普惠信贷风控：“金融科技+AI”双引擎全流程赋能

课程背景：

农商行普惠信贷风控的挑战与机遇

Ø农商行作为服务“三农”与小微的金融主力军，在践行普惠使命时，持续面临“量大面广、风控承压、资源有限”的核心挑战，并在数字化转型进程中显现结构性痛点：

一、普惠客群风控固有难点：数据、地域与效能之困

1. 信息非标化： 小微客户普遍缺乏规范财报，替代性数据（税务/订单/流水）获取难、验证成本高；

2. 风险地域化： 农产品价格波动、季节性周期等本地因素深度冲击客群，通用风控模型适配性差；

3. 效能瓶颈突出： 单户人工尽调耗时过长，贷后风险识别周期滞后，服务半径受限。

二、信贷风控数字化转型结构性痛点：数据、工具与能力失衡

1. “数据-效能”双困局：

1) 贷前： 依赖软信息（村评价/种养规模），隐性负债、关联交易识别难；

2) 贷中： “熟人社会规则”（如村声望）难量化，对行业波动（如农产品周期）响应慢，手工审批易流失优质客户；

3) 贷后： 客户分散（覆盖半径>50公里），押品（农机/林权）动态估值缺工具，碎片化风险信号（水电异常/涉诉）核查成本高。

2. 技术适配性不足： AI大模型需深度对接核心系统，与农商行“中小微客群为主、重性价比”特性矛盾；通用模型难适配“农户信用贷”“县域供应链”等特色场景，缺乏“接地气”方案。

3. 人力与能力瓶颈： 客户经理60%时间陷于手工录入，深度风险分析与产业研判能力不足；技术引入易“照搬大行模式”，因“水土不服”搁置；县域行科技资源有限，亟需轻量、易部署方案。

Ø 农商行亟需突破传统风控模式与技术应用瓶颈，构建既能有效管控风险、又能显著提升效能，且符合县域特色与资源禀赋的普惠信贷风控体系。

课程收益：

“金融科技+AI”双引擎赋能普惠风控升级

Ø 本课程深度融合“金融科技规则引擎”与“AI智能决策”双引擎，为县域农商行量身定制覆盖“数据重构→风控提效→合规保障”全链路的升级方案，精准破解痛点，提供“低成本试错、高精准赋能”的实践路径：

一、构建全流程智能风控闭环：从数据到决策

1. 贷前-地缘化尽调与立体画像：整合县域政务（纳税/社保/不动产）、产业供应链、农户种养等多源本地数据，构建立体风险画像与交叉核验机制，精准识别隐性负债、经营异常；

2. 贷中-产业波动敏捷响应：部署轻量级实时监测工具，聚焦本地风险事件（农产品价格、产业政策），动态追踪订单骤降、水电异常等指标，实现关联穿透分析与快速响应；

3. 贷后-押品智能管理与处置：应用AI模型动态估值农机、活畜等涉农押品，结合网格化智能催收（按乡镇/产业带），提升押品效率与不良处置适配性。

二、驱动熟人风控数智化跃迁：规则重构与关系穿透

1. 地缘信用量化： 将“村声望”“家族信用”等传统规则转化为可量化AI模型（如“信用村+规模种植”自动授信）；

2. 轻码智规落地： 通过低代码引擎动态配置风控规则，快速响应县域场景变更；

3. 社会关系穿透： 应用知识图谱还原担保圈、村企网络，预警隐性负债与担保链风险。

三、提供标杆实践与风险防控指南：保障落地成效

1. 标杆经验复用： 深度解析头部农商行在智能风控、供应链金融、涉农信贷的创新模式，提炼可复制的“数据资产化-场景嵌入-产业链穿透”融合范式；

2. 差异化创新路径： 借鉴区域信用体系、特色产业风控经验，提供轻量化方案（政务直连、场景共建），规避同质化竞争；

3. 风险防控清单： 剖析数据治理、模型适配、合规边界等落地风险，明确“治理先行+人机协同”原则，提供涵盖数据安全、模型迭代的全链条排查清单；

4. 生态共建指南： 基于政企联动、产融结合模式，提供匹配“三农”/小微客群的工具组合（智能中台、特色押品系统）及“场景诊断-工具选型”实施指南。

四、打造普惠适配的轻量化解决方案：低成本、易部署、高安全

1. 极简部署，即开即用： 聚焦支持网页/APP端直接使用的15种国产化AI工具（如DeepSeek等），无需复杂对接，客户经理移动端即可操作关键风控；

2. 低成本高ROI： 方案设计严格考量县域行投入，优先推荐免费/低成本的SaaS工具与轻量方案，确保投入产出比；

3. 安全合规优先： 独立应用保障数据不出行、隐私受保护；轻量接入内置简易合规引擎与数据脱敏机制。

4. 场景化工具包： 提供“农户贷”、“商户贷”、“小微信用贷”等差异化AI工具组合与参数配置建议，实现“学后即用”。

授课对象：普惠信贷客户经理 / 审批岗 / 风险岗 / 合规岗 / 审计岗

课时安排：核心课程教学模块（6-12课时），工具链实战巩固训练（2课时）推荐12课时或者「6+2」组合模式