1、數字信貸模式演變與展望目錄CONTENTS數字信貸模式演變工行數字信貸實踐與探索數字信貸發展展望2數字信貸技術模式演變PART 01金融科技顛覆了傳統銀行的商業模式，激發了金融產品創新和流程再造，全面重構了銀行的風險防控模式。1.1 金融科技的道器之辯、體用之爭金融科技通過改變金融的載體、渠道和技術提升效率，金融業務的核心仍是對風險的理解、識別、判斷和控制。銀行的綜合競爭力在于品牌、客戶、風控和信息。信貸業務金融科技器與用：技術性的效率升級道與體：顛覆性的流程再造 觀點一：器與用 觀點二：道與體4借助互聯網實現信貸業務的申請、簽約、提款和還款等環節線上化，簡化操作流程、優化服務體驗。風控邏輯與

2、線下信貸業務一致。1.0版本：網絡化場景化線上融資，利用云計算、人工智能、區塊鏈等新技術穿透掌握場景底層數據資源。建立大數據風控模型，賦能傳統業務的客戶準入、授信、定價、監測等風控流程。3.0版本：場景化標準化產品覆蓋信貸業務全流程，包括獲客標準化、信息交互標準化、風控標準化和監控標準化。風控標準化是業務核心。2.0版本： 標準化1.1 金融科技的道器之辯、體用之爭4.0版本 路向何方？ 51.2 小微信貸業務的典型模式社交關系型數據驅動型某地區性商業銀行貸前營銷選擇同類小微客戶集聚區，業務員與目標客戶建立長期合作關系；風險管理形成“三品、三表”機制；貸后監控著重現金流測評技術與扁平化管理體系

3、。某地區性商業銀行貸前營銷采用陌生客戶營銷和老客帶新客的模式；風險管理實施“首月走訪、三月電話回訪”、逾期提醒并多手段催收的運作機制。標準流程型互聯網金融：微眾銀行國內首家互聯網銀行。建立了社交評分、信用評分、商戶授信管理、欺詐偵測等系列模型。不良率持續保持0.5%以下。P2P平臺：Lending Club成立于2006年，全球最大的P2P平臺，累計放款超過50億美元，平均利率15%。小額貸款平臺：Ondeck&KabbageOndeck ：近1000個數據指標進行精準風險評估與額度測算，利率20%40%。Kabbage：多維度信用評分報告，可實現七分鐘內線上放款，利率1018%。銀行Web通

4、道：某美國商業銀行10萬美元以下的貸款業務：創立小企業計分卡對小企業評級進行差異化管理，實行標準化管理，無需客戶經理介入。微貸技術：某地區性商業銀行參考德國IPC公司微貸技術。微貸業務流程標準化，關注客戶還款能力，審批權集中于支行。信貸工廠參考新加坡淡馬錫模式。產品標準化，實施工廠式的高度模塊化、標準化業務流程；數據部分借助人工線下采集。6風險管理信息化建設客戶名單制管理系統、非現場檢查監測系統以及信用評分卡系統，對名單內的不同客戶實施差異化的動態管理。風險把控常態化新貸款發放一個月內客戶經理必須現場走訪，核查客戶現狀與原調查是否一致；至少每三個月走訪一次，及時把控風險。還款當日持續催還，當晚

5、實地調查。實施不良貸款終身追究制度。客戶經理持續催貸，保持高壓態勢。總-分-支三級授信業務審批體系根據主管的能力、風控水平和經驗，設定九級審批權限；召開貸審會，根據業務種類、額度、利率等按照權限逐級審查審批，超過最高審批權限則上報總行有權人審批。獲客途徑陌生客戶營銷；老客帶新客。區域分配根據分支行位置分配重點開發的鄉鎮、園區，細分責任到人。下戶調查、眼見為實、自編報表、交叉檢驗。不看報表看原始、不看抵押看技能、不看公司治理看家庭治理。1.2 小微信貸業務的典型模式社交關系型小微信貸模式71.2 小微信貸業務的典型模式信貸工廠模式8機構專營將分散在傳統銀行各部門的小企業信貸職能邏輯集中，從上至下

6、設立獨立的小企業信貸專職機構，實現業務運作的專業化。集中審批貸款授信審批集中到總行、省行兩級，專業審批人專職審批，堅持統一經營、集約管理，提高審批效率。流程化管理借鑒“工廠化”運作模式，通過端對端、流水線和標準化的規范操作，重塑信貸流程，制定標準化操作規范，提高服務效率與水平。主動管理通過市場調查確定目標客戶名單，進行名單客戶主動營銷；專職預警人員實時監控企業經營活動，主動管理償債風險。貸前依靠社交行為數據和金融行為數據對客戶名單進行分析、篩選，通過信用評級方法完成白名單篩選。授信審批時間僅需2.4秒，資金到賬時間只有40秒。貸中依托生物識別技術，實施“人臉識別+公安信息”比對，校驗用戶實名信

