一、项目背景及目标

截至2024年上半年，商业银行不良贷款余额持续增长至3.34万亿元，不良贷款率达到1.56%。借款人的还款能力下降，增加了银行的风险管理压力。为统筹推进全行统一贷中、贷后管理体系建设，解决我行贷中、贷后业务面临的多面铺开，分头并进的分散现状以及贷中、贷后智能化运营管理、统一委外管理等面临的痛点，实现客户量化运营管理、逾期客户精准画像，提高逾期资产回款率，降低人力成本，精准管控供应商，有效预防投诉，提升客户服务质量，保障我行数据安全，满足监管合规要求。我行了启动零售信贷贷后统一作业平台项目建设，并将其作为零售信贷贷后运营作业管理工作中的落地平台。

二、项目实施策略

项目由数字金融管理部牵头，联合风险团队、法律合规团队、科技团队以及零售业务部门多条线进行联合推进。项目策划阶段进行了深入的需求调研，明确了各部门需求，并制定了详细的项目计划。在实施过程中，采用敏捷开发模式，分阶段完成各功能模块的开发与测试。技术架构采用分布式微服务架构，结合大数据处理、机器学习、AI语音识别等先进技术。业务模式覆盖贷中监控、智能分案、催收、调解、诉讼、核销等全流程，实现端到端的自动化管理。商业模式方面，通过优化内部运营降低成本，提高服务效率，增强客户粘性，间接促进收入增长。

三、创新点

本项目在建设与推广应用过程中，采用了多项创新措施，显著提升了贷后管理的效率和质量。具体体现在下面四个方面：

1.采用融合系统建设、数据模型应用、一体化运营的创新项目建设模式，实现各板块之间的无缝衔接和高效协同。区别于系统的搭建与业务应用相对割裂的传统系统项目模式，该项目采用融合了统一系统支持建设、数据模型策略应用、一体化智能运营支持三大模块的创新项目模式，通过数据策略和业务应用驱动平台搭建，通过一体化运营实现各板块之间的无缝衔接和高效协同。

2.项目覆盖零售业务全产品贷后全场景的关键运营作业流程节点，全面推动零售业务贷后运营体系的数字化转型。项目涵盖零售业务线全产品体系，支持贷中监控、智能分案、内催、委外催收、客户经理管户、诉讼等贷后全业务场景作业，实现了零售信贷贷后管理全产品体系的数字化运营。

3.深度融合AI语音机器人、智能协催助手等先进技术，实现贷后作业流程的自动化流转、监控和预警，显著提升作业效率和质量。项目深度融合了AI语音模型、评分卡、语音机器人、智能协催助手等先进技术，形成了一个全面、高效的贷后作业流程自动化流转、监控、预警系统。通过技术深度融合，项目实现了贷后作业流程的自动化监控和预警，显著提升了作业效率和质量。

4.实现了最细颗粒度的权限管理，有效防范数据泄露风险，强化贷后管理的合规性。项目搭建了行方管理端与委外作业端的一体化作业平台，实现委外方通过客户端以租户形式访问，客户数据不出行的作业模式的优化。平台实现了最细颗粒度的权限管理，可有效防范数据泄露风险，确保客户信息的安全性和隐私性。对贷后全流程实施严密监控，确保每一环节均符合相关法规与行业标准。

四、项目过程管理

在零售信贷贷后统一作业平台项目的实施过程中，我们遵循了严格的项目管理流程，确保从概念到交付的每一个环节都得到了妥善处理。

在需求分析阶段，进行了深入的需求分析和市场调研，以确定业务痛点和技术需求。这包括与内部相关部门进行多轮沟通，收集意见和建议，并对市场上现有的解决方案进行了评估。

在招投标阶段，为了选择最合适的供应商和技术合作伙伴，我们发起了公开招标。这个过程包括发布招标公告、接收投标文件、组织评审委员会对投标方案进行评估。在招投标期间开展了POC工作来验证所选技术方案的有效性和可行性。通过这一过程确认了系统架构、数据模型以及自动化工具能否满足业务要求。

