小微数字化应用体系建设工作总结

关于小微数字化应用体系建设的请示

总行：

为推进xx（下称我部）全面数字化转型工作的进展，充分汲取我部线上业务推进过程中模型运用及数据决策的成功经验，结合总行新一代信贷系统建设，将数字化转型应用于我部小微业务。将当前我部线下小微业务和线上小微业务运用数字化的方式进行整合、优化与升级，建设以客户为中心、平台数据风控为抓手、“线上+线下”数字化管理的小微应用体系，实现小微业务飞速发展过程中存量稳定、新增保质、效率提升及人员管控。

为此，我部联合风险管理部、科技部及数字银行部开展了两轮相关头脑风暴活动，并针对性地实地参访xx银行学习其小微领域数字化运用经验，同时与同业内数字小微建设颇有建树的xx家科技咨询公司开展了多次深入交流，已初步梳理我部全面数字化应用体系建设的规划方案。现针对前期工作的内容，就后续小微数字化应用体系建设工作请示如下：

一、小微数字化应用体系建设背景

(一) 小微数字化改革必要性

随着大数据、云计算、人工智能等新科技的飞速发展和应用，全国大多数先进银行已纷纷入攻，以“数字风控、数据管理”为核心的3.0数字化小微时代。3.0数字化小微时代，利用数据驱动、智能决策为主的数字风控，结合引入行业、产业、商圈场景的对接，以线上为主，融合线下的模式，实现对客户生命全周期的跟踪管理和价值提升。

(二) 当前业务发展中的痛点

1、传统线下小微业务痛点

1）人均效能难以提升。小微业务客户经理人均管户超120户，依靠当前基本无差异化的传统经营贷业务流程（适用于即存新增客户、优劣质客户、不同担保方式客户几乎一样的业务流程），已出现明显的管户压力巨大、存量流失严重的问题，业务规模的增长较大依靠人员规模的增长；

2）审批经验无法沉淀与提升。小微业务日审批量均在100笔以上，高峰超过200笔，审批方式主要以专家经验结合产品制度，审批经验未做有效落地，随着业务量增加，审批人员需不断增加；

3）数据风控和数据运营未有效运用。传统小微业务风控主要为线下形式，未能发挥数据、数据风控及数据运营效能；

4）缺乏数据化管理。客户经理队伍日益庞大，人员管理主要依托基层管理人员，管理效果存在差异化且管控力度不足，当前主要仍以结果（数据）为导向，缺乏过程化管理及行为管控。

2、线上小微业务痛点

1）当前小微数字化的运用主要体现在多款线上及半线上产品中，推行以产品为中心，打造爆款产品，由于各产品均为独立搭建，随着产品的不断增加，出现运营优化压力巨大、产品出现交集且产品存在风控尺度偏差的问题；

2）缺失客户运营、管理和维护，客户深挖、风险关注及标签体系化运营不足。

二、小微数字化应用体系建设思路

(一) 小微数字化应用体系之实现过程

小微数字化应用体系主要实现我部小微客户的银行业务数字化驱动和业务数据资产化的两个过程。

小微客户的银行业务数字化驱动。银行业务数字化驱动是基于客户视角，采用数据挖掘、数据风险识别和风险管控寻找到我部与客户业务合作的契机。在此基础之上，首先建设客户事实标签和客户风险标签；建立识别客户业务特征和风险特征，判断与客户如何进行合作的信贷业务合作审批体系。这套体系要支持所有小微客户，则要识别所有小微客户业务特征和风险特征，同时能支持场景业务、供应链业务以及其他特征客户群体的业务快速叠加。

小微客户的业务数据资产化实现。业务数据资产化是传统信贷业务进行数字化转型的必经之路。业务数据的资产化我部深挖数据价值，使数据在创造收益、降低成本上有更好的表现，用于服务我部经营决策、业务流程，从而提高产品收益。就具体实现路径而言，首先通过社会数据、网络采集、机构数据、线下采集信息等数据源采集到各维度数据；利用大数据技术等进行数据清洗、数据合并、数据标准、多维关联等数据治理操作，提高数据质量；最后，利用大数据技术根据客户业务特征与风险特征，自动高效的进行模型智配、策略智配与业务流程的差异化智能配置，从而对客户进行多维度、全方位解析，最终有效的支持信贷决策、实现客户精准营销与搭建智能客户运营体系，并打破数据之间信息孤岛状态，应用云计算、大数据和人工智能技术帮助我部实现数据资产化运营。

(二) 小微数字化应用体系之构成内容

在商业银行与客户实现业务数据化、数据业务化的过程中，需要基于一套服务于信贷业务目标的完善的业务战略体系来实现，也需要一套功能完备且强效的系统体系来支撑业务的整体运行与管理。

基于此，小微数字化应用体系建设主要包括三方面：一是数字化小微业务中客户风险识别和客户风险管控；二是数字化小微业务中客户运营管理与挖掘维护；三是员工风险管控与日常管理。

1、客户风险识别和客户风险管控

客户风险识别和客户风险管控，是指以信息和数据作为最重要的生产要素，采用人机协同的方式，真正搭建从客户出发、以客户为中心的客户信贷风控体系。针对企业客群、个人客群与个体工商户客群，深挖与提炼不同客群的客群特征以及其行业表现特征，在构建普适性基础风控体系的基础上，通过搭建客户事实标签和客户风险标签及精准识别客户业务特征和风险特征，实现不同客户在风控业务流程、风控模块及风控策略层面的差异化处理，以反欺诈模型、准入模型、智能评级模型、综合授信策略模型为基础模型板块，实现以客户为核心的“千人千面”的信贷业务合并审批体系，通过智能化、可视化、线上线下相结合的方式，帮助我部创造更具粘性的金融产品与服务。

