核心是“概率”：接受单笔业务的潜在损失，通过大数法则和风险定价来实现整体业务的商业可持续。
关键在“效率”：必须通过标准化、模型化、线上化，极致地降低单笔业务的运营成本，破解“作业成本高”与“单笔利润薄”的矛盾。
风险在于“欺诈”和“共债”：与传统企业贷款关注经营风险不同，小微贷款的首要风险是欺诈风险，其次是过度融资导致的多头共债风险。
1.场景一：个体工商户——现金流周转
客户：“老王家常菜”餐馆老板 王建国（个体工商户）
痛点：计划装修店面、更换厨具，需投入20万元。但大部分资金沉淀在存货和日常周转中，账面可用资金仅5万元。
融资需求：申请15万元，期限1年的经营性贷款。
2.场景二：科技型小微企业——轻资产融资
客户：“深度视觉科技有限公司”（员工20人，无房产等传统抵押物）
痛点：获得一笔软件订单，需提前招聘5名研发人员，人力成本前置，导致未来6个月存在资金缺口80万元。
融资需求：申请80万元，期限2年的流动资金贷款。
3.场景三：制造业小微企业——购置设备
客户：“精诚零部件加工厂”（小型制造企业）
痛点：为提升竞争力，需购入一台新型数控机床，价格50万元。
融资需求：申请设备抵押贷款35万元，期限3年。
客户：申请贷款的工商企业。
客户经理：我行前端营销与关系维护的核心。比如：客户经理张伟
信审经理/信贷审批官：负责贷款的专业审查与审批。
风险经理：负责制定和监控风险政策、模型。
放款审核员：负责放款前的最终合规性审核。
贷后管理员：负责贷款发放后的持续监控与管理。
系统管理员/参数管理人员：负责维护系统基础参数、流程与权限。
（以“老王家常菜”为例）
我行小微企业贷款已全面转向 “线上数据驱动” 与 “线下标准尽调” 相结合的信贷工厂模式。
阶段一：线上申请与大数据预审——【风险初筛的自动化】
客户发起申请：
老板王建国通过我行手机银行“小微普惠贷”专区，一键发起贷款申请。
系统引导他完成企业认证和法人人脸识别，并在线签署《个人信息查询授权书》。
系统自动触发“大数据风控引擎”：
在客户授权下，系统在1-3分钟内并行调用多个数据源，进行全方位扫描：
工商信息：确认“老王家常菜”注册状态正常，无异常名录信息。
税务数据（通过银税互动接口）：获取其近2年纳税记录。年纳税总额约3万元，系统初步判断年营业额约150万元。
结算流水（分析其在我行开立的基本户）：分析近12个月流水。月均流水12万元，日均存款余额1.5万元，且流水呈稳定波动，无大额异常进出。
个人与企业征信：王建国个人征信无逾期，查询记录显示近3个月有2次其他金融机构的贷款审批查询。企业征信无负债。
反欺诈扫描：核查申请人手机号实名制时长、地址稳定性等，并与黑名单库比对，结果通过。
司法信息：无涉诉记录。
模型决策与预授信：
反欺诈评分：85分（通过）。
信用评分：78分（B类客户）。
预授信额度：20万元。
建议利率：年化4.5%（基于风险定价）。
所有数据特征被输入我行自主研发的“小微贷款智能决策模型”。
模型输出结果：
系统立即向王建国的手机银行推送审批结果：“恭喜您获得20万元预授信额度！”
阶段二：线下尽调与核额（若有需要）——【风险的交叉验证】
任务分配：
对于部分模型评分处于“灰色地带”或客户要求额度超过预授信的申请，系统会生成“线下尽调任务”，并依据“属地原则”和“行业专长”自动分配给附近支行的客户经理小李。
标准化现场尽调：
核实经营真实性：拍摄门店招牌、后厨、就餐区照片（带GPS定位和水印）。
核实“三表”：查看并拍摄近3个月的电费单、水费单（验证其实际经营活跃度）。
核实“三流”：
软信息判断：与老板交谈，评估其人品、从业经验和对经营的规划。
人流：在就餐高峰期观察客流量。
物流：查看食材采购记录、外卖平台后台流水。
现金流：核验其个人微信、支付宝的商户收款记录（作为银行流水的补充）。
小李携带安装了“小微贷尽调APP”的平板电脑上门。
APP提供标准化的《餐饮业尽调清单》：
信息上传与核额：
小李将现场收集的影像化和结构化信息上传系统。
系统将线下数据与线上数据融合，进行二次评分。最终确认最终授信额度为18万元，利率维持4.5%。
线上签约：
王建国在手机银行上收到最终的电子合同。
他通过人脸识别+短信验证码+数字证书完成线上签署，全程无需前往网点。
放款与支付：
合同生效后，王建国可在额度内随时提款。
他申请提款15万元，选择“自主支付”（因金额小于规定的受托支付起点）。
系统瞬间完成审批和放款，15万元资金在1分钟内到达其在我行的结算账户。
阶段四：贷后监控与预警——【动态的风险管理】
非现场监控：
系统每日自动跑批，监控关键风险指标：
结算账户流水：若连续3个月流水下降超过50%，触发黄色预警。
征信状况：若发现客户在他行新增大额贷款，触发共债风险预警。
还款行为：若客户在还款日前3天账户余额不足，系统自动发送提醒短信。
2.预警触发与处置：
场景：放款6个月后，系统触发一条预警：“监测到客户‘老王家常菜’对公账户近1个月无流水记录”。
系统自动：
在客户经理小李的任务列表生成“风险核查任务”。
自动暂停该客户的未使用额度。
人工处置：小李立即电话联系王建国，得知其因家人住院，店铺暂停营业半个月。小李将此情况在系统中记录为“风险缓释”，并关注其后续经营恢复情况。
八、对公信贷系统产品原型
1.产品中心
2.审批中心
十、银行核心系统-课程大纲
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