随着互联网金融平台崛起，市场竞争加剧，坏账攀升，质量客户难寻等一系列发展瓶颈，小贷行业经营环境较前几年更为严峻。数据显示，2018年上半年新三板上挂牌的小贷公司不良借款余额，不良借款率，部分公司超过30%。过高的不良借款率主要反映出部分小额借款公司风险管理能力的缺失。贷前尽职调查，目的是解决信息不对称的问题，除了问、听、说、看、触等等，更重要的是“分析”，听了信息要过脑子，看了现场要学会思考，通过分析和思考，对比以往的经验，对比同行业企业，对比当地的经济环境和社会大环境，对比新的宏观调控政策，看看这家企业有没有什么与众不同，有哪些优势，有哪些劣势，分析会谈对象说的对不对，有哪些隐情，尤其是潜在风险的异常现象，必要时刨根问底，弄清究竟，还原真相。贷前调查是信用借贷管理的重要程序和环节，也是一个复杂繁琐的过程，切实做到严格把控信用借贷调查，才能规避风险，保障资金的安全。 数字化经营， 签里眼贷前尽调助力金融业务在存量时代突围；东莞贷前尽调系统厂家电话
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第228场银行业保险业例行新闻发布会在京召开，平安银行副行长郭世邦透露：平安银行将着力打造“行业银行、交易银行、综合金融”三大对公业务支柱。在加强风控管理能力方面，平安银行借助金融科技，打造科技风控平台“智慧风控平台”，使用智能应用，涵盖了贷前、贷中、贷后全流程。初代版本已投产，计划在年底前可以实现；“平安银行有一个贷贷平安的产品，这个产品带来了巨大的损失，该产品在历史高峰的时候有580多亿的借贷余额，造成了200多亿的不良，这是个非常大的痛处。经过三年的核销清收，目前不良只剩下8亿元。平安通过不断的不良化解，也在不断验证和完善在经营普惠金融的技术思维和技术手段。”智慧尽调系统上线后，外部信息就不需客户经理去调查填写，比如股权结构、工商税务信息等，都能自动纳入到系统中。该应用上线后，80%的工作可以去手工化，只有20%需要手工完成。
尽职调查通常需要经历以下程序：由潜在买方指定一个由**组成的尽职调查小组（通常包括律师、会计师和财务分析师）。卖方指定一家投资银行负责整个并购过程的协调和谈判工作。由潜在买方和其聘请的**顾问与卖方签署“保密协议”。由卖方或由目标公司在卖方的指导下把所有相关资料收集在一起并准备资料索引。由潜在买方准备一份尽职调查清单。指定用来放置相关资料的房间（又称为“数据室”或“尽职调查室”）。建立一套程序，让潜在买方能够有机会提出有关目标公司的其他问题并能获得数据室中可以披露之文件的复印件。签里眼赋能泛金融从业用户，并服务银行、持牌机构等合作伙伴；致力于为金融客户提供贷前贷前尽调系统，贷前系统进件，贷中视频面签，贷后机器催收等一站式风控解决方案。 签里眼贷前尽调系统优化贷前准入与贷中监测风控体系，严控增量风险！
以往的贷前尽职调查主要是通过电话调查和线下访问进行。电话调查基于被调查人提供的信息，如发生信息虚假，则调查的结果也会降低可信度。线下调查只能通过客户提供的一些基本资料、征信报告、贷前调查来了解借款人，此方式不仅费时费力，还明显增加了人工成本。业务要发展，改变贷前尽调模式成为必然，随着大数据风控技术的出现，使得小贷公司可以依靠大数据+智能AI技术，通过线上多维度准确掌握借贷者的信息，既降低了时间成本，又节省了大量的人力成本。签里眼贷前尽调系统是为机构信用借贷经理精心打造的移动尽调工作台。利用大数据技术+智能AI技术，提供精细可靠的信用决策分析报告。基于数据挖掘和机器学习技术，对客户提交的信息进行清洗建模，并结合多维度数据，在3分钟内即可完成评估。签里眼尽调系统所提供的全流程线上授信，未授信用户名单在APP内一览便可知晓，还具备一键邀请授权功能，提升客户经理的工作效率，也极大的降低了与客户之间沟通成本。 贷前尽调系统助力商业银行贷前尽调及关键风险点识别；南京银行贷前尽调系统定制开发
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签里眼AI视频智能尽调系统通过先进的人工智能手段，结合大数据技术通过整合海量数据，包括银行内部的数据和外部机构的数据，从多维度对客户进行多方位评估，极大地提升了对客户的评估精细度，促使传统模式下难以度量的风险显性化。另一方面，大数据与人工智能技术凭借强大的计算能力和先进的模型算法对海量数据和信息的整合、分析，改变事后分析和预测判断的方式，在贷前尽调、贷后催收，客户管理方面建立主动、实时响应机制和模型，提高风控效率。东莞贷前尽调系统厂家电话
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