「摘要」信贷业务存续期管理是农发行信贷全生命周期管理的重要环节，直接关系信贷资产质量与服务乡村振兴战略效能。随着宏观经济环境复杂化、客户经营场景多元化，传统存续期管理模式面临信息获取滞后、核查成本高企、风险预警被动等多重挑战。本文系统梳理当前痛点、总结适用场景和实践路径、提出保障机制，推动农发行在数字金融时代实现风险防控能力与服务质效双提升。
「关键词」信贷业务存续期管理 创新技术应用 数字金融
信贷业务存续期管理（以下简称存续期管理）作为农发行信贷全生命周期管理的关键环节，在宏观经济复杂化与客户场景多元化背景下，面临信息获取滞后、核查成本高企、风险预警被动等挑战。可通过数字化转型，协同推动人工智能、区块链与隐私计算、遥感技术、物联网等技术应用，解决当前存在的信息获取不充分、核查成本高企、预警手段不足、跨机构协同不畅等痛点和堵点，提升风险防控精准性，降低运营成本，强化服务乡村振兴效能，推动信贷业务存续期管理从“传统管理”向“数字智管”跨越，助力农业政策性金融高质量发展。
一、存续期管理数字化转型的战略价值
作为服务“三农”的政策性银行，农发行信贷业务具有覆盖领域广（粮食安全、现代农业、城乡融合、生态文明等），项目周期长（基础设施项目周期达5-10年甚至更长）、风险隐蔽性强（如粮棉油库存动态波动、固定资产项目建设进度偏差）等特点。存续期管理在当前利差收窄、盈利难度增大的情况下，其数字化转型不仅是适应新时代金融变革的必然要求，更是服务乡村振兴、推动农业农村现代化、保持财务可持续的重要抓手。
（一）提升风险防控精准性，筑牢资产质量“压舱石”
农发行信贷资产中，粮棉油物资贷款及涉农固定资产类项目占比较高，此类项目风险特征与工商企业差异显著（如基础设施项目进度依赖施工条件等）。传统存续期管理以“人工核查+报表核对”为主要手段，难以实时发现库存异常变动、项目进度偏差等风险信号。通过数字化转型，运用AI实时监测、卫星遥感动态追踪等技术，通过搭建风险预警平台，及时发现信贷资产劣变，发出预警并对预警信息实现刚性处置，可将风险预警响应时间从“周级”缩短至“小时级”，风险识别准确率提升至90%以上，为守住“零重大风险”底线提供技术支撑。
（二）降低运营管理成本，激活服务“新动能”
农发行的传统粮棉油收储以及清洁能源、水利设施、农村公路等项目往往呈现出地域分布广、建设位置偏远等特点。传统存续期管理中，客户经理实地核查次数频繁，单次核查需双人配合耗时1-3天，人力成本占存续期管理总成本的比例较高。数字化转型通过“智能替代人工”（如AI自动生成报告、区块链同步库存数据）、“远程替代现场”（如卫星遥感监测项目进度），可有效降低客户经理实地核查频率，报告撰写时间缩短约60%，能有效释放更多精力投入客户服务与需求挖掘，切实推动“基层减负”落地。
（三）强化服务乡村振兴效能，打造数字金融“农发行模式”
乡村振兴战略要求金融服务向“全产业链、全周期覆盖”转型。农发行存续期管理数字化转型不仅是风险管控手段的升级，更是服务模式的重构：通过接入“智慧粮库”“数字农地”等农业产业数字化平台，可实时掌握粮食流通、农田产出等核心数据，将信贷服务从“单一资金供给”延伸至“数据赋能+产业链协同”，助力构建“金融+农业”数字生态，为乡村振兴注入“数字动能”。
二、当前存续期管理的核心痛点
农发行大力推动数字技术应用，建成包括新信贷管理系统、小微智贷等在内的多个信息系统，利用大数据、大模型等技术手段在存续期管理领域持续开展数字化实践，取得预期的效果，但仍面临以下痛点。
