一、项目背景

随着计算机技术、互联网技术、大数据分析以及人工智能技术的发展，为构建复杂的信贷额度模型、风控决策模型提供了技术支持，银行能够实时获取和处理大量内外部数据，能够更精确地量化风险，动态调整信贷额度、判断信贷风险。福建农信汇聚业务与技术双重力量，通过专项攻坚实现技术层面的突破与革新，建设了独立的新一代信贷风控管理系统，为信贷业务提供全方位的贷前、贷中、贷后的额度测算、风控决策、不良预警，形成统一的决策支持平台。

二、项目方案

信贷风控管理系统采用“指标-规则-决策”方式将评分模型、应用策略、风险预警等应用到信贷管理流程中，为信贷业务提供全方位的额度测算与风控决策，形成统一的决策支持平台，主要内容如下：

1.指标管理。灵活定义指标类别、数据来源、业务阶段、取值类型等，构建通用指标池，用于规则集、评分卡、决策表。

2.模型管理。根据实际需要在具体模型包下新建规则集、评分卡、决策表，最后通过决策流串联起来实现额度测算与风控决策模型的应用。模型可以适配不同业务场景（如业务办理/授信管理/合同签订/放款管理）、产品（如对私产品/对公产品）。

3.决策流管理。统一管理决策流版本，信贷系统、进件系统等可根据产品和场景选择对应的决策流，主要应用于额度测算、风控决策等场景。

4.决策报告。决策引擎负责对模型做最后解析和计算，产出决策报告，执行过程中所需的外部数据，均由取数服务提供。决策报告包含风险浓度等级（红色/橙色/黄色/绿色）、通过状态（通过/拒绝/人工审批/提示）等内容。支持人工审核和提级审批，当触发人工审核和提级审批时，会生成对应的审批流，由有权人进行审批。

信贷风控管理系统信息流图

信贷系统、进件系统访问风控系统网关服务，网关会将决策请求服务转发到风控的CLIENT服务。CLIENT服务分析调用参数，并通过RPC远程调用调用决策引擎服务。决策引擎服务接到服务请求后，分析请求报文，校验决策模型公式的语法，拆解需要计算的指标，向DATASOURCE服务发送数据查询请求。DATASOURCE服务收到决策引擎发来的数据查询请求后，并发调用数据查询接口，将查询结果返回给决策引擎。决策引擎收到结果数据后，进行决策计算，将决策结果返回给CLIENT服务，再返回给调用方。

三、创新点

信贷风控管理系统以技术创新驱动系统迭代升级，实现了模型配置化、分析自动化、结果可视化，全面提升系统效能，主要创新如下：

1.多级法人建模创新。基于指标与规则构建二级法人的模型。可以采用两种建模模式。一是一级法人配置规则集、评分卡、决策表，通过决策流串联实现模型，供二级法人引用，该模式下，二级法人无法对模型进行修改。二是一级法人构建模型指标，二级法人在此基础上独自制定规则集、评分卡、决策表，通过决策流串联实现模型，该模式下，二级法人可实现对模型的精细化管理，并且支持二级法人复制一级法人的模型后根据业务需要进行修改。基于指标与规则构建了一种可灵活配置的通用模型。法人机构从指标层级划分可运用地区，可实现跨地区模型隔离、本地区内部可嵌套使用。如A地区有8家二级法人，B地区有10家二级法人，一级法人可设置归属A地区的模型指标，此时仅A地区二级法人可运用，B地区二级法人无法运用。

2.风控规则自助配置，风险浓度直观展示。信贷风控管理系统抽象出指标、规则等，利用流式计算能力，实现规则公式的动态编辑和实时运算，并由决策流、规则集和决策表等组件组成决策模型，可以由行社管理员在中台进行配置，根据实际业务需要组成有行业特色、地区特色的决策模型。信贷风控管理系统将风控规则结果划分为红色、橙色、黄色、绿色等多个等级，直观地展示风险浓度。通过灵活化配置将风险等级的应用场景进一步细化，让不同用户（如新户/旧户）在相同规则下可以有不同的风险等级，更贴合实际业务场景。

3.提级审批防越权。在原有的人工审核基础上增加新的审批流程，符合特定情况的决策报告需要走提级审批，对超权限、例外事项提高审批层级，同时把人工干预收敛到系统规则允许的必要范围内，防止越权审批、人情审批和主观干预。

4.风控规则跨环境一键迁移。原生产环境配置需逐项手动录入，平均耗时2小时；现优化为支持从验证环境导出规则包并加密，再导入生产环境，全流程仅需数分钟，大幅缩短配置耗时，降低人工操作成本。

