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近年来，在新技术浪潮的推动下，银行业不断推进科技与金融服务的深度融合，加速步入以数字化为主要特征的“Bank4.0”时代。中国农业银行适时制定了“推进数字化转型再造一个农业银行”的战略部署，提出了打造客户体验一流的智慧银行、三农普惠领域最佳数字生态银行的目标。在信贷领域，中国农业银行坚持“信贷质量立行”的理念，紧扣“互联网化、数据化、智能化、开放化”的数字化转型目标，突出“线上线下”两条主线，打造集约化、模型化、自动化的线上信贷运行体系和数据化、智能化的线下信贷决策体系。 一、构建智慧信贷平台，做优场景 中国农业银行以客户、用户为中心，以场景应用为驱动，围绕用户登录、受理调查、审查审批、用信管理、贷后管理直至贷款偿还等业务环节，应用人工智能、大数据等新兴技术，开发客户画像、决策中枢、智慧识别、智慧采集、电子印章、智慧门户、智慧检索等应用功能，全面提升信贷管理决策和风险控制的智能化水平。借助大数据有效识别信用风险。一是客户画像。从风险偏好视角，针对集团、法人客户，整合行内业务数据，行外工商、司法、舆情等大数据，勾勒客户全景信息，一站式展示授用信情况、担保信息、存款及理财产品额度、资金结算流水及风险预警等13类内容；拓扑客户关联关系，挖掘担保、投资、实际控制人等关系形成拓扑图，呈现关联人风险状况；梳理特征标签，形成核心客户、财务行业排名、近半年涉诉、违法失信等正中负3类35种客户特征标签，呈现客户风险偏好；评价客户信用风险，从经营能力、治理能力、履约能力、偿债意愿、宏观影响五个方面评价中小微企业客户状况，动态反应风险变化，辅助信贷人员对客户进行风险判断。二是决策中枢。结合调查、审查、审批等决策场景提炼风险信息和线索近50项，通过灵活配置功能将风险信息自动推送至业务调查、审查、审批等环节，提示用户关注，并对重要信号强制核查分析，对重大风险信号由系统直接控制业务处理，实现信息与信贷决策行为的有效融合，在保障风险实时监控的同时大幅减轻用户多渠道收集信息的工作量。引入人工智能精准防范操作风险。一是智慧识别。中国农业银行信贷管理已进入“刷脸”时代，在用户登录、业务审批、放款等关键环节，应用人脸识别技术进行个人身份鉴定，判断识别当前用户的真实性，强化信贷系统用户操作真实性管理，从严信贷关键岗位制约，杜绝违规代操作、冒名操作等行为。二是智慧采集。运用OCR技术，将扫描后的财务报表等资料予以自动识别、比对和转换，并直接转化为结构化数据，快速准确导入到信贷管理系统中。相比人工录入，使用智慧采集技术后，财务报表导入用时缩短为原来的1/4以内，同时也保障了系统财务数据与纸质财务报表的一致性。三是电子印章。引入骑缝章、验证串码、二维码等五重防伪技术，研发上线了电子信贷合同专用章功能，在可比同业中首先实现了从合同文本信息自动采集、用信管理、用印申请到电子印章合成、合同文本打印输出的全流程电子化运作，单笔用印处理时长也压缩至20分钟以内。借助信息汇聚精准辅助信贷作业。一是智慧门户。通过感知用户类型和应用场景实时提醒用户在信贷业务处理各环节的工作任务，并根据工作职责以及其业务特征，个性化、集约化展示用户关注的到期业务处理、风险提示、客户授用信、所在行信用管理概况等信息，辅助信贷人员聚焦处理日常信用管理事项。二是智慧搜索。应用全文检索技术快速定位客户信息、政策制度、监管要求等资讯，支持用户在业务处理中随时查阅内外部制度、管理要求和客户资讯信息。 二、重构管理与服务理念，提升体验 秉承“移动赋能信贷”理念推进信贷管理移动化。