信贷业务还在依赖人工审核？中科聚信为银行提供信贷全生命周期的智能化管理

近年来，各商业银行相继发布了推进普惠金融发展、有效改善小微企业融资难的规划。如何构建完善的风险管理体系，更好地服务普惠金融，成为当前商业银行转型的重要着力点。

一般情况下，商业银行的信贷业务周期大致可分为贷前、贷中、贷后三个阶段:贷前主要通过信贷获取进行信贷产品规划和进口审批；贷款主要关注客户的还款和账户行为，包括是否增加授信额度或逾期风险是否增加，还涉及交叉销售等营销管理；一旦客户未能及时还款，将进入贷后催收阶段，包括采取合适的催收方案，修复失去的连接。

我们可以看到，上述信贷业务的主要痛点在于客户分散，风险因素多样化。目前银行以非标准调查为主的个性化传统业务发展模式，过于依赖人工，难以实现业务的标准化、批量化发展，导致成本高、效率低、效果差。关键原因是信用调查评估的信息维度不全面，信息质量有限，无法完整准确地描述借款人的信用状况。

36Kr最近采访的中科聚信就是希望为银行解决上述痛点的公司。据中科聚信首席风险官李力介绍，中科聚信应用了大数据+人工智能技术，通过分析出借人数据+机器学习算法，可以全面掌握出借人的信用状况。中科聚信覆盖信贷业务以下三大核心场景，管理信贷业务全生命周期:

信用风险管理:包括贷前、贷中、贷后的信用风险管理。据李力介绍，中科聚信可以根据金融机构的需求，对海量的借款人行为数据进行处理和分析，如不良贷款容忍度、业务预期增长率等，为客户量身定制适合的信用风险管理方案。具体来说，在操作层面，中科聚信搭建了基于机器学习技术的评分建模系统，可以将借款人身上的数据标签抽象成分数来评估信用水平。同时，中科聚信通过建立贷前、贷中、贷后评分模型，帮助金融机构建立了信贷全流程风险量化体系，帮助金融机构降低了放贷风险，促进了信贷业务的批量化、自动化、智能化发展。

欺诈检测与防范:反欺诈体系建设是信用风险管理的延伸，通过欺诈检测与防范平台、社会关联网络分析、模糊匹配、反欺诈模型等手段，全方位防范包括团伙欺诈在内的各种欺诈模式。

客户分层与精准营销:据李力介绍，中科聚信通过客户画像、客户分层、营销模型等技术，可以更好地精准营销客户，有效提高金融机构其他业务的成功率，降低获客成本。

总之，通过以上技术的结合，中科聚信可以帮助金融机构基于社交网络关系“勾画”多维度的客户画像，每个客户画像都有自己的标签和评分。借助这一客户画像和风险量化体系，金融机构可以深入了解每一位客户的风险特征，真正实现KYC (know-your-customer)和客户分类管理。由此，金融机构在进行信贷管理的同时，可以更准确地捕捉客户的潜在需求，同时结合客户的风险情况进行个性化营销。

据李力介绍，中科聚信的核心技术主要覆盖小微企业和零售信贷业务，包括各类小微企业贷款、消费贷款、信用卡、按揭贷款、车贷等。目前已覆盖上千家金融机构，包括不同规模的商业银行。此外，中科聚信还与一些政府合作，参与当地社会信用体系建设项目。

在项目落地方面，中科聚信采用咨询开发和IT系统交付的项目化合作方式服务金融机构，通过反复调研了解金融机构的需求，进而开发个性化产品，最终交付一套定制化解决方案。最重要的是，整个方案需要在金融机构的私有云或私有客户端上进行，以保证满足金融机构对信息的保密要求。中科聚信不能直接存储和分析任何客户的数据。此外，在实际操作过程中，由于风险因素和监管要求的频繁变化，中科聚信会定期对产品进行迭代升级，以满足模型的有效性。

在盈利模式上，中科聚鑫根据每个项目的复杂程度和工时数综合报价，同时根据项目的运营情况收取一定的运营费用。对于长期合作的客户，中科聚信会按照贷款金额的固定比例收取服务费。

金融科技辅助信贷管理的模式在国外已经相当成熟。欧美90%的大型金融机构都在使用AI进行信贷管理，主流产品有Experian、SAS、FICO等。相比国外公司的产品，中科聚鑫的产品优势包括:更了解国内实际需求和风险因素；也满足了国内金融机构在产品功能、项目服务、迭代速度等方面的需求。

中科聚鑫成立于2014年7月，已分别于2017年3月和2018年3月完成A轮和B轮融资。投资者包括中国科学院、红杉资本和中国宽带资本的投资基金。目前公司团队数百人，核心团队拥有多年人工智能和金融风控经验，多来自工商银行、汇丰银行、华夏、益百利、FICO、SAS等国内外企业。

我们可以看到，金融科技的发展确实提高了金融机构信贷管理的效率和效果，但需要进一步思考的是:随着人工智能的进步，未来智能信贷管理工具是否会取代人工？毫无疑问，智能信贷管理工具将大大减少人工工作。其工作原理是可以通过数据挖掘和机器学习算法抽象出规则和模型，未来可以自动审批常规场景。但同时我们也需要清醒地认识到，理解数据背后的业务逻辑和算法的适用性比算法的复杂度更重要。所以在产品和模型的迭代过程中，还是需要有业务经验的人参与，机器学习的过程也不能完全脱离人的业务经验。

36Kr认为，近年来科技的进步显著推动了金融行业的创新。金融机构在通过大数据和算法满足人们个性化金融需求的基础上进行风险管理是大势所趋。此外，在更远的未来，金融科技行业将进一步实现智能化、数字化，在风险可控的情况下，将资金和产品正确匹配到每一个有需求的人。在这个过程中，拥有丰富实践经验、敏锐风险识别能力、强大建模能力、完善工作流程的企业，竞争壁垒更高，必将脱颖而出。

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