行业现状
业务风险大，传统风控能力薄弱
企业贷款、小微业务的风险管控体系相对复杂，风控管理需要考虑客户风险（共债风险）、行业风险、道德风险、借用环境等
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缺乏统一业务平台，运维管理效率低，IT投入成本高
业务品类众多，平台系统多，运维支撑团队不同，运维和维护复杂，投入成本高
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大流量数据需新技术支撑处理
传统技术架构已经不能满足高并发业务量；需大数据支撑智能化风控数据处理，提升系统效率
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管理流程复杂，效率需提升
与大行一样的作业流程，效率低下，客户体验差，业务运营成本高
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建设风控大数据平台
建立风控数据中心，对接行内，第三方业务数据进行清洗加工； 建立标签体系和用户画像； 提供业务系统所需的数据服务
智能风险管控平台
引入规则引擎，可灵活配置风控规则，如准入规则，反欺诈规则等； 引入工作流引擎，可灵活配置风控流程，例如风控审批流程，决策流程等； 建立各种风控策略模型，如反欺诈模型，准入策略模型，信用额度评分模型，催收评分模型等
统一风控管理业务系统
贷前审批，通过应用远程预审平台和智能风险管控平台实现降低人力、时间成本以及业务风险； 贷中监控，通过智能风险管控平台实现； 贷后管理，通过贷后管理平台实现智能预警，智能催收，多维报表监控； 监控预警，通过智能风险管控平台实现内部业务数据和外部服务数据的统一聚合，分析与建模，部署风险规则和模型，灵活应用于各种分控场景中
方案特色
可应对大容量数据，高并发业务
支持数据集中化管理和业务全风控管理
引入规则引擎，适配灵活的风险管理规则和风控流程体系
AI技术，如活体检测、人脸识别、OCR识别和深度学习算法
高性能网络自适应技术视频技术
视频面签智能排队机制
严密的系统安全技术，如：多重身份鉴别、严格数据访问控制等
方案价值
缩短客户办理业务周期，减少客户经理跟踪业务时间，时间成本降低300%
渠道商指导减少银行人员投入，视频面签替代三亲见，减少人工差旅费，人力成本下降200%
通过大数据和AI技术进行身份认证和风险识别，准确性提升30%
贷款额度提前审批，客户风险提前识别，预审前置10%
全流程自动化处理减少人工干预，流程优化70%
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