签里眼贷前尽调系统，基于大数据+人工智能算法，特征提取标准化、回归模型、二级指标风险指数、加权、综合信用评分，帮助银行获得企业客户精细画像，很大程度降低信息不对称，将商业银行信用风险降到比较低。以用户为中心了解用户，助力贷前排查，贷中风控，贷后管理。同时，对企业关联关系追溯，让商业关系清晰可见，厘清授信主体，上下游企业风险信息一览无余。根据大数据精细贷，提高效率，账户营销深挖价值，结合工商、司法涉诉、舆情实时监控，实际降低商业银行不良信用借贷率，布局商业银行未来的运营模式。大数据贷前风控体系:贷前、贷中、贷后 | 签里眼智能贷前尽调大数据风控体系，有效把控金融风险；南京在线贷前尽调系统应用场景
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。 宁波贷前尽调系统定制开发“贷前高效获客、贷中智能决策、贷后智能监控”三位一体的业务需要交给“签里眼”贷前AI视频尽调系统。
贷前尽职调查是指客户经理通过资料收集、沟通交流、现场调研等渠道尽可能地获取、核实、分析研究有关借款人及相关信用借贷业务、担保等方面的情况,揭示和评估信用借贷业务可能存在的风险并提出应对措施,为信用借贷决策提供依据的一系列责任行为。金融机构信用借贷资产形成不良，重要原因之一是贷前调查不到位。贷前尽调是防范信用借贷风险的防护栏，是控制信用借贷风险的首道安全闸门，从某种程度上来说它决定着一笔信用借贷的命运。贷前尽调质量越高，信用借贷风险度越低，因此做好贷前尽职调查，即审慎调查至关重要。贷前尽调需重点关注的三大基本要点及方法；信用借贷风险控制主要就是把控借款人的还款意愿和还款能力及还款保障，三者之间紧密联系、相辅相成、缺一不可，因此做好这三个基本要点的尽调尤为重要。签里眼贷前AI视频尽调系统，解决了传统的尽调系统中必须现场尽调、定性风险管理占主体，以主观规则及客户评级为主，数据获取维度窄、定量分析能力偏弱、难以精确化用户特征等缺点。
尽职调查应该怎么做才高效呢？相信不少金融从业者都在思考这个问题。签里眼推出智能OCR识别功能，将可精细识别三大报表，并支持定位以及修改，极大提升财务录入效率，为后续财务分析做好铺垫。并通过人工智能技术，我们对每一条流水进行分类，结合工商、司法数据以及易尽调黑白灰名单库数据对交易对手打标签，关联方、疑似关联方、伪国企、疑似伪国企、商票违约、疑似商票违约都无处可藏！ 流水总览，流水桑基图、关联交易、异常交易等等所有分析尽收眼底，资金来源、资金去向、可视化图形展示。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！
签里眼贷前尽调系统提供金融贷前尽调数据处理方法及系统，通过多接口对接用户的基本信息、经营数据以及财务数据，并利用OCR识别技术将用户上传的图片数据信息电子化，结合多数据的整合与分析生成用户的贷前尽调报告以及风险评估报告，解决了由于供应链金融贷前尽调报告涉及零散的、多渠道、多样式的数据材料，整理过程耗费人力，依旧无法进行实时的、动态的、可校验的更新，难以对数据分析过程进行溯源，无法保证尽调报告的真实性和透明度的技术问题；贷前尽调系统助力商业银行贷前尽调及关键风险点识别；南京在线贷前尽调系统应用场景
签里眼解说银行业务风险管理：银行客户经理对借款人贷前尽调一定要实地查看吗？南京在线贷前尽调系统应用场景
不同企业、不同时期财务科目名称可能存在一定差异，不少金融机构对搜集到财报科目名称也有统一要求，以往需要投资经理或者客户经理进行手工映射或者合并科目，效率较低。签里眼推出科目名称智能映射功能，通过人工智能进行映射匹配，减少映射差错，提升映射效率。财报横向对比功能，将被尽调公司与上市公司比较，与尽调库中其他企业比较，找差距，找短板。签里眼在基础功能以外增添了许多附加功能，方便贷前尽调顺利高效进行。易尽调推出的财报横向对比功能，将被尽调公司与上市公司比较，与尽调库中其他企业比较，找差距，找短板，让用户在贷前尽调工作中有底气。南京在线贷前尽调系统应用场景
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