“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統滿足了金融機構“貸前精細獲客、貸中智能決策、貸后智能監控”三位一體的業務需要，在國內位于該業務領域開拓的先行者。該系統可以對接銀行自動化審批系統，進行風險自動評級評分。將原有人工主觀評分結果，利用智能評分模型，對準借貸客戶進行人物畫像，確定借款金額，信用等級等風控數據。實現貸前客戶自動化分析，提升智能化評價水平。利用AI視頻交互從多維度了解客戶的信息，利用數據挖掘算法包括多元邏輯回歸、聚類分析、神經網絡、決策樹、關聯分析等，不斷在與客戶進行視頻交互的過程中，結合知識圖譜技術對客戶進行精細的客戶風險畫像，綜合、多方位的評價其風險狀況，通過對客戶特征、產品...

智慧信用借貸，面向的是整個銀行信用借貸的流程——信用借貸流程，分為貸前、貸中、貸后三大階段。其中涉及數據查詢、數據處理、財務報表、銀行流水等專業環節，需要完成基礎信息的錄入、盡調報告的審核，而這些環節中的大量重復勞動，可以基于AI、OCR、NLP等技術自動化完成。簽里眼推出了智能貸前盡調系統，配合大數據自動化多方位提升盡調效率和質量，作為一個永遠以用戶為首的代前盡調系統平臺，簽里眼的特色就是簡單、易用、直觀，把用戶不能理解的風控模型、資產平臺盡調、多維數據分析等深奧的功能隱藏在后臺。平臺盡比較大努力給用戶呈現一個好用且有趣的界面，即使在監管合規新規諸多限制的情況下，在提升用戶體驗上...

當前，金融信用借貸服務業既面臨著高科技帶來的巨大發展機遇，也面臨著業務模式挑戰，傳統線下人工信用借貸審核效率低下，審核周期長等問題嚴重制約著銀行信用借貸業務的快速發展；想要在瞬息萬變的信用借貸服務行業中不被淘汰，離不開一個高效的系統工具—貸前盡調系統。在當今防控常態化的背景下金融機構業務經理下戶盡職調查工作過程中面臨的人工服務成本高、現場辦理難、業務效率低等實際問題。在數字化轉型的背景下，傳統人工盡調管控模式已無法滿足小微企業、廣大農村群體、個體工商戶這類金額低，數量大的業務群體。面對資方提出的信用借貸風險管控需求，迫切需要一種解決上述客戶群體問題的科技自動化技術方案。簽里眼貸前A...

近幾年，隨著多元化金融的快速發展及人工智能的興起，傳統的銀行金融業務面臨著前所未有的挑戰。線下人工審核效率低下，審核周期長等問題嚴重制約著銀行借貸業務的快速發展。簽里眼科技利用RPA、OCR、NLP等先進的人工智能技術，結合行業團隊專業技術經驗推出銀行智能整體解決方案，讓計算機可以像業務員一樣理解文檔內容，并按照業務員的思維方式對文檔中的關鍵要素做出審核，賦能管理部、授信評審部、零售金融部、普惠金融部、公司金融部等部門，助力貸前客戶資信調查，貸中真實性、合規性審核，以及貸后客戶綜合管理。貸前盡調系統助力商業銀行貸前盡調及關鍵風險點識別；廣東智能貸前盡調系統app下載有客戶需求，就有市場的存在，...

簽里眼貸前AI視頻盡調系統功能：遠程音視頻系統——AI視頻盡調的重點通信能力，使得視頻盡職調查成為可能。OCR證件識別&人臉識別——確定當前調查人就是申請人本人，防止他人“肆意利用”。微表情、語氣識別——從視頻對話過程中微不足道的行為和語言分析說謊的可能性。例如故意夸大預收款金額，故意編制一些假合同，假流水等惡意騙貸行為。OCR報表識別——將財務報表等格式文件上的非結構化數據變成可以模型分析的結構化數據。NLP自然語言學習——不停的對話訓練過程中，豐富盡職調查過程中的聊天模板內容，實現不同的回答衍生出更多的關鍵信息。大數據人物畫像算法——將上述所有的材料結合已開發的數據庫接口實現人...

