项目背景

       某市级城商行，资产规模约1100亿元。

       银行近年资产规模不断扩大，分支机构不断增加，需要依靠大数据和行内数据，识别授信业务中的风险因素，并自动进行预警，提示银行授信业务人员及时采取相关措施，有效控制信用风险和降低信贷资金损失。

问题与挑战

      •依靠传统的手工为主的方式已经不能满足授信业务中的风险管理要求。

      •急需依靠行内外相关数据建立包括贷前、贷中和贷后全流程的、智能化的风险监测和预警系统。

      •需要动态地识别公司客户、个人客户和小微企业客户等客户的风险信息，进行持续监测，并根据情况进行预警，提示相关人员。

解决方案

      •融和科技以大数据和行内数据系统为支撑，基于征信及大数据建立自动化、智能化的进行信用风险监测及预警管理的系统，将风险信号事后预警处置积极向事前预警防范转变，提高风险预警的准确性、有效性和及时性。通过建设客户风险预警系统，设置预警规则，多渠道采集和分析内外部有效信息，采用科学的预警方法，由系统自动或手动发出风险警示信号/任务，对全行潜在或存量授信客户及相关企业进行系统化、动态监测分析，提前发现和有效识别授信风险，实现对客户风险状况“自上而下、自下而上”的持续监测和早期预警，相关管理人员对于风险预警信号/任务，及时进行响应和处理，发挥风险防控作用，同时为客户贷后管理以及风险化解处置等风险控制方面提供决策参考。

      •预警范围包括但不限于银行个人客户、法人客户、集团客户、小微企业客户和担保客户。

      •完成风险预警系统与银行信贷管理系统的有效对接，建立科学有效的风险预警响应机制。

      •外部数据接入和深度应用。利用内外部数据有机结合，建立客户全面的信息视角，能够及时、准确、有效的识别出银行信贷业务全流程中存在的风险点和风险监控信号。

      •建立全面的风险预警信号（任务）与规则体系，由系统自动完成授信客户的非现场检查监测工作，为现场检查提供风险甄别的依据和基础信息，对存在风险隐患的客户进行自动识别和主动提醒。

      •深度挖掘行内及行外风险数据，最大程度实现信息加工分析的自动化、标准化多维度产出物，包括并不限于风险预警提示、风险预警任务、黑灰名单、控制指令、风险预警报告等内容，拓展应用于贷后各个关键的风险管控环节。

      •实现分行、支行发现风险上报和总行督办检查双向的风险确认、处理、反馈功能，从而打通风险流程上下沟通的渠道，保证信用风险管理制度落到实处。

项目价值

      •多维信息源，全视角展现客户风险预警信息：基于大数据的信用风险监测，利用互联网和监管机构的信息发布作为拓展信息源，结合银行积累的大量数据，采用数据挖掘技术，发掘与客户信用相关的预警信息，以预警事件驱动的方式触发信贷管理，形成“以客户为中心”的风险预警信息全视角展现，进而跟踪预警信号处置流程，直至形成最终结论或风险控制方案，形成一个风险预警、通知、处置和关闭的闭环处理流程。

      •运用知识图谱等AI技术实现关联关系分析：通过动态且直观的客户关联图谱分析方法，展现以单一企业或集团客户或自然人实际控制人为中心的客户关系网、客户担保链及担保圈，从客户关联角度入手，防范客户群体性风险。

      •授信业务全流程的风险管理：可以对授信业务的全流程进行监测，包括信贷业务的“贷前调查”、“贷款审批”、“贷款发放”、“贷后管理”四个授信业务流程的关键风险点，及时发现存在的异常或可疑情况并发出风险报警或风险提示。

      •辅助管理人员监控，降低防控成本：银行对授信业务运行中发生的可疑行为进行实时监测、自动识别、分类和预警，极大提高了风险管理效率，从而降低案件防控成本。 

      •建设行内风险数据集市，系统提供的符合AI模型和规则开发数量和质量的数据支撑，信用风险智能预警系统才能顺利进行和取得成功。

      •信用风险智能预警平台为商业银行提供识别、计量、监测、预警、汇总、评估和报告风险的方法和管理基础，为最终实现全面风险管理打下坚实的基础。

      •外部数据接入和深度应用：利用内外部数据有机结合，建立客户全面的信息视角，能够及时、准确、有效的识别出信贷业务全流程中存在的风险点和风险监控信号。