项目背景及面临挑战

零售业务是山东省农村信用社的主要信贷业务，但由于零售客户数量多、信贷业务笔数多、单笔金额小的特点，以及贷款审查（审批）流程主要采用人工方式，导致目前客户管理成本高、贷款管理压力大、贷款办理效率低。主要体现在四个方面：

一是客户管理工作量大，基层网点客户经理管理的贷款户数、笔数多，在信息收集、录入方面工作量大，审查、审批人员工作量也普遍较大。

二是数据准确率低，客户经理对系统所录数据缺少校验、过滤，数据真实性、合理性、完整性较差，导致客户评级准确度不高。

三是审批流程执行标准不统一，对贷款的风险判断主观因素多，判断标准不统一、不规范，操作风险较大。

四是缺乏科学的风险计量，在现有的贷款审批中主要以经验判断为主，缺乏基于先进计量工具的快速审批手段。

因此，为进一步提高办贷效率、提高资产质量、巩固农村和小微企业市场，同时作为新资本协议实施的部分工作内容，山东省农村信用社联合社（以下简称山东省联社）启动了零售贷款审查（审批）策略管理项目，将客户准入和贷款审查审批从传统的人工手段转向技术化、科技化处理，将客户征信报告、内部评级、风险缓释方式、抵质押率、客户历史信用表现等纳入审批组成要素，根据不同客户类型设定相应的评价规则进行量化评价，实现一定授信额度内零售贷款的系统自动审批，切实提高工作效率和资产质量。系统采用灵活的模型设计，结合历史数据，以零售客户内部评级打分卡模型为核心、以审查审批策略和额度计算为配套，通过客户征信报告和历史信用表现自动进行客户准入和贷款审查审批，有效提高办贷效率和风险管控水平。

实施时间

零售贷款审查（审批）策略管理项目于2016年3月启动建设，同年10月底完成上线，实施周期7个月。具体各里程碑实施时间如下:2016年3月初启动，4月初完成需求分析，5月初完成系统设计，8月初完成系统开发，10月初完成系统验证测试相关工作，10月底完成上线部署。

应用技术及实施过程

（一）业务流程

客户经理在零售贷款审查(审批)策略管理模块录入客户基本信息，通过准入策略初步筛选优质客户，拒绝“坏客户”。对符合要求的优质客户录入完整的客户信息、授信信息后流转到自动化审查岗，对客户经理录入信息的准确性、规范性进行审查和复核，对不符合要求的退回客户经理补充完善。通过审查的业务，通过客户评分模型、自动准入策略模型对客户进行自动化审批，自动审批结束后产生该客户的评级结果、授信金额、期限、利率等信息。产生的结果经过人工签批岗位签批后正式生效，随后流转到合同签订和用信环节。

（二）系统特点

依托客户基本信息、征信信息、行内及行外信息建立规则策略模型，并将其贯穿于自动化流程的准入、初审与终审的三个阶段，通过规则配置平台对其进行灵活设置。

1.准入策略。准入规则由客户经理在规则配置平台设置，策略模型判断出结果以供业务受理及授信流程使用。准入规则会综合考虑机构、授信产品、申请金额、借款人家庭成员和关联企业的相关信息。

2.客户评分策略。评分模型是零售贷款审查审批策略的核心，自动化审批后续的额度计算策略、初审策略、终审策略都需要综合考虑评分评级结果，不同风险缓释建立不同的客户等级准入，额度计算公式中对不同等级的客户设置不同调节系数。评分输入变量获取可以通过客户经理手工输入和系统自动加工。

3.额度策略。客户的可授信额度根据行内各信贷产品的管理和规章制度计算，计算公式主要考虑客户申请金额、实际资金需求，自有资金额度、家庭年收入与家庭净资产、已占用额度、担保额度等。

4.初审策略。根据行内的信贷管理规章制度，对借款人和保证人的评级结果进行判断，客户申请评分共分10个信用级别，所对应的违约概率从1到10级逐级递增。

5.终审策略。根据客户是否存在债务人主体不合规、存在违法违纪行为等“十项否决”情况以及终审矩阵结果综合得出审批结论。终审策略矩阵将客户的评级、担保方式、抵质押物类型、行业等因素作为综合评定矩阵的评分项，综合得出终审结果。

