智慧信用借貸，面向的是整個銀行信用借貸的流程——信用借貸流程，分為貸前、貸中、貸后三大階段。其中涉及數據查詢、數據處理、財務報表、銀行流水等專業環節，需要完成基礎信息的錄入、盡調報告的審核，而這些環節中的大量重復勞動，可以基于AI、OCR、NLP等技術自動化完成。簽里眼推出了智能貸前盡調系統，配合大數據自動化多方位提升盡調效率和質量，作為一個永遠以用戶為首的代前盡調系統平臺，簽里眼的特色就是簡單、易用、直觀，把用戶不能理解的風控模型、資產平臺盡調、多維數據分析等深奧的功能隱藏在后臺。平臺盡比較大努力給用戶呈現一個好用且有趣的界面，即使在監管合規新規諸多限制的情況下，在提升用戶體驗上，AI考拉依然從未停止過思考和追求。 數字化轉型浪潮下,銀行金融業務如何實現風控營銷一體化?簽里眼貸前盡調系統帶你一探到底;上海銀行貸前盡調系統一站式服務商

    近年來，金融科技快速發展，科技開始逐漸影響金融行業并對傳統金融行業帶來一定的變革和創新。目前，金融科技在信審和風控環節應用的多。在傳統的借貸領域，業務辦理過程中依賴于人工審批，風險控制維度低，精細度不夠，并且效率得不到保障，適應不了當下的借貸需求。并且對于借款人或企業來講，時間成本過高，借貸雙方的需求度會逐步降低。這種模式下，需要充分利用大數據與人工智能技術，利用多維度企業信息進行智能、系統的風險評估與防控。而企業經營分析報告，對廣大中小微企業借貸風險評估，有很大參考價值。以各類信用信息為支撐，整合信息中心、稅務局、市場監管局等多方數據、字段，利用信用征信模型對企業進行信用評估、精細“畫像”，形成對企業的信用報告和信用評分，能為金融機構提供豐富多樣的可視化報表和圖表展示，為金融決策提供有效的數據支撐和參考依據。簽里眼科技基于“RPA+大數據+互聯網”開發利用的方式，簽里眼貸前盡調系統能有效彌補金融、借貸機構傳統風控模式的不足。數字化服務缺失等行業難題，從而賦能金融機構貸前、貸中、貸后多環節風控。 紹興智能貸前盡調系統ios版本下載貸前盡調工具 “簽里眼貸前盡調系統”可以做什么？

不同企業、不同時期財務科目名稱可能存在一定差異，不少金融機構對搜集到財報科目名稱也有統一要求，以往需要投資經理或者客戶經理進行手工映射或者合并科目，效率較低。簽里眼推出科目名稱智能映射功能，通過人工智能進行映射匹配，減少映射差錯，提升映射效率。財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板。簽里眼在基礎功能以外增添了許多附加功能，方便貸前盡調順利高效進行。易盡調推出的財報橫向對比功能，將被盡調公司與上市公司比較，與盡調庫中其他企業比較，找差距，找短板，讓用戶在貸前盡調工作中有底氣。

    傳統風控主要依賴人工的方式，從對客戶的盡調、到對客戶的審查審批、放款、貸后走訪均是由客戶經理或貸審經理通過線下登門或訪談的方式完成，為大眾所知的是信用借貸的ipc、信用借貸工廠模式都屬于傳統風控模式。這類風控的缺點是人力密集型，對于客戶下沉后小額分散的業務模式無法支撐。能風控主要依賴于風險計量模型，如收入評估模型、額度定價模型、信用評估模型等對借款人進行風險識別的方式。它的優勢非常明顯，可以幫助我們在未見面的情況下，通過大數據的力量消除信息不對稱并給出合適的額度，以保證信用借貸業務利潤比較大化。可以通過調整模型實現規模、風險、效率、客戶體驗的平衡。簽里眼貸前AI視頻盡調系統，解決了傳統的盡調系統中必須現場盡調、定性風險管理占主體，以主觀規則及客戶評級為主，數據獲取維度窄、定量分析能力偏弱、難以精確化用戶特征等缺點。 簽里眼不斷開拓大數據技術、人工智能等前沿科技應用，致力于構建線上線下多方面、多元化金融解決方案;

