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从系统出发，为线上信贷提供解决方案
更新时间：2025-5-8 02:05:44 作者：爱短链
本文将重点介绍相对常见的在线信用系统解决方案，大致介绍渠道、信用管理、决策引擎、模型平台、信用前端、数据平台、会计系统、催收系统、其他支持系统和合作模式，介绍各系统的功能和系统定位。
市面上借贷APP常见的客户端功能如上图所示，贷款产品主要基于不同的基本属性：利率、金额、还款方式、期限、支付方式等，衍生出不同的贷款产品，但本质相同，功能描述不多，主要介绍各系统的内容和注意事项。
一、渠道技术 渠道端对客户身份的认证经历了用户名 密码、U盾、用户名 短信验证码、指纹、滑块验证、人脸识别、设备指纹、生物探针技术的演变过程，前六种常用于实现。
作为两种新型的风险识别技术，设备指纹和生物探针与传统的身份认证手段共享，以确保用户账户和资金的安全。
设备指纹技术主要通过脚本/sdk主动收集操作设备的多个信息，生成唯一的设备识别码，传输到后台服务进行风险判断，给出验证结果，发挥风险识别作用。
生物探针根据用户操作设备的生物行为进行用户身份认证。
生物探针收集操作手机时的传感器数据和屏幕轨迹数据，获取用户压力、设备仰角、滑动轨迹等数据，形成用户数据集。
用户操作设备时，根据算法输出自己的决策，达到用户认证的效果。
二、中台系统 1. 信用管理系统 信用管理系统是我们在信用业务结构中常说的业务系统，主要是信贷业务的运营管理功能。
信贷业务从渠道端启动后，通过服务端调用信贷系统，信贷系统生成申请id因此，作为记录信用申请数据的唯一索引，信用系统调用风险决策系统进行信用决策，信用决策后返回信用系统管理客户配额。
信贷管理系统常见的业务功能主要有：客户管理、产品管理、配额管理、进货管理、合同管理、信用管理、借据管理、还款管理、逾期管理、合作管理等。
客户管理：包括个人客户和企业客户管理。
在线贷款客户来源为在线注册后的客户管理功能。
您可以查看个人/企业客户的详细信息；传统信贷系统的客户管理系统也具有为客户注册的功能。
产品管理：是贷款产品的配置管理。
产品管理可由信贷系统、核心系统和产品厂管理，但应进行映射关系。
产品管理可配置多维参数：基本配置、合作伙伴配置、担保方式、还款方式、金额、利率等。
配额管理：可分为客户配额、产品配额、合作伙伴配额几个维度。
配额之间的关系可以复杂或简单，结合不同机构的设计配额管理有不同的定义（以后可以梳理配额系统），配额管理功能包括配额查询、配额调整、配额冻结、配额解冻、配额占用等操作，贷款管理常用的贷款预警进行配额管理。
输入管理：是信用申请输入的管理功能，通常显示客户的申请信息、风险决策细节和风险决策结果。
合同管理：管理客户签署的配额合同或支持协议。
通常，信用系统记录配额编号/信用协议编号，电子合同文本存储在文件服务器中，并通过信用系统访问具体地址进行合同预览。
信用管理：是客户支付资金的详细查询功能，详细记录客户的每次提取数据。
在借据管理中，借据可以是一次性提款，也可以是一个循环限额。
借据管理主要是查看客户的借据信息。
还款管理：记录客户还款记录数据。
逾期管理：涉及逾期贷款后管理，本部分将在催收系统中详细介绍。
合作伙伴管理：资产、资本方的合作管理，包括合作模式、利润分配模式、机构信息管理、账户管理、补偿管理、协议管理等。
2. 决策引擎 决策引擎是信贷业务风险控制的大脑。
信用决策、贷款管理和贷款后管理是在业务方启动后调用决策引擎进行风险决策的。
决策引擎的常见功能如上图所示。
业务方在进行贷前决策时，通常以决策流为入口，依次执行决策流中的不同节点，决策流的组成部分是指标/变量–规则–规则集–策略集 模型 决策工具 知识图谱–决策流。
