“叮！”11月13日，乐山农商银行的客户经理杨毅收到一条预警短信：标红的开头，提醒他一个月前给某餐饮商户办理的30万元贷款业务，有还款风险。同一时刻，在成都的四川农村商业联合银行股份有限公司（下称“四川农商联合银行”）石墙数据中心机房内，系统正在对“跑”出的2万条数据结果进行筛选，并对重点警示内容“标红”，随后发送到客户经理的手机上。
全省范围内，各市县农商银行（下称“四川农商银行”）有5000多个网点，上万名客户经理。“业务能及时跟进开展，全靠系统‘跑’得快！”杨毅感叹。
杨毅口中的系统，是四川农商银行已运行4年的“基于小样本集成学习的涉农信贷业务智能风控体系”。该系统近日入选四川省2024年“数据要素×”典型案例清单。
可随时随地操作客户经理成“行走的银行网点”
一直以来，四川农商银行深耕全省“三农”和小微企业领域，有6000多万的客户群。这对于银行的基层工作人员来说，不仅工作量大，操作难度还不小，一度导致相关业务审批缓慢。
在业务需求驱动下，2018年，四川农商银行开始数字化转型，并于次年启动智能贷款产品的研发，利用云计算、大数据、人工智能等技术实现信贷业务数字化风控，目前已投产6款数字化信贷产品。
“运行次数最多、使用范围最广的，就是基于小样本集成学习的涉农信贷业务智能风控体系。”四川农商联合银行信息科技部副总经理易中建介绍，该系统采用了小样本集成学习的信用风险预测方法，在农户风险数据不完整的情况下，通过大量数据“投喂”模型进行训练，克服样本规模不足的局限，达到预测风险的效果。同时，针对农户贷款量大、交易频繁的特点，在4个数据中心建设基础云平台，可为业务系统提供稳定以及弹性的算力、存储、网络等基础资源。
“只要手机里有这个系统，贷款的申请、审批、归还、催收都可随时随地操作。”易中建介绍，每个客户经理就是“行走的银行网点”，每部手机就是客户“口袋中的银行”。
以前，申请贷款，需要有抵押物数据，还要请专家审核，不同客群不同场景，还需要设计不同要素。就算是灵活配置差异化的信贷策略，顺利的话也需要一个星期才能到款。杨毅说：“现在只需要输入客户要求和必要的基本信息，系统就能生成‘私人定制’的贷款产品，最快一天内就能到款。”
用活大数据精准画像成功留住客户
不仅如此，这个系统还是个“预言家”。每逢年初，担心客户会被“挖走”的顾虑，一直以来都让银行感到“头疼”。对此，宜宾农商银行升级信息科技部智能系统，对客户存贷款信息、3年内资金使用情况、3个月内资金使用偏离度等进行精准分析并生成解析报告，业务人员拿着报告逐一跟进，成功挽留2000多名客户。
在资阳市安岳县，根据当地常年外出务工人员较多等因素，智能风控系统通过分析规划，合理布局全县各网点资金，针对客户自身或资金的异常，系统都会及时预测相关风险。“能不能还？该不该催？系统以小样本来学习，举一反三的预测能力就体现在这里。”四川农商联合银行数据实验室负责人宋疆说。
通过不断迭代升级，截至2024年10月末，四川农商银行业务中，智能小额农贷授信客户超150万户，授信金额达1900亿元。
“这套系统智能化程度及运行水平在全国农信系统中都处于领先地位。”在易中建看来，系统能让数万名客户经理上手快，使用“丝滑”，主要是解决了客户融资难、融资慢和融资贵的问题，以及银行信贷业务流程繁琐、效率低、成本高和风险防范难的痛点。
对银行发展而言，数字化、网络化、智能化是必然趋势。当前银行发展仍然面临数据“口粮”不够吃、不好吃的困扰。“希望加强政务类数据整合，在安全合规前提下加快数据流通。”易中建说。（四川日报全媒体记者 兰珍）
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