方案概述

  公司运用大数据、人工智能、互联网等科技手段建设智能化贷款的新型银行业务发展模式，制定了“提升客户体验”、“提升智能化水平”、“提升风控能力”三大工作目标，可根据客户营销场景、绩效考核、运营管理等方面的要求进行特色化的定制设计和开发，满足客户在现场营销时实时办理各类贷款业务的需要。该系统灵活化的配置可满足客户产品差异化、流程差异化、管理差异化的特色需求，能快速响应并实现客户的迭代升级需求。      

  业务流程管理平台

  公司提供的智能信贷系统采用SOA 面向服务架构替代传统的面向对象架构，将功能模块拆分，同时使用接口建立模块间通信，降低功能模块的耦合度，实现从系统到组件的转变，由原来的业务系统转变为业务组件下沉到平台架构的资源层和服务层，全面支持根据客户需求进行应用组件的灵活组合和组装，大大提升了架构设计层面的灵活性和可扩展性。同时，打造智贷系统的移动化应用，在互联网快速发展的趋势下，通过移动端技术的全面广泛应用，逐步实现客户业务流程管理的移动化，全面支持客户业务人员在移动端实现多种银行业务的流程管理。

  大数据风控平台

  公司提供的智能风控服务平台运用大数据及人工智能技术，在银行自行积累的海量数据基础上，构建覆盖贷前、贷中、贷后全流程“一站式”的智能风控应用服务平台，通过各种科技手段和技术的应用，全面提升客户开展信贷业务的风险识别能力，帮助客户加强风险防范，优化客户的风险预警及管控流程体系。

  工作流引擎

  公司提供的工作流引擎系统可以全面支撑客户业务处理流程的应用开发。尤其是在客户信贷业务流程管理平台上各类复杂处理流程实现的应用场景中，工作流引擎的引入可实现客户对业务逻辑和过程逻辑的有效分离，让客户的业务开发人员专注于核心业务规则实现，客户将过程逻辑处理集成到工作流引擎进行统一管理，不但降低了流程开发管理的成本，还能提升对流程管理应用迭代开发的支持能力，使业务流程更容易部署和重新编排。

  规则引擎

  公司提供的规则引擎系统可全面支撑客户风险策略规则的管理及应用，帮助客户实现申请评分、行为评分、催收评分、反欺诈、风险预警等多个业务场景的决策应用支持，有效解决风险策略规则分散在各系统、维护参数化程度低、规则部署时效性差等问题。规则引擎提供业务可视化规则编辑工具，支持风险策略规则的灵活配置，并通过联机热部署机制，帮助客户实现风险规则的实时维护和快速部署。

  数据挖掘引擎

  依托数据挖掘引擎全面支撑风险模型研发创新及应用落地，即建立统一的智能化风险模型工厂作为风险模型研发训练的核心场所，形成指标库、模型实验室、模型运行平台三大工作区，基于数据挖掘技术的不断研发和优化，在数据应用中不断完善数据应用结果反馈机制，构建“模型研发、模型训练、模型反馈、模型部署”的风险模型管理完整闭环。同时，引入机器学习的方法，根据产品政策、客户行为表现、历史模型执行分析结果等多方面信息，对风险模型进行动态的快速升级，实现风险模型智能化的迭代更新。

方案优势