为有效解决信贷人员远程无法及时处理业务、无法随时了解客户信息、贷后现场检查要求落实不到位等问题，中国农业银行拓宽信贷管理渠道，依托互联网移动技术，采取先进的安全防护策略，上线信贷管理系统移动版（移动C3），设立移动审批、合同面签、数据概览、现场检查、业务轨迹等频道，打破业务处理的时空界限，实现业务审批移动作业、合同面签、贷前贷后现场检查和信息查阅一触即达等功能，助推构建PC端、移动端相融合的信用管理作业体系。特别是在疫情期间，移动C3充分发挥了远程、移动办公的效能，减少了行内员工交叉感染的风险，为支持防疫及复工复产企业的信贷投放提供了有力保障。秉承“零接触”服务理念，推进传统信贷线上化进程。在抗击疫情过程中，“零接触”金融服务需求凸显，也成为各家银行数字化服务能力的一块“试金石”。中国农业银行及早动手，按照“仅让客户跑一次”的目标，全面梳理线下业务办理全流程，着力推进客户办贷在线化，实施O2O办贷项目，支持客户通过网上银行、掌上银行等渠道办理信贷业务，在线发起申贷、征信授权、还贷、提贷、签约、查贷等操作，真正实现流程优化，减少不必要的接触，大大提升客户体验。 三、构建信贷中台，做强服务 当前市场竞争及金融服务需求决定了线上信贷产品创新速度要快、风险管控要准的特性。中国农业银行结合自身数字化转型战略和IT架构设计，提出构建符合DT时代的“厚中台、薄前台”业务架构体系，基于企业级金融云服务平台，采用分布式、微服务的技术架构，打造银行业首个信贷中台信贷中台重点聚焦信贷产品创新、流程优化、风险管控三大领域，构建客户、用信、授信、担保、风控等十大服务中心，将后台信贷业务能力提炼封装为标准化、规范化的共享组件，为产品建设和信贷管理赋能，快速灵活支持信贷产品创新，保障信用风险管控策略的有效实施。中国农业银行信贷中台按照先服务线上信贷业务，再逐步拓展至线下信贷业务的计划分批推进，已完成基础作业、“黑名单”检测、线上信贷授信管控等6个批次共50项服务的研发，并相继在“微捷贷”“抵押e贷”“纳税e贷”“电商平台贷”等多个线上产品中应用。在信贷中台的支撑下，中国农业银行重点建立健全以“农银e贷”为总品牌，“小微e贷”“个人e贷”“惠农e贷”“产业e贷”为四大子品牌的线上信贷品牌和产品体系，使线上信贷产品的研发效率总体提升2倍以上。同时，将统一的风控策略与信用流程智能融合，在模型中前置风控要求，实现了授信额度自动管控，反欺诈、反洗钱等风险名单自动检测等功能。2020年以来，该系统累计风控预警21.7万余次、拦截12.2万余次。 四、构建信用风险统一视图，做实数据 信用风险统一视图是智慧信贷平台体系的数据层。从2016年开始，中国农业银行就启动了视图建设，秉承“数据是资产，输出服务化”的理念，推进全集团信用风险数据整合，打通信息在集团范围内的共享通道。应用驱动，不断拓宽数据来源。基于大数据平台，中国农业银行汇聚了信贷、会计、风险、资管、营销等10多个行内和子公司系统的信用管理类数据，并引进了工商、海关、舆情、司法、反欺诈、房地产评估、信用中国网站信息、行业协会信息等外部数据服务。实施数据整合，提升数据价值。在内外部数据汇聚的基础上，打通数据“竖井”瓶颈，围绕业务场景进行数据建模，落地112个数据主题近1500个数据实体，构建覆盖客户、行业、区域、人员的多维度、多时点信用大数据视图，提升了大数据快速服务供给的能力，加速数据向业务价值的转化。推进数据治理，提高数据质量。中国农业银行已逐步建立了数据交叉验证机制，研发了数据验证功能，对数据进行来源和逻辑关联规则的交叉验证，进一步提高数据质量。 作者:张晓男 单位:中国农业银行信用管理部