指标包括基本指标和衍生指标，可以理解为业务系统可以直接传输的字段，衍生指标是需要基于基本指标处理的指标，包括离线和实时。
函数是指在规则使用指标的过程中，可以简单地处理指标，如空转换。
规则是指标 表达式 阈值配置规则，将相同数据源/相同类型的规则组合在一起，即规则集/策略集。
决策树、决策表和决策矩阵是不同决策工具的展示形式。
根据战略的具体内容，可以选择具体的工具来实现决策判断。
决策流是将决策的每个节点串联起来，从而执行整个决策流的风险决策判断。
规则测试是对调整后的策略进行测试验证，可取真实存量客户进行测试，验证后的策略才能发布上线。
风险决策报告显示了客户信用过程中的风险决策内容，包括申请信息、规则执行细节、决策结果、决策流程执行轨迹等。
贷前决策通常包括准入门槛、反欺诈规则判断、预授信、信用评分、定额定价等。
贷款预警通常由一些外部数据和内部数据组成，并定期启动输出贷款的决策行动，如金额冻结、金额减少、金额增加等。
贷后催收策略多根据催收评分卡、逾期天数、贷余信息等实施催收策略，输出催收动作 从而提高催收效果。
冠军挑战者的目的是比较两种策略的效果，可以配置决策流中的任何节点或整个决策流，从而观察冠军策略和挑战者策略的效果比较。
3. 核算系统 会计系统是贷款账户会计的管理系统，包括会计处理、账户管理、贷款变更、资金交易。
账户管理：包括客户账户、内部账户、合作机构账户、科目管理和对账服务。
会计处理：包括贷款账户正常计息、利息计提、结息处理、逾期转让、减值转让、风险计提。
贷款变更:包括贷款延期/缩期、核销、核销收回、利率变更、本息调整、还款日变更、账单分期付款、延期还款。
资本交易：包括：贷款发放、正常还款、提前还款、逾期还款、自动扣除、利息收取。
4. 数据管理 数据管理平台是内外数据的管理平台。
信贷业务风险决策需要依靠内部客户基础数据、业务数据和申请数据、外部信用调查数据和三方数据。
数据管理平台的功能角度可分为：供应商管理（管理三方数据供应商基本信息、合作信息）、数据服务管理（管理数据服务基本信息、查询等）、业务服务管理（管理内部系统与三方数据服务调用关系管理）、计费管理（管理三方数据服务计费模式和成本统计）、数据接口管理（三方数据接口配置管理）、数据路由管理（类似三方数据调用优先设置）等。
可区分数据管理业务角度：中国人民银行征信数据、第三方数据、内部数据、内外整合数据。
中国人民银行信用调查数据：区分单笔查询和批量查询，中国人民银行信用调查数据查询分析后落库，决定使用中国人民银行实时处理的数据。
外部数据:查询时根据查询优先级调用查询，查回后分析入库。
外部数据一般设置有效期，有效期内可以查缓存。
内部数据：通常使用内部埋点数据、业务数据等，内部数据经衍生处理后供决策使用。
5. 催收系统 如上图所示，收集系统的功能是所有逾期案件数据。
逾期案件数据在执行决策引擎的收集策略后，输出具体的行动路径和行动频率，并提供给相应的工作台。
收集动作包括：短信、ivr、AI外呼、人工内催、委外、法催、核销。
除上述相应收款动作的工作台外，收款系统的功能还包括收款案件流通、收款单、手动转账单、留案、案件回收、失联管理等。
案件流通-正流通是指根据逾期天数、贷款余额、内外部数据判断，自动将案件从一条行动路径转移到其他路径。
案例流通-常见的反向流通系统催收室的流通不涉及绩效考核；手动内部催收和外部催收之间一般没有反向流通；反向流通通常是手动操作。
催收分为两个场景：内部催收案件指定为特定的催收小组或催收人员，外包案件指定为特定的外包公司。
手动转账是指将案件手动转移到其他催收组/催收员名下。
留案是指催收员主动以自己的名义发起即将自动转移的案件。
案件回收分为两个场景：以催收员/委外机构的名义回收到内催收池或委外池；或将指定案件回收到大案件池。
