一、项目背景

1.市场有占比

依据吉林省市监厅上半年的数据统计，现在市场上个体工商户数量已达到237万户，占商户总量的74%。并且随着市场的逐渐回暖，个体工商户聚集的零售批发等行业也展现出了明显的增长势头。通过前期同业调研，对于普惠小微扶持力度较大的四大国有行与我们系统的个人经营性贷款对于个体工商户的覆盖仅为3.4%，说明整体金融覆盖有限，仍然蕴含着巨大的市场增长空间，也是我们吉林农商坚定作为微企成长银行的底气与基石。

2.客群有需求

根据市监总局的抽样统计数据显示，当前市场上有近半的商户都存在未解决的资金需求，这其中有超过1/3的商户是因为缺少合适的抵押物。

我行个人经营贷款的贷款结构，以信用方式发放的经营贷款，占比不到总量的1%，在这部分存在未被满足融资需求的广大客群中，发掘我们的潜在客户并匹配合适的信用产品，是我们需要直面的挑战和难点。

3.同业有空间

市场上个人经营贷产品特别丰富，对于小微企业、个体工商户客群，银行数字化发展的路径是基于大数据风控模式，风控原理是依托于征信、工商、司法、社保、公积金、银行流水、家庭资产等强数据源解决信息不对称的难题，再通过FICO 评分体系，按照一定的算法工具形成决策，所以以上手段有效的解决了抵押物充足和数据较为完善的优质客群。而客户数量更加庞大的下沉市场客户，却往往因缺少足够可引入的经营数据，导致依然存在较难获得信贷支持的情况，是“大行”金融服务难以覆盖和触达的“盲区”，而这部分客群也正是我们农商系统金融服务的潜力蓝海。深挖这部分客群需要结合这部分客群多为隐性数据的特点，找到一个既可以分析真实经营情况，又可以有效衡量客户风险的服务模式。经过探索，IPC微贷技术是破解这一难题的关键。

4.队伍有经验

吉林农商在IPC方面始终在探索。截至2024年末，在吉林农信52家行社里，有23家接受过传统的IPC培训，累计培训的客户经理人数超过了700人。但在之前的探索过程中，也遇到了一些问题。以我行某农商行微贷发展过程为例

可以看到，经历初期爆发之后，后续步子逐渐放缓。主要因为在数字化发展的大趋势大背景下，工作重心逐渐转移到了线上。同时传统的IPC业务也逐渐在与市场偏离。因为传统IPC的流程较为复杂，时间成本高，对客户经理专业度要求高。所以为了更好的应用IPC技术，以及更好的服务客户，就必须想办法将其系统化，标准化，以及智能化。

为解决金融机构IPC小微贷款技术专业人才匮乏，弱化客户经理对传统IPC小微贷款技术依赖等情况。充分运用IPC小微贷款风控技术，对IPC信贷技术进行线上智能化改造刻不容缓，吉微e贷系统应运而生。

5.创新驱动的目标所在

吉微e贷系统以“数据驱动”理念为总体建设总体目标，以数字化转型助力我行高质量发展为主线，对传统小微信贷IPC技术优化升级，将大数据、人工智能等新技术和信贷IPC技术进行融合，形成线上大数据加线下标准化调查的新型小微信贷管理模式，综合运用线上线下多渠道数据结合专家经验对不同行业领域进行评级授信、利率定价、风控管理等智能化的模型设计，一方面解决传统IPC模式下客户经理依赖度高、人员投入大、培训周期长、线下调查投入过重、贷款效率低及人员道德风险等问题，另一方面又解决了单纯依赖大数据很难应对的小微企业经营行业领域差异大、内部管理标准化程度低等问题。

最终建设目标是通过系统平台、数据应用和管理运营三个核心能力，提升构建数字化、数据化、智能化的小微服务体系。同时配套制定适用于小微企业信贷服务模式的管理制度、业务流程和运营模式，提供小微信贷辅助运营，优化信贷模式，实现对组织架构、业务流程、岗位设置、产品设计、绩效考核方案的优化。进一步形成一定规模数量的线上微贷、企业客户和贷款规模，提升贷款的线上化比例。形成“流程简单、风控有效、客户体验良好”的多层次、广覆盖、有差异的线上线下一体化小微信贷服务和运营体系，为小微发展贡献农商力量，引领行业迈向高质量发展的新阶段。

