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“叮！”11月13日，在樂山，正在見客戶的樂山農商銀行客戶經理楊毅收到一條短信——標紅的開頭，提示一個月前他與某餐飲商戶的30萬元貸款，有還款風險。

同一時刻，在成都，四川農村商業聯合銀行股份有限公司（下稱四川農商聯合銀行）石墻數據中心機房內，系統正自動對“跑”出的2萬條結果進行最后篩選，對于重點提示趕緊“標紅”，沒有時差，第一時間把提示推送到客戶經理手機。

全省范圍內，各市縣農商銀行（下稱四川農商銀行）5000多個網點，上萬名客戶經理，“業務能及時跟進開展，全靠系統‘跑得快’！”楊毅深有感觸。

楊毅口中的系統，是四川農商銀行已運行4年的“基于小樣本集成學習的涉農信貸業務智能風控體系”。該系統近日入選四川省2024年“數據要素×”典型案例清單。

“聰明”系統出大力

每個客戶經理就是“行走的銀行網點”，每部手機就是客戶“口袋中的銀行”

四川農商銀行深耕我省“三農”和小微企業領域，有6000多萬的龐大客戶群。貸前客戶調查、貸中資料審核、貸后風險預警，對于基層工作人員來說，不僅工作量大、內容繁雜，且操作難度不小、審批緩慢。

業務需求驅動下，2018年，四川農商銀行開始數字化轉型，第二年啟動智能貸款產品的研發。他們利用云計算、大數據、人工智能等技術實現信貸業務數字化風控，目前已投產6款數字化信貸產品。

四川農商聯合銀行信息科技部副總經理易中建介紹：“其中，運行次數最多、使用范圍最廣的就是基于小樣本集成學習的涉農信貸業務智能風控體系。”

易中建介紹，該系統采用了小樣本集成學習的信用風險預測方法，在農戶風險數據不完整情況下，通過大量數據“投喂”模型進行訓練，克服樣本規模不足的局限，達到預測風險的效果。同時，針對農戶貸款量大、交易頻繁的特點，在4個數據中心建設基礎云平臺，可為業務系統提供穩定以及彈性的算力、存儲、網絡等基礎資源。

“只要手機里有系統，貸款的申請、審批、歸還、催收，都可隨時隨地操作。”易中建解釋。每個客戶經理就是“行走的銀行網點”，每部手機就是客戶“口袋中的銀行”。

不僅如此，基于人工智能模型算法來評估信用，楊毅可以光明正大“偷懶”了。以前厚厚疊疊的客戶資料、申請報表，申請一筆貸款，得有抵押物數據，還要請專家審核；不同客群、不同場景，還需要設計不同要素，靈活配置差異化的信貸策略。一筆貸款，順利的話也需要一個星期才能到手。

“現在只需輸入客戶要求、必要的基本信息，系統隨即生成‘私人定制’的貸款產品。”楊毅說道，“最快一天內就能到款。”

“預言家”智能學習

用活大數據精準畫像 成功留住客戶

不僅如此，聰明的系統還是“預言家”，客戶一有風吹草動，會自動向維護經理打報告。

每年初，“客戶會不會被挖”著實令銀行“頭大”。宜賓農商銀行提出問題，信息科技部升級智能系統，將該行客戶存貸款信息、三年內資金使用情況、三月內資金使用偏離度等進行精準分析。業務人員拿著測算解析報告，逐一跟進，成功挽留2000多名客戶。

四川農商銀行在全省21個市州網點，因客群、場景差異，需求更多元。

安岳常年外出務工人員較多，每年約50萬人，歲末年初是人員、資金流動活躍期，也是存款、貸款、還款業務高發期，智能風控系統通過分析規劃，合理布局全縣各網點資金；對于客戶自身或資金的任何異常，系統及時預測后續風險，相關人員可快速跟進。

“能不能還？該不該催？系統以小樣本來學習，舉一反三的預測能力就體現在這。”四川農商聯合銀行數據實驗室負責人宋疆說道。

通過4年不斷迭代升級，截至2024年10月末，四川農商銀行業務中，智能小額農貸授信客戶超150萬戶，授信金額達1900億元。

“這套系統智能化程度及運行水平在全國農信系統中都處于領先。”在易中建看來，系統讓數萬名客戶經理上手快，使用“絲滑”，主要是解決了客戶融資難、融資慢和融資貴的問題，以及銀行信貸業務流程繁瑣、效率低、成本高和風險防范難的痛點。

對銀行發展而言，數字化、網絡化、智能化是必然趨勢，數據作為生產要素，是關鍵基座。然而，當前銀行發展仍然面臨數據“口糧”不夠吃、不好吃的困擾。易中建分析，一方面，內外部數據融合應用不足，各地政務類數據還未有效整合和對外服務。另一方面，數據質量問題突出，各系統數據標準不統一，數據完整性、準確性難以保障。

“希望加強政務類數據整合，在安全合規前提下加快數據流通。”易中建說道。