目前，我國部分商業銀行以及金融科技企業都在持續加大投入建設AI視頻盡調系統，以業務運用為突破口，借助webRTC、人工智能等先進技術，構建由被動防御變主動攔截，從單一的事后監控到事前防范、事中控制、事后處置于一體的全景式智能盡調體系，更好地滿足新形勢下風險管理的需要。“簽里眼”貸前AI視頻盡調系統上線后的數據對比分析：借助webRTC、人工智能等先進技術，訓練大數據分析能力，結合傳統風險防范經驗，運用大數據技術，重塑主觀評級為主的傳統盡調模式，構建主動型、智能化、安全可靠的智能盡調系統已成為金融機構，非銀機構塑造互聯網金融時代競爭力的重要舉措。AI人工智能+大數據的思維方法與傳統思...

智能風控的實現是一項長期艱巨的任務，涉及從技術駕馭到業務創新，從數字能力到人才培養等方方面面，一般需要3-5年甚至更長時間才能取得明顯的成果，要有足夠的信心和耐心。通常以下幾個方面的完美配合可以加速這一過程。（一）專業的數字化風控人才：數字化能力要求包括數據治理、數據規范、大數據建模、風險計量、數據分析、數據產品規劃等方面。對數據深度挖掘，主動利用數據產生業務洞察并指導業務的開展。（二）執行到位的管理體系：信用借貸業務變革優化，建立信用借貸智能風控全流程體系與智能風控要素項的融合機制。制度規范落地可查，降低投入提高人效；（三）可多方面支撐的系統平臺：可靠的系統平臺作為支撐，數據中臺...

簽里眼貸前盡調系統提供金融貸前盡調數據處理方法及系統，通過多接口對接用戶的基本信息、經營數據以及財務數據，并利用OCR識別技術將用戶上傳的圖片數據信息電子化，結合多數據的整合與分析生成用戶的貸前盡調報告以及風險評估報告，解決了由于供應鏈金融貸前盡調報告涉及零散的、多渠道、多樣式的數據材料，整理過程耗費人力，依舊無法進行實時的、動態的、可校驗的更新，難以對數據分析過程進行溯源，無法保證盡調報告的真實性和透明度的技術問題；“防控金融風險，助力普惠金融”。簽里眼AI智能盡調系統為助貸平臺提供貸前盡職調查系統服務。湖州銀行貸前盡調系統要多少錢 當前，金融信用借貸服務業既面臨著高科技帶來的巨大...

“以傳統模式收集客戶材料并生成盡調報告，需要耗費客戶經理大量的時間和精力，這種模式下一名普通的銀行客戶經理每月至多處理兩筆借貸，這樣的作業效率完全無法滿足銀行的業務需求。”簽里眼挖掘客戶經理線下盡調的痛點：運用大數據、人工智能等技術，助力銀行實現客戶經理線上進件、盡調一體化，提升了銀行風控水平及金融服務質量。技術上，該項目采用了實時定位、相機、發票采集、財報OCR及語音轉文字等功能，為銀行降低了操作風險，提升了效率。同時，通過模板配置一鍵生成360度線上盡調報告，極大提升了銀行的風險識別能力。簽里眼貸前盡調系統讓客戶經理能夠攜帶移動終端隨時隨地辦理業務，通過移動展業，實現全作業場景...

智慧信用借貸，面向的是整個銀行信用借貸的流程——信用借貸流程，分為貸前、貸中、貸后三大階段。其中涉及數據查詢、數據處理、財務報表、銀行流水等專業環節，需要完成基礎信息的錄入、盡調報告的審核，而這些環節中的大量重復勞動，可以基于AI、OCR、NLP等技術自動化完成。簽里眼推出了智能貸前盡調系統，配合大數據自動化多方位提升盡調效率和質量，作為一個永遠以用戶為首的代前盡調系統平臺，簽里眼的特色就是簡單、易用、直觀，把用戶不能理解的風控模型、資產平臺盡調、多維數據分析等深奧的功能隱藏在后臺。平臺盡比較大努力給用戶呈現一個好用且有趣的界面，即使在監管合規新規諸多限制的情況下，在提升用戶體驗上...

