贷后管理的重要性：了解它如何影响贷款审批

1、信息不足

1）客户关联方识别不足贷后管理的重要性：了解它如何影响贷款审批，过度授信贷后管理的重要性：了解它如何影响贷款审批，风险聚集；

2）信贷资金流向监测不到位，信贷资金被挪用；

3）征信恶化、参与民间借贷、涉诉、行政违法等外部信息不能及时了解。

2、资源不足

1）客户经理管辖客户多，工作内容多，投入贷后管理贷后管理的重要性：了解它如何影响贷款审批的精力十分有限；

2）风险管理人员紧张，工作量大。

3、管理跟不上

1）预警信息未归集，主要依靠人工稽查和分析，缺乏统一的风险管理中心；

2）风险预警处理流程未形成闭环，对预警的处理结果跟踪和评价不足。

为解决上述痛点，长行开发了风险预警系统并已经投产使用。

1、系统架构

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2、系统功能

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1、向各分支机构下发逾期、垫款、还款余额不足、财务报表更新不及时或不完整等风险提示52149条。

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2、向各分支机构下发风险排查任务2203个，分支机构排查后发现风险事件327个。

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3、预警规则总体有效性为40%（分支行未反馈结果的预警规则未进行统计）。

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风险预警系统对风险预警工作的痛点有了一定的改善，但还是存在不少优化空间：

1、预警有效性还需提高

减少预警误报，才能指导我们将有限的资源投入到最有价值的地方。

2、预警全面性还需加强

由于预警规则不多，预警还存在较多的空白点，系统漏报风险的可能性较高。

3、用户体验还需改善

一是功能点分散，用户在使用过程中需要切换多个页面；

二是网页布局存在不合理的地方，网页浏览舒适性不高；

三是任务以预警信号进行下发，一个客户触发多个预警信号需要多次系统操作，拉长了预警处理时间、降低了工作效率。

4、预警模式需要转变

目前是被动预警处理模式，分支机构被动接收和处理预警信号，对预警任务进行逐个排查，重点不突出。

5、系统运营精细化管理需要加强

为尽快投产，风险预警系统首先实现的是预警处理、系统管理等基本功能，对漏出率、各纬度的预警分析等分析管理功能还来不及开发，系统运营管理还较为粗放。

1、加快新预警规则开发

通过新预警规则的开发，尽量减少预警空白点，降低漏报风险的可能性。二季度计划新开发预警规则80条，以有效提高预警覆盖面。

2、对用户界面进行优化

一是将信息和处理流程相分离，建立一个统一的预警工作台，将信息进行全面整合，以便使用户在流程处理的任一环节都可方便的查询到所有相关信息；

二是对网页内容进行清理，去除多余内容，让网页重点突出，提高浏览舒适度；

三是对功能菜单进行整合，尽量避免使用过程中进行网页切换。

此项工作已经在进行中，预计不久将完成相关优化工作。

3、改变预警下发方式

一是将预警信号在客户层面上进行归并，以客户为单位进行预警任务下发。如果客户排查分析报告未提交审核前又触发了新的预警信号，则直接将新预警信号归并到已下发的任务中并提醒经办人出现了新的预警信号，以减少系统操作工作量；

二是对于已经认定为风险隐患的客户，触发的预警信号直接推送到跟踪任务环节，同时产生一条风险提示，不再重新进行风险排查流程，加快工作效率和减少分支机构工作量。

此项工作正在需求分析阶段，完成需求评审后将进入系统实施阶段。

4、开发运营监测报表，为预警精细化管理提供决策依据

一是开发产品、行业、企业规模、机构、五级分类等多维度的预警事件统计表和漏出分析统计表；

二是在首页针对不同角色用户展示其关注的预警统计图形，以便用户快速掌握预警情况，辅助其决策。

此项工作正在需求讨论阶段。

5、收集数据，优化已上线预警规则

在分支机构反馈了一定量的风险评价样本后，通过统计预警阀值分位数，对预警规则阀值和触发条件进行调整，提高预警规则的有效性。

目前分支机构反馈的风险评价样本还十分有限，此项工作预计需要一定时间才能全面开展。

6、对客户一定表现期内的违约概率进行预测，分支机构可根据客户违约概率进行主动预警管理

在贷后管理中，模型可解释性的重要性相对减弱，可以使用拟合效果好的统计学或机器学习方法进行建模，定期预测客户一定表现期内的违约概率，将客户的违约概率按从高到底进行排序后下发给分支机构。分支机构根据自身目前实际不良率和目标不良率可以倒推出一个客户违约概率临界点，高于此违约概率的客户将是分支机构重点进行贷后管理的对象，改变目前被动无差别的预警处理模式，从而使分支机构将资源聚焦到高风险客户上面，提高贷后管理效率和效果。

同时，预测结果也可回流给信贷系统或业务决策系统，用于客户贷款审批和定价。

此项工作对数据要求极高，是风险预警系统的远期建设目标。