贷后管理

项目背景：

某金融机构近期存量贷款逾期明显呈上升趋势，有部分企业和个人因为行业原因出现收入困难等情况，也有一些个体户和小微企业出现周转困难。经过复盘，发现部分贷款在申贷时都符合行内要求，但是在正常还本付息的过程中已经出现一些端倪，譬如征信查询次数增多，征信负债上升，个人涉法涉诉，企业经营异常等迹象，因为贷后管理没有及时监控而最终导致损失。

解决方案：

对在贷客户进行360度的智能负面监控，涵盖人行征信、司法、个人行为异常、企业经营异常等各个维度的数据，第一时间发出警告到管户经理和相关领导，督促贷后检查。

方案成效：

某金融机构上线智能贷后管理解决方案后，抽样对存量的3万户个人和企业进行了批量扫描，发现对外有新增担保的XX户，新增涉法涉诉的XX户，通过客户经理的贷后回访和跟进，确认部分贷款有出现逾期甚至损失的风险，最终通过一系列的跟进手段把损失降低到最低。

普惠金融精准营销

项目背景：

某金融机构最近出现部分客户贷款到期不再续贷，甚至提前还贷等情况。经过调查了解，存在小部分客户因为经营风险考虑收缩信贷敞口，但是有也一部分经营性客户被他行挖转。经过复盘，发现有部分忠诚客户因为客户经理服务不到位、维护不及时而流失，也有部分客户因为他行产品优势被吸引，错过了营销的黄金时刻。另外，该行历史悠久，政府关系良好，有大量社保卡客户信息和企业客户信息，但是因为没有历史交易数据且人工建档信息陈旧，无法了解这批潜在客户的贷款意向和资质，捧着金矿没饭吃。

解决方案：

多源数据整合，整合社保卡数据（社保缴纳、公积金缴存、医疗消费）、企业客户工商数据（注册资本、参保人数、经营异常）、政府税务数据（纳税等级、开票金额）、银联交易流水等外部数据，填补历史交易数据空白；建立数据清洗机制，通过 NLP 技术解析人工建档文本信息，更新客户标签（如经营状态、风险等级）。
动态客户画像，构建包含 300 + 维度的客户画像体系，重点关注企业主年龄、学历、持股比例、信用记录、行业周期、供应链地位、纳税波动、资金周转率、跨行转账频率、代发工资规模等。
智能预测与预警，采用XGBoost 算法训练客户流失预测模型，识别高风险客户特征，设置预警阈值，提前 90 天推送流失预警。
精准营销，建立 RFM-LTV 客户分群模型，针对不同客群设计营销策略，基于客户画像生成营销策略库。

方案成效：

某金融机构与我司合作，3个月内完成核心系统部署，同步开展客户经理数字化培训，最终实现客户流失率降低 25%；潜在客户转化率提升 40%；贷款审批效率提高 60%；风控模型准确率达到 92%。

数智化转型咨询服务

项目背景：

某金融机构在转型过程中面临客户画像空白、信息孤岛严重、基础设施薄弱、技术人才短缺、数据整合难、科技化手段薄弱、产品单一创新不足、展业方式低效等诸多困境。

解决方案：

数据整合，多渠道多资源整合，打通公安、法院、社保、国土、工商等政务数据及互联网大数据，构建农户和小微企业画像；产品创新，推出纯线上信用贷款，支持扫码 5 分钟测额、24 小时放款，实现 “零人工干预”；渠道下沉，通过宣传海报、朋友圈转发、二维码分享等数字化触客方式，覆盖偏远乡村。

方案成效：

系统上线4个月，服务客户 1.25 万户，授信金额超 10000万元，不良率低于行业平均水平。风控模型准确率提升 40%，解决了农户信用数据缺失问题，普惠金融覆盖广度显著增强。