科技赋能信贷案例报告

0 科技赋能信贷典型案例报告 研究机构 报告主编 于百程 执笔团队 陈成 科技赋能信贷典型案例报告 2020 0 科技赋能信贷典型案例报告 不 0 科技赋能信贷典型案例报告  本文将选取多个科技赋能信贷典型案例，包括新网银行、网商银行、腾讯云、天冕大数据、重庆农商银行、苏州银行等，场景涉及农村金融、普惠金融、小微企业金融等，来探查在人工智能、大数据、云计算、区块链、卫星遥感等技术助力下，信贷业务的智能化和数字化发展。  金融科技通过技术赋能，促进了金融机构信贷业务的数字化和智能化转型，将传统业务模式升级，智能风控、精准营销、智能客服、智能网点、智能运营等多种新型模式不断出现，为金融机构信贷业务解决了人工成本高企、效率低下、业务繁琐等多种痛点。  整体来看，在金融科技赋能下，金融机构信贷业务转型，主要应用在风控、催收、客服、营销、网点、运营、质检、投顾等主要业务场景。 摘要 bstract 1 科技赋能信贷典型案例报告 一、 科技赋能信贷 ................................................................................... 2 (一) 技术赋能 .................................................. 2 (二) 赋能场景 .................................................. 4 二、 科技赋能信贷典型案例 .................................................................. 6 (一) “亿亩田”-基于卫星遥感和人工智能技术的智能化农村金融服务 . 6 (二) 基于区块链的长三角征信链应用平台 .......................... 8 (三) 基于多方安全计算的小微企业智慧金融服务 .................... 8 (四) 联邦学习/多方学习信贷服务方案 ............................ 10 (五) 信贷全流程解决方案 ....................................... 11 目录 ontents 2 科技赋能信贷典型案例报告 2019 年 12 月 5 日，中国人民银行宣布，启动金融科技创新监管试点工作，将在北京、上海、广州、深圳等多个省市开展金融科技应用试点。此举旨在建立、完善适应金融科技发展的政策措施，打造中国版的“监管沙箱”。 金融科技的发展不断推动着金融业向数字化和智能化方向转型。信贷业务作为金融科技在金融业最重要的应用场景之一，亦成为在此次金融科技创新监管试点的重点关注领域。 普惠金融、小微金融等业务的发展，对传统金融机构的信贷业务提出了重大挑战：业务量激增、用户小而分散、征信白户信用评估难等问题，运用以往的信贷业务流程、规则已经无法应对。金融科技的出现，助力解决了大部分传统信贷业务面临的痛点。 数字化与智能化，是金融机构信贷业务的重点改革方向，同时也是金融机构增强自身竞争力的核心之一。 本文将选取多个科技赋能信贷典型案例，包括新网银行、网商银行、腾讯云、天冕大数据、重庆农商银行、苏州银行等，场景涉及农村金融、普惠金融、小微企业金融等，来探查在人工智能、大数据、云计算、区块链、卫星遥感等技术助力下，信贷业务的智能化和数字化发展。 一、 科技赋能信贷 (一) 技术赋能 在零售业务上，传统风控较为依赖风控人员的经验，在信用评估上严重依赖如征信报告等传统金融数据，在贷后管理上依赖人力，存在效率低、成本高等问题。 在对公业务上，传统风控缺乏规范化判定标准，而且由于部分项目信息数据的海量化、碎片化，导致尽职调查成本高、项目评估效率较低和真实性考证难度大等问题。特别是对于成立时间短的创新型小微企业，问题更加严重。 在大数据、云计算和人工智能等技术赋能下，金融科技风控在零售传统风控的各环节进行优化，不仅包括传统风控中的金融数据，同时也包括了与借款申请人还款能力和还款意愿的风险特征描述。 通过大数据技术，将多个维度的数据，例如消费、社交等进行分析整理，以此达成金融科技下的新型风险评估模式。这样就使得金融科技风控不单一依赖于传统的金融信贷数据，并且可以对征信白户，即没有任何信用记录的人群进行风险审查，实现对更大消费群体的覆盖。 3 科技赋能信贷典型案例报告 随着人工智能的进一步发展，银行机构与客户之间的信息不对称问题得以解决。因为传统零售业务无法获取非授权征信客户信息，而人工智能通过数据和技术相结合，可以构建出一个信用分析模型，通过利用多维度数据提升决策树、神经网络、随机森林、增量学习技术以及分群调整技术等机器学习方法，可以为缺少传统征信数据的客户作出客观的信用风险评估，以便金融机构作出放款与否的决策。 在对公业务方面，金融科技风控能够帮助金融机构建立项目评估规范化标准，通过大数据技术，扩宽授信企业数据获取维度，如税务、海关等，提升项目评估准确度。另外，金融科技风控还能借助计算机改善传统项目分析，大大减少人为主观因素影响，解放客户经理在尽调等环节的工作量，通过数据驱动，提高贷款审批效率。 以人工智能、大数据、云计算和区块链技术为代表的金融科技，正在推动信贷业务向数字化和智能化方向转型，智能风控、精准营销、智能网点、智能运营等业务场景模式，是现在信贷领域发展重点。 信贷业务中，随着业务量的增大，以及效率要求的提升，业务的发展对传统金融机构造成了重大挑战。例如，传统人工风控方式，对于申请需求量大的贷款产品，人工审批速度远低于进件速度；传统营销方式，由于缺少精准推送，导致部分用户接收到大量无用信息，一方面降低了金融机构的营销效率，另一方面也影响了用户对金融机构的好感