四、技术实现特点及优势

新一代信贷风控管理系统坚持业务与技术双轮驱动，通过专项攻坚行动，深入实施技术革新。

1.微服务架构分层设计。信贷风控管理系统包括管理子系统、前置子系统、取数子系统和决策子系统、鉴权子系统、配置子系统、网关子系统，各个子系统独立部署，所有业务功能前端统一实现，后端采用微服务架构，各服务组件互相独立，部署灵活，耦合度低，利于系统的扩展和功能模块的拆分，可以满足风控场景的高并发、低延时要求。

2.多源异构数据融合。信贷风控管理系统通过统一数据底座实现多源异构数据的标准化整合，除行内自有数据外，还整合了农信银风控数据、百行征信数据、福州/龙岩/泉州/南平政务数据、泉州医保/税银数据、福农平台数据（林业要素/土地流转/产权数据）、数研院社保公积金模型数据等多维外部数据，形成更加全面的客户风险、业务、行为等信息，支撑行社特色化创新发展。

五、项目过程管理

本系统已按照CMMI3级要求建立了覆盖需求管理、方案设计、开发实现、测试验证、配置管理、质量保证和项目监控的全生命周期过程体系，通过统一需求基线、评审机制、缺陷管理和版本控制，系统在模型迭代、接口联调和上线发布过程中实现了更高的可追溯性和可控性。项目交付周期明显缩短，重大需求返工率和上线后缺陷数量下降，风控策略调整、规则配置、审批流程等变更更加规范。

六、运营情况

信贷风控管理系统通过多级法人建模适配、风控规则自助配置、微服务架构治理、多源数据融合等一系列的创新措施，成功解决了风控模型无法适配多级法人、风控规则滞后、系统运行风险高、风控数据不全面等难题。省联社提供标准化的决策引擎、指标体系、模型服务和流程框架，各行社再结合本地客户群、产业特点和风险偏好，配置差异化的准入控制规则、额度测算策略，比如厦门农商行e鹭贷、福州农商行幸福快贷等产品均配置了更精准的专属决策流。目前信贷风控管理系统日均决策数超十万次、计算规则与指标达百万次，应用于信贷客户准入、业务办理、合同签订、放款出账、贷后预警等环节。

七、项目成效

福建农信的信贷风控管理系统通过技术创新，成功的将数据要素转化为业务价值，为福建省经济社会发展注入了强劲的金融动能。

1.业务效能方面，提升信贷审批效率。对接行内信贷、核心、征信等25个系统，打通政务数据，接入第三方数据，涵盖对公、对私各类风险指标与规则超千条、模型与决策流均达万余条，日均决策数超十万次、计算规则与指标达百万次，进一步提升信贷业务风控环节的审批效率。

2.经济效益方面，集约建设与资产优化。通过全流程的风控模型，实现不良贷款识别前置，资产质量进一步提升。全省一盘棋，统一建设新一代风控平台，避免行社重复建设。

3.社会效益方面，助力普惠金融与乡村振兴。助力福建农信普惠信贷业务，兼顾全省统一风控与县域地方特色产业产品创新，赋能乡村振兴，推动信贷业务从“人防”向“技防、智防”全面转型。

八、经验总结

信贷风控管理系统主要解决了多级法人建模、信用风控规则滞后的问题，可供同业参考。

1.基于二级法人模型的建模方式与地区划分使用的控制策略，与已有的公知技术相比具有较大优势。一是增强模型适应性与灵活性。一级法人能够灵活制定全局策略，同时赋予二级法人不同程度的定制权限，既能确保统一标准，维护风险管理的一致性，又可允许二级法人根据区域市场特性进行适度调整，提升模型的适应性，充分释放二级法人的自主权，使其能深度细化模型，精准匹配本地市场需求，实现个性化管理。二是促进精细化风险管理，高度定制化的模型构建方式，有助于深入挖掘特定区域或细分市场的风险特征，实现更加精准的风险识别与评估，有效控制信贷风险，提升资产质量。三是提升地域策略针对性，通过在指标层级上划分可运用地区，确保模型的有效性和地域适宜性，通过设置专属的模型指标，使得信贷政策更贴近当地市场实际，避免了模型误用，提高资源配置效率。

2.解决风控规则滞后的难题。信贷风控管理系统可以由行社管理员在中台进行自助配置，缩短风控策略迭代周期，提升对区域市场变化和监管要求的响应能力。