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上海农村商业银行“新快贷”解决了企业“转贷”的困难，最长贷款5年
近日，上海农村商业银行推出“新快贷”产品，向上海某航运公司发放首笔贷款，贷款期限长达5年。
“新快贷”是上海农村商业银行推出的特色产品，旨在优化小微企业贷款期限管理，解决企业实际生产经营中的中长期资本需求，缓解“贷款转移”问题。贷款期限最长可达5年，信用额度最高可达1000万元。
获得“新快贷”首笔贷款支持的公司主要从事沿海和内河运输业务。2018年，随着公司业务量的扩大，各港口货轮停泊、供应燃料费、港口费等费用较2017年翻了一番。由于收款期与各费用支付周期不匹配，企业自有资金往往短缺。虽然企业通过短期营运资金贷款缓解资金压力，但需要每年结算还款。一旦续贷流程无法顺利衔接，资金链就会紧张。
上海农村商业银行新推出的“新快贷”产品正好满足企业的需求，单次审批，贷款期限最长可达5年，贷款金额最高可达1000万元，满足企业长期稳定资金的需求，同时也节省了企业每年转贷的资金成本，避免了资金不足造成的流动性危机。
作为扎根于上海的地方法人银行，上海农村商业银行表示，未来将继续探索新产品、新服务，适应包容性金融业务的实际发展，致力于建立接近上海当地市场的包容性金融业务服务体系
为解决小微企业融资困难、融资昂贵的问题做出贡献。
(注:本文属于人民网发布的商业信息，文章内容不代表本网站的观点，仅供参考。)
「上海农村商业银行案例」自动化审批的“道”和“法”
《金卡生活》杂志
由中国银联主办
讨论理论研究实践
作者是银联数据服务有限公司的风险顾问，在自动审批、风险政策等相关项目方面具有丰富的经验，主要负责审批流程设计、外部信用调查策略部署、政策规则量化和梳理。参与乌鲁木齐银行“交叉营销咨询”项目、上海农村商业银行“审批自动化”项目。
立身之道的“道”
适合自己发展的“方式”。在为多家银行提供自动审批业务咨询和项目建设的过程中，我们经常建议他们面对自己的现实，跟上行业的前沿，基于当前的发展和未来的趋势，所以对于银行来说，首先要找出的问题是自动审批是否“合适”。
通常，我们用SWOT分析方法从银行自身的优缺点、机会和威胁四个角度深入分析这个问题，帮助银行明确自己的发展方式，既不遵守规则，也不盲目遵循趋势（图1）。
SWOT自动审批分析图1
合理构建体系的“道”。弄清楚是否“合脚”后，需要考虑的是自动化审批的道路到底该怎么走。事实上，设计一套适合银行现状的自动化审批系统至关重要。清晰的系统架构可以帮助银行了解自己的需求。然而，现实情况是，虽然许多银行资源丰富，即数据源、政策和模型，但缺乏合理的资源整合和利用体系，导致其效果最小。在实际的系统建设过程中，建议从数据、规则和应用三个层面自下而上设计(图2)。
图2自动化审批系统架构
第一，数据层是基础。对银行而言，首先要明确银行现有数据的来源、质量和分布。我们常说数据源是基础，数据的完整性、可靠性和覆盖面对规则和模型策略的部署起着决定性的作用，因此数据质量不容低估。与银行自有数据相比，第三方信用调查数据源众多，可靠性参差不齐。因此，外部数据的访问应谨慎。相应的数据测试和验证必须从数据源的合规性、数据覆盖的适用性和数据质量的可靠性等角度进行。
第二，规则层是核心。基于数据构建的模型和决策规则，规则层的部署是整个审批决策体系的核心，是银行风险控制能力的体现。在这一层，通过尖端技术最大化数据价值，通常在模型和规则建设过程中可以根据数据源、客户分类和应用场景，基于相应的策略设计，值得一提的是，在这一层设计中仍应注意自己的业务实际，避免创新不现实。
第三，应用层是关键。应用层突出了自动审批的输出模式和使用效果，主要包括审批和决策两个方面。一般来说，一个是告诉你批准或拒绝，另一个是告诉你应该发布多少金额。在本层的设计中，不仅要确保逻辑决策和计算的全面和准确性，而且要确保审批结果的显示和操作和维护跟踪的简单和清晰。
走路的“法”
上面提到的是自动审批是否应该实施，以及如何在系统结构层面设计，这是银行部署自动审批的方式。有了如此坚实的基础作为支持，我们将讨论具体业务的实施，即行走方式。一般来说，自动审批可以分为两个步骤。第一步是全面的大数据风险控制，第二步是综合智能决策信用（图3）。
