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  • 贛榆農商銀行:多舉措推動智能風控體系升級

    更新時間:2025-04-11

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為進一步增強信貸風險防控能力,提升信貸模型決策的科學性與合規性,贛榆農商銀行深入開展信貸模型返檢工作,通過系統性的優化與驗證,推動智能風控體系全面升級。

全面排查,消除合規隱患。該行嚴格對照省聯社及行內各項制度要求,對涉及反欺詐黑名單、行業禁入名單、征信硬性指標等在內的信貸模型底線規則,進行五個批次、共計113個模型的逐項穿透式核查,通過對觸發底線規則執行策略的復評,確保底線規則全面覆蓋風控要求,實現合規風險敞口的“零容忍”。同時,深化非底線規則優化,針對近一年征信查詢次數、近兩個月貸款審批機構數等非底線規則,采用模型與客戶雙向校驗的精細化分層管理策略,對存量客戶及首貸客戶進行深入回溯分析,有效提升信貸模型的風險預警能力。

動態監測,實現主動防御。該行通過引入工商信息、司法涉訴、征信等外部數據,與信貸模型進行實時比對,建立模型返檢會議機制,通過動態監測,及時發現并修復模型漏洞,將靜態底線規則轉化為動態監測體系,對觸發底線規則的客戶實施清單制管理,實現從“被動攔截風險”到“主動防御風險”的轉變。

規范流程,構建長效機制。每月開展信貸模型優化返檢工作,明確底線規則與非底線規則的優化流程,實現對每個模型規則全生命周期的有效管理。建立“規則-問題-策略-系統”四位一體的校驗機制,制定模型流轉路徑,定期召開風險分析會,按月對模型運行質效進行通報、反饋,形成長效返檢機制。針對返檢過程中發現的共性問題,建立典型案例庫,通過多頻次培訓,客戶經理對風險預警信號的反饋時效縮短至24小時以內,有效提升風險防控能力。

下一步,贛榆農商銀行將模型規則納入全面風險管理體系,結合實時業務數據動態調整閾值參數,深化與預警系統的聯防聯控,構建更加智能、韌性的風險防控體系,為信貸業務的穩健發展提供堅實保障。(汪 牛)






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