二、项目方案

1.总体设计思路

吉微e贷系统的建设是一项通过金融科技的深度融合，推动农商行体系向现代化、智能化转型的重大举措。系统在技术层面总体部署在行内，产品在业务经营层面采取联合运营的合作模式。系统设计遵循“以客户为中心，以技术为驱动”的原则，构建了包含业务、技术、数据及部署四大维度的全方位架构，旨在打造一个以IPC技术智能化为核心的覆盖客户申请端、移动办贷端、后台管理端三位一体的全链路数字化平台，以满足多元化的市场需求，强化农商行的核心竞争力。

2.业务架构的创新与整合

吉微e贷系统全生命周期包括申请进件、数据筛查、智能采集、远程调查、风控模型、贷后管理等6大环节，具体如下图所示：

吉微 e 贷系统业务架构以 “全生命周期覆盖、线上线下融合、功能模块化配置” 为核心创新点，打破传统信贷业务流程割裂的痛点，整合形成 “一底座三端八模块” 的一体化业务架构体系，实现业务流、数据流、管理流的深度融合与闭环管理。

打造统一业务底座：整合行内客户数据、第三方合规数据、线下采集数据，构建标准化数据中台，实现数据一次采集、全域复用，解决数据孤岛问题。

适配三端协同作业：打造客户申请端（小程序 / 手机银行 / H5）、客户经理移动作业端、后台管理端，三端功能互补、数据实时同步，满足不同角色业务需求。

拆解八大核心模块化功能：围绕小微信贷全生命周期，拆解为指尖获客、智能采集、三方数聚、风控决策、订单流程、贷中管理、贷后管理、运营分析八大模块，独立封装、按需组合，无需二次开发即可适配不同产品与客群。

创新线上线下融合流程：融合 IPC 微贷技术、信贷工厂、大数据风控三种模式，通过 AI 远程数据检查实现线下数据线上交叉验证，形成 “线上获客、智能筛查、线下采集、AI 核验、模型决策 、人工终审、贷中支用、智能贷后”的闭环流程，兼顾效率与风控。

3.技术架构的前瞻与稳健

技术架构上，选择了微服务架构作为底座，确保系统的高度灵活性、可扩展性与稳定性。基于 Spring Cloud 生态实现全链路服务治理，遵循动静分离、无状态去中心化、国产化全栈适配原则，整体分为五大层级，兼具前瞻性与稳健性，可支撑业务长期发展。

前端层：基于 Vue+Vuex+Vue-Router 构建，静态资源部署在国产化 Nginx 实现动静分离，兼容东方通 Tongweb 部署，一套代码适配 PC、手机、PAD 多终端，降低开发维护成本。

统一网关层：以 Spring Cloud Gateway 为唯一入口，实现请求鉴权、路由转发、负载均衡，统一管控外部请求，提升访问安全性与便捷性。

微服务层：将业务拆分为 credit-market、credit-risk 等独立微服务，通过 Nacos 实现服务注册 / 发现与配置中心，Feign 实现轻量化调用，Sentinel 实现熔断限流，支持集群部署与横向扩展。

中间件层：全面适配东方通 Tongweb v7、XXL-Job 等国产化中间件，配套 Prometheus+Grafana 监控、ELK 日志分析，实现运维一体化管理。

数据层：采用 “达梦 DM8+Redis + 影像平台” 混合存储模式，支持主从复制、读写分离，确保数据高效存储与高可用，满足高频访问与非结构化数据存储需求。

系统核心性能达 TPS≥100、单笔查询响应≤100ms，全栈适配海光 / 鲲鹏 CPU、麒麟 / 统信操作系统，实现 7*24 小时不间断运行

独立的服务通过标准化的接口和协议进行通信，形成了一个完整的业务管理系统群。这种微服务架构设计不仅提高了系统的可伸缩性和可维护性，还为业务的快速创新和发展提供了有力支持。

