农业银行贷款业务 【号外】以后农行的信贷业务审批模式这样做

2019年5月29日，天气晴朗，阳光明媚。中国农业银行王经理热情地开始了新一天的繁忙工作。他的待办事项清单包含了昨天刚刚提到的批准。今天，他需要从十几个系统中找到数据。想到这，王粲经理不禁深深叹了口气。

这一天看起来和以前没有什么不同。

直到他打开C3(信贷管理系统集群)处理完未完成的审批事项，“啊，这是什么？为什么工商数据在这里？为什么司法机关在这里？我为什么要推送我需要的所有数据？这样方便多了！”

王经理使用后表示，决策中心解决了很多业务上的不便。本来很多系统需要找到数据才能完成一个审批，现在会在过程中自动推送，数据的时效性和准确性都很高。

王经理如此推崇的制度是什么？这篇文章将带你进入他们的世界，并把你介绍给这个决策中心！

长期以来，在信贷决策过程中，信息相对分散，不方便查阅；银行与企业、前中后台、总行与分行之间的信息不对称；风险防控手段单一等问题一直困扰着各级信贷业务人员。随着农行数字化转型战略的推进，迫切需要通过金融技术创新，整合行内外大数据，实现数据辅助信贷决策。

决策中心在“自身原始数据+外部可信数据”的基础上，提炼处理正义等八大信用领域的决策数据模型，实现风险控制规则的实时参数化配置，准确推送决策信息，减少信息不对称。推动了信贷运营模式的数字化转型，从流程驱动的人工关注到风险驱动的数据驱动的智能决策模式。

数据授权信用管理，运营模式实现四大转变

决策信息的集中显示

过去，信贷人员在审批大中型企业贷款时，必须从征信、工商、司法等10多个系统查询和分析企业状况。信息获取分散且耗时，风险识别效率有待提高。决策中心重塑信息存取方式，融合银行内外数据，从分散存取模式转变为集中展示模式，高效分析海量数据，查询效率达到毫秒级。

信贷业务实时推送风险信息

具有在线配置的参数化风控制模型

配置模块由基本要素、业务配置范围和信息项三部分组成。支持自定义的风险控制规则，可以根据不同的管理需求灵活调整、准确推送。风险防控规则从程序固化模式转变为在线配置和实时有效模式。

可在线定制的风力控制模型

客户群协会知识图谱

中心支持客户、重要关联方、担保人的配置，关联方的选择采用投资、担保、董事、家族企业等多种密切关系。信息验证的方式从单一客户维度的信息验证转变为客户-群体关系知识图谱的信息验证。

客户群协会知识图谱

数据辅助信贷决策

决策中心在办理业务过程中，通过拦截流程实时读取配置规则，自动将需要关注的信息推送至相应的授信流程，灵活提示授信审核人员关注风险信息，强制检查分析重要信号，实现对授信业务的刚性控制。

信贷决策机制以流程为驱动，关注风险，及时推送决策信息，辅助信贷决策模式的转变，能够进一步提高信贷决策能力，防范风险。

数据辅助信贷决策引擎

未来建设和规划

决策中心是农行智能信贷管理的又一利器，5月投入运营，未来将在全行试点推广。增加外部数据的引入，构建更加全面的风险指标体系；扩大业务范围，将中央机制应用于C3各项业务事项和网贷产品，完善自动审批模式。

“数据赋权，非常规；聪明的作业，日工第一次竞争。”决策中心的试运行和应用将有效解决各级机构和用户信息不对称、信息获取方式繁琐、时效性低、管理要求不一致等问题。进一步确保统一信息内容、统一实施标准、统一控制措施等规范化、精细化管理要求的落实，推动信贷业务向流程驱动、风险导向、数据辅助决策模式转变，将农业银行信贷管理能力提升到新水平。

内容来源:农业银行R&D中心