一是信息获取存在不足和滞后。当前宏观经济波动加剧信贷风险传导，由于行业分析能力不足，且对客户经营财务变化、项目实际进展等情况因信息掌握手段有限，导致预警信息发现不及时等情况。需进一步拓宽数据接入维度，横向覆盖多领域、多类型数据源，纵向深化建模分析能力。
二是核查成本高企。粮库、农田、水利等项目分布广，实地核查耗时耗力（单次核查成本约500-800元），需通过技术手段提升远程监测的覆盖范围和精度，降本增效。
三是风险预警手段不足。传统的依赖人工分析财务报表的情况还大量存在，对财务粉饰、资金挪用等风险识别滞后（平均滞后1-2月），虽然已经应用AI模型分析企业财务指标，识别异常波动，但还需持续优化模型算法，提升预警准确率，并对相关预警通过信息系统进行刚性处置。
四是跨机构协同存在堵点。已经通过大数据平台获取了工商、税务、司法等外部数据，但在进一步的数据深度合作上存在隐私与安全障碍，联合风控能力不足。
三、数字化转型助力存续期管理的应用价值和典型场景
面对复杂多变的内外部环境，农发行存续期管理需以数字化转型为核心，将数据要素深度融入风控全流程，从被动应对向主动预警转型，同时强化制度执行与技术创新双轮驱动，推动将新质生产力应用到全行存续期管理各流程，助力提质增效。
（一）人工智能：从被动核查到主动预警的智能升级
1.应用价值
一是实现实时风险监控与预警能力升级。通过实时数据流处理与智能模型预测，构建客户、设备、IP等节点的关联网络，实现动态风险感知；整合工商、税务、司法等外部数据，构建行业景气度模型，提前预警产能过剩行业风险，及早退出高风险客户贷款等。二是实现信用评估与客户管理的精细化。纳入工商、税务、法院、海关、金融市场、环保、企业供应链、资金使用情况等数据，通过人工智能建立模型，可全面完整地对贷款企业和信贷资产开展信用评估，同时更有针对性地提出精细化管理的具体措施。三是开展智能问答和文档撰写。基于大模型技术构建的文本生成知识问答能力，可在搜索结果中快速提取出关键信息，并通过问答形式快速解决疑问，通过检索增强，确保生成内容的准确性。
2.典型场景
（1）及时掌握库存和抵质押物变动信息。通过接入贷款企业内部“智慧粮库”等系统的信息，掌握粮棉油等库存的入库、出库、库存质量情况，并将农发行贷款发放进度与企业库存变动数量进行智能匹配，实时掌握信贷资产质量和销售货款回笼至农发行账户情况。对于抵质押物，也可通过接入不动产中心等的数据，以及通过物联网采集等方式获得的数据，及时掌握变动情况。
（2）自动化构建客户供应链立体画像。通过AI模型分析，形成客户状况的全景视图，深入挖掘历史数据，密切关注核心企业和上下游客户的实时动态与行为特征，建立类似回款延期等预警指标，实现更加精确和高效的风险掌控并自动触发风险提示，督促或强制开户行开展处置。对于集团客户，也可通过大数据和AI模型，掌握集团整体经营情况、财务状况，识别重大关联交易、信贷资金流向等关键信息，加强风险预测能力，及时掌控贷款质量，客观评价业务风险。
（3）自动化执行存续期管理任务。通过日常采集到的大数据，利用人工智能技术，通过信息系统自动化执行存续期管理任务，如自动跟踪贷款状态、计算风险指标、开展不良贷款监测等，提高效率并减少人工错误。在此过程中，可结合OCR和RPA机器人的应用，将管理过程中“大量重复、规则明确、附加值低”的任务交由机器人自动化处理，进一步提升工作效率。