貸前調查是信用借貸機構防范風險的第一步，對減少壞賬具有重大的意義。貸前調查工作一般由兩人（主辦信用借貸員與協辦信用借貸員）共同完成，一般采用查閱有關資料與實地調查相結合，定性分析和定量分析相結合的方法。貸前調查的主要內容包括以下5點：（1）了解借款人的基本情況：借款人提交的身份證、收入證明、銀行流水、營業執照、房產證等資料，評估借款人的借貸主體資格，看其基本條件是否符合要求。（2）考察借款人的信譽狀況：可以通過個人征信系統查詢借款人的信用及信譽狀況；（3）分析借款人的經營狀況：認真分析借款人近年的資產負債；資金結構；資金周轉、盈利能力；現金流量等信息；（4）了解經營者素質：通過搜集...

北京銀保監局印發《關于進一步規范信托公司個人信托借貸業務的通知》（以下簡稱“《通知》”），重點從履行借貸人義務、改進業務模式、規范合作機構管理和保護消費者權益等四方面針對性加強監管。此次公布的《通知》在部分監管細節上有不同的措辭及更新的要求：要求“以現場實地調查與非現場間接調查相結合的形式開展”。細化面談機制、盡調要求上述《通知》在貸前調查制度、借貸面談制度、合同簽訂實施“雙錄”管理、線上個人信用借貸等方面有更細化的要求。按照上述《通知》，信托公司發放個人信托借貸用于生產經營的，貸前調查應以現場實地調查與非現場間接調查相結合的形式開展，對借款人借貸材料的真實性、準確性、完整性進行調查核實。“防...

智能風控的實現是一項長期艱巨的任務，涉及從技術駕馭到業務創新，從數字能力到人才培養等方方面面，一般需要3-5年甚至更長時間才能取得明顯的成果，要有足夠的信心和耐心。通常以下幾個方面的完美配合可以加速這一過程。（一）專業的數字化風控人才：數字化能力要求包括數據治理、數據規范、大數據建模、風險計量、數據分析、數據產品規劃等方面。對數據深度挖掘，主動利用數據產生業務洞察并指導業務的開展。（二）執行到位的管理體系：信用借貸業務變革優化，建立信用借貸智能風控全流程體系與智能風控要素項的融合機制。制度規范落地可查，降低投入提高人效；（三）可多方面支撐的系統平臺：可靠的系統平臺作為支撐，數據中臺...

以往的貸前盡職調查主要是通過電話調查和線下訪問進行。電話調查基于被調查人提供的信息，如發生信息虛假，則調查的結果也會降低可信度。線下調查只能通過客戶提供的一些基本資料、征信報告、貸前調查來了解借款人，此方式不僅費時費力，還明顯增加了人工成本。業務要發展，改變貸前盡調模式成為必然，隨著大數據風控技術的出現，使得小貸公司可以依靠大數據+智能AI技術，通過線上多維度準確掌握借貸者的信息，既降低了時間成本，又節省了大量的人力成本。簽里眼貸前盡調系統是為機構信用借貸經理精心打造的移動盡調工作臺。利用大數據技術+智能AI技術，提供精細可靠的信用決策分析報告。基于數據挖掘和機器學習技術，對客戶提...

代前盡調客戶經理應該將交叉檢驗技術貫穿整個現場調查流程，提前對客戶所在的行業和業務有一定的了解，這樣的好處會很多：話題豐富，不會尬聊；有一定震懾力，客戶不敢信口開河、隨意欺騙；有利于保持良好的客戶關系，對于質量的客戶，增強其對于金融機構的認可度和客戶粘性。根據盡職調查得到的信息，再綜合分析借款人的申請資料，撰寫調查報告。需要提醒的是，報告中要進行優劣勢分析，同時盡可能揭示風險，提出風險防控建議，制定合理可行的授信方案，這樣才算真正完成盡職調查。簽里眼貸前AI視頻盡調系統功能包括遠程AI視頻盡調通信能力，使得視頻盡職調查成為可能。證件識別、人臉識別——確定當前調查人就是申請人本人，防...