（三）应用技术

1.零售贷款审查（审批）策略管理与信贷系统集成而独立。零售贷款审查(审批)策略管理项目是基于现有信贷管理系统进行的功能扩展，自动审查审批业务流程集成在信贷系统中，实现技术遵从现有信贷系统的J2EE开发、WAS集群部署、DB2数据库等总体框架和技术规范，同时通过横向扩展方式，设计相对独立的审查（审批）策略管理模块，与信贷系统原有模块逻辑独立，物理部署遵从信贷系统总体运维和部署方案，与信贷系统实现低耦合，提高了模块间的独立性，增加了程序的可维护性。

2.增加授信自动化审批流程。在信贷系统原有流程的基础上，增加了自动化审批流程。对客户进行准入筛选、自动审查、自动审批3个环节，将流程岗位缩短至客户经理、审查人员、人工签批人员3个岗位，精简了授信审批的操作流程，提高了审批效率。优化后的业务办理流程符合监管规定和信贷规章制度，虽然减少了岗位人员数量，但是完全符合“审贷分离、贷放分控”的原则，实现岗位相互制约，符合风险控制要求。

3．设置评分卡模型。根据客户基本信息、资产负债信息及征信信息等，按客户行业属性、贷款投向、贷款产品等维度，设置白领通、住房消费、小微企业等12种评分卡。对不同的零售贷款业务，自动适配相应评级模板进行评分和测算。通过评分卡技术和自动审批技术有机结合，建立自动化的审查（审批）支持体系，根本性地改变了零售信贷业务审查、审批模式，提升了风险管理的精细化水平，为信贷业务的健康发展提供了积极有效的支撑。

4.依托数据分析，建立规则策略模型。依托征信、行内、行外等数据分析，制定客户准入、评分、额度、初审、终审等规则策略模型，用于零售自动化策略的可视化管理，并能够通过相关数据运算得出策略应有的结果。系统功能图如下：

信贷系统通过管理员配置的规则和参数，调用零售自动化规则策略模型提供的接口，经过数据加工、数据校验，最后进行规则运算返回结果。运行流程图如下：

5.采用InforSuite Flow企业级业务流程管理平台。InforSuite Flow企业级业务流程管理平台实现了自动化审批流程的自动化、规范化，满足山东省农村信用社多法人、业务流程复杂多变的实际需求，为处于流程中的活动节点位置的各个参与者岗位提供了多种功能实现。

6.借助国际领先的规则引擎ILOG，实现审批权限控制。ILOG可视化的显示复杂数据，勾画出总体形势，灵活定制业务规则所需要的基础数据及计算方式，与第三方软件、应用无缝对接，实现了业务流程的灵活配置。

（四）实施过程

本项目自2016年3月启动，2016年10月完成系统上线，项目周期为7个月，主要包括以下四个阶段：

1.成立项目实施小组。项目开发和实施过程中需要对相关信贷流程所涉及的组织架构、部门职责、相关制度办法、风险监控报告机制、贷款资料文本的设计、责任认定和追究、绩效考核等相关配套问题进行适当修订。成立项目实施小组，进行业务需求、相关信贷制度办法编写等工作。

2.设计零售贷款审查（审批）策略管理体系。

（1）建立自动化审批管理体系框架。一是明确自动化审批、评分卡、风险容忍度、额度、定价等相关定义；二是根据新资本协议要求与贷款管理规定，设计自动化审查审批组织架构，对相关的监控、管理、报告、流程和方法进行设计。

（2）设计零售业务审查审批流程。根据不同业务品种，设计符合农信业务特色的自动化审批流程，实现审查效率和风险控制的平衡。

（3）设计准入和通过率等策略。根据需要，基于内部评级申请评分成果，设计客户评分策略（主要加入风险偏好、容忍度等定性因素），设计进入自动化审批的准入策略、根据通过率及不良容忍度设计审批策略、完善现有额度及定价策略。

（4）制定零售贷款审查（审批）策略管理模块业务解决方案。设计零售贷款自动化审批整体业务架构、业务模块、配置相应决策策略、明确相应机构及用户角色权限等。

（5）建立自动化审批相关管理制度。建立零售自动化审查（审批）管理办法，明确管理目标和范围、组织架构与职责分工、具体工作办法和流程，监控与报告流程等。

3.建设零售贷款审查（审批）策略管理模块。

（1）对业务部门和基层行社进行现场调研，召集潍坊、寿光2家农商行进行业务讨论，充分吸收业务部门和基层行社的意见、建议，编写有较强适用性和可操作性的业务需求说明书。