貸前盡職調查是一項可能看上去簡單卻挑戰度極高的工作，發掘法律風險是其宗旨。可以說·盡職調查是企業投資種法律風險的關鍵過濾器，在我國整體商業誠信不高的狀況下盡職調查扮演著非常重要的角色，意義非凡！盡職調查的主要目的是協助小額貸款公司在做出投資(放貸)決定前能得到所有關于該項決定的重要資料，協助公司做出一個準確的商業決定。盡職調查包括“客戶”的業務、財務和法律方面的調查。通過有專業知識和經驗的第三方對“客戶”的財務、法律、業務等問題做出評價，可協助小額貸款公司對投資項目的取舍做出判斷，從而確保理想的交易方式、及早發現影響交易完成的因素。貸前盡調系統批量進行企業、人員風險盡調，所有企業的關聯人員進行一次性風險盡調。上海銀行貸前盡調系統一站式服務商

簽里眼打造硬核科技 “貸前盡調系統”高效防范貸前風險!上海銀行貸前盡調系統一站式服務商

    簽里眼貸前AI視頻盡調系統功能：遠程音視頻系統——AI視頻盡調的重點通信能力，使得視頻盡職調查成為可能。OCR證件識別&人臉識別——確定當前調查人就是申請人本人，防止他人“肆意利用”。微表情、語氣識別——從視頻對話過程中微不足道的行為和語言分析說謊的可能性。例如故意夸大預收款金額，故意編制一些假合同，假流水等惡意騙貸行為。OCR報表識別——將財務報表等格式文件上的非結構化數據變成可以模型分析的結構化數據。NLP自然語言學習——不停的對話訓練過程中，豐富盡職調查過程中的聊天模板內容，實現不同的回答衍生出更多的關鍵信息。大數據人物畫像算法——將上述所有的材料結合已開發的數據庫接口實現人物的基礎畫像，為風控決策引擎提供數據支撐。單純上述某一項技術在某一個領域的應用已經越來越普及，但是能夠將若干個AI人工智能技術集成在一個需求里，無論是從技術難度還是從實操層面，都需要不停的優化，在實踐過程中進一步完善。 上海銀行貸前盡調系統一站式服務商

簽里眼-雙錄系統，2020-02-26正式啟動，成立了雙錄系統，視頻面簽，智能催收機器人，智能盡調系統等幾大市場布局，應對行業變化，順應市場趨勢發展，在創新中尋求突破，進而提升簽里眼,簽里眼雙錄系統,簽里眼視頻面簽,簽里眼智能催收機器人,簽里眼智能盡調系統,簽里眼音視頻雙錄的市場競爭力，把握市場機遇，推動數碼、電腦產業的進步。旗下簽里眼,簽里眼雙錄系統,簽里眼視頻面簽,簽里眼智能催收機器人,簽里眼智能盡調系統,簽里眼音視頻雙錄在數碼、電腦行業擁有一定的地位，品牌價值持續增長，有望成為行業中的佼佼者。我們強化內部資源整合與業務協同，致力于雙錄系統，視頻面簽，智能催收機器人，智能盡調系統等實現一體化，建立了成熟的雙錄系統，視頻面簽，智能催收機器人，智能盡調系統運營及風險管理體系，累積了豐富的數碼、電腦行業管理經驗，擁有一大批專業人才。公司坐落于北京市通州區興貿三街19號院11號樓9層1006，業務覆蓋于全國多個省市和地區。持續多年業務創收，進一步為當地經濟、社會協調發展做出了貢獻。