一、项目背景及目标

2023年10月，中央金融工作会议在北京举行，习近平总书记出席会议并发表重要讲话。会议强调金融是国民经济的血脉，要加快建设金融强国，全面加强金融监管、完善金融体制、优化金融服务、防范化解风险，推动金融高质量发展，为以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业提供有力支撑。

银行是金融系统的重要组成部分，经营风险是银行生产经营的本质，信用风险防控是银行稳健发展最重要、最核心的竞争力。风险是一种损失可能性和不确定性，防范化解金融风险，关键在“早”。中央金融工作会议明确要求，要对风险“早识别、早预警、早暴露、早处置”（“四早”），要健全具有硬约束的金融风险早期纠正机制。“早识别、早预警”是防范化解风险的重要前提，更是“经营风险”的关键支撑。特别是近些年，大数据、人工智能、区块链、RPA等新兴技术的涌现和发展，应时顺势在金融领域与风险管理过程深度融合，推动信用风险防控不断向数字化、自动化、智能化方向发展迈进。

九江银行作为“扎根九江、立足江西、辐射全国、迈向全球”的区域性城市商业银行，一直以来高度重视信用风险风险管理体系及风险防控能力建设，视风险管理为持续经营的生命线，曾先后推出一系列决议举措推动风险管理体系日趋完善及风险管理能力稳步提升。面对大数据、人工智能、RPA等新一轮信息技术革命，九江银行积极主动拥抱科技浪潮，开展了以数字风险防控为核心的902数字风控项目群建设，旨在通过金融科技在金融风险防控领域的融合应用，不断改进提高信贷管理、额度管理、预警管理、押品管理、催收管理等一系列银行核心风险管理环节的规范化、线上化、数字化、智能化程度。             但随着金融市场的日益复杂和竞争的加剧，九江银行面临着贷后管理任务繁重、风险识别效率低下等挑战。传统的贷后管理方式往往依赖于人工判断和经验积累，难以全面覆盖所有客户，也难以准确识别潜在风险。因此，九江银行决定引入智能化技术，构建基于大数据的智能化贷后推送及全过程监督管理体系，以提高贷后管理的效率和准确性。因此，自2022年起，九江银行开始探索贷后数智化转型，并于2023年初首次上线应用。

本项目致力于打造智能贷后风控中枢，通过深度学习与多维数据融合技术，构建自动化任务分发及风险感知体系。系统基于客户信用评分模型与经营情况表现，智能生成梯度化贷后管理策略，精准调节核查周期（重点风险客户月检、一般风险客户季检、低风险客户半年检），既满足监管部门对贷后检查覆盖率要求，又能实现资源向高风险客群的精准倾斜。

风险监测体系接入了企业征信、工商司法等各类数据源，建立企业风险态势评估模型。依托流式计算平台，系统可实时捕获经营异常信号（包括但不限于：主营业务收入连续3个月环比下降超20%、水电消耗环比下降超40%等），通过模型算法构建风险预测引擎，相较人工排查方式将风险识别时效有效提前。预警响应机制采用紫/红/黄/蓝四色预警体系，智能匹配差异化的处置流程，使高风险事件平均处置时长有效，有效拓宽风险缓释操作窗口。

二、创新点

（一）技术创新

1.多维度数据融合：通过企业征信报告、行政处罚信息、企业工商信息等多维度数据源构建全景视图，整合涵盖征信分析、工商注册（股权穿透/法人变更/经营异常）、司法涉诉（裁判文书/失信执行/限制高消费）、舆情监测（网络负面/监管通报/行业动态）、经营指标（财报数据/用电量/社保缴纳）、等跨领域异构数据，通过对结构化数据与非结构化数据的关联分析，建立多维交叉验证机制，为我行提供风险评估、智能预警等服务支撑。