三、创新点

1.IPC 技术数智化重构，打造服务新范式

吉微e贷系统创新实现 IPC 微贷技术的标准化拆解、数字化转化与智能化改良，对传统 IPC 技术中的 “线下调查”“交叉验证”“财报还原”“软信息挖掘” 等核心环节进行问卷化、系统化重构，基于移动端打造细分行业定制化调查模板体系，将复杂的线下尽调流程转化为标准化、流程化、智能化的操作指引，大幅降低对客户经理专业资质的依赖门槛。通过数字化手段实现尽职调查的标准化规范、精细化管控与智能化流转，构建 “线上获客、线下核验、数据互通、高效协同” 的信贷服务新生态，重塑小微金融服务流程与体验，实现服务效率与服务质量的双重提升。

2.AI 智能校验赋能，构建数据质量管控新体系

吉微e贷系统设置智能外呼模块，对财务问卷进行生成、采集及修订；实现了与行内呼叫线路硬件设备的首次打通；对于行内呼叫线路的硬件设备实现了首次打通，通过Freeswitch与外呼设备Avaya对接、AI话术和NLP的业务处理逻辑的服务，对于财务问卷符合部分，智能生成问卷话术文本，并生成语音进行呼叫，客户回答后，经过NLP解析后的财报答案收集，同时提供 MRCP客户端和服务器框架 ，用于语音识别 （ASR）和语音合成（TTS）服务的集成。

系统通过智能逻辑校验、异常数据实时预警、多维交叉验证、智能纠错修正等技术手段，实现对线下尽调数据的全维度、自动化核验； 智能外呼与客户进行多轮交互问答，基于财务逻辑和经营规律对客户财务数据进行远程交叉验证，精准还原客户真实经营状况。

系统通过AI赋能，大幅减少对客户经理数据采集技能的依赖，有效提升线下尽调数据的真实性、准确性与完整性，在优化业务办理效率的同时，构建员工道德风险智能防控屏障，实现业务办理效率与合规风控水平的双向提升。

3.数字风控体系革新，筑牢信贷安全防护屏障

吉微e贷系统在数字风险方面，采用反欺诈引擎，通过比对经营场所门头，内饰，存货等影像图片的相似度，识别贷款欺诈行为；同时，通过人工智能语音机器外呼方式与客户进行多轮交互问答，减少对客户经理的依赖，有效防范客户经理道德风险；系统整合线下尽调数据、外部权威数据源与行内历史积累数据，通过智能算法自动生成标准化财务报表；深度融合规则运算、大数据建模与机器学习算法，搭建 “评分、规则、验证、授信、定价”一体化模型矩阵，结合 XGBoost 算法打造 EMTool 专家模型，精准评估客户信用风险。同时基于客户现金流特征实现授信额度的动态化、差异化测算，推动风险防控从 “事后处置” 向 “事前预防、事中监控” 转变，实现风险防控的精细化、智能化与前瞻性。

4.多维反欺诈体系构建，从源头筑牢信贷风险防线

吉微e贷系统深度融合GPS 定位、图像识别、大数据分析等多种技术手段，构建全方位、多维度的反欺诈体系。通过 GPS 定位技术对客户申请位置、客户经理尽调位置、客户经营地址进行交叉验证，防范非现场采集等欺诈风险；引入图像数据要素特征分析技术，对采集的影像资料进行特征提取与相似度比对，精准识别虚假资料；结合黑灰名单、关联订单分析、采集时效分析等策略，实现对客户及客户经理欺诈行为的全维度识别，从源头杜绝贷款操作风险。

5.差异化服务体系打造，匹配小微客群多元需求

吉微e贷系统针对不同细分行业、不同经营规模小微客群的差异化融资需求，创新打造 “千人千面” 的差异化信贷服务体系 。对小微企业客户按照国标行业细分出了90个行业财务问卷，银行客户经理根据问卷可以快速还原客户财务报表，系统通过内建的19项财务科目监测指标，按行业基准快速检验客户财务状况。将现金流流动性缺口计算技术融入风控核心，基于客户经营支出与预期收入，自动生成精准授信策略。同时结合客户风险等级实现差异化的利率定价、授信期限、还款方式配置，确保信贷服务与小微客群经营需求高度匹配，实现金融服务的精准滴灌与风险管控的动态平衡。

