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簽里眼盡調業務系統服務平臺，不僅解決了產業鏈信用穿透、信息不對稱和中小企業融資難問題，還解決了行內業務流程、系統操作、產品適配等線下盡調方面的痛點，實現了普惠金融借貸業務從融資申請到產品匹配，以及風控審核的全流程線上化服務，不管是哪一類的線上借貸業務，強調的都是客戶體驗。簽里眼貸前盡調系統具備了針對未來線上化、數字化普惠金融業務的數據接入、數據處理、大數據風控、自動化審批等互聯網借貸業務處理功能，緊貼客戶實際需求，易申請、易使用，在金融科技的加持下，減少了信息錄入和資料收集量，可大幅提高貸前調查效率。金融科技不僅讓網上銀行、手機銀行辦理金融業務成為越來越多人的選擇，對于銀行業務來講...

近年來，金融科技快速發展，科技開始逐漸影響金融行業并對傳統金融行業帶來一定的變革和創新。目前，金融科技在信審和風控環節應用的多。在傳統的借貸領域，業務辦理過程中依賴于人工審批，風險控制維度低，精細度不夠，并且效率得不到保障，適應不了當下的借貸需求。并且對于借款人或企業來講，時間成本過高，借貸雙方的需求度會逐步降低。這種模式下，需要充分利用大數據與人工智能技術，利用多維度企業信息進行智能、系統的風險評估與防控。而企業經營分析報告，對廣大中小微企業借貸風險評估，有很大參考價值。以各類信用信息為支撐，整合信息中心、稅務局、市場監管局等多方數據、字段，利用信用征信模型對企業進行信用評估、精...

貸前的盡職風控調查前要到底做哪些準備工作呢？當今防控常態化的背景下金融機構業務經理下戶盡職調查工作過程中面臨的人工服務成本高、現場辦理難、業務效率低等實際問題。在數字化轉型的背景下，傳統人工盡調管控模式已無法滿足小微企業、廣大農村群體、個體工商戶這類金額低，數量大的業務群體。面對資方提出的信用借貸風險管控需求，迫切需要一種解決上述客戶群體問題的科技自動化技術方案。一個良好運轉的盡調風控系統得益于各個環節完善的規則與各環節間良好的配合，產品經理幫助業務員梳理的調查參考建議，不僅能夠幫助我們把好關卡，將明顯不符合要求的客戶識別出來，而且能夠在后續的流程中，給系統提供多維度的參考數據，對...

隨著互聯網金融平臺崛起，市場競爭加劇，壞賬攀升，質量客戶難尋等一系列發展瓶頸，小貸行業經營環境較前幾年更為嚴峻。數據顯示，2018年上半年新三板上掛牌的小貸公司不良借款余額，不良借款率，部分公司超過30%。過高的不良借款率主要反映出部分小額借款公司風險管理能力的缺失。貸前盡職調查，目的是解決信息不對稱的問題，除了問、聽、說、看、觸等等，更重要的是“分析”，聽了信息要過腦子，看了現場要學會思考，通過分析和思考，對比以往的經驗，對比同行業企業，對比當地的經濟環境和社會大環境，對比新的宏觀調控政策，看看這家企業有沒有什么與眾不同，有哪些優勢，有哪些劣勢，分析會談對象說的對不對，有哪些隱情...

在此背景下，簽里眼科技依托自身在金融信用風險管理領域的豐富經驗以及在人工智能、大數據等前沿技術方面的探索實踐，創新推出智能AI貸前盡調系統解決方案，通過獲取客戶交易信息、互動信息，并對數據進行加工和整理，分析客戶的行為和偏好，在銀行、金融公司、保險公司等金融機構實際金融業務執行過程中，進行不同業務場景下的大數據獲取、財報發票分析、輿情監控、行業分析等其他信息的實現，實現金融業務與需求的高度匹配，提高客戶滿意度，助力金融機構實現業務流程化、標準化、智能化，對原有風控業務流程進行有效的補充及優化，幫助金融機構提高風控效率，促使金融產業持續高效發展。簽里眼賦能泛金融從業用戶，并服務銀行、...

