如皋農商銀行以標準化為手段打造批量化信貸審批

　　近年來，如皋農商銀行充分用好“零售信貸工廠”項目，依托大數據統計分析理論，提煉各類零售信貸業務的共性與特性，再造業務流程，重新構建包含貸前準入、貸中審批、貸后預警與催收等決策模型的全流程信貸管理模式。

　　模型建立更加科學化。通過對系統間數據的挖掘分析，從產品特征、滾動率等多維度分析客群特征、產品分布特點以及客戶行為習慣，結合全行風險偏好、業務管理現狀，以個人消費、經營、貸記卡為大類，建立和完善6張貸前準入評分卡，對客戶進行定量評判；根據監管要求及本行制度規定，建立審批規則庫102條、預警規則庫92條，對客戶進行定性評判，兩個維度相結合形成5×4的綜合決策策略。在傳統的經驗決策基礎上，輔助以科學化的模型進行綜合判斷，每筆貸款根據調查采集信息，系統均能自動得出能不能貸及能貸多少的決策結果，規范了審批的標準，提高了決策的剛性。截至目前，該行所有個人單戶500萬元以下貸款，均通過信貸工廠業務通道進行智能決策，其中30萬元以內貸款基本根據系統決策結果進行直接審批，系統額度測算偏離度10%及以下的占比達89.98%，個人貸款不良率由上線初期的1.66%下降到0.46%，通過持續的論證、調優，模型更趨科學、合理。

　　作業模式更加智能化。對征信報告、外部數據、政策指標等進行自動解析，在業務申請階段，僅需錄入姓名及身份證號碼，系統十條規則即能自動攔截不良客戶，無需開展下一步深入調查。在授信環節，授信額度的多少由原來的人工經驗估算調整為系統自動測算；業務操作流程從6個環節簡化為3個，其中小額線上貸款及標準化產品流程節點僅1個，完全由系統自動決策；手工填寫字段精簡了29個，大部分數據項由系統自動抓??；征信報告無需人工分析，由系統自動解析。目前，該行所有信貸業務均集中至總行審查審批，讓基層騰出更多精力營銷貸款，審查審批人員由原來的54人減少到目前的7人，通過無紙化的資料傳遞、批量化的作業模式、智能化的綜合決策，貸款審批效率提高了近48%。

　　經營管理更加集約化。在模型建立和流程優化的基礎上，根據系統決策結果和人工經驗判斷的交叉驗證，對審批過程中數據缺失、普遍得分低或未通過的情況進行源頭分析，進一步明確貸款調查的標準和數據采集的針對性，使前臺營銷工作更加明晰、精準，模型決策依據更加可靠、充分。同時，進一步優化體制機制，推進了“中心支行”建設，摒棄過去單向的、分散的經營管理做法，實現機構設立、崗位配置、風險控制、市場銷售和績效考核等方面的有效整合，提高“貸款三查”的有效性和“三崗分設”的實效性，助推信貸管理向集約化、批量化轉型。截至6月末，該行通過信貸工廠業務申請通道，共運行27790筆，金額691243萬元。自動決策率21.64%，其中快速通過率19.38%，快速拒絕率2.26%。