现状分析

因“贷后管理不到位”银行频频收罚单，清收难

银行贷后管理的痛点

1、监控力度有限

贷后管理主要以客户经理实地调研和客户提供相关资料相结合的方式

2、风险识别能力有限

客户经理和贷后管理人员依靠个人能力，结合客户提供的一些资料识别风险，信息的来源存在不可控风险

3、成本高昂

客户经理走访、调研、访谈，人力成本和时间成本高

4、风险的应变能力不够

风险的形成，是一个动态衍进的过程，如何及时发现风险，控制风险，制定有效的风险管理手段，降低风险事件的发生，缺乏有效的应变手段

5、联动能力差

企业经营的实际情况，无法准确、及时、动态的展现，风险预警等信息无法实时同步，对前后台人员的风险管理能力提出了很高的要求

6、缺乏智能化的管理手段

对客户的运营情况，产能情况，资产情况，公司人员变动等信息无法有效掌握，数据信息传递的及时性和可靠性有待提升

方案特点概述

1、风险识别能力强

通过物联网传感器-如水电表等检测识别企业经营状况，提前感知经营风险，防患于未然

2、银行各部门联动能力强

从感知、传输、平台、应用四个层面打造智能化产品平台，前端的客户营销部门与后端的风险管理部门联动，确保可防可控

3、成本可控

智能化设备不依赖人力完成，一次投入，产品生命周期内的人力维护成本极低

4、银行和客户，各取所需

通过数据的连接和传输，利用智能化的管理平台，使银行和客户均能通过一个平台，拿到各自需要管理的数据，达到安全防控的目的

系统架构

能耗监测

能耗监测方案-特别是生产型企业

资产定位

资产管理

人流量监测

通过监测一定位置区域的人流情况，用人流出入频次和密度来判断企业贷款的经营情况，第一时间得知企业的经营数据

平台功能

1、支持通过物联网技术监测企业能耗和坐班人数

2、近7日/30日/累计总能耗、人流的数字看板监测

3、近7日/30日/全年总能耗、人流的柱状图统计分析

4、信贷风险管理,大数据分析对比,快速灵活设置告警阈值和通知时间，支持短信和邮件告警通知方式

5、环比趋势分析,支持按周/月/自定义周期进行数据环比分析，有效定位异常区间

6、区域数据统计,支持以列表方式统计各区域数据，助力精细化管理

实时监测

实时统计显示今日/近7日/30日/累计用电总电能,支持最近7天/30天/年的 累计用电量柱状图分析

风险告警

支持设置周/月周期的环比告警，通过比较上周/月的累计用电量和本周/月的累计用电量阈值差异进行告警触发.支持自定义告警通知日期(cron表达式，默认每周一早上9点半，每月第一个工作日10点)，当企业用电量触发告警，在页面刷新告警日志展示，并支持通过手机和邮箱通知相关管理人员。

趋势分析

支持周/月周期的环比趋势分析，通过选择周/月/自定义时间周期.来比较本次时间周期和上次时间周期的用电趋势变化.通过趋势分析来发现周期时间的用电差异，辅助管理人员快速定位问题区间和提前预防潜在风险。

人流量统计

通过统计单位上班时间内(如8:00-10:00时间段)的坐班人数，来智能分析企业的日常经营，通过周期的坐班人数的变化差异来分析企业的经营变化，预防人员大幅变化造成的企业风险。

用户管理

多用户和多角色管理,支持按照项目归属分配客户经理的管理项目和权限，支持超级管理员模式，灵活添加用户和角色，按照企业架构、人员安排自主灵活设定和管理维护。

方案价值

防范风险

物联网终端能及时感知异常数据预警，动态分析企业的发展态势，客观准确地展示监测数据，为银行信贷资金动态调整提供有力的数据支撑。

降低成本

贷后管理平台一站式交付客户的监测数据，降低客户经理及风险管理人员走访的时间成本，减少人员出差费用的开支。

提高效率

客户经理和贷后管理人员可以通过贷后管理平台对各家贷款企业的经营情况及时地进行了解和反馈，为下一步的决策提供第一手信息，全面评估行业的发展态势，更加完整地展现贷后管理手段的多样性，为银行风险管理提高决策效率。

应用场景-适应客户类型

生产、贸易类企业

成功案例