图3自动化审批流程设计
大数据风险控制的“方法”。随着银行信用卡业务的快速发展，特别是在线应用渠道的开通，其客户群体结构也在下降。为了有效识别风险，大数据风险控制的应用已成为一种必要的“武器”，主要包括两个方面：
第一，应用第三方数据。由于银行内部数据信息、中国人民银行信用调查信息覆盖范围和数据维度有限，许多下沉客户大多是薄信用客户，甚至是中国人民银行的白人家庭，第三方数据的应用可以帮助银行获得更多的维度信息作为审批判断的依据（图4）。在信息维度方面，除了简单的逾期违约信息外，常用的信息维度还包括法院案件执行信息、长期贷款信息等。
如何巧妙运用第三方数据的关键点是合理部署第三方获得的信息，如从风险类型、业务发生时间、风险水平等角度综合考虑风险因素，根据返回的信息进行充分梳理和整合，从而进行战略配置，包括自动拒绝策略、灰名单交叉验证拒绝策略、灰名单差异化配置策略、风险提示策略等。；同时，从数据渠道的权威性、适用性和经济性的角度，根据实际情况优先配置战略，完成整体战略的支持实施。
图4第三方数据应用
二是反欺诈检测。欺诈一直是金融机构的仇恨和恐惧，事实上，偶尔的欺诈并不可怕，可怕的是正式的欺诈——黑色产业链（以下简称“黑色产业”），在当前在线业务快速扩张的背景下，研究说在线欺诈的可能性是离线的6倍，大多数是黑色产业攻击，所以对许多金融机构来说，反欺诈检测迫在眉睫。一般来说，典型的欺诈包括伪造身份、虚假信息、垃圾账户注册、控制账户欺诈、中介包装等。
构建反欺诈系统架构(图5)是部署反欺诈检测的关键。事实上，这不是一个简单的身份验证和信用风险验证。它是一个完整的独立系统。我们需要在底部部署数据源，并在此基础上设计规则集。同时，我们依靠大数据和人工智能技术对相应的人机识别进行前端检测，然后部署设备指纹、地理位置、欺诈IP/手机、行为分析等一系列反欺诈策略（图6）。
图5反欺诈系统架构
图6反欺诈前端检测
智能决策信用的“方法”。与传统的人工信用相比，智能决策信用的优势在于审批效率高，信用标准规范统一，但也面临着评估申请人风险水平和收入能力准确性的考验（图7）。
图7综合信用评分模型模型
一是多样化模型有助于自动授信。在使用模型时，结合中国人民银行信用评分模型、银联数据独立开发申请评分卡模型、综合信用评分模型、银行职业风险收入预测模型，从更多维度判断申请人的风险水平和收入能力，通过大量数据检查完成申请人身份特征、绩效能力、消费偏好、行为特征等一系列评分，然后输出风险等级、月收入、综合信用评分等综合评价指标，帮助授信(图8)。
图8行职业风险收入预测模型
二是部署多层决策规则。多层决策规则源于银行机构丰富多样的产品和场景应用。如何准确筛选目标客户，信用评分和额度信用至关重要。一般来说，总体决策规则部署主要从准入、审批、授信三个层次出发，细分各阶段个性化规则的开发配置。实施更详细的个性化战略配置，往往不同的渠道、业务类型、信贷产品、客户、项目政策准入条件、客户分布和信贷基础不同，需要深入了解产品特点、客户特点、渠道特点和政策效果，实现个性化配置和精细部署，使战略规则更准确、更合理、更有效（表1）。
表1多层决策规则的个性化策略配置
目前，上海农村商业自动化审批项目已推出一个多月。运行期间定制的自动决策过程可以帮助行业全面探索风险，完成综合审批信用。此外，系统本身强大的逻辑处理和多线程计算能力护送实时结果反馈。到目前为止，行业每日进货处理量比以前翻了一番，整体审批效率提高了50%。当然，项目启动后，银联数据项目团队仍在跟踪行业业务对自动决策规则的适应性。未来，随着行业客户群体、业务和产品的不断变化，相关战略规则的不断优化和迭代是不可避免的。
不积小步不至千里，不积小流不成江河。自动审批不是一天的工作，也没有捷径可走。规范全面的结构化数据、完整可靠的信用调查数据支持、合理适用的模型设计、清晰准确的战略部署、稳定高效的处理系统是相互关联的，每个环节都决定了自动审批的成败。路漫漫而修远，找到立身之道，完善行走之道，才能使这条路走得更远，更好，更稳！
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