.零售信贷风控管理系统（分包二）需求说明书文件状态： 草稿 正式发布 正在修改文件标识：九江银行零售信贷风控管理系统需求说明书当前版本：1.0作 者：完成日期：机构公开信息版 本 历 史版本/状态作者参与者完成日期备注1.0创建 目 录 1.概述41.1 项目背景41.2 项目目标41.3 项目范围52. 业务功能需求52.1功能需求清单52.2风控管理62.2.1 信用评分62.2.2 政策规则引擎72.2.3 业务规则引擎72.2.4 风险分析72.2.5 授信审批流程72. 3和其他系统的关系92.3.1 和行内其他系统的关系92.3.2 和行外系统的关系93. 技术需求103.1 系统架构需求103.2 系统环境部署需求103.3 用户界面总体需求103.4 性能需求103.5 可靠性需求113.6 安全性需求113.6.1 网络安全113.6.2 应用系统安全113.7 容错性需求123.8 稳定性需求123.9 可扩展性需求123.10 服务需求123.10.1 建设与实施123.10.2 维护与支持143.10.3 培训与交接153.11 其他需求163.11.1 数据库使用安全163.12.2 数据备份与恢复161.概述1.1 项目背景零售信贷业务是发展趋势，在我行传统信贷模式之下，无法满足个人客户需求，为有效实现业务受理的快速化、业务办理的快速化，需搭建我行零售信贷风控管理系统，实现客户的准入机制、制定评分卡。同时对第三方数据进行管理，设置好对接接口，防止过多的重复开发。1.2 项目目标根据我行的规划，零售信贷风控管理系统项目将分为两步走，第一步将我行现有个人贷款产品由线下向线上转移，实现线下线上相结合，简便贷款手续，优化贷款流程，集中化审批，建立评分卡模型。预计在今年6月底完成开发上线，一期产品上线包括：公积金贷、按揭贷两款产品，同时做好渠道端布局，实现各渠道入口的打通；第二步建立反欺模型，优化决策模型，减少操作风险和人力劳动强度。加强布局线上贷产品，拓宽我行产品渠道及客户群体。零售信贷风控管理系统建设的目标如下：1. 功能模块化搭建零售信贷风控管理系统的框架，后续通过增加功能模块，适应不同零售信贷产品的线上运行。2. 产品配置化开发信贷产品不需做过多的开发，通过配置申请要件、受理规则、授信规则、放款规则、核算规则和产品上架来发布新产品。3. 业务规则规范化细化各个业务环节的业务规则，形成业务规则库，不同的产品对应不同的业务规则实例。4. 流程规范化设计若干标准流程、简易流程和自动流程，通过业务规则引擎自动触发相应的业务流程。5. 申请要件规范化将业务申请要件按影像树的形式组织，不同的产品对应不同的影像树模块，必须要件缺少将无法提起业务。6. 关键风险点信息化在身份认证方面应用人脸识别技术；在合同方面应用电子合同和电子签名；在反欺诈和信用评分方面与FinTech公司合作。7. 业务处理智能化最终目标是实现线下线上的进件、审批、放款等业务处理环节中，根据规范流程、统一业务规则以及合理的评判标准达到系统智能化，加快进件效率，减小操作风险，提高我行效益。1.3 项目范围本次项目的范围为我行现有个人贷款产品的云平台实现，实现线上线下相结合，并简化贷款手续，使贷款更方便，用户体验更好；优化贷款流程，使贷款流程标准化、可配置化，减少系统建设工作量，并方便增加新的产品；最终达到产品的灵活配置与发布、风控流程与模型的灵活建立、审批人员绩效的统计分析等。第一期上线产品为按揭贷款产品（包含一手商品房，一手商铺）进行线上化处理、公积金贷款产品半线上处理并实现业务贷款额度的循环、自动提额功能，之后新增线上化产品及其他个人产品时，则按照产品添加、流程配置的模式，进行组件化配置，减少对系统的修改，迅速实现产品发布。2. 业务功能需求2.1功能需求清单功能清单列表：功能需求描述后台管理功能需求风控管理模型管理模型分为规则、评分卡两大类，规则可以创建：贷前规则、贷中规则、贷后规则，评分卡可以创建申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡。新增规则、规则查看、规则发布、规则下架、规则删除；新增评分卡、修改评分卡、删除评分卡、评分卡发布、评分卡下架；各规则和评分卡修改、新增等均实现较为简易操作，让业务人员可以进行编写。指标管理主要是各类数据源的初始化指标管理，包括系统内部指标，包括芝麻信用、人行、同盾、白骑士、face+等。新增指标需要通过初始化脚本执行。查看、查询指标。系统必须提供指标对接接口，实现指标对接的简易化。风控等级管理风控等级主要是提供一个基于评分卡的额度建议规则。具体额度规则需要由风险决策引擎给出。新增、查看、删除、下架、发布。外部名单管理定义各类名单和名单来源、入库原因等。名单库类型包括：黑、白、灰、红四种。名单类型：手机号、身份证号、支付宝ID、设备ID、IP、邮箱、QQ、微信、地址，可以扩展。新增名单库、查看、撤销出库、出库审核、批量导入。系统必须提供各类数据对接接口，实现数据对接的简易化。和其它系统关系行内系统接入行内系统，包括：现有信贷系统（高伟达）【CRMS】、企业服务总线系统【ESB】、统一用户认证【IAM】、操作数据存储系统【ODS】、企业客户信息工厂【ECIF】、影像系统、电子印章、文件传输平台【GTP】、人力资源系统【HRMS】、核心系统【CS】、短信平台等。