（4）识别财务粉饰行为。存续期管理过程中对企业财务报表的分析至关重要，财务报表包含数量庞大且相互关联的各类指标，客户经理的专业局限性常常会导致面对繁重的数据量和复杂的指标时只能简单描述数据变化，未能深入挖掘背后的真实原因和潜在风险，限制了对企业实际经营状态的理解和风险评估能力。通过大模型解析企业财务报表，结合相关的财务粉饰度AI模型，对企业的资产负债率、速动比率、应收账款周转率、毛利率波动、资产收益率、现金流量等核心指标进行交叉验证，及时发现并预警类似通过虚增存货价值掩盖现金流等问题，触发风险警报，避免潜在损失。
（5）信贷政策的智能问答。传统信贷政策的掌握依赖人工查阅制度文档，大模型智能问答可以将农发行的信贷相关制度通过大模型进行训练，通过自然语言交互，快速响应客户经理对信贷政策、存续期管理业务流程等专业知识的查询需求。前期农发行采用“大模型+检索增强生成”的技术路径上线了新信贷系统制度智能问答场景。通过导入民法典、司法解释和农发行百余份信贷制度，开展模型训练，进行专项优化，提高回答精准度。制度智能回答整体准确率达到91%，能够精准理解分支机构业务人员需求，辅助整合关键信息、快速获取制度要点，并根据客户和项目情况推荐子产品，有效满足制度查询和业务办理需要。
（6）降低存续期管理报告撰写强度。存续期管理期间分支机构客户经理在各类报告和文档编写上需投入较多精力，涉及财务数据提取、行业分析、风险建模及文本整合。人工撰写易受主观因素影响，在监管趋严背景下，可以借助大模型技术强大的数据处理能力、分析能力和自主学习能力，自动从行内数据库、相关信息查询网站和企业财报文件中查询和识别借款人基本情况、生产经营情况、财务状况、纳税情况、经营现金流、交易流水、涉诉情况等，结合客户经理实地尽调照片、访谈记录等内容，结合历史违约数据模型评估资产质量，并将大模型的分析结果填入信贷管理部门预设的模板，形成初步可用的存续期管理报告，提高报告撰写的自动化率。
（二）区块链与隐私计算：从“数据孤岛”到“安全共享”的协同突破
1.应用价值
一是实现多方数据协同计算和数据价值挖掘。基于区块链与隐私信息检索技术，在各参与方之间组成联盟链，查询方采用隐私信息检索方式向联盟发起查询申请，对各参与方数据上传、查询等操作都记录在链上存证，并设计数据质量评价体系，推动各方积极参与数据共享，在不泄露用户隐私的前提下，实现数据挖掘和使用。二是通过联合分析防范多头借贷行为。基于区块链、同态加密、秘密共享等技术，构建多方协同计算平台，可在各方不披露具体贷款信息等业务数据的前提下，计算出具体借款人的跨金融机构授信、用信总金额等信息，实现联合分析。三是联合风控建模。风控模型构建需要利用客户多维数据实现。一般而言，数据样本越多，特征维度越丰富，风控模型效果就越好。各行拥有的客户特征维度往往有限，难以满足精准建模需求。针对样本量少、样本不平衡等问题，可与外部机构开展数据合作，在不泄露数据信息的前提下完成联合建模，构建更精准高效的风控模型。
2.典型场景
（1）库存动态监测。农发行通过严格监控粮棉油收购、调销、储备各环节的资金运动，实行购贷销还、钱随物走、封闭管理。查库环节一直是农发行各分支机构花费时间较多的一环，各级行客户经理需定期前往各级库点通过现场查看、抽检、核打码单等多种方式了解实际库存情况，耗费了较多的人力物力。目前，农发行贷款客户积极通过数字化转型赋能管理升级，通过引入物联网、大数据、智能化设备和人工智能算法等，实现粮食收储全过程、全链条、全覆盖的“全口径”信息化监管。可采用联盟链方式，接入粮库物联网设备（温湿度传感器、称重地磅）数据，每日自动同步库存变动至链上，借助隐私计算技术，在农发行和客户两侧各自部署隐私计算模型，通过数据可得不可见的方式，及时动态了解库存和资金的匹配关系，减少分支行客户经理频繁查库，通过自动化查库提升工作质量，赋能基层减负。
