由于受到疫情影響，導致國內經濟呈現出增速放緩的趨勢，商業銀行體系內的不良資產、壞賬等問題加速暴露。因此，銀行體系對信貸風險的前瞻預警、全面監控和有效管理等方面又提出了更高的需求。為更精準、有效地防范金融風險，銀行迫切需要建設內外部數據結合的預警系統，改變信貸資產風險管理現狀，進一步提升信用風險管理水平。

在完成智能風控體系的搭建中，貸中管理往往是最難發力的一環，而針對這一問題，百融云創運用大數據、人工智能等技術，打造了智能貸中預警系統。通過實施預警策略將客戶風險等級進行分級(如A、B、C、D四個風險等級，D風險等級最高)，其中包括規則集(全量規則)、策略重審(重審貸前策略)、行為評分(根據貸中借款人行為信息計算的評分)等。通過以上完善的預警策略，最終給出金融機構行動建議。

百融云創研發的監控預警系統，根據用戶行為、借貸意向等建立評分模型，利用相關數據和行為特征預測該賬戶未來一定時期內發生逾期的風險概率。并且基于對存量客戶信貸意向的有效識別，進行產品交叉營銷，刺激客戶活躍度，為金融機構創造更多收益率。

簡言之，百融云創貸中監控預警系統，不僅可做到實時監控存量客戶，對潛在風險早發現、早處置，有效降低逾期率。在面對新冠疫情帶來的百業受阻現象，從而給經濟市場造成了下行壓力，為銀行的信貸工作增添了新難題。百融云創的監控預警系統不僅解決了這一難題，還做到了節約成本、提升用戶體驗。更重要的是，在保障貸前、貸中“雙保險”前提下，極大緩解了貸后環節壓力。

對于存量客戶的挖掘方面，百融云創貸中監控預警系統可以利用貸中策略(規則和評分模型)對存量進行風險分層，對于資質較好的客戶(A、B級)，可以進行二次營銷，在確定額度策略時，可以應用客戶價值相關變量。而對于存量客戶可能出現流失問題，系統會根據活躍客戶和睡眠客戶進監測。對在本機構一般活躍，近期在其他機構非常活躍的客戶進行預警，并根據百融大數據及時定位流失客戶，采取促活方案，挽回流失客戶。

百融云創貸中監控預警系統可以做到實時監控存量客戶，對潛在風險早發現、早處置，有效降低逾期率，并同時節約成本，提升體驗。并且百融云創作為專業的第三方智能風控服務商，堅持以人工智能技術助力金融機構提升風控能力，依托自身豐富的產品線、本地化服務、更貼近應用場景等諸多優勢，實現從貸前流量篩選、貸中動態監測機制、貸后分層篩選管理，在風控全流程有效地幫助金融機構控制風險、降低不良率。

(新媒體責編：syhz0808)