（2）根据信贷系统现有架构，设计技术实现架构，并编写详细设计说明书。

（3）进行系统开发，包括客户管理、业务受理、自动化审批流程、规则策略模型等。

（4）完成系统功能及性能测试。

4.上线和推广。

2016年10月28日完成上线，按照“安全、稳妥、审慎”的原则，通过试运行、试点行试点、推广应用三个阶段。完成功能模块验收、编写操作手册，制定培训计划，对客户经理、审查岗、签批岗等相关岗位人员进行业务流程和制度办法培训，提高系统应用效果。

应用效果

零售贷款审查（审批）策略管理项目自2016年10月28日上线运行以来，截至2017年6月底，共受理业务申请29881笔，金额84.2亿元，通过13936笔，分流或拒绝12149笔，通过率64%。在业务人员理念转变、提高办贷效率以及风险计量识别等方面有了一定的提升，同时为风险防控由人防到机防的转变提供了技术支撑。具体应用效果主要体现在以下几方面：

（一）实现客户风险判断标准的量化和统一，全面提升风险防控水平。通过系统设置统一的客户评级、额度计算等策略判断标准，实现了对客户的科学评价，减少了客户经理主观干预，有效防范了客户经理“吃、拿、卡、要”等道德风险的发生，进一步贯彻了“阳光信贷”理念，提升了信贷资产质量。

（二）有效提高业务办理效率，进一步释放信贷人员劳动力。一是优化信贷系统操作界面，有效减少信贷人员数据录入工作量。整合原调查报告、客户评级、授信方案界面，避免重复录入，客户经理录入项平均减少60%。二是实现征信报告自动解析。通过对征信报告中贷款逾期次数、征信报告查询次数、贷款法人机构数等22个信息项的自动解析，并根据规则策略自动对客户进行准入判断，不仅减少了客户经理工作量，同时提高了征信报告数据的利用效率和对风险信息识别的准确性；三是优化授信流程。流程设计充分结合业务特点，精简不必要的流程节点，并结合审批策略模型，合理设置审查审批岗位，灵活配置审批权限，在合规的前提下快速有效地完成审批流程。

（三）引导业务人员转变营销理念和调查方式，有效促进零售业务转型发展。一是提前预估潜在风险。客户经理通过业务受理功能处理贷款申请，系统自动判断给出结果，对“坏客户”直接提示潜在风险，解决了客户经理因缺乏判断标准，无法有效识别客户潜在风险而出现的“惧贷”、“惜贷”现象，促进了业务拓展。二是引导客户经理工作方式转变。系统通过策略规则生成调查结果，改变了客户经理拍脑袋决策的调查方式，引导客户经理真正量化客户风险指标，提升了贷前调查的质量和水平。三是提高信贷数据质量。建立良好的数据校验规则，严把客户经理数据录入关。

（四）合理计算授信额度，有效防范过度授信。授信额度计算模型综合了客户内部评级等级、收入支出、净资产、实际资金需求、抵质押物价值等多种因素，针对不同产品定制不同授信额度计算方法，确保额度计算科学合理，减少人为干预，有效防范过度授信。

单位介绍

山东省农村信用社联合社成立于2004年6月，下设13个办事处、1个审计中心、1家市联社，辖110家农商行。全省共有5126个营业网点，从业人员7万多人，是省内营业网点和从业人员最多、服务范围最广、资金规模最大的金融机构。截至2017年6月末，全省各项存款余额达16455.24亿元，各项贷款余额达10176.41亿元，存贷款余额和市场占有率均居全省金融机构首位。

山东省联社成立以来，始终将科技建设作为全省农村商业银行长远发展的重点工程之一，不断坚持“小银行、大平台”发展战略，持续强化科技创新，累计研发各类信息系统140余套，构建了集传统业务与新兴业务于一体，覆盖同城、异地、跨行的科技支撑平台，为全省农村商业银行的改革发展提供了强有力的科技支撑和引领。

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