一、项目背景及目标

项目开始之初，我行零售信贷风控采用的主要是传统的信贷风控模式。对于客户端体验来说，传统的信贷风控模式中存在申贷材料多、申贷周期长、申贷成本高等痛点；对于银行端来说，传统的信贷风控模式中存在业务成本高、潜在操作风险高、员工满意度低等痛点。传统模式下风险管理主要依赖“人工为主+信息系统辅助”，主观影响因素比较多，定额、定价、风险防控策略在各分支机构执行标准不尽相同，缺少准尽调模版及作业手册，且我行对普惠小微的信贷风险量化体系不完善，无法根据客户综合信息构建针对小微客户的客户分层体系，导致全行尚未形成普惠小微统一执行标准，进而影响风险管理的风险管理的质量、效率。

传统的信贷风控模式已不能适应数字时代小微信贷业务模式的创新发展要求，为此，在我行数字化转型之际，总行零售风险管理部制定了“信贷工厂2.0”风控创新模型，改变了“人工为主+信息系统辅助”的人工审查方式，由“数字化流程为主+人工辅助”大数据风控审批进行取代。我行在秉持自主研发、勇于创新理念，利用大数据与人工智能技术，打造银行“风控智能大脑”，建立起贷前信息交叉验证和智能反欺诈、贷中风险监控、预警等全流程、自动化、智能化的风险防控系统。

二、项目/策略方案

1、运用大数据及人工智能技术设计风控策略体系

在原来“信贷工厂1.0”的基础上，“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系增加外部数据在准入、反欺诈、额度方面的使用、新增预警体系及动态监测体系、增加风险量化模型、优化审批策略等。“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系接入三方数据接口30+个，调用数据字段达600+个，设置贷前规则220+条、贷中规则100+条，贷后预警规则150+条。

2、搭建智能风控队伍建设

我行高度重视量化风险管理金融人员的引进及培养，2022年我行成立零售风险管理部，从行内外招聘、引入专业团队加强零售信贷业务的信用风险管理，推动零售信贷资产质量的精细化、数字化、智能化管理，秉承我行稳健的风险文化，持续强化数据驱动和科技赋能，提升信用风险管理水平。目前普惠金融风控团队已经配置了风险策略、贷后管理、分类管理、清收管理等在内10余人的队伍，根据量化数据风控管理要求，基本所有员工都接受数据挖掘能力培训，未来普惠风控团队将根据业务发展情况，除了继续加强团队人员数据挖掘、数据分析、策略分析等培训外，同时也对持续从外部引起各类具有数据处理能力的专业人员，以满足普惠金融“精细化、数字化、智能化”管理要求。

3、建立量化风险管理的指标体系

为做好“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系的管理和优化，厦门银行根据不同信贷产品的特点及生命周期，细化各类监控指标，以确保资产质量。监控指标及监控报表包括但不限于资产类、产品类、审批类、质量类、催清收类、逾期类等。各种不同类型的指标举例如下：

1）资产类：时点余额、月度余额、月度放款金额、进件渠道等；

2）产品类：还款方式、贷款期限、借据期限、实际利率、年化利率、提前还款等；

3）审批类：进件数量、通过率、平均授信额度、规则触发率、漏损率；

4）质量类：不良率、五级分类、年化不良率、年化收益率等；

5）催清收类：清收率、催收率、核销后清收率等；

6）逾期类：逾期率、不良率等。

根据以上指标，建立各种不同维度的信用风险管理报表，报表体系包括但不限于资产管理类、风险监控类、逾期催收类，距离如下：

1）资产管理类：基本进件统计表、资产结构报表、产品质量总览表等；

2）风险监控类：审批情况表、拒绝原因分布表、不良分布表、客户画像监控表、贷中表现监控表等；

3）资产管理类：逾期分布表、不良分布表、不良迁徙率统计表等。

三、创新点

1、“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系的创新内容：

1）通过对内外部数据的有效融合应用，形成“评分卡+规则”的组合审批策略，对贷款申请进行标准化和批量化的审批处理。评分卡作为量化的、科学的风险计量工具，综合了各种数据、风险元素和专家业务经验，抽取主要部分形成一个评分卡工具，将复杂的业务问题简化，评分作为一个综合体反映整体的、主要的、标准的风险规律，是风险判断、策略应用的核心。规则是辅助手段，捕捉局部的、次要的、特殊的风险规律，比如根据经验的极端风险情况、产品政策、地域等当前尚不适合或难以在评分卡中充分体现出来的风险特征，将以规则的形式进行补充，以增强策略设计的针对性和灵活性，以及更符合实际业务的需要。