簽里眼貸前AI視頻盡調系統功能：遠程音視頻系統——AI視頻盡調的重點通信能力，使得視頻盡職調查成為可能。OCR證件識別&人臉識別——確定當前調查人就是申請人本人，防止他人“肆意利用”。微表情、語氣識別——從視頻對話過程中微不足道的行為和語言分析說謊的可能性。例如故意夸大預收款金額，故意編制一些假合同，假流水等惡意騙貸行為。OCR報表識別——將財務報表等格式文件上的非結構化數據變成可以模型分析的結構化數據。NLP自然語言學習——不停的對話訓練過程中，豐富盡職調查過程中的聊天模板內容，實現不同的回答衍生出更多的關鍵信息。大數據人物畫像算法——將上述所有的材料結合已開發的數據庫接口實現人...

目前，我國部分商業銀行以及金融科技企業都在持續加大投入建設AI視頻盡調系統，以業務運用為突破口，借助webRTC、人工智能等先進技術，構建由被動防御變主動攔截，從單一的事后監控到事前防范、事中控制、事后處置于一體的全景式智能盡調體系，更好地滿足新形勢下風險管理的需要。“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統上線后的數據對比分析：借助webRTC、人工智能等先進技術，訓練大數據分析能力，結合傳統風險防范經驗，運用大數據技術，重塑主觀評級為主的傳統盡調模式，構建主動型、智能化、安全可靠的智能盡調系統已成為金融機構，非銀機構塑造互聯網金融時代競爭力的重要舉措。AI人工智能+大數據的思維方法與傳統思...

"盡調"是指盡職盡責的調查，又稱謹慎性的調查。"盡調"其實就是買方對賣方企業的詳盡了解考查，目的是降低收購風險。核實的是未來可持續發展的能力和潛力。其內容應該涉及對賣方的主要涉及人，財務，方向幾個方向。貸前調查主要分為個人貸和企事業單位貸。個人貸相較于企業貸來說更為直觀、簡單，在貸前調查時主要考察客戶的個人征信，其次是要客戶的年齡、工作、學歷、經營管理能力、業績、社會關系、生活習慣、品性等，然后再看一下第二還款來源。對于企業的貸前調查而言，我們首先是要核查企業提供的法人營業執照正本，對照著營業執照來核查借款人的名稱是否相符；然后到相關的工商管理部門的一些網站去查詢是否是真實的；借款...

不同企業、不同時期財務科目名稱可能存在一定差異，不少金融機構對搜集到財報科目名稱也有統一要求，以往需要投資經理或者客戶經理進行手工映射或者合并科目，效率較低。簽里眼推出科目名稱智能映射功能，通過人工智能進行映射匹配，減少映射差錯，提升映射效率。財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板。簽里眼在基礎功能以外增添了許多附加功能，方便貸前盡調順利高效進行。易盡調推出的財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板，讓用戶在貸前盡調工作中有底氣。簽里眼打造多維度分析的貸前盡調系統！紹興風控貸前盡調系統能解決什么問題 ...

“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統滿足了金融機構“貸前精細獲客、貸中智能決策、貸后智能監控”三位一體的業務需要，在國內位于該業務領域開拓的先行者。該系統可以對接銀行自動化審批系統，進行風險自動評級評分。將原有人工主觀評分結果，利用智能評分模型，對準借貸客戶進行人物畫像，確定借款金額，信用等級等風控數據。實現貸前客戶自動化分析，提升智能化評價水平。利用AI視頻交互從多維度了解客戶的信息，利用數據挖掘算法包括多元邏輯回歸、聚類分析、神經網絡、決策樹、關聯分析等，不斷在與客戶進行視頻交互的過程中，結合知識圖譜技術對客戶進行精細的客戶風險畫像，綜合、多方位的評價其風險狀況，通過對客戶特征、產品...

