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推动授信审批从经验导向迈向数据智能导向。深度整合行内外数据与信贷本体模型，对授信申请进行自动化风险扫描与合规性判断，并基于规则引擎与AI模型给出授信额度、利率、担保方式等决策建议，辅助审批官高效、准确完成决策，提升审批的客观性与一致性。
01
审批决策高度依赖个人经验，尺度不一
02
合规要点繁多，人工比对效率低且易疏漏
03
复杂案例决策周期长，影响客户体验
自动扫描申请材料，比对黑名单、行业政策、准入标准等，秒级生成初筛报告。
综合客户信用、财务、流水、押品等信息，输出授信方案建议。
将授信政策制度内嵌为规则，自动检查业务合规性。
自动汇总关键信息与决策依据，生成审批意见书草稿。
所有决策建议均有清晰的依据与规则来源，满足监管可追溯要求。
AI模型负责风险预测，规则引擎负责合规硬约束。
审批操作作为反馈，持续优化模型与规则。
自动对照行业政策、准入标准与黑名单，快速过滤不符合准入条件的申请。
综合多维数据给出额度、利率、担保方式等决策建议，提升审批效率与一致性。
基于客户风险等级与贡献度模型，输出差异化的授信额度与定价参考。
自动汇总审批关键信息与决策依据，生成规范化的审批意见书草稿。