数智赋能 智控风险：江南农商银行数字化信贷预警体系的构建与实践

　　在金融环境日趋复杂、风险形态愈发隐蔽的今天，传统“重贷轻管”的被动风控模式已难以适应高质量发展的要求。建立具有前瞻性、精准性的风险预警机制，成为银行业在数字化转型中必须攻克的核心课题。江南农商银行近年来以“风险管控全程贯通、科技赋能精准预警”为核心理念，将大数据、人工智能等前沿技术深度融入信贷管理全生命周期，构建了一套特色鲜明的数字化信贷预警体系，不仅实现了风险防控能力的本质提升，更有力地支撑了业务可持续增长。

　　预警体系的有效性首先建立在精准的风险识别基础之上。

　　江南农商银行摒弃了传统“一刀切”的粗放式管理，构建了“模型评分+流程管控+工具支撑”三位一体的立体化贷后管理体系。精准化客群分层模型构建：针对不同客群的风险特征，开发了五类专属分层模型。差异化流程设计与数字工具赋能：基于分层结果，设计了差异化的贷后调查流程。数字化流程执行管控工具建设：为保障流程落地“不走样”，江南农商银行专项研发并部署了数字化管控工具。

　　将AI技术深度应用于数据处理与风险识别，使预警从“经验驱动”转向“数据智能驱动”。数据处理智能化：通过搭建实时与离线双引擎指标系统，整合了行内账户流水、授信记录，以及人行征信、工商司法、运营商数据等多维信息。风险识别前瞻化：风险预警模型承担着“精准捕捉”与“前瞻预警”的双重使命。

　　该行风险预警体系打破了“贷前、贷中、贷后”的信息孤岛，构建了“预警-优化-再预警”的闭环赋能机制。反哺贷前准入与额度测算：将贷后发现的高风险特征转化为贷前准入规则。例如，将“手机号在网时长”“涉民间借贷”等纳入贷前拦截条件，仅此两项即拦截高风险申请达上千笔，有效降低准入客户不良率。同时，基于贷后真实的额度使用数据，动态优化贷前额度测算模型，调整“社保缴纳时长”等系数，有效提升了初始授信额度准确率。

　　强化贷中审批风险甄别：将贷后预警识别的“关联关系风险”与“资金流向风险”纳入审批核查体系。

　　为确保数字化信贷预警体系持续、稳定、高效运行，江南农商银行构建了“管理+考核”双轮驱动的长效保障机制，通过制度与数字相结合，确保风险防控责任层层压实、执行到位。强化任务考核与风险问责联动。依托数字化报表系统，对贷后管理任务的完成率与时效进行实时监测，结果直接关联客户经理考核。建立常态化抽查与整改监督机制。业务管理部门定期对已处置预警任务进行抽样复核，核查材料真实性与流程合规性。运用AI画像实现人员精准管理。依据画像结果，推动“人岗动态适配”，并开展针对性培训，将风控责任转化为可衡量、可提升的个人能力。

　　通过上述“考核联动化、监督常态化、管理精准化”的三层保障，江南农商银行确保了数字化预警体系不仅“建得好”，更能“用得久”、“管得实”，为全行风险文化的塑造和长效风控能力的锻造奠定了坚实基础。

　　经过持续建设与迭代，江南农商银行的数字化信贷预警体系已深度融合业务发展，不仅成为保障资产质量的“智能稳定器”，更逐渐转化为驱动高质量增长的“价值引擎”。在防控效率方面，实现了从“事后响应”到“实时干预”的质变。在业务质量方面，推动了从“规模导向”到“质量优先”的深度优化。在战略支撑方面，构筑了从“风险规避”到“风险可控发展”的坚实底气。

　　江南农商银行的实践表明，信贷数字化转型并非简单的技术叠加，而是以风险预警为关键切入点，通过数据驱动、流程再造和机制创新，构建覆盖信贷全生命周期的智能风控生态。这为农信机构在数字化浪潮中完善风险预警机制、筑牢发展根基提供了可资借鉴的生动范例。 杨凯 林江闽 邱国忠