三年业务规模超过30倍，不良率基本保持不变，这是某头部城商行发展互联网贷款业务时交出的成绩单。

从2020年7月开始，银保监会接连出台了《商业银行互联网贷款管理暂行办法》、《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》等政策文件，加强对商业银行互联网贷款业务的监管力度。

监管就像是足球场上裁判的中场哨声一样，将商业银行互联网贷款业务分成了上下半场。

如果说互联网贷款业务发展的上半场，比拼的是流量、客户、资金。那么下半场，各商业银行将在风险管理、营销运营、场景生态等方面短兵相接。

某城商行从2018年便开始积极推进大零售战略，其中互联网贷款业务是大零售战略的重要一环。

事实上，自从监管新规出台以后，很多中小银行互联网贷款业务陷入了困境，该城商行却逆势上扬，走出漂亮的增长曲线。究其原因，该城商行一方面积极拓展合作机构范围，降低对单一流量渠道的依赖；另一方面，充分挖掘优势，发展自己的线上贷款生态和本土渠道流量，并携手百融云创，建设自主的线上数字化核心能力。

不可避免的是，在发展互联网贷款业务进程中该行遇到了很多新挑战，银行传统线下贷款模式的信用策略非常依赖强规则和专家经验，行方原有的规则策略覆盖度不足线上渠道的50%，迫切需要引入多维度信息，精准、立体地“认识”客户风险，并嵌入一整套自动化审批系统，以应对进件客群的潮汐。

咨询+模型部署

构建数字化信贷基石

百融云创专家对行方现有策略进行分析诊断后，协助该行进行互联网贷款业务策略优化及模型的部署和决策。百融云创针对来自互联网不同渠道的客户与行方进行联合建模，分别构建贷前反欺诈、贷前信用、贷中行为等评分模型, 完善现有智能分析体系。

在联合建模过程中，百融云创筛选或衍生出区分度比较高的指标变量，构建规则模型，应用到贷前准入和贷中监控策略，在项目建设期间百融云创总计开发出2000多种衍生字段。

同时，百融云创通过自研的建模技术与行内风险管理业务经验相结合，引入多叉树、逻辑回归、LightGBM等多种AI算法，开发策略兼具高准确性和可解释性。并搭建了模型监控体系，为模型的长期优化迭代提供基础。

此外，百融云创为行方搭建线上业务资产全生命周期的客户风险评估体系，涉及包括贷前反欺诈评估、贷前信用评估、贷中行为评估、贷后催收评估等多个环节，为行方的业务决策提供智能依据。

随着项目的落地，该行互联网贷款业务自动化审批通过率从最初的不到40%提升到80%左右，风险管理体系得到全面的优化，高效识别和拦截高风险客户，大幅提升经营水平，让效率和风险得以兼顾。

值得一提的是，咨询服务为项目的顺利推进发挥了重要作用。百融云创以丰富的行业经验为基石，结合深厚的模型开发、策略优化等方面能力凝结而成一整套方法论。从银行视角出发，既为行方解决现实痛点，又能立足当下而计长远，将银行发展互联网贷款业务变得更加系统化，为后期行方持续开展数字化信贷业务赋能。

互联网贷款业务是一个绝佳的“练兵场”，对于培养和提升商业银行自身的数字化能力起到积极作用。该行以此为基础进行线上线下结合、发挥地域场景优势，通过加大科技手段在零售业务的投入，利用智能分析与运营、人工智能等互联网技术提高营运效率，大力推动业务多元化、场景多样化轻型银行的建设，展现出勃勃生机。

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