2）采用线性回归、决策树、随机森林等相关机器学习技术，实现风险量化，建立贷前、贷中评分模型体系和应用策略体系，建立信贷全流程风险量化体系，统一审贷标准、提高审贷效率、增强风险管控力，从而实现信贷业务的批量化、自动化、智能化发展。从信用风险及欺诈风险两个维度提供解决方案。针对信用风险不同分类客户，在客户准入、额度计算及风险定价层面，提供差异化的决策建议结果，同样在贷后预警及催收管理环节，也会贯彻不同风险客户采用不同的管理手段。针对欺诈风险客户，充分结合在外部数据使用方面的经验，将*****方欺诈及第三方欺诈高风险客户进行有效识别，从而帮助金融机构大化的降低损失。

3）智能风控体系建设对申请客户进行精细化分层，丰富了客户视图，提升客户识别能力，对借款人的资信情况、还款能力、还款意愿、欺诈风险等进行全面评估。通过风险管理量化体系的建立，使风险管理精细化水平得到提升，业务处理效率大幅提高，业务不良率有效控制，实时监控风险状态；此外，通过搭建智能决策系统，引入决策引擎和外部数据采集工具，建立起风险管理的基础和理念，并将模型、决策成果与贷款业务开展相结合，在实际应用中有效的实现风险科学化、精细化管理，为风险管理的可持续发展打下良好基础。

2、对比传统模式下的风控管理体系，“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系具有以下的特点：

1）信用评估全面性：通过行内数据、客户评级、征信数据、工商司法、税务信息等线上化数据，从信用历史、营收情况、行为偏好等维度首次开发5000+数据变量，运用逻辑回归、决策树等大数据人工智能算法，筛选并运用50+变量用于各个模型，运用500+变量用于各类规则，便于客观、全面的量化评估客户的信用状况。

2）风险管理精准性：

差异化定额策略：全面评估申请人现金流、资金需求、偿债能力等，坚持*****还款来源是关键。在额度策略设计过程中，针对小微企业特性，制定了不同的资金需求测算方式；结合贷前准入模型的信用评级，分为A/B/C/D/E这5层设置不同的系数对应调节客户授信额度，有效实现差异化的定额策略。

差异化定价机制：通过风险等级确定定价机制，根据自建的评级模型计算出每个档次客户预期收益率，从而实现对客群分层管理，有助于将优质资源集中于优质客户。首次运用资金成本（FTP）+风险成本+运营成本+毛利率=对客利率的定价机制，对客户信用风险进行了五档差异化定价。

3）自动化程度高：首次推动贷前审批、贷中支用的线上自动化设置，通过调取征信查询系统、大数据、征信衍生、风控引擎系统、移动信贷小程序、银税前置系统、网金在线决策系统等多个行内系统的数据，依托量化风控体系，实现了全流程自动化操作，大幅度提升了审批效率，改变了原来传统的风险管理模式。实现了客户自主申请、在线获知额度、移动展业端实时出具授信额度等，有效提高审批时效，增进客户体验。

4）灵活可配置的风控体系：根据不同产品的需求和业务特点，进行风控策略的定制和管理，配置不同的风险评估指标和规则等，以实现对不同业务场景的风险管理和控制。

通过这个，银行可以轻松地进行风控模型的定制和管理，实现以下功能：

①自定义风险评估指标：银行可以根据自身业务需求，自定义风险评估指标，以更精准地评估客户的信用状况；

②自动化规则配置：银行可以通过自动化地配置风险评估规则，大大提高了银行的业务运营效率；

③实时监控和调整：银行可以实时监控风控模型的运行状态，并根据实际情况进行调整和优化。

5）具备可不断迭代优化的特点：“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系打造了“一体化、数字化、智能化”的风控管理体系，通过存量样本数据不断迭代优化，上线至今已进行较大型迭代达4次，调整规则10+条，每次的迭代都使风控模型进一步优化。如统计新增不良客户的共性特征，针对性提高相应共性特征的准入要求；如针对评分较高却被线上拒绝的客群样本，分析被拒绝原因，在风险可控的前提下，优化准入规则，提高通过率等。

                                          上图：“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系示例图

四、项目过程管理

项目于2022年5月正式启动，分多个阶段实施，每个阶段历经项目策划、实施、测试、试运行多个阶段。于2022年11月完成抵押贷产品上线、信用贷产品上线、以及多次规则迭代部署。