2.数据智能化处理：通过引入大数据分析、机器学习算法与自动化决策系统，对海量客户交易记录、行为轨迹及关联信息进行实时扫描与深度挖掘，运用自然语言处理技术解析非结构化数据，结合风险预测模型动态评估客户画像，最终生成多维度的风险客户名单。该名单基于量化评分机制自动划分风险等级，同步接入行内风险管理累哦系统分发贷后核查任务，实现风险名单的实时更新与闭环处置。

3.智能任务推送：基于多维数据分析结果，深度融合监管合规要求、行内信贷管理制度及风险偏好策略等，通过智能算法自动生成贷后检查任务。自动触发日常贷后检查、风险预警等差异化贷后管理任务，并依据客户经理管户权限、岗位角色、放款时间等维度进行智能排程，实现检查任务的全自动化推送、闭环管理提醒，有效提升贷后管理的时效性和风险防控精准度。

（二）机制创新

"系统预警+人工复核"双轨运作机制是基于智能化管理与人工决策相结合的复合型风险防控体系。该机制通过部署数据监测平台，自动触发多级预警阈值（初级提醒、中级预警、紧急冻结），同步生成可视化预警信息推送至系统用户。在系统预警后，由行内信贷从业人员分级开展风险预警信号的核查及处置：客户经理核验预警的真实性，对预警信号产生的影响进行初步评估，支行行长研判风险等级，提出初步的风险化解方案，最后由风险经理确认最终处置化解方案并对方案进行监督落实。这种数智化与人性化相融合的运作模式既保障了风险识别的时效性，又通过专业判断有效规避系统误判。

（三）管理创新

1.动态展示机构完成情况。充分运用我行风险信息推送工具“风铃鸟”，一站式推送我行风险信息、风险提示、待办任务等。通过企业微信自动向总分行管理层、支行客户经理层推送还款、预警、逾期、放款、押品重估、上门催收、不良贷款数据监测、临期闭环管理、零售资产质量监测等风险信息，实现风险信息的及时推送，解决管理层与经办人员之间的风险信息不对称问题。

2.重点督导机构风险核实情况。充分利用我行风险管理平台"风象台"，一站式展示授信客户(集团、对公、个人)的授信情况及风险全貌（预警、潜风、不良、贷后检查、审批条件落实、押品风险、排查问题等）。对各类系统反馈的风险核查内容进行集成式的展示与审核，配套建立"支行整改-分行核查-总行督导"三级联动的流程化督导机制。构建数据驱动的精准督导体系，显著提升全行风险核查的规范性和实效性。

3.创新贷后有效性衡量指标。设置贷后覆盖率、精准率、处置率的“三率”考核指标，覆盖率考核规定时限内实施贷后检查的覆盖面；精准率通过逾期贷款，回溯贷后检查披露实质性风险的比例；处置率未通过对逾期剪刀差的有效管理，最终未劣变至不良的业务比例。通过“三率”考核，引导分支机构对重点风险客户制定风险化解举措，明确管理重点，实施有针对性的督导，提升贷后管理的有效性。

三、项目方案

九江银行深度融合金融科技与风险管理理念，打造以贷款系统智能贷后为核心的智能化贷后管理体系，通过模式革新、工具升级与平台赋能，全面提升风险防控效能，实现贷后管理从传统被动响应向主动智能管控的跨越式转型。

（一）模式革新：构建三维立体贷后管理体系

摒弃传统固定批量式推送模式，创新构建“常规贷后+触发贷后+分层贷后”的三维立体管理框架：

1.动态触发机制升级：突破“单一规则”限制，构建“强规则+组合规则”双轨触发体系。依托决策引擎强大的运算能力，将多元风控模型深度嵌入系统，整合业务数据、征信信息、风险预警等多维度数据源，通过指标变量智能加工与策略精准部署，实现基于客户风险特征的动态化、差异化贷后任务触发，真正做到风险早识别、早介入。

2.分层精细化管理：借助高灵活配置引擎，支持分行外派风险经理因地制宜调整辖内支行贷后检查策略，灵活提升重点客户检查频次。通过差异化管理手段，推动贷后工作向精细化、精准化方向迈进，持续增强授信风险研判能力，夯实贷后管理根基。