2、客户运营管理与挖掘维护

当前我部开展的小微业务，是从单一信贷业务目标出发，以产品为载体进行的业务运营管理。以“产品运营”模式开展业务，存在产品割裂导致客群割裂、缺乏客户价值挖掘、客户粘性不足导致客户流失严重等问题。通过建立“客户视角、数据驱动”的数字化客户运营体系，构建客户事实特征标签库、客户业务属性标签库，增加银行对客户金融服务粘性，增加客户对银行价值贡献度。数字化客户运营体系建设方案及预期效果如下表所示：

通过搭建数字化客户运营体系，可深度挖掘与维护客户，通过客户价值挖掘和维护措施配合，实现客户与我行所有业务合作的良性循环。

3、员工风险管控与日常管理

员工风险管控与日常管理，旨在通过对客户经理的追踪、监测与管理实现业务指令的快速落地、切实执行与有效反馈，帮助我部深挖客户价值并拓展小微业务的服务外延边界。

当前小微客户经理队伍日益庞大，客户经理管理主要依托基层管理人员，管理效果存在差异化且管控力度不足。同时因管理工具的缺失，无法对客户经理进行过程化管理及异常行为的监督。通过数字化应用，过程化的跟踪，逐步提升员工风险管理能力，具体方案如下：

（1）行为管理：对客户经理的行为埋点和分析，包括日常的跟踪，现场打卡的埋点记录、行为轨迹分析等，根据真实业务办理与行为轨迹等信息进行评估，生成客户经理日常行为管理方案与高危操作风险预警行为指标；

（2）业务来源分析：对客户经理的业务来源进行分析，从新增客户基本信息、新增客户来源渠道、客户经理贷款业务续贷率、贷款回收率、不良贷款回收率等维度进行综合评估，形成客户经理业务来源稳定性与风险评估指标；

（3）能力评估：对客户经理进行能力的综合评估与评分评级，依据入职前的静态指标评估、业务量、客群风险、客群质量、以及客户经理行为风险指标、工作量评估指标等，形成客户经理能力评分评级模型；在客户经理能力评分基础上，设计测试、考评手段，对客户经理的理论知识、业务技能等进行验证，根据能力考评结果形成相应的客户经理考核与晋升方案。

(三) 小微数字化应用体系之流程改造

我部开展的小微业务主要以产品为中心，存在流程长、产品区分度低等问题，缺乏核心竞争力。通过数字化运用，重塑小微业务流程，建立以客户为中心、智能决策驱动的业务发展新模式。

（1）贷前贷中流程：具体业务流程对比如下图：

通过以上改造，可规避：1.产品的同质化和重叠程度高，区分度不明显，缺乏竞争力；2.客户经理尽调和人工审批流程无法基于客群的差异、客户的不同资质、需求差异、场景差异而智能化匹配作业流程，效率不足，体验感缺失；3.大量产品经理运营迭代。

建设以客户为中心的业务流程，所有客户进件后通过全量数据调用后进行统一初筛及分层流程，根据客户资质及申贷情况匹配差异化的尽调流程，同时可根据客户风险等级匹配相对应风险等级的客户经理，最后实现自动化审批、人工审批+自动化等差异化决策模式。

（2）贷后流程：目前我部在开展贷后业务时，由客户经理识别贷款存续期内单笔业务的情况，开展定期贷后工作。同时因贷后管理工具相对缺失，存在贷后检查精准性、指向性不足，效率低等问题。通过数字化运用，重塑小微贷后流程，在完善贷后管理工具的基础上，以数字决策驱动贷后管理工作流程。具体业务流程对比如下图：

专家经验法与以数字决策驱动法差异化对比如下：

从上表中可以看出，数字决策方式可以规避专家经验中的多种弊端，在广度和深度上提升贷后管理的能力，并通过数据埋点、决策表现评价等方式，为及时高效地优化贷后解决方案，提供了保障。

三、数字化应用预期效果

1. 通过智能化、线上化、可视化的手段创造更具粘性的金融产品与服务，通过数据智能驱动实现客户信贷风险辨识、客户业务敏捷扩展以及客户数据资产化的持续演变，拓展传统线上小微业务的边界外延，实现我部小微业务的高质量发展；

2. 通过数字化应用重塑小微信贷流程，提高小微信贷作业效率，将人均管户从120户提升至200户，人均管户余额提高3000万元；

3. 建立以客户为中心、智能决策驱动、数字化流程承载的小微信贷流程体系，提高审批效率，降低人员成本，维持现有审批人员数量不变的基础上，将日审批量提升至300笔以上；

4. 完善贷后管理工具，如贷后催收、贷后处置，同时建设智能化风控体系，依据贷后风控模型，产生差异化贷后检查模式，匹配差异化处置方案；对各节点进行数据埋点，在数字驱动贷后业务开展的同时，对数字决策表现进行评价，及时高效的修正及优化贷后方案，释放客户经理贷后工作量，做到精准贷后；

5. 通过建设数字化客户运营体系，促新增稳存量，大幅度减少客户流失，同时深度挖掘客户全方位价值；

6. 通过对员工行为进行过程化管理，构建能力评估体系，提升员工风险管控能力，员工管理转向过程化、精细化管理。

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