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今年以來，江陰農商銀行立足大數據與人工智能技術，積極探索貸后管理數字化改革，依托系統、數據、督查“三道支撐”，結合實際工作、整合內外數據，在信貸管理系統中開發了集數據處理和數據管控為一體的貸后風險預警模塊。該模塊自上線以來，首月實時監測預警3832條，識別高風險客戶66個，形成企業信用報告4243份。到目前，該模塊覆蓋了全行對公客戶，監控資產超600億。

依托系統支撐。依托貸后管理系統功能和要素設定，貸后風險預警模塊實現了對全行信貸工作數字化、智能化監測。用好貸后風險預警模塊，充分發揮了預警機制“機防機控”作用，區別預警級別差異化采取對應防范措施。同時，利用貸后管理系統中客戶風險度模型和風險傳導模型功能，能精準刻畫出客戶的經營情況和風險狀況，并實時生成風險報告，為做好全行貸后管理工作提供了強有力的系統支撐。

健全數據支撐。明確數據錄入標準，強化系統資料“真實性”錄入及維護，做到逐級錄入、分工負責、流程控制、有據可查，確保系統資料和留存數據經得起檢驗。一方面引入省聯社融安易信和啟信寶平臺等外部數據，廣泛融合企業工商信息、經營信息、抵質押信息、涉訴信息、失信記錄、稅務信息、處罰信息、經營風險、金融風險、各類評級、電信欺詐、新聞輿情等12個維度超90個子類的數據信息。另一方面，通過借助客戶經理實際錄入、水電稅的代扣代繳、代發工資、客戶賬戶交易情況等行內數據信息，不斷增強數據來源的可靠性和準確性。內外數據支撐，有效提升預警信息真實有效的同時，大幅提升了貸后管理工作效率。

強化督查支撐。充分認識貸后管理工作的重要性和必要性，樹立風險監控意識，強化風險督查支撐。一方面，借助外部審計、工商登記、征信、“天眼查”等平臺數據，聯合信貸管理、內部審計、法律合規等部門，對客戶貸款用途、資金使用情況進行有效核實。另一方面，依據風險苗頭問題，不定期開展例行檢查、專項檢查和飛行檢查，確保早預警、早處置，始終保持高壓態勢，以督查促管理，確保貸后管理做細做實、有力有效。

下一步，該行將繼續推進和深化貸后管理系統建設，進一步提升數據線上化、風控智能化，以金融科技賦能貸后管理提質增效，助力全行高質量發展。

（王淼 宋浩林）