6.深挖数据价值，搭建智能决策核心底座

吉微e贷系统构建 “行内核心数据 + 央行征信数据 + 三方合规数据 + 线下尽调数据” 的全域数据融合体系，打破数据孤岛，建立标准化、自动化的数据治理与清洗机制，实现多源数据的统一归集、规范处理与高效应用。针对小微客群数据分散、非标准化的特征，创新数据采集与整合模式，通过多维度数据交叉校验、深度分析与价值挖掘，精准勾勒客户经营画像、财务状况与信用特征，实现数据一次采集、全域复用。推动信贷决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 的跨越式转型，为全流程信贷业务提供全面、可靠、精准的数据支撑。

7.全域普惠客群精准覆盖，构筑金融服务生态底座

吉微e贷系统锚定小微主体融资核心痛点，打造最高 100 万元额度的普惠信贷服务体系，实现个体工商户、小微企业主等多元小微客群的全域覆盖，打破传统信贷服务在地域、场景、资质上的壁垒。以数字化转型为突破口，系统性破解小微客群 “贷款难、审批慢、成本高、风控弱” 的行业顽疾，针对小微客群数据基础薄弱、融资需求多元的特征，打造专属信贷服务体系，推动金融资源精准滴灌实体经济末梢，让普惠金融服务触达每一个有需求的小微市场主体，筑牢实体经济高质量发展的金融服务根基。

8.生命周期闭环构建，打造小微金融服务新生态

吉微e贷系统以客户需求为中心，打造覆盖 “营销获客、准入筛查、信息采集、风险决策、贷中支用、贷后管理、运营分析” 的小微信贷全生命周期业务闭环体系，实现各环节业务流、数据流、管理流的深度融合与高效联动。创新贷后管理模式，根据不同行业、不同客户经营特征，动态匹配贷后管理动作，实现 “周期精准干预、风险前置防控”；同时引入信贷工厂作业模式，对信贷流程进行模块化分解，构建职责清晰、协同高效的专业化岗位分工体系，实现 “专人专事、流水线作业”，提升业务审批质效，遏制道德风险。

四、技术实现特点及优势

1.分布式微服务+前后端分离+服务总线集成

技术实现特点：面向全省联社行社小微信贷平台，完成德国 IPC 信贷技术线上智能化改造，覆盖信贷全生命周期；拆分为 20 + 微服务，网关统一 API 入口，Vue 前端 + 微服务后端实现前后端分离，ESB 服务总线以 HTTP+JSON 完成对外集成，由系统平台、数据应用、管理运营构成核心能力。

优势：服务可独立开发部署扩容，适配信贷业务频繁调整，多渠道复用后端服务，新增渠道无需改动核心，网关收拢非业务能力，业务聚焦逻辑开发，行内对接标准化，降低集成与维护成本。

2.应用架构：分层清晰、业务域完整

技术实现特点：分为 UI 表现层、应用层、数据层，业务微服务完整覆盖小微信贷全部业务环节，独立部署注册发现、定时任务等支撑服务，内置语音、NLP、图像识别、风控评分等 AI 能力，数据层采用达梦 DM8+Redis，具备 T+1 批量数据入库能力。

优势：业务模块与业务环节一一对应，需求落地路径短，能力服务化，便于快速组合创新信贷产品，批处理调度与执行解耦，支持任务统一监控重试，基础支撑服务独立，避免重复建设。

3.系统集成与开放能力

技术实现特点：通过 ESB 对接手机银行、小程序等渠道与多数行内系统，影像、呼叫中心等高带宽场景采用 HTTP+JSON 直连，可接入地图等第三方互联网服务、语音外呼平台，集成关系明确数据流向、接口调用方向，可追溯。

优势：接口变更影响分析有据可查，ESB + 直连双通道兼顾标准化与性能，可复用外部风控、数据源能力，快速补齐系统能力，满足小微业务地址核验等外部数据调用需求。

4.部署架构：网络分区隔离+全栈集群化

技术实现特点：互联网接入区DMZ区互联网应用区内网区四层网络分区，F5、nginx plus 做流量隔离管控，全部 18 台为国产海光虚拟机，各组件均集群部署，区分内网 ESB 服务与直连服务。

优势：互联网暴露面可控，满足一级系统、等保安全要求，全栈集群消除单点故障，部署模型标准化，便于环境复制，虚拟机资源池化，资源可灵活调配。

5.高可用与负载均衡

技术实现特点：达梦数据库集群高可用，切换对应用透明，前端、微服务、AI 外呼均为多节点集群，F5 + 注册中心实现多级负载均衡，Redis 集群保障会话缓存高可用，NAS 存储跑批、语音等非核心文件，NAS 故障不阻断核心交易，注册中心心跳探测自动剔除故障服务实例。

