银行服务实体经济发展经验及启示材料（最新分享）.docx

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1、银行服务实体经济发展经验及启示材料（最新分享）近年来，农商银行面向市场经济主体，聚焦“三农”、小微企业，抢抓市“智慧城市”建设机遇，对政务大数据在信贷领域、风控领域、管理领域等进行了系列探索和实践，创新推出一系列金融产品和服务，大大提升了金融服务实体经济的质效，得到社会广泛认可。一、银行主要经营特色一是做小、做微。截至目前，普惠型小微企业贷款余额*元、占各项贷款余额的*%。二是专注三农。目前，涉农贷款余额*元，占各项贷款余额的*%。三是信用为主。目前，信用贷款余额*元，占各项贷款余额的*%。四是覆盖广泛。目前存量授信*户、*元，户均授信*元，客户经理人均管户*户，覆盖谯城区*家庭单位。五是数字

2、赋能。政府大数据应用在全国银行业内处于领先地位，被*省人才工作领导小组评选为产业创新团队。二、服务实体经济主要经验做法（一）推动“金融+政务”共建。市政府“智慧城市”项目入库公安、人社、卫健等*家单位*类数据，共享库数据总量达*条，形成了企业数据库、电子证照库、信用信息数据库、医疗数据库、视频数据库和地理空间数据库等一系列城市基础数据库，是全国范围内质量最高、更新最快、范围最广的“大数据”平台之一。农商行以地区智慧城市建设为契机，充分利用政府数据的完整性、准确性、及时性等特征，实现政府大数据在金融领域的深度应用，并结合行内金融数据，为客户提供更加便捷的金融服务，开创性的建立了“金融+政务”普惠

3、金融服务体系，为政务信息在金融领域的创新应用提供了新的解决方案，创造了“1+12”的社会效应。（二）推动“金融+普惠”惠企惠农。农商行通过调整信贷业务投向和产品优化创新，优化经济结构，实现信贷资源不断向高效行业转移，用实际行动支持实体经济。一是推广“金农易贷”，让数据跑腿。以*省联社手机银行（个人网银）为载体，推出客户足不出户线上贷款申请、系统自动准入检查、自动评级授信、自动利率定价、自主借款还款、自动风险预警、自动电子档案管理的“金农易贷”产品，为辖内18周岁至65周岁的城乡居民、个体工商户、法人企业主提供*元以内信用贷款支持。通过准入判断模型、授信评级模型、风险预警模型、利率定价模型等“大

4、数据”建模，实现3分钟之内全部办结，全程无任何纸质资料、全程无断点；通过“一次核定、随用随贷、余额控制、循环使用”的管理模式，提高客户用款的便捷度、降低使用贷款的成本。该项目*年至*年，完成授信*户，占辖内符合授信条件总人口的*%、占辖区总家庭户数的*%;授信总额*元、户均*元；用信余额*元，用信比例*%;累计发放*笔、*元，累计收回*笔、*元。贷款余额占全部贷款总额的*5%、形成不良8元，不良率为粽。二是搭建“信贷工厂”，整合信贷产品。运用大数据进行顶层设计，针对小微企业、个体工商户抵质押贷款搭建“信贷工厂”平台，运用大数据将传统信贷产品“商家乐”“小微乐”“税融通”等进行全面整合，实现客户

5、自助线上贷款申请、系统自动准入控制、自动评级授信、自动电子档案管理，以“线上+线下”的模式为小微企业、个体工商户等提供500万元以内信贷支持。在“信贷工厂”申请贷款的客户无须提供身份证、户口簿、营业执照、公司章程、银行流水等材料，由大数据自动生成调查报告、审查报告、贷后检查报告，支行行长、客户经理以接受“指令”的方式上门服务，一般在48小时办结。自2017年9月份上线至2021年11月末，完成授信184631户、252亿元。三是创新“企e贷”，助力复工复产。农商行积极利用数字赋能助力小微企业复工复产，着力解决小微企业无有效抵质押物、财务制度不健全等问题，研发“企e贷”产品，以“区块链+大数据”

6、应用为特色，为市*户中小微企业、个体工商户、新型经营主体等提供*元以内的信用贷款支持。首先，充分发挥电费数据的作用，对小微企业、个体工商户按照行业类型分为*类，依据行业特点、经营规模、行业周期等，分别搭建相关模型，增强了建模的针对性和应用质效。其次，深度应用“区块链”技术。采用无抵押、纯信用、最快2小时办结的模式,零接触、循环用、更便捷，解决中小微企业的融资难问题。目前，“企e贷”共完成各类企业授信*户，授信金额*元，户均授信*元。（三）推动“金融+场景”融合。在前期创新金融产品和服务的基础上，农商行利用大数据推出一系列信贷产品，形成金融支小支农的良好态势，助力中小微企业和新型农业经营主体发展

7、。研发各种特色产品，如基于中药材产业的“中药材供应链”、基于乡村振兴的“振兴e贷”、基于营销管理的“智能营销系统”、“风控系统”等陆续上线部署，打造“小而美、小而精、小而快”的科技银行，构建以点代线、以线代面的小微企业金融服务体系。三、取得的成效（一）建立自动化、模型化的业务办理模式。农商行借助政务大数据、行内数据，充分运用手机银行和网上银行等现有系统资源，开创了大数据业务办理模式，建立授信评级、利率定价、贷后预警等信贷数据模型，实现客户贷款自助授信申请、自动准入检查、自动授信评级、自动风险预警、自动利率定价、自助签订合同、自助借款还款。在为客户提供便捷服务、提高满意度的同时，大大节约人力物力

8、成本，释放各环节业务流程压力，实现业务资源的集约化配置。（二）实现行为分析与贷后管理的有机结合。农商行借助数据激发内生资源，强化贷后风险预警管理，从立足县域、面向“三农”、服务小微的定位出发，充分分析服务客户群体特征，基于政务数据不间断对客户的行为数据进行采集，对借款人进行全面持续的风险监测，形成全天候、全方位、全流程的监测体系。通过对客户信用状况变化、婚姻状况、房产查封信息、有无重大疾病等行为信息的网络化审核，及时发现风险迹象，提示风险预警，推动行内业务部门全面深入的了解风险状况，提前采取风险应对措施，尽可能降低损失，全面提升金融机构量化风险评估能力，补足贷后风险管理短板，实现了客户行为信息与贷后管理有机结合，建立了数据风险防控体系，进一步提升贷后精细化管理水平。（三）顺应传统银行转型及“互联网+”的潮流。“互联网+”与金融科技的强势崛起，银行机构面临前所未有的压力，传统银行业务的互联网化已经成为大势所趋，平台搭建、场景金融、网络金融成为商业银行转型智慧银行的发力方向，农商行确保以客户为中心，增强其客户服务能力，并实现稳定客户、黏合客户和服务客户。此外，通过构建精细化客户服务系统来更快更好的满足客户的需求，加大技术、信息和智力的投入力度，使服务能力更加精准和有效，进而使其工作的效率和效果得到有效的提高，使其获得更多的经济效益和社会效益。