眾所周知貸前的盡職調查工作是金融機構發放借款的重要一環,直接影響著借貸業務決策。但在實際工作過程中,效率低下、經驗壁壘、管理困難等痛點成為金融機構借貸決策中的短板。如何讓貸前盡調工作更科學更有效流程更優化,避免流于形式?國內金融科技賦能者簽里眼科技在差異化盡職調查作業基礎上,應用大數據智能云AI技術,推出了智能化盡調產品。該貸前盡調系統產品應用智能云AI技術,如NLP、ASR、OCR、人臉識別、時空引擎等實現智能化現場調查,配合大數據自動化非現場客戶體檢,提升盡職調查效率及質量,及時發現借貸客戶的潛在風險。在盡調環節,實現了從智能語音模板填充、智能OCR信息采集、向導辦理流程指引再...

第228場銀行業保險業例行新聞發布會在京召開，平安銀行副行長郭世邦透露：平安銀行將著力打造“行業銀行、交易銀行、綜合金融”三大對公業務支柱。在加強風控管理能力方面，平安銀行借助金融科技，打造科技風控平臺“智慧風控平臺”，使用智能應用，涵蓋了貸前、貸中、貸后全流程。初代版本已投產，計劃在年底前可以實現；“平安銀行有一個貸貸平安的產品，這個產品帶來了巨大的損失，該產品在歷史高峰的時候有580多億的借貸余額，造成了200多億的不良，這是個非常大的痛處。經過三年的核銷清收，目前不良只剩下8億元。平安通過不斷的不良化解，也在不斷驗證和完善在經營普惠金融的技術思維和技術手段。”智慧盡調系統上線...

受“復工難”的影響，銀行“零接觸”服務實現了質的飛躍，不僅零售業務變化明顯，對公業務同樣迎來了數字化的飛躍。如今的銀行營業大廳里，擁擠排隊的情況明顯少了很多。現在辦理業務真的比以前方便太多，線上操作，減少了往年從公司到銀行之間的奔波，就算去了銀行也無需長時間排隊，辦理業務的效率很大程度的提高，簽里眼以AI+數字化運營服務為中心，以轉型“助跑”的角色深度參與及賦能銀行業務數字化互聯網進程，見證了金融業務線上化與智能化升級對銀行帶來的改變，也增加了以數字化技術助力更多商業銀行實現業務線上一體化發展的信心。簽里眼貸前盡調系統解決傳統貸前盡調線下在服務流程上的層層設障，以便捷的線上化流程提...

眾所周知貸前的盡職調查工作是金融機構發放借款的重要一環,直接影響著借貸業務決策。但在實際工作過程中,效率低下、經驗壁壘、管理困難等痛點成為金融機構借貸決策中的短板。如何讓貸前盡調工作更科學更有效流程更優化,避免流于形式?國內金融科技賦能者簽里眼科技在差異化盡職調查作業基礎上,應用大數據智能云AI技術,推出了智能化盡調產品。該貸前盡調系統產品應用智能云AI技術,如NLP、ASR、OCR、人臉識別、時空引擎等實現智能化現場調查,配合大數據自動化非現場客戶體檢,提升盡職調查效率及質量,及時發現借貸客戶的潛在風險。在盡調環節,實現了從智能語音模板填充、智能OCR信息采集、向導辦理流程指引再...

簽里眼貸前AI視頻盡調系統功能：遠程音視頻系統——AI視頻盡調的重點通信能力，使得視頻盡職調查成為可能。OCR證件識別&人臉識別——確定當前調查人就是申請人本人，防止他人“肆意利用”。微表情、語氣識別——從視頻對話過程中微不足道的行為和語言分析說謊的可能性。例如故意夸大預收款金額，故意編制一些假合同，假流水等惡意騙貸行為。OCR報表識別——將財務報表等格式文件上的非結構化數據變成可以模型分析的結構化數據。NLP自然語言學習——不停的對話訓練過程中，豐富盡職調查過程中的聊天模板內容，實現不同的回答衍生出更多的關鍵信息。大數據人物畫像算法——將上述所有的材料結合已開發的數據庫接口實現人...