失联管理是对失联客户的管理。
催收系统每天将每个模块的失联客户指定为特定的催收人员，催收人员进行后续的失联筛选和失联识别。
6. 其它关联系统 其他关联系统包括支付、信用前置、营销系统、模型开发平台AI等等，这里每个系统都简单带过。
支付系统的调用将涉及绑定卡识别、贷款发放和还款的过程。
在贷前/贷中/贷后决策依赖征信数据的环节中，需要调用征信前置系统查询分析征信数据。
在贷款营销过程中，需要依靠营销系统配置相应的营销手段(利率折扣券、免息券等)。
模型开发平台涵盖了数据、建模、培训和模型服务发布的模型全过程开发。
在反欺诈案件调和催收过程中需要依赖AI外呼解放了部分人力，所以有AI系统的介入（AI可以在系统后面展开描述)。
三、支撑系统 支持系统是贯穿业务所需的系统，包括：短信平台（短信验证、贷款提醒、催收提醒等各个环节的短信），IVR（依赖ivr发起催收提醒)、图像平台(存储身份证图片、人脸识别图片等客户图像数据)、文件服务器(合同文本等)、任务中心、日志中心、权限中心、监控中心、数据中心等。
最近，各大机构都呼吁数据驱动业务发展，要求每个人都有能力进行数据分析。
作为所有业务的支持，数据平台和数字仓库作为支持前端和中间平台业务运行的底层系统。
数据涉及到更多的术语：数据库、数据仓库、数据市场、数据湖、数据平台、数据中心平台等。
这里主要介绍数仓和数据平台，一般分为数仓ods、pdw、dm、app层，数字仓库主要存储结构化数据，清理结构化数据，供数据分析和使用，并可显示为可视化报表。
数据平台包括结构化数据、非结构化数据、分布式存储和分布式计算平台，可实现数据集实时计算、离线计算、流量计算、图纸计算等。
因此，数据平台中的服务处理完成了决策过程中依赖的实时指标和离线指标。
作者:姜懿格，微信官方账号:金融发展Master，现任互联网公司风险控制产品经理，4年消费金融产品解决方案经验。
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市面上借贷APP常见的客户端功能如上图所示，贷款产品主要基于不同的基本属性：利率、金额、还款方式、期限、支付方式等，衍生出不同的贷款产品，但本质相同，功能描述不多，主要介绍各系统的内容和注意事项。
一、渠道技术 渠道端对客户身份的认证经历了用户名 密码、U盾、用户名 短信验证码、指纹、滑块验证、人脸识别、设备指纹、生物探针技术的演变过程，前六种常用于实现。
作为两种新型的风险识别技术，设备指纹和生物探针与传统的身份认证手段共享，以确保用户账户和资金的安全。
设备指纹技术主要通过脚本/sdk主动收集操作设备的多个信息，生成唯一的设备识别码，传输到后台服务进行风险判断，给出验证结果，发挥风险识别作用。
生物探针根据用户操作设备的生物行为进行用户身份认证。
生物探针收集操作手机时的传感器数据和屏幕轨迹数据，获取用户压力、设备仰角、滑动轨迹等数据，形成用户数据集。
用户操作设备时，根据算法输出自己的决策，达到用户认证的效果。
二、中台系统 1. 信用管理系统 信用管理系统是我们在信用业务结构中常说的业务系统，主要是信贷业务的运营管理功能。
信贷业务从渠道端启动后，通过服务端调用信贷系统，信贷系统生成申请id因此，作为记录信用申请数据的唯一索引，信用系统调用风险决策系统进行信用决策，信用决策后返回信用系统管理客户配额。
信贷管理系统常见的业务功能主要有：客户管理、产品管理、配额管理、进货管理、合同管理、信用管理、借据管理、还款管理、逾期管理、合作管理等。
客户管理：包括个人客户和企业客户管理。
在线贷款客户来源为在线注册后的客户管理功能。
您可以查看个人/企业客户的详细信息；传统信贷系统的客户管理系统也具有为客户注册的功能。
产品管理：是贷款产品的配置管理。
