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郑州银行金融服务:金融科技助力小微金融发展,切实强化普惠金融力度

2023-03-19 10:26:01来源: 中国经济时报

文章导读
作为国民经济中最活跃也极为重要的一部分,小微企业对国家稳就业、促和谐发挥着至关重要的作用。然而,其融资难、融资贵等问题一直限制其发展。为解决这一问题,从中央到地方都要求金融机构加强对小微企业的支持力度,推动小微企业融资增量、扩面、降价,切实解决小微企业融资难题。 作为河南本土金融机构,郑州银行始终坚守“服务地方经济、服务中小企业、服务城乡居民”的市场定位,深入贯彻“疫情要防住、经济要稳住、发展要安全...

  作为国民经济中最活跃也极为重要的一部分,小微企业对国家稳就业、促和谐发挥着至关重要的作用。然而,其融资难、融资贵等问题一直限制其发展。为解决这一问题,从中央到地方都要求金融机构加强对小微企业的支持力度,推动小微企业融资增量、扩面、降价,切实解决小微企业融资难题。

  作为河南本土金融机构,郑州银行始终坚守“服务地方经济、服务中小企业、服务城乡居民”的市场定位,深入贯彻“疫情要防住、经济要稳住、发展要安全”重要要求,立足金融职能,创新服务措施,强化金融服务,扩大金融供给,提高服务效率,激活金融活水,着力提高小微企业信贷业务获得感和满意度,切实强化普惠金融力度,为地方经济复苏提供坚实的金融支撑。在疫情期间,郑州银行依托金融科技,打造多渠道业务申请,自动化、线上化、智能化业务审批的小微金融服务体系,协助小微企业复工复产。

  小微金融技术服务体系总览

  秉承让小微业务更“简单”、让普惠金融更“普惠”的经营理念,郑州银行以数字化、线上化、智能化为目标,持续开展小微金融数智化转型,深入推进无纸化操作与作业流程,实现线上申贷、线上调查、线上审批、线上签约、线上提款等全线上操作,解决作业流程中业务成本高、效率低等痛点,节省人力、时间成本,提升效率释放产能,服务更多客户,打造数智化小微业务场景生态服务体系。

  1.多样化线上申请渠道。

  疫情期间,为满足广大小微客户的金融需求,避免线下申请业务的客户扎堆现象,郑州银行不断拓展线上服务渠道,在原有手机银行、网上银行的基础上,研发信贷APP、小程序等多种便捷电子服务渠道。除这些行内服务渠道外,郑州银行积极与外部平台合作,如微众银行、京东金融等。通过银政合作,郑州银行入驻郑州中小微企业金融综合服务平台“郑好融”,中小微企业主、个体工商户可登陆“郑好办”,关联法人身份后,进入“郑好融”专区,通过首页进入纾困专区、中小微企业专区、个体工商户专区、个人普惠专区检索郑州银行的产品,即可完成在线申请。自“郑好融”正式上线发布以来,截止到2022年12月15日,郑州银行半月内已成功服务通过该平台申请的客户467户,授信金额2.4亿元。

  2.自动化线上业务审批。

  为实现贷款流程的自动化审批,提升服务效率,郑州银行以生物识别、图像识别、互联网音视频的技术能力为基础,在客户身份核实、资料审查、扫描录入、面签合同等环节引入人脸识别、在线电核、远程面签、OCR识别等新技术,构建“开放式、多元化、智能化、电子化”新一代零售信贷系统。该系统与大数据风控、RPA、电子签章等智能化、电子化系统协同发力,通过新思维将流程、数据与科技有效结合,实现了信贷管理和风险控制决策的科学化,加快实现小额贷款线上自动化处理审批,服务效率得以大幅提升。

  3.智能化全流程风控管理。

  基于大数据、人工智能等技术,融合内外部数据,搭建大数据风控系统,实现智能化、自动化、全流程的风控管理。其中,贷前环节包括准入判断、贷前反欺诈、贷前信息核验等;贷中环节主要是进行信息复查,通过获取客户的执行信息、多头负债、法律纠纷、网络欺诈等方面信息,判断客户信用稳定性,融易新媒体,及时监控客户在授信审批期间的信用变化,提前准备、提早应对;贷后环节重在实时的风险监控预警。此外,郑州银行利用智能呼叫控制、自然语言处理(NLP)、智能语音(ASR/TTS)等技术手段,建设了智能外呼机器人系统,由智能机器人基于客户逾期数据进行集中外呼,并将外呼结果以及客户信息返回至源系统,有效提高催收效率。

  基于人工智能的大数据风控系统建设

  从小微金融技术服务体系可以看出,大数据风控系统在小微业务全流程的服务中均起着至关重要的作用。这是由于在大力推进小微金融的同时,其中的潜在风险不容小觑。相对于大中型企业,小微企业规模小、竞争力不强,且本身治理结构相对不够完善,财务制度不健全,与金融机构之间的信息不对称问题较为严重,金融服务风险大。在此背景下,郑州银行在敏捷、安全、高效的前提下,基于大数据和人工智能先进技术,搭建了大数据风控系统,以技术助力小微金融风险防控。该系统以人工智能中台为技术底座,充分利用行内外数据,围绕产品特性和业务属性开展特色化风控模型研发,为前台提供精细化、智能化、可视化的智能风控服务。从技术角度看,大数据风控系统自底而上分别为基础设施层、数据中心层、模型研发中心、模型算法集市和应用中心。

  1.基础设施层。

  为系统提供算力和运行载体,是一切数据和服务的基础。

  2.数据中心层。

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