“AI推动中小银行数字化转型 百融云创构建自动化小微金融风控”

近日，银保监会主席郭树清表示，当前我国金融供给不平衡、不充分和金融诉求多层化、多元化矛盾依然突出，实现金融普惠目标需要多项事业，坚定不移地推进金融供给侧结构改革，推动大型、超大型金融公司快速发展。 既需要综合性的一站式机构，也需要特色化的专业机构。 不同类型的金融主体牢牢坚守定位，取长补短，相互竞争。 所有金融机构都必须加快数字化转型，只有这样才能切实提高为大众服务的能力。

中小银行担负着为中小企业服务的任务，在数字化转型过程中如何为更多中小企业服务，是中小银行转型的必由之路。 微型公司在中国经济快速发展中发挥着重要作用，为推动中小微型公司健康、稳定、有序快速发展，政府和监管等部门相继出台了一系列扶持政策，其中，对微型公司融资难、融资贵难题的处理也是银行硬性考核指标 目前，中小银行在微产品设计、场景触摸、风控经验不足的条件下，如何在微金融业务行业快速实现在线化改造，完成数字化转型，是中小银行必须面对的考试问题。

建立高效、可靠、自动化的小额信贷风控系统

科学技术在银行实现小额信贷业务数字化转型的过程中扮演着什么样的角色？

资产化产生的能源。 百融云创首席执行官张韶峰日前表示，科技企业基于对领域的了解与银行共同设计金融产品，优秀的产品设计可以实现完全的交易闭环，规避(受托支付、销售渠道、还款来源等方面可涉及的)约一半的风险。 其次，深入解读区域数据，深入加工解决产业数据、场景数据，在此基础上进行大数据风控； 最后，持续赋能运营，微产品由于其特殊性、不同场景的差异以及产业风险，需要不断监控公司的风险表现，动态调整战略模式。

数据化的能源。 场景端充斥着大量的经营数据，数据精度不及征信数据，但通过数据验证、交叉验证，可以在一定程度上反映公司的经营状况，是重要的数据来源。 像百融云创这样的第三方机构也是重要的数据来源，在得到合规认可的基础上可以提供基于企业广告主数据和工商、司法数据的标准化产品。 除此之外，还可以逐一发挥金融机构的特点获取信用证数据，通过整合经营数据、主体授信数据和信用证数据，完美跟踪b (公司) +c (企业广告主)的大数据信用图像。 科学技术的作用是聚合、深度分析、标准化解决各来源的数据，生成相应的金融指标，构建完善的数据主题层，为大数据信用风险管理做好充分的准备。

平台化的能源。 采用科学技术手段构建的智能风控系统包括决策引擎、规则引擎及相关智能进入平台。 小额信贷业务不能完全脱离线上。 不仅是贷款场景，抵押场景也需要特别是通过在线调整工具收集数据后，进行在线核查。 通过平台化的部署，在场景端和金融机构之间架起桥梁，提高业务效率。

全生命周期的小额信贷

标准化的在线小额信贷信贷流程包括融资申请、反欺诈、战略筛选、信用判断、授权决策、合同融资、预警和融资后管理监控。 张韶峰表示，科技企业可以帮助银行在标准化环节发挥科技力量，处理业务在线化转型难题。

在申请融资阶段进行准入审查时，百融云创除了对企业广告主进行审查，对经营性资料进行光学文字识别外，还可以根据标准化合同快速识别合同要素(金额、服务复印件等)。

在反诈骗阶段，百融云创与企业广告主相比，首要调查个人的不良成绩(是否被黑名单击中)，以及设备反诈骗(移动或个人电脑)设备是否有诈骗风险)和相关图片中被黑产击中。 小反诈骗侧重于经营场景，进入经营场景判断是否有虚报、虚假开具收据等行为。 防止经营欺诈是中小金融业务欺诈的要点，根据场景和数据源有不同的战略筛选体系。

在信用判断阶段，百融云创需要建立适合不同场合的信用判断体系，提出限额战略、定价战略的综合决策建议。 在建模样本不充分的情况下，可以根据记分卡模型对顾客进行风险分层，针对各信用等级的顾客设定差异化的风险折现系数，根据具体的业务场景明确初始额度，结合业务调整额战略明确最终信用额度建议。