产品管理可由信贷系统、核心系统和产品厂管理，但应进行映射关系。
产品管理可配置多维参数：基本配置、合作伙伴配置、担保方式、还款方式、金额、利率等。
配额管理：可分为客户配额、产品配额、合作伙伴配额几个维度。
配额之间的关系可以复杂或简单，结合不同机构的设计配额管理有不同的定义（以后可以梳理配额系统），配额管理功能包括配额查询、配额调整、配额冻结、配额解冻、配额占用等操作，贷款管理常用的贷款预警进行配额管理。
输入管理：是信用申请输入的管理功能，通常显示客户的申请信息、风险决策细节和风险决策结果。
合同管理：管理客户签署的配额合同或支持协议。
通常，信用系统记录配额编号/信用协议编号，电子合同文本存储在文件服务器中，并通过信用系统访问具体地址进行合同预览。
信用管理：是客户支付资金的详细查询功能，详细记录客户的每次提取数据。
在借据管理中，借据可以是一次性提款，也可以是一个循环限额。
借据管理主要是查看客户的借据信息。
还款管理：记录客户还款记录数据。
逾期管理：涉及逾期贷款后管理，本部分将在催收系统中详细介绍。
合作伙伴管理：资产、资本方的合作管理，包括合作模式、利润分配模式、机构信息管理、账户管理、补偿管理、协议管理等。
2. 决策引擎 决策引擎是信贷业务风险控制的大脑。
信用决策、贷款管理和贷款后管理是在业务方启动后调用决策引擎进行风险决策的。
决策引擎的常见功能如上图所示。
业务方在进行贷前决策时，通常以决策流为入口，依次执行决策流中的不同节点，决策流的组成部分是指标/变量–规则–规则集–策略集 模型 决策工具 知识图谱–决策流。
指标包括基本指标和衍生指标，可以理解为业务系统可以直接传输的字段，衍生指标是需要基于基本指标处理的指标，包括离线和实时。
函数是指在规则使用指标的过程中，可以简单地处理指标，如空转换。
规则是指标 表达式 阈值配置规则，将相同数据源/相同类型的规则组合在一起，即规则集/策略集。
决策树、决策表和决策矩阵是不同决策工具的展示形式。
根据战略的具体内容，可以选择具体的工具来实现决策判断。
决策流是将决策的每个节点串联起来，从而执行整个决策流的风险决策判断。
规则测试是对调整后的策略进行测试验证，可取真实存量客户进行测试，验证后的策略才能发布上线。
风险决策报告显示了客户信用过程中的风险决策内容，包括申请信息、规则执行细节、决策结果、决策流程执行轨迹等。
贷前决策通常包括准入门槛、反欺诈规则判断、预授信、信用评分、定额定价等。
贷款预警通常由一些外部数据和内部数据组成，并定期启动输出贷款的决策行动，如金额冻结、金额减少、金额增加等。
贷后催收策略多根据催收评分卡、逾期天数、贷余信息等实施催收策略，输出催收动作 从而提高催收效果。
冠军挑战者的目的是比较两种策略的效果，可以配置决策流中的任何节点或整个决策流，从而观察冠军策略和挑战者策略的效果比较。
3. 核算系统 会计系统是贷款账户会计的管理系统，包括会计处理、账户管理、贷款变更、资金交易。
账户管理：包括客户账户、内部账户、合作机构账户、科目管理和对账服务。
会计处理：包括贷款账户正常计息、利息计提、结息处理、逾期转让、减值转让、风险计提。
贷款变更:包括贷款延期/缩期、核销、核销收回、利率变更、本息调整、还款日变更、账单分期付款、延期还款。
资本交易：包括：贷款发放、正常还款、提前还款、逾期还款、自动扣除、利息收取。
4. 数据管理 数据管理平台是内外数据的管理平台。
信贷业务风险决策需要依靠内部客户基础数据、业务数据和申请数据、外部信用调查数据和三方数据。
数据管理平台的功能角度可分为：供应商管理（管理三方数据供应商基本信息、合作信息）、数据服务管理（管理数据服务基本信息、查询等）、业务服务管理（管理内部系统与三方数据服务调用关系管理）、计费管理（管理三方数据服务计费模式和成本统计）、数据接口管理（三方数据接口配置管理）、数据路由管理（类似三方数据调用优先设置）等。
