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、精細“畫像”，形成對企業的信用報告和信用評分，能為金融機構提供豐富多樣的可視化報表和圖表展示，為金融決策提供有效的數據支撐和參考依據。簽里眼科技基于“RPA+大數據+互聯網”開發利用的方式，簽里眼貸前盡調系統能有效彌補金融、借貸機構傳統風控模式的不足。數字化服務缺失等行業難題，從而賦能金融機構貸前、貸中、貸后多環節風控。 簽里眼盡調系統 可以幫助業務員做好貸前銀行流水的審核工作。浙江智能貸前盡調系統一站式服務商

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；東莞銀行貸前盡調系統ios版本下載盡調意思是盡職盡責的調查，又稱謹慎性的調查。

“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統聚焦貸后監控，建立主動實時的智能監控模式。對貸后全過程檢測分析，實時監測客戶信用風險的變化，后期可以在視頻盡調系統基礎上實現“客戶風險預警及信用借貸業務實時監測”的信用監控平臺。基于該系統，通過大數據技術整合內部、外部數據，捕捉和發現客戶行為背后的相關性，把控客戶信用風險的變化，提升應急處置能力，有效降低資金風險。逐步多方面涵蓋法人客戶經營過程中的財務狀況、經營情況、資金往來、違約情況、涉案情況等內容。在監測指標基礎上，構建幾十個監測模型，日均產生萬余筆風險信號，實現了法人客戶風險事項的主動預警以及及時、準確反映上下游企業、擔保鏈客戶風險信息傳導情況。

    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題。 貸前盡調系統批量進行企業、人員風險盡調，所有企業的關聯人員進行一次性風險盡調。

    “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、產品特征、消費行為特征數據的采集和處理，可以進行多維度的客戶消費特征分析、產品策略分析和銷售策略指導分析。通過準確把握客戶需求、增加客戶互動的方式推動營銷策略的策劃和執行。同時也結合各種借貸產品的特點，將客戶分層后進行精細推送，避免客戶因不符合產品準入要求而被拒絕，提升客戶體驗感的同時，也提高了業務轉換率。 “貸前高效獲客、貸中智能決策、貸后智能監控”三位一體的業務需要交給“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統。溫州貸前盡調系統一站式服務商

助力金融機構業務流程化、標準化、智能化，簽里眼貸前盡調系統對原有風控業務流程進行有效的補充及優化；浙江智能貸前盡調系統一站式服務商

    信用借貸風控的發展：廣義的風控包含風險管理和內部控制兩類內容，并且在不同類型的企業，風險管理和控制的方向也不同。許多企業都已經設立風險管理或內部控制部門，對可能遇到的各種風險因素進行識別、分析、評估。信用借貸風控工作貫穿了信用借貸業務的全流程，包括貸前信用分析、貸中審查控制、貸后監控管理以及信用借貸安全收回幾個環節。甚至前移至客群的定位和篩選都需要風控工作的參與。具體又包括通過客戶準入、智能審批、信用評級、額度定價、貸中預警、貸后精細催收等計量模型進行信用借貸業務的風險識別。信用借貸風控的發展路徑與信用借貸業務的發展路徑相輔相成，隨著信用借貸業務競爭日益激烈，信用借貸模式的成功也得益于大數據技術的發展，也經歷了傳統風控、智能風控兩個發展階段。浙江智能貸前盡調系統一站式服務商

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