盡職調查通常需要經歷以下程序：由潛在買方指定一個由**組成的盡職調查小組（通常包括律師、會計師和財務分析師）。賣方指定一家投資銀行負責整個并購過程的協調和談判工作。由潛在買方和其聘請的**顧問與賣方簽署“保密協議”。由賣方或由目標公司在賣方的指導下把所有相關資料收集在一起并準備資料索引。由潛在買方準備一份盡職調查清單。指定用來放置相關資料的房間（又稱為“數據室”或“盡職調查室”）。建立一套程序，讓潛在買方能夠有機會提出有關目標公司的其他問題并能獲得數據室中可以披露之文件的復印件。簽里眼賦能泛金融從業用戶，并服務銀行、持牌機構等合作伙伴；致力于為金融客戶提供貸前貸前盡調系統，貸前系統...

盡職調查通常需要經歷以下程序：由潛在買方指定一個由**組成的盡職調查小組（通常包括律師、會計師和財務分析師）。賣方指定一家投資銀行負責整個并購過程的協調和談判工作。由潛在買方和其聘請的**顧問與賣方簽署“保密協議”。由賣方或由目標公司在賣方的指導下把所有相關資料收集在一起并準備資料索引。由潛在買方準備一份盡職調查清單。指定用來放置相關資料的房間（又稱為“數據室”或“盡職調查室”）。建立一套程序，讓潛在買方能夠有機會提出有關目標公司的其他問題并能獲得數據室中可以披露之文件的復印件。簽里眼賦能泛金融從業用戶，并服務銀行、持牌機構等合作伙伴；致力于為金融客戶提供貸前貸前盡調系統，貸前系統...

簽里眼貸前盡調系統，基于大數據+人工智能算法，特征提取標準化、回歸模型、二級指標風險指數、加權、綜合信用評分，幫助銀行獲得企業客戶精細畫像，很大程度降低信息不對稱，將商業銀行信用風險降到比較低。以用戶為中心了解用戶，助力貸前排查，貸中風控，貸后管理。同時，對企業關聯關系追溯，讓商業關系清晰可見，厘清授信主體，上下游企業風險信息一覽無余。根據大數據精細貸，提高效率，賬戶營銷深挖價值，結合工商、司法涉訴、輿情實時監控，實際降低商業銀行不良信用借貸率，布局商業銀行未來的運營模式。貸前盡職調查都包括哪些內容？江門信托貸前盡調系統全流程 貸前的盡職風控調查前要到底做哪些準備工作呢？當今防控常態...

不同企業、不同時期財務科目名稱可能存在一定差異，不少金融機構對搜集到財報科目名稱也有統一要求，以往需要投資經理或者客戶經理進行手工映射或者合并科目，效率較低。簽里眼推出科目名稱智能映射功能，通過人工智能進行映射匹配，減少映射差錯，提升映射效率。財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板。簽里眼在基礎功能以外增添了許多附加功能，方便貸前盡調順利高效進行。易盡調推出的財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板，讓用戶在貸前盡調工作中有底氣。快看｜未盡貸前盡調和貸后管理職責，工行南平分行及支行共計被罰190萬！鹽城客...

根據當下中小微借貸業務的特點及發展趨勢，簽里眼科技技術團隊開發的貸前盡調系統，為金融機構開展中小微業務中解決數據收集及風險管控等方面遇到的困難提供了有力支持。貸前盡調系統將銀行機構系統項目的實施經驗與自主開發的貸前盡調系統功能相適應，結合上述系統，實現目標及系統在金融機構未來信用借貸業務中的整體應用定位，對擬提供給金融機構的系統產品進行需求差異化分析，在功能上高度匹配金融機構的需求，通過對產品功能進行部分二次開發及相關依賴接口的重新對接，即可形成符合金融機構需求的系統，具備經驗借鑒、快速實施的條件。簽里眼貸前盡調系統管理平臺讓盡職調查更高效、更可控！貸前盡調風控的質量，對放款機構來說具有重要的...