可区分数据管理业务角度：中国人民银行征信数据、第三方数据、内部数据、内外整合数据。
中国人民银行信用调查数据：区分单笔查询和批量查询，中国人民银行信用调查数据查询分析后落库，决定使用中国人民银行实时处理的数据。
外部数据:查询时根据查询优先级调用查询，查回后分析入库。
外部数据一般设置有效期，有效期内可以查缓存。
内部数据：通常使用内部埋点数据、业务数据等，内部数据经衍生处理后供决策使用。
5. 催收系统 如上图所示，收集系统的功能是所有逾期案件数据。
逾期案件数据在执行决策引擎的收集策略后，输出具体的行动路径和行动频率，并提供给相应的工作台。
收集动作包括：短信、ivr、AI外呼、人工内催、委外、法催、核销。
除上述相应收款动作的工作台外，收款系统的功能还包括收款案件流通、收款单、手动转账单、留案、案件回收、失联管理等。
案件流通-正流通是指根据逾期天数、贷款余额、内外部数据判断，自动将案件从一条行动路径转移到其他路径。
案例流通-常见的反向流通系统催收室的流通不涉及绩效考核；手动内部催收和外部催收之间一般没有反向流通；反向流通通常是手动操作。
催收分为两个场景：内部催收案件指定为特定的催收小组或催收人员，外包案件指定为特定的外包公司。
手动转账是指将案件手动转移到其他催收组/催收员名下。
留案是指催收员主动以自己的名义发起即将自动转移的案件。
案件回收分为两个场景：以催收员/委外机构的名义回收到内催收池或委外池；或将指定案件回收到大案件池。
失联管理是对失联客户的管理。
催收系统每天将每个模块的失联客户指定为特定的催收人员，催收人员进行后续的失联筛选和失联识别。
6. 其它关联系统 其他关联系统包括支付、信用前置、营销系统、模型开发平台AI等等，这里每个系统都简单带过。
支付系统的调用将涉及绑定卡识别、贷款发放和还款的过程。
在贷前/贷中/贷后决策依赖征信数据的环节中，需要调用征信前置系统查询分析征信数据。
在贷款营销过程中，需要依靠营销系统配置相应的营销手段(利率折扣券、免息券等)。
模型开发平台涵盖了数据、建模、培训和模型服务发布的模型全过程开发。
在反欺诈案件调和催收过程中需要依赖AI外呼解放了部分人力，所以有AI系统的介入（AI可以在系统后面展开描述)。
三、支撑系统 支持系统是贯穿业务所需的系统，包括：短信平台（短信验证、贷款提醒、催收提醒等各个环节的短信），IVR（依赖ivr发起催收提醒)、图像平台(存储身份证图片、人脸识别图片等客户图像数据)、文件服务器(合同文本等)、任务中心、日志中心、权限中心、监控中心、数据中心等。
最近，各大机构都呼吁数据驱动业务发展，要求每个人都有能力进行数据分析。
作为所有业务的支持，数据平台和数字仓库作为支持前端和中间平台业务运行的底层系统。
数据涉及到更多的术语：数据库、数据仓库、数据市场、数据湖、数据平台、数据中心平台等。
这里主要介绍数仓和数据平台，一般分为数仓ods、pdw、dm、app层，数字仓库主要存储结构化数据，清理结构化数据，供数据分析和使用，并可显示为可视化报表。
数据平台包括结构化数据、非结构化数据、分布式存储和分布式计算平台，可实现数据集实时计算、离线计算、流量计算、图纸计算等。
因此，数据平台中的服务处理完成了决策过程中依赖的实时指标和离线指标。
作者:姜懿格，微信官方账号:金融发展Master，现任互联网公司风险控制产品经理，4年消费金融产品解决方案经验。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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