优势：数据库切换业务中断时间短，多层集群保障 7×24 小时不间断服务，故障实例自动下线，实现流量自愈，核心交易与非关键数据存储隔离，可用性取舍清晰。

6.信创国产化与自主可控

技术实现特点：硬件海光虚拟机、操作系统麒麟 V10、数据库达梦 DM8、中间件 TongWeb，实现全栈信创，复用行内已标准化软件版本，AI 异构服务使用 Docker 容器化部署。

优势：全栈国产化，供应链风险可控，沿用行内现有技术栈，降低运维兼容风险，容器解决多语言异构服务环境一致性，收敛中间件种类，减少运维对象。

7.智能化风控与AI能力

技术实现特点：集成 TTS/ASR 语音、NLP 语义解析、图片识别、财报评分、反欺诈模型；实现智能外呼自动拨号与问卷交互，AI 能力嵌入业务流程，完成线下作业数字化留痕，风险事中评估拦截。

优势：将 IPC 线下调查转为数字化可量化系统能力，智能外呼减少人工投入，风险识别从事后核查转为事中拦截，模型服务独立，迭代不改动业务流程。

8.容量规划与弹性扩展

技术实现特点：基于业务量建立可复算容量测算模型，按 5 年业务增长预估存储、算力资源，计算、存储分离部署，全部组件支持水平增加节点扩容，微服务、软件集群两种扩展模式。

优势：资源配置可复核，避免资源浪费或不足，一次配置满足中长期业务增长，扩容仅新增虚拟机，无需改造架构，不同类型存储可独立测算、独立扩容。

9.技术栈与版本标准化

技术实现特点：服务器软硬件版本逐项明确台账，统一 HTTP+JSON 集成协议与报文格式。

优势：各环境版本一致，测试结论可复用至生产，接口风格统一，联调接入效率高，完善软件台账，支撑漏洞管理、正版化与版本升级。

五、项目过程管理

1.需求管理

2025年2月24日-3月4日进行需求管理。

需求调研：面向全省联社行社客户经理、管理人员调研小微信贷业务，以德国 IPC 信贷技术线上化改造为核心，梳理营销获客、风控决策、贷后管理全业务场景。

需求固化评审：输出业务需求规格说明书，组织业务、技术、风控多方评审；区分核心刚需需求、优化类需求，形成需求基线。

需求版本管控：所有需求统一台账管理，记录需求编号、内容、提出方、状态，未经评审不得直接进入开发。

2.设计管理

2025年3月4日 - 3月10日进行设计管理。

架构设计：完成系统架构设计报告、硬件技术规划方案，确定分布式微服务、前后端分离、ESB 服务总线总体技术路线，完成应用架构、网络四层分区部署、高可用、信创国产化整体方案设计。

详细设计：完成微服务拆分设计、数据库设计、接口设计（ESB 接口、直连接口）、AI 风控集成方案、容量测算方案，输出接口清单，明确数据流向、调用关系。

多维度评审：开展架构评审、安全评审、信创方案评审、容量规划评审，重点审核集群高可用、网络隔离、国产化适配、5 年业务容量测算，评审通过后形成设计基线，作为开发、采购依据。

3.开发与实现管理

2025年3月10日 - 3月24日进行开发实现。

任务拆解：按照业务微服务域拆分为迭代任务，按迭代开展开发工作，微服务之间独立开发，支撑业务规则快速调整。

信创环境开发适配：基于海光虚拟机、麒麟 Linux V10、达梦 DM8、TongWeb 信创技术栈开展编码，AI 语音、外呼异构服务采用 Docker 容器化开发，保障多语言环境一致性。