簽里眼貸前盡調系統提供金融貸前盡調數據處理方法及系統，通過多接口對接用戶的基本信息、經營數據以及財務數據，并利用OCR識別技術將用戶上傳的圖片數據信息電子化，結合多數據的整合與分析生成用戶的貸前盡調報告以及風險評估報告，解決了由于供應鏈金融貸前盡調報告涉及零散的、多渠道、多樣式的數據材料，整理過程耗費人力，依舊無法進行實時的、動態的、可校驗的更新，難以對數據分析過程進行溯源，無法保證盡調報告的真實性和透明度的技術問題；簽里眼不斷開拓大數據技術、人工智能等前沿科技應用，致力于構建線上線下多方面、多元化金融解決方案;臺州融資租賃貸前盡調系統全流程 貸前調查是信用借貸機構防范風險的第一步，...

盡職調查應該怎么做才高效呢？相信不少金融從業者都在思考這個問題。簽里眼推出智能OCR識別功能，將可精細識別三大報表，并支持定位以及修改，極大提升財務錄入效率，為后續財務分析做好鋪墊。并通過人工智能技術，我們對每一條流水進行分類，結合工商、司法數據以及易盡調黑白灰名單庫數據對交易對手打標簽，關聯方、疑似關聯方、偽國企、疑似偽國企、商票違約、疑似商票違約都無處可藏！ 流水總覽，流水桑基圖、關聯交易、異常交易等等所有分析盡收眼底，資金來源、資金去向、可視化圖形展示。如何開展貸前盡職調查工作？貸前盡調系統是防范風險減少壞賬的重要前提！臺州風控貸前盡調系統有哪些功能簽里眼貸前盡調系統，基于大數據+人工智...

“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統滿足了金融機構“貸前精細獲客、貸中智能決策、貸后智能監控”三位一體的業務需要，在國內位于該業務領域開拓的先行者。該系統可以對接銀行自動化審批系統，進行風險自動評級評分。將原有人工主觀評分結果，利用智能評分模型，對準借貸客戶進行人物畫像，確定借款金額，信用等級等風控數據。實現貸前客戶自動化分析，提升智能化評價水平。利用AI視頻交互從多維度了解客戶的信息，利用數據挖掘算法包括多元邏輯回歸、聚類分析、神經網絡、決策樹、關聯分析等，不斷在與客戶進行視頻交互的過程中，結合知識圖譜技術對客戶進行精細的客戶風險畫像，綜合、多方位的評價其風險狀況，通過對客戶特征、產品...

智能風控的實現是一項長期艱巨的任務，涉及從技術駕馭到業務創新，從數字能力到人才培養等方方面面，一般需要3-5年甚至更長時間才能取得明顯的成果，要有足夠的信心和耐心。通常以下幾個方面的完美配合可以加速這一過程。（一）專業的數字化風控人才：數字化能力要求包括數據治理、數據規范、大數據建模、風險計量、數據分析、數據產品規劃等方面。對數據深度挖掘，主動利用數據產生業務洞察并指導業務的開展。（二）執行到位的管理體系：信用借貸業務變革優化，建立信用借貸智能風控全流程體系與智能風控要素項的融合機制。制度規范落地可查，降低投入提高人效；（三）可多方面支撐的系統平臺：可靠的系統平臺作為支撐，數據中臺...

第228場銀行業保險業例行新聞發布會在京召開，平安銀行副行長郭世邦透露：平安銀行將著力打造“行業銀行、交易銀行、綜合金融”三大對公業務支柱。在加強風控管理能力方面，平安銀行借助金融科技，打造科技風控平臺“智慧風控平臺”，使用智能應用，涵蓋了貸前、貸中、貸后全流程。初代版本已投產，計劃在年底前可以實現；“平安銀行有一個貸貸平安的產品，這個產品帶來了巨大的損失，該產品在歷史高峰的時候有580多億的借貸余額，造成了200多億的不良，這是個非常大的痛處。經過三年的核銷清收，目前不良只剩下8億元。平安通過不斷的不良化解，也在不斷驗證和完善在經營普惠金融的技術思維和技術手段。”智慧盡調系統上線...

