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- 系統概述
- 行業痛點
- 產品特點
- 產品優勢
- 整體架構
- 應用場景
- 相關案例
系統概述
貫穿于不良資產處置的整個過程，通過系統提供的相應功能，完成不良資產處置，為不良資產管理有權人員提供從不良資產的移交、接收、分發到管理（含日常管理、重組管理、資產轉讓管理等）、逆移交等全過程、全生命周期的管理功能
行業痛點
當前，不良資產管理已成為銀行風險防控的關鍵環節，然而，“數據失準” 與 “工具匱乏” 兩大痛點嚴重制約其管理效能。
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數據層面系統內賬務數據存在偏差、錯漏或更新滯后等問題。債權金額登記錯誤、抵押物權屬信息缺失、處置進度未及時同步等現象，導致司法清收時證據鏈斷裂、流程推進受阻；同時，數據失真使績效考核難以客觀評估資產處置成效，影響管理決策的科學性。
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工具層面數字化應用深度不足。一方面，大數據分析、人工智能等技術尚未充分融入管理流程，難以快速挖掘不良資產的風險特征與潛在價值；另一方面，系統提供的處置方案較為單一，多局限于傳統訴訟、拍賣等手段，難以適配知識產權質押、供應鏈金融壞賬等新型復雜資產，無法滿足多元化、精細化的處置需求。
產品特點
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數據精準治理整合多源數據，自動校驗賬務信息，確保債權、抵押、處置進度等數據準確，為清收與考核提供可靠依據。
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智能風險管控運用大數據與 AI 技術，快速識別資產風險特征，動態監測不良資產價值波動，提前預警潛在風險。
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多元處置支持內置多樣化處置方案庫，覆蓋司法訴訟、債務重組、資產證券化等手段，適配不同類型不良資產。
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流程高效協同打通內部多部門系統，實現清收、風控、財務等流程線上協同，提升處置效率。
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合規智能管理將監管要求嵌入系統規則，自動生成合規報表，確保資產保全全流程符合監管標準
產品優勢
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數據精準可靠：整合多源數據，自動校驗賬務、權屬信息，為清收與考核提供真實數據支撐。
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智能風險管控：運用大數據與 AI 模型，精準識別風險、預測價值波動，提前預警潛在損失。
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多元處置方案：覆蓋訴訟、重組、證券化等多種手段，適配不同類型不良資產，提升回收率。
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高效協同作業：打通部門數據壁壘，實現資產保全業務線上化、流程化，縮短處置周期。
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嚴格合規保障：內置監管規則，自動校驗業務合規性，生成標準報表，規避法律風險。
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降本增效增值：減少人工干預，挖掘資產潛力，降低管理成本，提升回收價值。
整體架構
基礎設施層：部署高性能服務器與分布式存儲，保障數據穩定存儲；
數據層：整合內外部多源數據（賬務、司法、征信等），經清洗、轉換后分層存儲，形成標準化資產保全數據池
功能層：搭建風險預警、處置方案管理、流程審批等核心模塊，內置 AI 分析模型與處置策略庫，實現智能化風險評估與方案匹配。
應用層：覆蓋不良資產清收、債務重組、訴訟管理等業務場景，提供可視化操作界面與決策看板，支持多部門協同作業。
接口層：通過 API 對接銀行內部系統（核心、風控、財務）及外部機構（司法、征信），實現數據共享與業務聯動。
管理監控層：設置分級權限管理，實時監測系統運行狀態；內置監管規則引擎，自動校驗合規性并生成監管報表。
數據層：整合內外部多源數據（賬務、司法、征信等），經清洗、轉換后分層存儲，形成標準化資產保全數據池
功能層：搭建風險預警、處置方案管理、流程審批等核心模塊，內置 AI 分析模型與處置策略庫，實現智能化風險評估與方案匹配。
應用層：覆蓋不良資產清收、債務重組、訴訟管理等業務場景，提供可視化操作界面與決策看板，支持多部門協同作業。
接口層：通過 API 對接銀行內部系統（核心、風控、財務）及外部機構（司法、征信），實現數據共享與業務聯動。
管理監控層：設置分級權限管理，實時監測系統運行狀態；內置監管規則引擎，自動校驗合規性并生成監管報表。
應用場景
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不良資產清收通過精準數據支撐司法訴訟，智能分析資產價值與風險，制定最優清收策略，提升回收效率。
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風險資產監控實時監測資產價值波動與風險變化，自動預警潛在損失，輔助銀行提前采取保全措施。
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債務重組管理運用多元處置方案庫，為企業債務重組提供方案設計與流程管理，化解流動性風險。
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跨部門協同作業打通清收、風控、財務等部門數據，實現資產保全業務全流程線上協作，加速處置進程。
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監管合規應對自動校驗業務操作合規性，生成監管報表，確保資產保全工作符合法規要求，規避處罰風險。
相關案例
溫州銀行、渤海銀行
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