集成开发：按照 HTTP+JSON 统一报文规范完成行内系统、第三方互联网服务、智能语音外呼平台对接，区分 ESB 总线对接与高带宽场景直连两种模式。

版本与代码管理：实行代码版本管控，提交前执行代码自查，支撑服务、业务服务、AI 服务分开管理，避免基础能力重复开发。

单元开发自测：开发人员完成单元测试，重点校验微服务接口、数据库集群、Redis 缓存、NAS 存储降级逻辑。

4.测试管理

2025年3月25日-5月20日进行测试。

测试环境搭建：搭建与生产版本一致的信创测试环境，软硬件版本、网络分区架构对齐生产，保障测试结果可向生产外推。

集成测试：验证微服务之间、ESB / 直连接口、AI 语音、NLP、图像识别、智能外呼全链路调用。

功能测试：覆盖信贷全流程业务场景，验证 IPC 线上化业务逻辑。

性能压力测试：模拟峰值订单量，验证集群负载、水平扩容能力、数据库并发、NAS 降级场景。

安全测试：开展等保合规测试、互联网暴露面风险核查。

缺陷闭环管理：建立缺陷台账，分级管理缺陷，高优先级缺陷必须修复，回归测试验证修复效果，所有用例通过方可进入上线阶段。

5.上线试运行

2025年5月29日-2026年5月29日上线试运行。

上线准备：完成 18 台海光虚拟机资源部署，按四层网络分区完成网络规划，F5、NginxPlus 流量策略配置，完成达梦集群、Nacos、Redis 集群、Docker 容器服务部署，执行上线方案、回滚方案评审。

分批上线策略：选择试点行社灰度上线，验证业务、AI 风控、智能外呼、贷后跑批 T+1 任务，试点稳定后全省推广。

上线值守：上线期间运维、开发、业务人员现场值守，监控集群节点状态、接口调用、数据库性能，出现异常按回滚预案快速处置。

运行基线建立：记录生产环境软硬件台账、配置参数，建立系统监控指标基线，覆盖 CPU、内存、存储、服务心跳、业务交易成功率。

6.项目验收

2026年6月1日项目验收。

项目验收：分为功能验收、技术架构验收、性能验收、国产化合规验收，联合业务、科技、运维多方开展验收，核对业务功能、集群高可用指标、容量规划、信创指标是否达成建设目标，即实现德国 IPC 信贷技术线上智能化改造，建成全省小微信贷平台。

项目复盘：项目完成后开展复盘，总结需求、开发、集成、上线过程中经验与不足，输出改进清单，为后续系统迭代、同类项目建设提供参考。

移交运维：完成系统正式移交运维分中心，移交全部文档、台账，开展运维人员技术培训，转入常态化运维迭代。

六、运营情况

系统主推产品定位为个人信用类经营性贷款，主要客户群体是小微企业主，个体工商户，支持循环额和非循环额。平台上线后，以吉林环城农商、珲春农商、双阳农商、吉林农商德惠支行、吉林农商汽开支行、吉林农商长春城区支行、吉林农商公主岭支行共7家机构作为试点机构，平台上线后直接应用。

项目于2025年5月29日投产，系统自上线以来，实行定期维护与迭代升级，确保其稳定与安全。在试运行过程中，收集用户反馈，不断优化系统运行策略及使用体验，不仅拓宽了银行的客户覆盖范围，还显著提升了办理效率与客户体验。同时，通过系统内置的emtool等数字化风控模型，从系统准入，客户经理调查，复核，审批，在整个业务流程中建立了全面的预警与监控体系，实现了从贷前到贷后的全链条风险管理，确保信贷资产的安全与健康。

通过“吉微e贷”产品的推广，我行不断挖掘现有潜在客户，积极拓展新客户，银行全员参与，在各种社交媒体发放申请二维码，邀请客户参与申请，增强了客户粘性。为目标客群提供了方便快捷的参与手段，从而深化了品牌影响力，推动了业务的良性循环与可持续发展。

七、项目成效

1. 社会效益显著提升

一是普惠金融深化普及，助力小微企业健康发展。传统产品对于小微企业、个体工商户客群的路径依托于征信、工商、家庭资产等强数据，通常审批额度不够，导致个体工商户审批额度有限，无法满足资金需求，吉微e贷系统通过IPC技术智能化改造，基于风险数据和风险模型进行交叉验证和风险管理，为额度审批提供依据，更好的满足了客户的用款需求。“吉微e贷”平台支持100万元以内的小微贷款，覆盖个体工商户、小微企业主等多类客群，解决贷款难、贷款慢、贷款贵及风控难问题，为助力小微企业健康发展战略的实施提供了坚实的金融支撑。