貸前的盡職風控調查前要到底做哪些準備工作呢？當今防控常態化的背景下金融機構業務經理下戶盡職調查工作過程中面臨的人工服務成本高、現場辦理難、業務效率低等實際問題。在數字化轉型的背景下，傳統人工盡調管控模式已無法滿足小微企業、廣大農村群體、個體工商戶這類金額低，數量大的業務群體。面對資方提出的信用借貸風險管控需求，迫切需要一種解決上述客戶群體問題的科技自動化技術方案。一個良好運轉的盡調風控系統得益于各個環節完善的規則與各環節間良好的配合，產品經理幫助業務員梳理的調查參考建議，不僅能夠幫助我們把好關卡，將明顯不符合要求的客戶識別出來，而且能夠在后續的流程中，給系統提供多維度的參考數據，對...

第228場銀行業保險業例行新聞發布會在京召開，平安銀行副行長郭世邦透露：平安銀行將著力打造“行業銀行、交易銀行、綜合金融”三大對公業務支柱。在加強風控管理能力方面，平安銀行借助金融科技，打造科技風控平臺“智慧風控平臺”，使用智能應用，涵蓋了貸前、貸中、貸后全流程。初代版本已投產，計劃在年底前可以實現；“平安銀行有一個貸貸平安的產品，這個產品帶來了巨大的損失，該產品在歷史高峰的時候有580多億的借貸余額，造成了200多億的不良，這是個非常大的痛處。經過三年的核銷清收，目前不良只剩下8億元。平安通過不斷的不良化解，也在不斷驗證和完善在經營普惠金融的技術思維和技術手段。”智慧盡調系統上線...

在此背景下，簽里眼科技依托自身在金融信用風險管理領域的豐富經驗以及在人工智能、大數據等前沿技術方面的探索實踐，創新推出智能AI貸前盡調系統解決方案，通過獲取客戶交易信息、互動信息，并對數據進行加工和整理，分析客戶的行為和偏好，在銀行、金融公司、保險公司等金融機構實際金融業務執行過程中，進行不同業務場景下的大數據獲取、財報發票分析、輿情監控、行業分析等其他信息的實現，實現金融業務與需求的高度匹配，提高客戶滿意度，助力金融機構實現業務流程化、標準化、智能化，對原有風控業務流程進行有效的補充及優化，幫助金融機構提高風控效率，促使金融產業持續高效發展。簽里眼賦能泛金融從業用戶，并服務銀行、...

傳統風控主要依賴人工的方式，從對客戶的盡調、到對客戶的審查審批、放款、貸后走訪均是由客戶經理或貸審經理通過線下登門或訪談的方式完成，為大眾所知的是信用借貸的ipc、信用借貸工廠模式都屬于傳統風控模式。這類風控的缺點是人力密集型，對于客戶下沉后小額分散的業務模式無法支撐。能風控主要依賴于風險計量模型，如收入評估模型、額度定價模型、信用評估模型等對借款人進行風險識別的方式。它的優勢非常明顯，可以幫助我們在未見面的情況下，通過大數據的力量消除信息不對稱并給出合適的額度，以保證信用借貸業務利潤比較大化。可以通過調整模型實現規模、風險、效率、客戶體驗的平衡。簽里眼貸前AI視頻盡調系統，解決了...

智能風控的實現是一項長期艱巨的任務，涉及從技術駕馭到業務創新，從數字能力到人才培養等方方面面，一般需要3-5年甚至更長時間才能取得明顯的成果，要有足夠的信心和耐心。通常以下幾個方面的完美配合可以加速這一過程。（一）專業的數字化風控人才：數字化能力要求包括數據治理、數據規范、大數據建模、風險計量、數據分析、數據產品規劃等方面。對數據深度挖掘，主動利用數據產生業務洞察并指導業務的開展。（二）執行到位的管理體系：信用借貸業務變革優化，建立信用借貸智能風控全流程體系與智能風控要素項的融合機制。制度規范落地可查，降低投入提高人效；（三）可多方面支撐的系統平臺：可靠的系統平臺作為支撐，數據中臺...

