诺诺数科打造贷后监测智能营销“新利器”

《FinTech发展规划(2019-2021年)》的出台与执行，以及央行启动数字科技创新监管试点，推动中国版“监管沙盒”落地，中国数字科技行业的发展迎来了曙光。通过对行业实现数字化升级，进而为企业及个人用户提供更为普惠的数字科技服务。据悉，2020年我国数字科技行业市场规模已达到2439亿元，预计2026年将达到3495亿元。

近些年数字科技发生了巨大变革，中国的数字科技模式来到了4.0时代，在过去的3.0时代，企业强调产品、平台，而4.0时代则更多的重视场景。依托于人工智能、区块链等创新型技术手段，数字科技服务无处不在，银行业进入开放时代，“数字化”转型让信贷市场开启风控和获客“双循环”模式。

【风控】

多维度破解贷后管理难题

数字科技的出现，改变了机构与客户传统的交流方式，解决了信贷市场的痛点——贷后管理。长期以来，贷后管理一直是我国银行信贷管理的薄弱环节，由于在信贷经营中存在惯性思维，贷后管理工作经常存在着许多问题。

而信贷是我国主要贷款模式，占据着78.61%的市场份额，今年5月新增信贷2.3万亿元，同比增长21.7%环比增长62%。在如此庞大的市场份额中，另一边不良贷款率在十年间几乎没什么“长进”，相比较2019年12月末的不良贷款率为1.67%，去年末还攀升至了1.81%，仅次于2009年一季度末的2.04%。长久以来，贷后管理问题并未得到突破性地解决。

诺诺数科总裁孙欢说：“贷后监测其实是与风险的博弈，风险意味着不确定性，机构需要了解客户，对于大型机构来说，经营动态时效性低，贷后企业经营动态无法及时获悉，成本高，效率低，时效性差，往往是贷后管理的痛点。传统的线下尽调方式成本高，对于风险的控制通过人工处理，审核时间长，资料复杂，而且对于个人经验也有严重依赖性，客户经理虽按照制度要求尽职尽责地完成了相应的规定动作，但对有些风险的识别仍存在一定难度。比如，客户资金流向异常、隐性关联关系、过度投融资等，在缺少强大的系统工具和模型的情况下，仅仅依靠客户经理的个人能力和经验通常是难于判断的，因此由个人操作风控显然难以做到及时和精准”。

信贷市场的发展面临巨大机遇和挑战，能真正做好贷后管理的企业并不多。在市场竞争方面，信贷企业数量越来越多，市场正面临着供给与需求的不对称，信贷行业有进一步洗牌的强烈要求，但是在一些信贷细分市场仍有较大的发展空间，数字科技技术服务将成为核心竞争力。

为解决贷后市场难题，诺诺数科以大数据为基础，科技为支撑点实现业务健康发展。作为数据场景服务的领导者，AI赋能、数据驱动的第三方数字科技平台，诺诺数科对于自身科技能力的追求与锻造从未休止。全线上实时风控管理的创新技术是诺诺数科技术战略的重要组成部分，凭借人工智能AI技术的应用，提升其自身风控决策能力和改善服务体验的同时，让原先大量耗费在人工上的成本被AI所取代，不仅极大提高响应效率，更为用户提供极致精准的需求匹配。

诺诺数科针对企业主个人风控层面的多个维度、上千个指标交叉形成了400多个实时运行模型，例如，企业经营连续性、结构团队主体稳定性、回款账期等等。贷后监管中台系统进行365天实时监控，定时批量化对信贷企业进行贷后巡检，跟踪分析贷后企业可能存在的各维度风险，通过客户基本特征生成对应的长期业务生存曲线，即使在客户业务生存时间分布未知的情况下，也可以准确预测出客户在未来每个时间段内的风控指标，从而对长期的风险控制进行精准管理。真正做到数据连续性、特征标准化、分层监管，有效地为合作的机构提高贷后风险管控能力，降低不良率、逾期率，赋能破解机构贷后管理难点、痛点。

最新风险数据显示，截至2021年6月30日，经诺诺数科撮合获得的贷款M3+逾期率仅为0.6%，因欺诈而产生的M3+逾期率更是低至0.2%。

【服务】 

“精耕细作”更高效

事实上，不论是客户还是机构都迫切的需要定制化服务，客户需要定制化的小微数字科技服务，在传统服务以贷款额度分层的基础上，通过更多数据维度将客户需求细化，再将其与合作机构的贷款偏好相匹配。以诺诺数科为例，从平台上小微客户画像来看，主要行业集中在批发业和零售业占比40%，传统行业（如金属制品行业、通用设备制造、建筑装修业、道路运输业等）均占比接近10%。而不同行业的周期特征、运营需求也会有不同需求，在此基础上可以提供进一步的定制化服务。

对于机构，客户分群按需个性化设定能够更高效地处理贷后管理工作。诺诺数科的贷后监管中台系统利用大数据技术、大数据架构，对客户进行多个维度的分类，按需进行个性化设定，例如企业单户监管可按单户企业设定；抵押类、供应链类可按客户类型设定；江浙沪、东北地区等可按区域设定；农业、建筑业、服装行业等可按行业设定。将不同还款能力和意愿的客户采用差异化催收的方式，还可以根据客群属性和行为习惯等维度选择差异化触达客户策略。

诺诺数科的风控策略模型不仅以B端企业信息为依托，还纳入了C端企业主数据，通过B+C端模式挖掘更多风控变量，形成诺诺数科贷后监管中台系统。

【获客】

大数据智能营销

银行业目前正处于低增长的”存量时代“，获客成本高、客户粘性下降，银行业的机构需要”数字化“转型。根据银保监会2012~2020年间公布的数字显示，尽管中国商业银行的利润呈稳步上升趋势，但年均增长率已经降低到个位数，且大部分年份都明显低于中国GDP的年增长率。

随着互联网流量红利的消耗殆尽，银行传统不精准的营销策略，或是造成净利润增速下滑的主要原因之一。为此，银行营销风控一体的精细化客户经营策略，可将营销、风控难题一并解决。

作为数据场景服务的领导者，深耕信贷领域、拥有5年贷后监测经验、诺诺数科已与浦发银行、平安银行、微众银行、新网银行等几十家银行合作、服务资产规模近千亿。在获客方面，诺诺数科利用流量筛选、建模筛选用户，通过借贷意愿模型、风险前置模型等达成精准匹配。针对存量用户，诺诺数科运用大数据智能营销，对存量客户匹配最优营销策略，从而增强营销效率，提升营销能力并解放人力，增加核心客户粘性，满足不同用户层级的融资需求。

诺诺数科希望通过数字科技，打造行业旗舰标杆，帮助更多行业机构深度整合自身资源、合理合规运用数字科技，为机构及企业用户提供新业务模式、创新产品等高效智能的数字科技解决方案。

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