在项目立项阶段，制定了详细的项目计划书，明确了项目目标、里程碑、预算及资源分配。同时，成立了由高层领导组成的项目指导委员会，负责监督整个项目的进展。

在规划设计阶段，项目团队进行了详细的需求规格说明书编写，并制定了全面的项目计划书，明确了各个模块的功能要求和技术规范。同时，我们还进行了风险评估，识别出潜在的风险点并制定了相应的应对措施。

在开发与测试阶段，基于前期的设计文档，技术团队开始了系统的编码实现。为了确保质量，我们在开发过程中采用了敏捷开发模式，每完成一个功能模块就立即进行单元测试。此外，还组织了多次集成测试（SIT）及用户验收测试（UAT），以确保系统满足所有业务需求。

在试运行与调整阶段，选择部分行内机构和网点作为试点单位先行部署新平台，收集实际使用中的反馈信息。根据这些宝贵的意见，我们对系统进行了最后的微调和完善。

在正式上线与推广阶段，零售信贷贷后统一作业平台于全行范围内正式投入使用。后续持续跟踪系统性能表现，及时解决出现的问题，并逐步扩大应用范围。

五、运营情况

自平台上线以来，零售信贷贷后统一作业平台已覆盖零售信贷智能作业任务分配、贷后检查、智能催收、人工催收、委外催收、协商还款、服务质量监测、诉讼作业、委外管理、外访作业、作业督导监测等贷后运营场景。完成贷中、贷后、诉讼、委外等模块涉及34项运营流程的梳理，完成4大模块、33个核心功能、116个关键功能项上线，形成了一体化运营调研分析报告及运营方案，通过冷启动的方式完成信用卡14个贷中贷后评分卡模型及9个AI语音模型的开发及技术性部署。用户普遍反映平台界面友好、操作简便，特别是移动作业外访及检查功能的应用，极大提升了工作效率。客户也表示感受到了更加高效和人性化的服务。在平台运行期间，系统运行稳定，未发生重大故障或停机事件，严格的权限管理和加密传输机制有效防止了数据泄露，行内定期的安全审计也证明了平台具备良好的防护能力。

六、项目成效

自零售信贷贷后统一作业平台上线以来，项目取得了显著的经济效益和社会效益。

首先，经济效益方面。平台的应用显著提高了逾期资产的回款率，比如信用卡账龄M1+M2的回款率提升了5%，这不仅减少了不良资产规模，还直接降低了潜在损失。此外，通过智能催收和自动化流程，客服人员的外呼效率提升了50%以上，大大降低了人力成本。

社会效益方面。平台的引入增强了客户对银行的信任感。客户反馈显示，他们感受到了更加高效和人性化的服务体验。例如，平台的贷后检查模块使得客户经理与客户之间沟通更为频繁，增加了客户的黏性，问题解决速度更快。这些改进不仅提升了客户满意度，还减少了投诉数量，有助于构建良好的品牌形象。更重要的是，平台的成功实践为其他金融机构提供了宝贵的经验，推动了整个行业向数字化转型迈进的步伐。

合规性方面。平台借助先进的监控手段和自动化报告生成功能，确保了各项操作符合相关法律法规的要求。严格的权限管理和数据加密机制有效防止了敏感信息泄露，进一步巩固了银行在监管机构心目中的良好形象。整体来看，项目的实施不仅优化了内部管理流程，提高了运营效率，还在多个层面上带来了积极的影响，为银行的可持续发展奠定了坚实的基础。

七、经验总结

在项目建设和推广过程中，我们积累了宝贵的经验。首先，跨职能团队的紧密合作是项目成功的关键。不同领域的专家共同参与，确保了项目的全面性和专业性。其次，持续的技术投入至关重要。随着金融科技的快速发展，我们积极采纳最新科技成果，如AI和大数据技术，显著提升了平台的智能化水平。第三，以用户体验为中心的设计理念贯穿始终。无论是界面设计还是功能设置，我们都充分考虑了用户的实际需求，通过用户反馈不断优化系统。最后，严格的数据治理确保了数据的安全性和隐私性。细颗粒度的权限管理和严密的数据流转控制，为系统的稳定运行提供了坚实保障。未来，我们将继续深化应用场景探索，进一步提升平台的功能和服务水平。