近幾年，隨著多元化金融的快速發展及人工智能的興起，傳統的銀行金融業務面臨著前所未有的挑戰。線下人工審核效率低下，審核周期長等問題嚴重制約著銀行借貸業務的快速發展。簽里眼科技利用RPA、OCR、NLP等先進的人工智能技術，結合行業團隊專業技術經驗推出銀行智能整體解決方案，讓計算機可以像業務員一樣理解文檔內容，并按照業務員的思維方式對文檔中的關鍵要素做出審核，賦能管理部、授信評審部、零售金融部、普惠金融部、公司金融部等部門，助力貸前客戶資信調查，貸中真實性、合規性審核，以及貸后客戶綜合管理。合規早知道，有問有答之“銀行客戶經理對借款人貸前盡調一定要實地查看嗎？鹽城客戶經理貸前盡調系統有哪些功能 ...

如何對借款企業進行多方位的現場調查？在這大數據飛速發展的時代，許多銀行客戶經理感覺通過互聯網等非現場方式也可以完成對借款人的貸前盡職調查，而不必勞心費力地赴實地查看企業的生產經營情況，還要拍照為證。而且很多信息都可以通過主動搜尋而漸漸露出“蛛絲馬跡”，將看似毫不相干的碎片拼接成一幅幅全景圖，從而撥開云霧。目前簽里眼貸前調查系統可以為貸前盡調工作減輕壓力，簽里眼從多維度對客戶進行多方面評估，極大地提升了對客戶的評估精細度，促使傳統模式下難以度量的風險顯性化。快看｜未盡貸前盡調和貸后管理職責，工行南平分行及支行共計被罰190萬！東莞智能移動貸前盡調系統方案商有客戶需求，就有市場的存在，長期來看，網...

大數據時代，許多銀行客戶經理感覺通過互聯網等非現場方式也可以完成對借款人的貸前盡職調查，而不必勞心費力地赴實地查看企業的生產經營情況，還要拍照為證。依據現行有效的監管規定，除了網貸、供應鏈金融等特殊情形外，無論是公司貸還是個人貸、無論是流動資金貸、固定資產貸還是項目融資，均應遵循“現場與非現場相結合”的貸前盡調要求。盡職調查工作流程主要包括以下幾個方面初步①評估；②制定盡職調查方案與立項；③組建盡職調查項目組（包括聘請律師）；④盡職調查工作的分配；⑤閱檔；⑥訪談；⑦實地調查；⑧討論、估值、匯總；⑨提出處置預案；⑩完成盡職調查報告。在“復工難”特殊時期，急客戶之所急，全力保障實體企業...

簽里眼AI視頻智能盡調系統通過先進的人工智能手段，結合大數據技術通過整合海量數據，包括銀行內部的數據和外部機構的數據，從多維度對客戶進行多方位評估，極大地提升了對客戶的評估精細度，促使傳統模式下難以度量的風險顯性化。另一方面，大數據與人工智能技術憑借強大的計算能力和先進的模型算法對海量數據和信息的整合、分析，改變事后分析和預測判斷的方式，在貸前盡調、貸后催收，客戶管理方面建立主動、實時響應機制和模型，提高風控效率。如何做好貸前盡調工作？貸前銀行流水的盡職調查工作很重要！溫州客戶經理貸前盡調系統一站式服務商“彼節者有間，而刀刃者無厚；以無厚入有間，恢恢乎其于游刃必有余地矣”。摘自莊子的《庖丁解牛...

智能風控的實現是一項長期艱巨的任務，涉及從技術駕馭到業務創新，從數字能力到人才培養等方方面面，一般需要3-5年甚至更長時間才能取得明顯的成果，要有足夠的信心和耐心。通常以下幾個方面的完美配合可以加速這一過程。（一）專業的數字化風控人才：數字化能力要求包括數據治理、數據規范、大數據建模、風險計量、數據分析、數據產品規劃等方面。對數據深度挖掘，主動利用數據產生業務洞察并指導業務的開展。（二）執行到位的管理體系：信用借貸業務變革優化，建立信用借貸智能風控全流程體系與智能風控要素項的融合機制。制度規范落地可查，降低投入提高人效；（三）可多方面支撐的系統平臺：可靠的系統平臺作為支撐，數據中臺...

