈工作效果评价标准及相关考核指标；设计线上、线下贷前欺诈案件调查工作流程及反欺诈策略和模型；设计反欺诈监控报表；完善贷前审批环节中反欺诈决策调用的梳理、协助验收贷前反欺诈量化体系建设、贷前反欺诈人工调查建议、贷前反欺诈配套系统建设。

（3）智能审批

经过数据分析、违约定义、建模样本的选择、模型分组、模型开发、模型验证等完成个人经营贷、个人消费贷、小微企业等评分模型的开发；根据业务特点和数据可获取情况，结合外部数据根据不同类型业务及客户调研收集审批决策重点，对基本信息、征信信息、工商信息、司法信息、公安信息、外部多头信息等内外部数据的有效融合应用，同时考虑业务申请额度、担保方式等形成“评分卡+规则”的组合审批策略；业务系统调用决策引擎对贷款申请进行实时决策，为审批处理提供差异化的决策建议结果；针对不同业务场景，按照模块化、标准化思路，设计贴合我行实际业务的调查报告模板，综合考虑借款人及家庭基本情况、经营实体基本情况、关系人财产情况、担保情况、合作方情况等设计标准化贷前调查模板及审批报告模板；综合考虑我行授权体系、业务风险等级、业务场景等实现差异化的审批流程，辅助不同层级审查审批决策。

（4）智能预警

设计适合行内的预警机制，方案包含预警制度、预警流程梳理、流程节点对应的模型及策略、流程中对应的岗位及权限设置；通过对债项、借款人的风险预测，设置预警规则，并根据预警级别高低设计相应的处理手段和处理流程；以满足预警机制为目标，从贷后预警的流程配置、工作台的任务分配以及贷后检查的基础设置、任务管理、结果统计等方面建设智能预警系统；串联预警及催收，对于预警结果客户流转至催收的相关流程进行设计。

（5）智能催收

针对逾期客户类型、帐期、资产类型、催收成本，结合可用的内外部数据或风险预测工具，设计差异化的最优化催收模式、频率、入催时间，搭建催收策略，准确评估账户的风险进而实施有效的催收策略以降低损失；梳理资产保全系统流程情况，丰富现有系统功能，包括催收策略管理、话术管理、委外催收机构管理、合规管理、报表管理、语音文本转换、资产处置管理、报表统计管理以及权限管理等；设计适应行内实际的逾期资产处置工作机制，包含规范处置原则、处置相关部门职责、处置授权机制及处置流程等。

四、项目过程管理

整个项目建设分为前期的调研访谈、项目方案建设、项目方案落地、配套系统改造、测试上线、试运行、正式运行等阶段，按照不同板块分为贷前智慧反欺诈10个月；智能审批12个月；智能预警12个月；智能催收9个月。

五、运营情况

各板块上线后，串联信贷全流程，各业务场景如贷前反欺诈、贷前审批、贷后预警、催收等分别依赖于不同的系统功能，上线后各系统运行平稳，贷前反欺诈、审批实时反馈客户差异化决策结果，贷后预警定期跑批客户风险情况等。

六、项目成效

通过本项目实施，实现全行信贷业务管理数字化转型目标，实现信贷风控技术、产品结构、业务流程全面升级，打造以客户为中心的智能化全流程风控体系，同时，通过在项目过程中开展多轮知识转移和培训，建立专业化风险管理量化团队，从而提升我行的行业竞争力与品牌影响度。

我行注重对业务整体风险的把控及客户体验的平衡，不完全依赖于系统或人工，而是采用人机结合的方式开展业务，把控风险。依托全流程风控体系建设，以数字化风险管理为前提，以动态、可调整的规则及策略为基准，结合不同客群及业务特点进行差异化审批决策分层、分流设计，力求在精准识别和评估信用风险、欺诈风险的前提下不断优化审批流程，为小微企业客户打造温暖与丝滑的信贷旅程体验。

本项目贯穿客户全生命周期管理，在数字化风控技术基础上，协同行内构建的知识图谱平台、额度管理平台及押品管理平台，融合各类风险特征结果，充实到智能审批、反欺诈、智能预警及不良资产清收所需模型、策略规则中来，更加丰厚了识别客户画像角度和维度，协助本行实现在有效控制风险的前提下，业务规模和收益的双重增长。

该项目正式上线后，业务申请阶段实现月均8万次决策结果实时调用，超过90%为小微企业及小微企业主、个体工商户等个人经营性客户。在审批环节综合运用全流程风控项目的模型、规则及策略结果，可以降低真实不良近1个百分点，帮助民泰银行“抓到”10%左右的“坏”客户直接拒绝，决策结果对于逾期业务的有效识别率高达95.92%。在预警阶段，推送个人客户和企业客户预警信号月均超万笔，涵盖涉诉信息、征信负面信息、账户异常等内容，实现将风险客户的提前退出率从不足5个百分点提升至超过10个百分点。通过识别不同类型客户的不良资产，考虑在不同的处置手段下处置的可能性、成本投入，形成最优处置策略，提高回款率5%。

七、经验总结

信贷全流程风控项目为解决当前信贷流程中的痛点、堵点形成了一整套方法论与实践经验，可适用于金融机构提升风控水平，除此之外未来还可在以下领域持续发挥作用，促进各领域健康发展。

（1）数字化转型需求增加：随着金融科技的迅速发展，特别是大数据、人工智能等技术的应用，金融机构对信贷全流程风险管理系统的升级需求日益迫切。这些技术能够帮助机构更精准地评估信用风险、监控交易、预防欺诈，以及实现自动化决策，从而提升信贷业务的效率和安全性。因此，提供全流程风险管理解决方案的项目有着广阔的市场空间。

（2）合规与监管强化：全球范围内，金融监管机构对信贷风险管理的要求越来越严格，强调信贷流程的透明度、风险可控性和消费者保护。这促使金融机构必须加强信贷业务的合规管理，采用先进的风险管理技术以满足监管要求，为相关项目提供了市场推动力。

（3）绿色信贷与可持续发展：随着环境保护意识的增强，绿色信贷市场正在快速增长。金融机构需要在信贷流程中融入绿色评估，识别和支持环保和可持续发展项目，这为专注于绿色信贷风险评估的项目开辟了新的市场领域。

（4）消费信贷市场的持续增长：消费信贷尤其是数字消费信贷的市场规模不断扩大，对高效、安全的信贷审批和风险管理流程提出了更高要求。能够有效控制信贷风险、优化用户体验的全流程风险管理系统将受到市场的欢迎。