7、息是否為本人操作。貸后實時采集客戶征信狀態、公安信息、外部欺詐信息、社交數據等數據，實時調整客戶信用評級。借助社交平臺多渠道觸達借款人，降低客戶失聯風險。科技風控91.2 小微信貸業務的典型模式金融科技模式101.2 小微信貸業務的典型模式線下微貸基于業務經辦人對小微企業的深入了解和密切跟蹤擴張規模、防范風險。線下微貸關系為王在線信貸遵循“效率為先、客戶至上”的互聯網理念。線上信貸效率至上人力成本高昂，風控技術難以標準化，難以實現業務可持續增長。金融風險有滯后性，僅追求效率而犧牲風險把控，無法實現可持續發展。小微信貸模式演變：回歸本質關系為王效率至上風控為基回歸本質，追求“效率”與“風險本質”

8、的平衡，不盲目追求流量，夯實風控基礎，追求商業模式的可持續發展。工行數字信貸實踐與探索PART 02精準營銷依據客戶經營類收入、交易客戶數、納稅數據、代發工資數據、產品持有情況等建立客戶畫像，了解客戶真實需求，實現精準營銷。產品設計產品設計過程中通過收集、統計、處理潛在目標客戶交易額、水電煤信息等數據、摸底產品受眾對象運營特征，合理確定授信額度，優化信貸流程。方案創新根據大數據獲得用戶個性化風險偏好以及業務需求，結合算法模型定制個性化的融資方案。借助行內外相關數據，對客戶信用、交易和行為數據進行持續動態監控。建立信用風險監控系統平臺，實現動態化監測。評價體系風險監測擺脫過度依賴靜態財務報表判斷

9、客戶資質的評價模式，建立動態化的、行為化的客戶評價體系。01020304052.1 一個核心：數據資源數據資源的應用場景12融資網絡化：改造傳統線下信貸業務流程，實現客戶從貸款申請到資金提款的全流程線上化，提高業務辦理效率。融資標準化：研發信貸標準線上流程，實現融資智能獲客、自動審批放款、實時監測等功能，提升業務效率、降低操作風險。大數據技術降低融資門檻互聯網技術提升業務效率大數據金融：通過運用互聯網與大數據技術，智能獲取、處理客戶數據，交叉驗證客戶資信，建立動態化的客戶畫像，下沉信貸服務，發力普惠金融。產業金融：與核心企業合作，切入企業生產、交易、銷售環節，把握企業實際經營狀況，了解企業真實

10、融資需求，實現融資模式的”N+N”。2.2 兩個方向：提升業務效率 降低融資門檻13一定金額以上的貸款，分行線下核實，交叉驗證。線上、線下交叉驗證根據多維度數據構建白名單客戶篩選與額度測算模型，主動為客戶推送可貸額度與融資利率。主動授信總行負責模型研發、運行監測等工作，分行重點負責營銷推廣、風險預警處理及不良貸款處置。總分聯動系統自動校驗融資要素、人行征信、負面信息（黑灰名單）等信息后直驅放款。線上審批2.3 信用類“經營快貸”14創新線上客戶監測模型，圍繞客戶“經營、信用、資產、行為”等多維度信息，整合行內及第三方數據資源，實現風險可視化。大數據模型精準預測違約概率。在結算場景下，基于百萬客

11、戶、數十億筆交易數據，覆蓋100余個風險因子，構建違約預測模型，模型篩選出優質結算客戶30萬，完成主動授信超過1500億元。K-S值達到50%，在業界處于較高水平。高頻、批量存續期監測管理。持續防范客戶信用風險、欺詐風險和經營風險，密切跟蹤貸款用途流向，及時預警客戶過度融資、回籠異常等情況，落實預警核查。違約測算2.3 信用類“經營快貸”金融資產賬戶流水賬戶行為征信123415海淀區阜成路稻香園小區3#502790萬元北京 成都錦江區春熙路金園匯小區5#1102458萬元業務自動審批貸款隨借隨還押品在線估值2.4 抵質押類“網貸通e抵快貸”線上供應鏈融資經銷商消費者二級供應商一級供應商 核心企業工商銀行 零售商區塊鏈技術，覆蓋多級上游客戶大數據技術，覆蓋多級下游客戶2.5 線上供應鏈融資數字信貸發展展望PART 0319數據獲取物聯網技術傳感器、射頻識別（RFID）裝置、紅外感應器、全球定位系統、無人機智能巡倉技術區塊鏈技術智能合約、加密貨幣、支付、數據存儲數據傳輸技術人工智能技術以大數據分析為基礎，以生物識別技術為手段，助力全流程風控管理信貸業務的規模化發展難在科技應用的降本增效，未來技術的突破點在于拓寬科技適用的融