在贷款中的预警阶段，基于经营属性数据和b (公司) +c )企业广告主)大数据风控模型，百融云创对贷款中的风险进行动态预警。 通过与产业网络结合，得到产业方面的数据支持，可以实现t+1警报，在一些领域和场景中可以实现分级警报。

在贷后管理阶段，百融云创也有完善的智能管理方案。 但是，良好的产品设计和交易结构可以事先收缩和控制不良状况，贷款后催收并不是小额信贷业务的要点。 对贷前反欺诈、信用判断和额度策略进行更详细的证明。

小额信贷欺诈防范方案

公司经营性反欺诈的建模思路可以参考信用判断模式的建模思路，准备好样本和好坏标志后，再进行模式培训。 以前的反欺诈建模通常将第一个超时识别为坏样本，但这种方法很武断。 公司的反欺诈建模方法实际上不同于信用判断模型，是一种多分类模型。 欺诈防范模式好坏的表示，需要对欺诈行为进行分类，每个分类都是一种表示。 常见的诈骗行为包括虚假融资主体、虚假交易背景、虚假用途、虚假报告，供应链体系中上下游的大额资金往来也是诈骗的一种手段。 在明确诈骗行为标签后，建立公司诈骗行为特征库，根据特征指标构建战略与模型，并与不同诈骗行为进行对比训练多层数据模型，建立经营性的反诈骗体系。 信用判断模型可以根据集团稳定性指数来衡量模型的效果是否有偏差，如果模型有偏差，则需要重构模型。 欺诈防范模型也可以建立部分自动迭代程序，但周期比信用模型短。 由于路高一尺，魔高一丈，反诈骗系统将永远面临新的诈骗行为挑战。

公司贷前信用判断模型

微型公司的量化评估应用于税务、收据、供应链、产业园区等多个场景，经过大量实践和积累，可以通过模块设置的方法，而不是针对各个场景分别建立评估模型，并根据场景进行插拔式替换

一个标准的信用判断模型包括五个子模块。 一个是基本面，包含注册资本、注册时间、变更情况、信用丧失的执行、诉讼等工商、司法、纳税评估指标，通常作为固定模块单独建立子模型，评估顾客的资质。 二、是信用行为，包含企业广告主个人的信用信息和公司的信用信息，科技企业在不侵犯顾客隐私的条件下辅助综合信用判断，给出信用判断的分数和建议。 三是相关风险，无场景业务通常指对外投资和任职关系。 结合场景后，可以在供应链的上下游、发票、物流等场景中展开相关关系，因此相关风险与场景结合起来大大扩大了。 产业链包括数万至数十万家公司，使用同一座位或同一注册地代表着存在相关风险，这从产业场景中分解带来的相关风险尤为突出。 第四个是企业的广告主。 中国的微型公司账本公私混淆较多，公司资金有可能被企业广告主挪用，企业广告主也有可能采用个人资产补贴企业，因此对企业广告主的资产状况、借贷行为、支出行为、黑名单是否涉及等因素进行判断也是重要的一环 五、经营风险、经营风险是难度系数最高的判断环节，需要分析不同类型公司经营行为的平均金额、平均交易间隔、交易规模、服务复印件及应收账款的确认情况。

多级、差异化的配额战略

关于限额的明确:一种形式是核心经营指标乘以相应的系数，在税收贷款中采用较多的参数是增值税和所得税，可以准确反映公司的经营利润； 发票信贷中多采用的是开票金额，特别是核心指标——能体现销售额的大客户开票占比。 另一种形式是基于特定场景，如供应链场景下的订单情况，订单可以体现融资的具体标的物，结合标的物自身的资产属性进行融资的量化化解体，明确限额。 在标准化领域，由库存管理的最小可用单位( stock keeping unit，简称sku )统一的3c用品)、计算机类、通信类和成本类电子产品)、大宗商品进行比较，通过设置一定的安全保护垫明确限额。 在小额场景中，可以根据区域标准设定限额的上限和下限，并对从信用判断模型中获得的信用部分设定风险限额系数。

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