大数据时代，许多银行客户经理感觉通过互联网等非现场方式也可以完成对借款人的贷前尽职调查，而不必劳心费力地赴实地查看企业的生产经营情况，还要拍照为证。依据现行有效的监管规定，除了网贷、供应链金融等特殊情形外，无论是公司贷还是个人贷、无论是流动资金贷、固定资产贷还是项目融资，均应遵循“现场与非现场相结合”的贷前尽调要求。尽职调查工作流程主要包括以下几个方面初步①评估；②制定尽职调查方案与立项；③组建尽职调查项目组（包括聘请律师）；④尽职调查工作的分配；⑤阅档；⑥访谈；⑦实地调查；⑧讨论、估值、汇总；⑨提出处置预案；⑩完成尽职调查报告。在“复工难”特殊时期，急客户之所急，全力保障实体企业的金融服务需求，是金融机构的职责所在；远程尽调、远程面签是考虑借款实际情况而推出的创新举措，在确保风险可控的前提下，及时满足实体企业融资需求。 贷前尽职调查的基本方式？实行双人（多人）共同调查制度；保理业务贷前尽调系统一站式服务商
“签里眼”贷前AI视频尽调系统聚焦贷后监控，建立主动实时的智能监控模式。对贷后全过程检测分析，实时监测客户信用风险的变化，后期可以在视频尽调系统基础上实现“客户风险预警及信用借贷业务实时监测”的信用监控平台。基于该系统，通过大数据技术整合内部、外部数据，捕捉和发现客户行为背后的相关性，把控客户信用风险的变化，提升应急处置能力，有效降低资金风险。逐步多方面涵盖法人客户经营过程中的财务状况、经营情况、资金往来、违约情况、涉案情况等内容。在监测指标基础上，构建几十个监测模型，日均产生万余笔风险信号，实现了法人客户风险事项的主动预警以及及时、准确反映上下游企业、担保链客户风险信息传导情况。淮安企业贷前尽调系统ios版本下载签里眼贷前尽调系统优化贷前准入与贷中监测风控体系，严控增量风险！
贷前调查是信用借贷机构防范风险的第一步，对减少坏账具有重大的意义。贷前调查工作一般由两人（主办信用借贷员与协办信用借贷员）共同完成，一般采用查阅有关资料与实地调查相结合，定性分析和定量分析相结合的方法。贷前调查的主要内容包括以下5点：（1）了解借款人的基本情况：借款人提交的身份证、收入证明、银行流水、营业执照、房产证等资料，评估借款人的借贷主体资格，看其基本条件是否符合要求。（2）考察借款人的信誉状况：可以通过个人征信系统查询借款人的信用及信誉状况；（3）分析借款人的经营状况：认真分析借款人近年的资产负债；资金结构；资金周转、盈利能力；现金流量等信息；（4）了解经营者素质：通过搜集信息或面谈对借款人学识、品德、经营管理能力等进行了解；（5）调查担保情况：若借款人采取担保借贷的方式，信用借贷经理还需要对抵(质)押物的权属、价值、变现难易程度；保证人的保证资格、保证能力进行深入地调查。
受“复工难”的影响，银行“零接触”服务实现了质的飞跃，不仅零售业务变化明显，对公业务同样迎来了数字化的飞跃。如今的银行营业大厅里，拥挤排队的情况明显少了很多。现在办理业务真的比以前方便太多，线上操作，减少了往年从公司到银行之间的奔波，就算去了银行也无需长时间排队，办理业务的效率很大程度的提高，签里眼以AI+数字化运营服务为中心，以转型“助跑”的角色深度参与及赋能银行业务数字化互联网进程，见证了金融业务线上化与智能化升级对银行带来的改变，也增加了以数字化技术助力更多商业银行实现业务线上一体化发展的信心。签里眼贷前尽调系统解决传统贷前尽调线下在服务流程上的层层设障，以便捷的线上化流程提升效率及客户体验；已为100余家持牌金融机构、融资租赁公司、保理公司、助贷平台等行业用户先后推出一系列数字化产品与服务，提供风控合规解决方案；持续赋能泛金融从业用户们。 签里眼紧跟标准化线上量化风控理论，结合大数据智能风控技术，建立完善的机构金融业务全流程风控管控体系。
尽职调查通常需要经历以下程序：由潜在买方指定一个由**组成的尽职调查小组（通常包括律师、会计师和财务分析师）。卖方指定一家投资银行负责整个并购过程的协调和谈判工作。由潜在买方和其聘请的**顾问与卖方签署“保密协议”。由卖方或由目标公司在卖方的指导下把所有相关资料收集在一起并准备资料索引。由潜在买方准备一份尽职调查清单。指定用来放置相关资料的房间（又称为“数据室”或“尽职调查室”）。建立一套程序，让潜在买方能够有机会提出有关目标公司的其他问题并能获得数据室中可以披露之文件的复印件。签里眼赋能泛金融从业用户，并服务银行、持牌机构等合作伙伴；致力于为金融客户提供贷前贷前尽调系统，贷前系统进件，贷中视频面签，贷后机器催收等一站式风控解决方案。 快看｜未尽贷前尽调和贷后管理职责，工行南平分行及支行共计被罚190万！上海银行贷前尽调系统安装介绍
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“签里眼”贷前AI视频尽调系统满足了金融机构“贷前精细获客、贷中智能决策、贷后智能监控”三位一体的业务需要，在国内位于该业务领域开拓的先行者。该系统可以对接银行自动化审批系统，进行风险自动评级评分。将原有人工主观评分结果，利用智能评分模型，对准借贷客户进行人物画像，确定借款金额，信用等级等风控数据。实现贷前客户自动化分析，提升智能化评价水平。利用AI视频交互从多维度了解客户的信息，利用数据挖掘算法包括多元逻辑回归、聚类分析、神经网络、决策树、关联分析等，不断在与客户进行视频交互的过程中，结合知识图谱技术对客户进行精细的客户风险画像，综合、多方位的评价其风险状况，通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。同时也结合各种借贷产品的特点，将客户分层后进行精细推送，避免客户因不符合产品准入要求而被拒绝，提升客户体验感的同时，也提高了业务转换率。 保理业务贷前尽调系统一站式服务商
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