二是优化服务体验，提升客户满意度。利用智能化模型与数字化工具，平台改变了传统金融服务模式，将IPC技术标准化，在移动端根据不同子行业设计相应调查模板，降低对客户经理资质要求，提升尽调标准化程度、精细化程度，极大提升了服务的便捷性与满意度，提升了金融服务的普惠性和可获得性。

三是风险管理智能化，保障金融稳定。通过大数据和AI技术强化了风险管理，应用AI智能数据检查服务，减少对客户经理数据采集技能的依赖，准入阶段，筛查不依赖人为主观判断；同时，通过人工智能语音机器外呼方式与客户进行多轮交互问答，完善财务报表；在信贷决策上高维模型决策精度更高，防范人情贷款或经验不足导致的决策失误，减少对客户经理的依赖，有效防范客户经理道德风险；提升线下尽调数据质量，优化业务效率，不仅降低了金融风险，还有效抑制了欺诈行为，为金融市场稳定与消费者权益保护提供了技术保障，增强了公众对金融系统的信心。

2.经济效益显著增长

一是业务效能与成本优化。数字化转型显著提升了业务处理速度与效率，客户经理接收系统派单，对符合准入的客户，采用系统内置的标准化、结构化的调查问卷的形式，在系统操作指引下完成基础信息、财务问卷等内容的采集，减少客户经理高能力要求，降低行业采集难度，规范采集尺度，同时还原报表和数据交叉工作难度和工作强度大的部分由系统按财务逻辑进行校验分析，降低业务成本，提升业务落地速度。自动化与智能化管理，促进了成本节约与效率提升。

二是客户价值与市场拓展。“吉微e贷”系统精准覆盖了小微企业，个体工商户这一客群，填补了银行客户群体覆盖的空白。截至2026年9月份七家试点机构共发展2878户商户，申请贷款通过268笔，签约金额8183.6万元，随着引流客群愈加明显及知名度的提高，更多的商户主动申请“吉微e贷”产品，加深了银行、客户与商户的互动与共赢。

三是创新驱动增长。数字化转型不仅提升了现有业务效率，还开辟了新的增长点，如通过数据驱动的产品创新、智能营销等，吸引了更多客户群体，推动了业务规模与利润的增长，创造了新的收入来源。

3.技术能力显著提升

一是提升技术扩展能力，通过采用行内指定国产技术栈的服务器、操作系统、中间件和数据库产品，提升了对系统的整体掌控能力，为系统后续的升级优化打下坚实的技术基础。

二是提供了智能语音外呼能力，对于行内呼叫线路的硬件设备实现了首次打通，通过Freeswitch与外呼设备Avaya对接。吉微e贷设置外呼服务模块实现负责AI话术和NLP的业务处理逻辑的服务，同时提供 MRCP客户端和服务器框架 ，用于语音识别 （ASR）和语音合成（TTS）服务的集成，为微贷业务开展提供技术能力支持。

八、经验总结

1.明确的项目建设方向

随着金融科技快速发展，金融机构借助互联网思维和技术，不断打造线上信贷体系。项目前期，通过充分调研同业在IPC信贷技术、移动展业、智能风控、普惠信贷等方面产品经验，最终确定项目建设方向是打造一套集数据、系统、风控于一体的系统体系，并配套强有力的业务运营团队，提高小微客群服务质效。

2.卓有成效的项目管理过程

吉微e贷系统项目得益于行领导的高度重视，新系统从启动到投产，周期短，见效快，完成质量高，其核心动力源于高层战略定力与资源统筹能力的深度耦合。组织架构上的高配置，决定了在项目建设过程中各方面的配合度和支持力度，以及各部门的资源投入力度，有力地保障了项目的顺利实施。项目实施过程中，常设项目管理与沟通团队，保证了技术、业务、环境、测试和运维等部门的工作协调，有效的保障了项目按计划高质量完成，将战略目标转化为落地成果有力地保障了项目的顺利实施。

3.深入的业技融合

吉微e贷系统通过利用大数据、云计算、机器学习、深度学习、云计算等先进技术，实现普惠金融业务“流程线上化”“运营数字化”“风控实时化”“预警及时化”，打造了符合我行发展目标的数字金融平台。