行外系统外欺诈数据平台、三要素认证数据、公检法等第三方获取数据（第三方数据的接入必须进行标准化接口设置，以便后期数据获取）。大数据源（风控模型和决策模型使用）人行征信1.与我行直接查询人行征信接口对接；2.进行人行征信数据解析，运用到评分与决策中。第三方大数据源接口预留第三方大数据源接入的规范接口。以下将逐节介绍各个模块的业务需求。2.2风控管理风控（授信）管理包含信用评分，政策规则和业务规则引擎，授信审批流程等功能。此部分是零售信贷风控管理系统中最重要的功能，信贷云平台的自动化评级和高效率授信是系统的重要需求。在进行风控管理时，可以提供前期人工判断与系统判断的对照功能，有效实现业务数据的匹配与比对。2.2.1 信用评分信用评分包含两部分：1.对客户信息使用评分卡模型进行信用评分。2.根据信用评分的准入规则进行准入判断，是对客户进行授信的基础。1. 信用评分信用评分的输入是客户的资产信息，人行的个人征信信息，本行的信用信息，如果没有本行的信用信息，必要时可引入第三方征信信息。其中，以客户的资产信息，人行的征信信息和本行的信用信息为主，第三方征信信息为辅。信用评分的模型是信用评分卡模型，信用评分卡模型分为申请评分卡（Application Score Card，即A卡），行为评分卡（Behavior Score Card，即B卡），催收评分卡（Collection Score Card，即C卡）。申请评分卡用于申请场合，行为评分卡用于续贷场合，催收评分卡用于对于不良贷款的催收环节，而且和银行的催收政策结合紧密。不同的评分卡输入参数不同，对于申请评分卡，不同信贷产品的风险考察的重点不同，输入指标也略有差异。评分卡模型在不同的历史数据条件下，模型也不一样。最初银行没有充足的历史数据或经验不足时，根据业务风险专家选定指标和指标的权重占比，进行评分。当银行积累足够历史数据并建立大数据平台后，可进行大数据技术对指标进行提取，采用逻辑回归等技术建立评分卡模型，计算信用违约概率，并和历史数据进行比对，反复测试，得到适合的输入指标和模型来进行信用违约概率，并依据相应公式转换为信用评分（跟芝麻信用评分相似），并且隔一段时间再进行测试模型的适用性。2. 评分准入判断 在进行信用评分之前，需要对征信报告进行连三累六、失信人的初步判断，若是则拒贷。在得到信用评分之后根据信用准入规则，进行信用等级判断和准入判断。对于符合高信用等级条件的可在授信时获得高额度授信或者利率折扣的优惠等。2.2.2 政策规则引擎对于各信贷产品的政策规则，采用规则配置，引擎自动计算的方式，出具符合不符合判定结果。规则引擎在授信审批条件时计算，位于授信审批流程中需要审查check的相应节点。它可以减少人为审核操作，大大提高授信审核的速度。2.2.3 业务规则引擎对于各信贷产品的政策规则，采用规则配置，引擎自动计算的方式，出具符合不符合判定结果。规则引擎在授信审批条件时计算，位于授信审批流程中需要审查check的相应节点。减少人为审核操作，大大提高授信审核的速度。2.2.4 风险分析 申请分析：系统支持业务统计功能（申请人数，通过人数，通过率，放款金额等); 具备规则合理性分析，模型稳定性分析以及提供数据面板；具备人群分析能力包含年龄。性别，地域，时段，申请次数等；具备对渠道评估的能力；具备风险预警能力，准确包含人群特征变化，评价变化等分析。贷中分析：系统支持通过客户贷中行为分析，包括还款行为、还款金额，定期进行征信查询，外部大数据黑名单查询等，对客户给出提额控额冻额等意见。贷后分析：系统支持贷后管理；业务分析（包含总订单量，预期收益等统计），逾期分析(包含月度统计，分期统计，逾期转化率，催收效率，高危渠道等统计)，规则调优(流程优化，坏账定义，数据集选择等)，模型评估（包含流程选择，模型选择，数据集选择，坏账定义，KSAUC的性能评估）以及产品优化(利率对利益的影响，期数对收益的影响，金额对收益的影响等)BI分析：系统支持模型预测，包含对新增贷款，贷款收益支出，KPI的预测2.2.5 授信审批流程授信审批流程包含标准审批流程，绿色通道流程和自动审批流程。授信审批流程在产品设置时就已经设置完毕，此处根据流转信息，岗位等进行审批流转即可。授信流程建议采用免费的审批流工具，对相应的流程、岗位、审核事项进行配置。按揭贷款授信流程和处理要点按揭贷款是本期优先上线的产品，以按揭贷款产品为例说明信贷审批流程和业务处理要点。例如对于房屋按揭贷款的评分卡指标的建议：住房贷款申请评分卡，收集资料：客户基本信息、贷款基本信息、人行征信信息、客户关系信息等。客户基本信息：学历，工作行业，年龄等信息。贷款基本信息：首付款比例，房屋类型等信息。人行征信信息：借款人、配偶的人行征信信息。客户关系信息：是否银行VIP，客户定期账户，活期账户，银行卡等信息。此部分评分模型、输入指标和输入评分范围，信用评分准入规则需要九江银行详细提供。1. 授信时规则引擎计算的内容a. 征信查询日期不早于征信授权日期。b. 首付款比例check：例如纯商用比例不得低于X%，商住两用X年的，首付比例不低于X%，产权为X年的，首付比例不低于X%。c. 每月总还款额check：省内省内县域X元，三、四线城市X元，归属二线城市的省会城市及二线城市X元，一线城市（北上广）X元。d. 全国前100强开发商check。e. 贷款金额、利率信息及止期check：客户年龄+贷款期限不超过法定退休年龄，否则需上报总行/分行授信部审批。2. 授信审核内容：