貸前貸中貸后風險管理

貸前貸中貸后風險管理是指信用貸款領域進行風險管理的三個階段,其中貸前風險管理最重要,其次貸中風險監控,貸后風險管理主要是催收管理。目前,使用A卡、B卡、C卡等信用評分卡進行貸前貸中貸后風險管理是金融機構常用的風險管理辦法。

貸前貸中貸后風險管理是

不管是貸前風險管理,還是貸中或者貸后風險管理,其主要目的都是為了降低信貸逾期,將信貸風險降低到最小。

其中,貸前風險管理是指貸款發放前,風控人員對貸款申請人基本情況的調查,并對其是否符合貸款條件和可發放的貸款額度做出初步判斷。如果貸前風險評估識別出欺詐客戶、還款能力不強的客戶,那么就可以有效降低金融機構逾期壞賬,以及貸中和貸后管理成本。因此,貸前風險管理最重要。

貸中風險監控是指金融機構已經將資金發放給信貸客戶,客戶還處于正常還款中,為了控制風險,金融機構不定期對客戶進行風險評估。如果能夠及時發現客戶情況變化,特別是違規使用自己,比如將消費貸自己用于賭博、炒股等銀行禁止的高風險領域,就可以要求客戶提前還款,及時止損。

貸后風險管理是指客戶已經逾期,利用短信、電話、上門催收,甚至司法訴訟等各種方式進行催收,降低信貸損失。

傳統的貸前貸中貸后風險管理主要靠客戶經理進行,比如貸前審批,需要客戶進行現場對客戶進行初步判斷,貸后催收需要客戶經理進行電話溝通,甚至上門催收。因此,傳統的貸前貸中貸后風險管理運營效率低,且成本較高。再加上小額信貸興起,線下催收回款有限,很難覆蓋企業催收成本。此外,客戶一旦失聯,催收就比較棘手,再加上疫情影響,線下催收困難重重。傳統的靠人進行的貸前貸中貸后風險管理弊端逐漸暴露,已經很難適應時代需要。

近些年,智能貸前貸中貸后風險風險管理越來越受到金融機構的重視,紛紛開發或者與第三方智能風控企業合作,寄希望通過人工智能技術降低風險管理成本以及壞賬率。

以冰鑒科技為例的智能風控產品為例,該產品利用知識圖譜、NLP、機器學習等前沿技術,可以很好的幫助金融機構進行貸前貸中貸后全流程風險管理,目前合作的金融機構已經超過千家。

以上是對貸前貸中貸后風險管理的解讀。

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