（二）工具升级：智能驱动贷后管理效能飞跃

研发授信报告审批智能工具，深度对接贷款系统智能贷后任务。系统依据客户特性，自动匹配最优数值化贷后模板，并通过数据智能抓取与解析技术，实时填充企业工商信息、司法动态、征信记录及行内授信详情，大幅减少人工操作成本，显著提升客户风险监测的时效性与精准度。

（三）平台赋能：打造全流程、全场景管理闭环

1.风象台——一站式风险管理中枢：作为智能化风险管理与作业平台，风象台贯穿风险识别、监测、排查、处置、提示、督办全流程，实现风险管控的标准化、流程化与可视化，为管理层提供科学决策依据，为执行层搭建高效作业平台。

2.风铃鸟——移动化风险信息中枢：依托移动式风险信息融合广播台，面向全行信贷从业人员与各级管理岗，实现风险信息、待办任务的一键直达与实时推送。涵盖还款提醒、逾期预警、大额风险监测日报等核心功能模块，有效打破信息壁垒，提升团队协作效率，同时深度融入客户服务场景。

四、项目过程管理

2023年九江银行贷后工作重点为贷后智能化推送及数智化模板的开发应用。2023年1月首次上线运行房地产开发贷款贷后自动推送功能；3月上线单户授信敞口1000万元及以上的一般流动资金贷款贷后自动推送。推送的智能化贷后模板可自动获取企业工商、司法、征信、行内授信情况等信息，实现行内外信息交互。7月一般流动资金贷款贷后推送范围扩大至全敞口，针对小额授信，实现系统自动抽取应完成的贷后任务，实现全年全覆盖。10月上线全敞口固定资产类贷款（含项目融资）贷后自动推送。

2024年九江银行贷后工作重点为贷后数智化能力提升及强化风险监督管理。2024年1月，实现我行贷后数智化模板可全面对接行内前台核心系统，实时调阅客户最近交易流水并自动计算客户在我行交易情况及日均变化，经办人可结合客户贡献度，综合判断授信影响。4月一般流动资金贷款贷后推送范围扩大至流动资金类贷款（含银承、信用证、保函等）。6月上线征信自动查询功能，可有效实现贷后征信自动推送授权流程、自动查询远程征信、自动解析征信报告等功能。2024年8月起，着手探索制定民营小微策略触发式贷后检查，以贷前准入模型为基础，选定贷后关键对比指标在贷后环节由系统实现策略跑批，展示客户变化趋势，辅助风险判断。2025年1月，民营小微触发式贷后检查策略正式上线，当前处于试运行及策略优化阶段。

五、运营情况

自2024年6月起，全行1***位客户经理已全面使用智能化贷后系统撰写贷后检查报告，季度平均推送贷后检查任务7***笔，可覆盖全行85.55%的对公客户，其中重点风险客户月均推送1***笔。截至2025年5月末贷后风险暴露精准率79.3%，较年初提升38.64%。

六、项目成效

经济效益及社会效益双提升显著。通过智能化贷后管理体系落地实施，人力成本节约率达30%，单户贷后检查平均耗时由1小时压缩至0.5小时，依托大数据平台系统完成约80%的内外部贷后数据获取，有效减少人工数据获取成本，业务流程效率整体提升50%。通过标准化作业流程使基层员工违规操作风险有效下降，为区域金融生态安全提供有效助力。

根据行内调研，智能化贷后体系满意度测评，平均分8.33分（满分10分），其中8分及以上好评占比83.34%。

七、经验总结

九江银行基于大数据的智能化授信后全流程风险管理监督体系有效深化技术与业务双轮驱动。采用"场景建模-算法适配-系统集成"三位一体开发架构，实现风险管控策略与业务流程的智能耦合，使风险决策时效有效提升。成功构建了业务部门、科技团队、风险条线组成的"三维联动"决策体系，推动贷后智能化监督体系全面落地生根，将其打造为覆盖全行各业务条线、贯穿信贷生命周期管理的智能风控利器。