智慧信用借貸，面向的是整個銀行信用借貸的流程——信用借貸流程，分為貸前、貸中、貸后三大階段。其中涉及數據查詢、數據處理、財務報表、銀行流水等專業環節，需要完成基礎信息的錄入、盡調報告的審核，而這些環節中的大量重復勞動，可以基于AI、OCR、NLP等技術自動化完成。簽里眼推出了智能貸前盡調系統，配合大數據自動化多方位提升盡調效率和質量，作為一個永遠以用戶為首的代前盡調系統平臺，簽里眼的特色就是簡單、易用、直觀，把用戶不能理解的風控模型、資產平臺盡調、多維數據分析等深奧的功能隱藏在后臺。平臺盡比較大努力給用戶呈現一個好用且有趣的界面，即使在監管合規新規諸多限制的情況下，在提升用戶體驗上...

簽里眼在差異化盡職調查作業基礎上，應用智能云AI技術，如NLP、ASR、 OCR、人臉識別、時空引擎等實現智能化現場調查，配合大數據自動化非現場客戶體驗，多方位提升盡職調查效率及質量，及時發現信用借貸客戶的潛在風險。包括移動 APP 及 PC端，涵蓋自客戶經理發起盡調、提交審批直至管理者審批完成的全流程，形成完整的業務閉環。兩眼一睜、忙到熄燈，“疲于應付”往往讓盡調工作流于形式。簽里眼“人性化”貸前盡調系統，滿足您順利、快速完成信用借貸的心愿。簽里眼緊跟標準化線上量化風控理論，結合大數據智能風控技術，建立完善的機構金融業務全流程風控管控體系。惠州企業貸前盡調系統能解決什么問題近幾年，隨著多元化...

貸前盡職調查是一項可能看上去簡單卻挑戰度極高的工作，發掘法律風險是其宗旨。可以說·盡職調查是企業投資種法律風險的關鍵過濾器，在我國整體商業誠信不高的狀況下盡職調查扮演著非常重要的角色，意義非凡！盡職調查的主要目的是協助小額貸款公司在做出投資(放貸)決定前能得到所有關于該項決定的重要資料，協助公司做出一個準確的商業決定。盡職調查包括“客戶”的業務、財務和法律方面的調查。通過有專業知識和經驗的第三方對“客戶”的財務、法律、業務等問題做出評價，可協助小額貸款公司對投資項目的取舍做出判斷，從而確保理想的交易方式、及早發現影響交易完成的因素。如何開展貸前盡職調查工作？貸前盡調系統是防范風險減少壞賬的重要...

傳統盡調往往需要多渠道收集資料、借助多個工具來完成盡職調查工作，比如查看國家企業信用信息公示系統、央行征信中心、中國裁判文書網、行業協會等其他公示信息，耗費時間和精力不說，還容易遺漏隱藏信息，造成調查不盡職等事件發生。那么，銀行信用借貸人員如何憑一己之力，解決大量非現場調查的盡職調查工作呢？⑴深挖客戶個人及企業基本信息；⑵關聯關系背調；⑶經營實力評估；⑷財務狀況分析；⑸對外融資情況；⑹企業輿情信息；信用借貸風險管理，尤其是貸前盡職調查工作，對商業銀行來說尤為重要。簽里眼貸前盡調系統助力貸前盡調、貸中審核、貸后管理全流程；簽里眼貸前盡調系統產品通過AI加持,科技賦能,讓貸前盡調業務“智慧”高效起...

"借款七分在于選，三分在于管"，貸前盡職調查是銀行放貸前非常重要的一環，也是借款發放后能否如數按期收回的關鍵，是借款風險管理的一道防線。一個高質量的貸前盡職調查能為以后的借款決策打下良好的基礎，從源頭上控制風險。凡事預則立，不預則廢，要想保證貸前盡職調查的質量，做好必要的貸前盡職調查準備工作是非常重要的；同時借助于互聯網專業平臺簽里眼貸前盡調系統大數據服務等技術上不斷突破持續加大研發投入升級產品，為合作金融機構提供質量的雙錄服務。簽里眼科技是國內借款的綜合數字化科技平臺，致力于以AI人工智能、音視頻通信能力與SaaS系統服務等互聯網科技為基礎，結合前沿技術、營銷科技與金融服務體系一...