代前盡調客戶經理應該將交叉檢驗技術貫穿整個現場調查流程，提前對客戶所在的行業和業務有一定的了解，這樣的好處會很多：話題豐富，不會尬聊；有一定震懾力，客戶不敢信口開河、隨意欺騙；有利于保持良好的客戶關系，對于質量的客戶，增強其對于金融機構的認可度和客戶粘性。根據盡職調查得到的信息，再綜合分析借款人的申請資料，撰寫調查報告。需要提醒的是，報告中要進行優劣勢分析，同時盡可能揭示風險，提出風險防控建議，制定合理可行的授信方案，這樣才算真正完成盡職調查。簽里眼貸前AI視頻盡調系統功能包括遠程AI視頻盡調通信能力，使得視頻盡職調查成為可能。證件識別、人臉識別——確定當前調查人就是申請人本人，防...

不同企業、不同時期財務科目名稱可能存在一定差異，不少金融機構對搜集到財報科目名稱也有統一要求，以往需要投資經理或者客戶經理進行手工映射或者合并科目，效率較低。簽里眼推出科目名稱智能映射功能，通過人工智能進行映射匹配，減少映射差錯，提升映射效率。財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板。簽里眼在基礎功能以外增添了許多附加功能，方便貸前盡調順利高效進行。易盡調推出的財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板，讓用戶在貸前盡調工作中有底氣。簽里眼緊跟標準化線上量化風控理論，結合大數據智能風控技術，建立完善的機構金融...

“以傳統模式收集客戶材料并生成盡調報告，需要耗費客戶經理大量的時間和精力，這種模式下一名普通的銀行客戶經理每月至多處理兩筆借貸，這樣的作業效率完全無法滿足銀行的業務需求。”簽里眼挖掘客戶經理線下盡調的痛點：運用大數據、人工智能等技術，助力銀行實現客戶經理線上進件、盡調一體化，提升了銀行風控水平及金融服務質量。技術上，該項目采用了實時定位、相機、發票采集、財報OCR及語音轉文字等功能，為銀行降低了操作風險，提升了效率。同時，通過模板配置一鍵生成360度線上盡調報告，極大提升了銀行的風險識別能力。簽里眼貸前盡調系統讓客戶經理能夠攜帶移動終端隨時隨地辦理業務，通過移動展業，實現全作業場景...

貸前調查是信用借貸機構防范風險的第一步，對減少壞賬具有重大的意義。貸前調查工作一般由兩人（主辦信用借貸員與協辦信用借貸員）共同完成，一般采用查閱有關資料與實地調查相結合，定性分析和定量分析相結合的方法。貸前調查的主要內容包括以下5點：（1）了解借款人的基本情況：借款人提交的身份證、收入證明、銀行流水、營業執照、房產證等資料，評估借款人的借貸主體資格，看其基本條件是否符合要求。（2）考察借款人的信譽狀況：可以通過個人征信系統查詢借款人的信用及信譽狀況；（3）分析借款人的經營狀況：認真分析借款人近年的資產負債；資金結構；資金周轉、盈利能力；現金流量等信息；（4）了解經營者素質：通過搜集...

金融與風險始終相伴。近年來，防范化解金融風險攻堅戰取得關鍵進展。然而，復工難問題，增加了更多新的金融風險和挑戰。在大力支持中小微、發力普惠的道路上普惠性質的金融產品具有客戶體量大、單筆金額小特點，金融機構面對如此多的中小企業客戶，常常面臨借貸風險高、運營效率低等問題，很難管保證風險管控的效果。迫切需求基于人工智能的科技手段植入以實現金融機構業務智能化，代替傳統模式進行精細獲客、業務匹配以及業務流程管理。“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統可以應用于金融機構、保理公司、融資租賃公司、設備租賃公司等多種金融、泛金融領域。在目前的社會大環境下，依然能夠降本增效的解決資方壞賬、爛賬等不良資產等問...