线上申贷成为主流，但是客户资质良莠不齐，甚至部分客户存在团伙欺诈、中介包装的风险，客户经理贷前调查通过率低，影响绩效和积极性。

支持一站式对接全国范围内的信用类大数据，包括政务数据、个人征信数据、人行征信报告、企业公开信息、互联网公开信息、房产评估、车辆评估、企业内部数据等数据源，在贷前反欺诈、准入阶段有效过滤黑名单。一键查看大数据准入报告，先准入，再调查，让客户经理把宝贵的调查时间用在有效客户上，同时结合数字化尽调工具，让客户经理更好的了解客户的收入画像和负债画像，给出定额定价的参考值。

随着贷款可获得性的提升，金融机构之间竞争的加剧，多头共债、存量资产逾期风险随之提升，金融机构如何避免“接最后一棒”，如何能够相对提前发现在贷客户逾期风险的苗头成为风险控制的关键一环。

有机整合内部数据、人行征信和第三方数据，最高频率按日，每天对在贷客户进行扫描，对数据中的风险信息进行分析，以直观简洁的方式呈现给客户经理，提升用户对风险信息的解读分析效率，及时发现风险并预警。同时，可以智能跟进贷后管理的执行情况，生成贷后管理报告，提升效率。

中小银行在面临大行下沉的激烈竞争中，面临3大痛点：
1 数据资源不足，大行因为信息科技投入早，数据资产意识强，已经沉淀了大量的内部数据资产。同时，大行因为区域覆盖广、政府关系强，也开拓了优质的外部数据资源。通过对内部数据资产和外部数据资源的开发和再利用，形成竞争优势，进一步转为数据资源优势。
2 科技投入不足，大行因为有资产规模优势，每年有大量的科技预算，可以通过咨询、软件、硬件采购，保持技术领先优势，进而保证内部效率和客户体验优势。中小银行科技投入谨慎，只能在最为关键的业务上投入有限资源，且因为试错产生的时间成本很高。
3 人才储备不足，无论是前期从外部引入服务商，还是后期在内部数智化运营，都需要既精通业务又擅长科技的复合型人才，中小银行在薪酬体系上预算有限，本地人才密度低，很难在内部组建一个数智化转型团队，成为业务和科技沟通的桥梁。

为中小银行提供普惠金融相关的数智化转型咨询服务，结合行里业务目标和当前痛点，层层梳理中间指标，并做量化分析。针对业务的关键节点，提供行业领先的最佳实践参考。并从战略规划、可行性方案设计、优质资源引入、供应商评审、项目管理、业务运营各个环节，提供咨询服务。

金融科技已经成为金融机构之间竞争的必备武器，但是越是高精尖的武器越需要专业人才去驾驭才能发挥最大价值。有一部分中小银行引入了一些领先的金融科技系统，但是缺乏有经验的数据挖掘人才、模型人才、运营人才，导致业务和科技之间脱节。

为中小银行提供普惠金融相关的数智化运营辅导服务，持续迭代营销策略、风险策略、客户经理绩效考核策略。
理念：客户业务目标为导向
方法：用数据进行内外部沟通
动作：模型和策略的有效迭代
支撑：数据和系统的持续更新

存量客户流失风险高，增量市场拓展客户定位不准确，营销效率低下，转换率低，营销效果难以评估。

对存量客户进行分层分类：
1 有历史交易，最近不活跃：采用老客挽回产品设计+智能触达
2 无历史交易，有客户画像：采用新客体验产品设计+智能触达
3 无历史交易，无客户画像：采用客户画像补充+低成本的市场营销覆盖策略