五、运营情况

在信贷工厂2.0项目正式开发之前，我行向300+名信贷工厂1.0的零售条线存量客户发出调研邀请，广泛搜集客户体验意见、认真倾听客户心声，经过对超过200名存量客户反馈的问卷的认真分析，简化申请流程、简化支用流程、加强还款提醒、增设线上自主申请贷款结清证明等方面，优化客户体验。

信贷工厂2.0标准化流程于2022年底全面运行以来，零售条线成功上线“快E贷（线上）”、“信E贷（线上）”、“E企贷（线上）”三个产品，截至2023年8月末，已受理普惠小微经营贷约3800+件，约94%的授信申请通过信贷工厂2.0上完成，“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系的运用为审批提供了有力依据，运行以来授信总金额已超过50+亿。“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系已实现稳定运行，效果显著。

六、项目成效

经济影响：

1、提高了贷前审查的效率。“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系的运用大大减少了传统方式的人工环节，客户仅需扫描二维码在线进行申请，线上申后系统通的自动审批，有效降低人工审批的主观性，大大提升了审批时效。在传统作业流程中，贷前审查环节正常耗时为2-5个工作日，且对于复杂的项目耗时更长，采用“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系的可以实现贷前审查“秒批”，进而大大缩短了客户的申贷周期，提高了客户的服务体验度，也降低了银行人力资源成本。通过客户“信贷工厂2.0”申贷，客户完成申请仅需5分钟，整笔业务从正式申请到终审结束，快用时仅2个工作日内，整体作业时效提升30%以上。

2、提高了全流程风险管理的质量。相比传统的线下风险管理模式，“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系充分利用大数据以及人工智能技术，多维度进行风险管理，且减少了传统线下信贷流程的操作风险，提高了风险管理的准度和精度。在贷前环节，“信贷工厂2.0”零售普惠信贷风控策略体系利用多维度数据，对客户全方位进行评估；在贷中、贷后环节，基于大数据的实时监控和预测，能对风险信号快速进行反应，及时进行风险预警，减少风险损失；后期通过存量风险授信客户样本进行分析，动态调整客户准入规则、评分模型等。截止目前“信贷工厂2.0”项下零售贷款不良率为0。

3、提高了银行的经济性。1）随着借款人数的增加，贷款规模不断扩大，集中管理和运营，形成规模效应，从而降低单笔贷款的成本；2）动态调整准入规则，实时监控预测风险信号，提高了风险管理的准度和精度，在全流程风险管理中减少风险损失；3）在贷前、贷中、贷后全流程均实现了自动化、智能化，使操作流程更加清晰，大幅度提升了审批效率，降低了人工成本;4）通过风险等级确定定价机制，改变原来定价无差异，原则模糊的情况，根据自建的评级模型计算出每个档次客户预期收益率，从而实现对客群分层管理，有助于将优质资源集中于优质客户，从而提升我行普惠资产的抗风险能力，进一步提高整体收益水平。

社会影响：

1、厦门银行秉承“立足地方经济、支持中小企业、面向城市居民、服务两岸台商”的市场定位，项目自上线以来，就受到社会的广泛好评。2023年5月18日厦门海西晨报专访我行，对我行助力企业主，扶持小微企业事项进行报道,称赞“信贷工厂2.0”下的“快E贷（线上）”及“E企贷（线上)”充分满足客户多样化资金需求，助力企业主渡过一道道难关。

2、2023年，由IDC主办的“2023 IDC中国数字金融论坛”在北京召开，我行参选的“普惠金融信贷工厂2.0”项目经过多轮评选中脱颖而出，荣获“金融行业技术应用场景创新坚定者”称号。

七、经验总结

信贷工厂2.0”风控策略体系建设涉及到我行多个业务系统的配合改造，涉及面广、投入大，关联系统多，涉及部门多，全行各部门都给予大的重视和支持。项目建设成果在满足当前需求前提下，具备了5-8年的业务模式的前瞻视野，实现了业务的全方位的规划落地，对外将提升客户服务与产品创新能力，对内将满足精细化的业务管理能力，是实现我行战略转型和核心竞争力提升的重要支撑。

近些年，银行业从信息化建设发展到“数字化”建设，我行战略规划中提出了 “抓数字建设”的发展战略，即实现传统业务数字化进阶，积极尝试创新，重塑客户体验。信贷工厂2.0”风控策略体系实施是实施我行数字化转型的战略目标的重要举措，我行将依托项目建设成果，融合技术，业务、数据的能力，继续积极尝试体验创新、生态创新和组织创新，建设我行数字化的核心能力。为我行信贷业务开展提供了全新的思路、有力的服务工具及奠定了拓展基础。