近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈技術等科技手段的創(chuàng)新和發(fā)展，科技與傳統(tǒng)金融業(yè)務在多個應用場景不斷疊加融合，在數(shù)據(jù)分析、用戶畫像、智能決策等領域產生了若干新興金融技術。徐工財務公司抓住金融科技發(fā)展有利時機，按照公司業(yè)務發(fā)展和風險防控需要，建設了貸前智能風險決策模型，極大的提升了業(yè)務辦理效率和風險控制能力，取得了良好的效果。

在以往貸前調查中，徐工財務公司主要采取客戶經理收集材料、信貸調查、撰寫調查報告的傳統(tǒng)方式。在這種方式下，客戶經理需要逐一通過征信系統(tǒng)、工商信息網站、裁判文書網、執(zhí)行人信息網等渠道，收集客戶征信、工商、涉訴等各類信息；開展資料整理，對財務報表進行分析；對存在的問題與客戶進行反復溝通；最后撰寫出調查報告報送審查審批。在上述貸前調查流程中，各項工作均需客戶經理主動發(fā)起，存在對接數(shù)據(jù)端口多、辦理周期長，大大影響業(yè)務處理效率。另外，整個流程依靠人工處理，容易受到人為的或者非理性的因素干擾，存在一定的操作風險和道德風險。

為解決傳統(tǒng)貸前調查中的痛點，徐工財務公司于2021年下半年啟動了“貸前智能風控決策模型”建設項目，于2021年末初步建成，在今年正式全面投入使用。該項目基于大數(shù)據(jù)金融、人工智能等金融技術，可實現(xiàn)客戶信息自動化收集、客戶風險主動識別、客戶風險評判等功能，大大減輕客戶經理工作量、避免人為干預，極大的提升貸前調查的效率和質量。

“貸前智能風控決策模型”連接公司核心業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，自動引出客戶身份信息對接天眼查、同盾科技等數(shù)據(jù)供應商，查詢和獲取客戶工商信息、司法涉訴信息；項目還對接了征信系統(tǒng)，對征信數(shù)據(jù)進行收集和匯總。模型對收集到的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一標準進行處理，形成標準化和格式化的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行信息分析和篩查。根據(jù)預定的風險判斷邏輯和規(guī)則，項目對數(shù)據(jù)進行逐項的識別和判斷，通過量化打分的方式實現(xiàn)對客戶風險狀況的綜合評定。

經過多次測試，單筆業(yè)務利用“貸前智能風控決策模型”，極大拓展了客戶調查的穿透性，有效提升了貸前調查質量，但是占用時間較以往單純人工減少約60%。目前，“貸前智能風控決策模型”已全面用于公司產業(yè)鏈客戶貸前調查環(huán)節(jié)，并且推廣至部分成員單位對終端客戶進行售前信用調查，在徐工的產品銷售風險預防管理中發(fā)揮了積極作用。

下一步，徐工財務將在貸后管理、風險監(jiān)測、風險預警等場景進一步加強金融科技的應用廣度和深度，建成強大、高效的數(shù)字化風險管理體系，賦能公司高質量穩(wěn)健發(fā)展，為徐工主業(yè)和產業(yè)鏈上下游客戶提供更具品質、更加放心的金融服務。