（2）联合风控建模。小微智贷系统是农发行首个线上数字化办贷平台，系统充分运用云计算、大数据风控、区块链等技术，实现了信贷全流程线上办理、贷款资金全流程穿透式监控，并已成功上线订单贷、质押贷等多种场景。农发行可通过与外部数据机构的风控联合建模，引入更多外部数据（如社保、公积金、运营商、银联、土地确权数据等），有效扩充农发行小微客户风控模型应用场景。在多方数据不出域的情况下进行联合建模，有效保护数据隐私，扩充数据维度，提高模型准确率。
（三）遥感技术：从“人工丈量”到“空天感知”的效率革命
1.应用价值
一是借助卫星遥感技术，可对农发行投贷项目类型、阶段、进度等做判断，以线上实时智能检查的方式及时准确发现一些投贷项目“有没有”“漏没漏”“准不准”。二是对诸如城中村、全域土地整治、清洁能源、农村路网、高标准农田、水利等存续期建设期间形成的露天实物，利用卫星遥感观测覆盖面积大、重访周期短、精度高等特点，开展调查、评价、监测等，减轻分支机构人员工作强度。三是利用存档遥感数据，可解决农发行投贷数据监测不可回溯的问题，满足农发行和监管部门更多监督管理需要。
2.典型场景
（1）“粮食银行”是农发行服务国家粮食安全打造的特色品牌，可通过多期关键节点的卫星遥感影像解译和分析，对仓储等露天项目的施工阶段、建造面积、楼高及建造规模进行监测，有效解决存续期管理实地监测时间长、无法量化施工量等难题。从当前示范推进的某粮油仓储项目来看，主体建筑分析结果和实地查勘相符，卫星解译结果针对面积和楼高的准确度高于96%。
（2）“农地银行”是农发行落实“藏粮于地”的重要品牌。以高标准农田项目为例，项目往往涉及几万、十几万亩高标准农田建设，内容包括农地节水灌排、耕地肥力提升、农田生态提质等工程实施，可通过卫星对项目区的农田地块、清淤排水沟、道路等进行监测，获取工程进展情况。此外，通过多光谱数据还可对高标准农田的农作物类型、长势情况、蓄积量、病虫害等指标做解译分析，有效减少存续期实地勘察频率，多维度清晰掌握项目的建设成效。
（3）“绿色银行”是农发行牢固树立和践行习近平总书记提出的“绿水青山就是金山银山”理念打造的品牌。以矿山修复项目为例，通过卫星数据解译和分析，可分析得出矿山是否还在开采或停采，以及生态复绿修复的进展，有效解决矿山修复项目存续期管理面临的矿点数量多、距离远、测绘不准确的难题。
（4）“水利银行”是农发行高质量服务国家水利建设的特色品牌。以某水坝项目为例，选取六期高清遥感影像对该水坝项目当前施工节点的施工阶段、监测面积进行监测。经分析，项目处于主体施工阶段，进展正常。同时按月精确监测解译该水坝项目的导流洞、围堰基础、道路、坝体的实时建设情况，相关情况和当地机构实地查勘相符，可有效解决水利项目存续期管理面临的距离远、观测不方便、无量化指标问题。
（四）物联网：从现场调查“人管模式”到RFID+5G+AI摄像头“智管模式”的创新升级
1.应用价值
一是物联网技术通过传感器、RFID标签等设备，实时收集存续期客户的库存和交易数据，提升资产管理的效率、准确性和安全性，降低货物和押品的监管难度和成本，助力存续期贷后管理工作实现精细化、智能化管理。二是借助5G和物联网技术，可实现对企业的生产工程实时监控，例如通过对生猪、肉牛等活体进行智能识别，确保信贷资产质量，降低存续期管理成本。
2.典型场景
（1）RFID标签+AI摄像头监测仓储货物质押。针对存续期有货物仓储或质押的客户，可在客户的墙上或者顶棚安装高清摄像头以及各种红外、温度等传感器，对出入仓库的货物的数量、大小、位置等信息进行登记，并对每个进出仓库的货物通过RFID设置唯一标识，用于跟踪仓库出入库获取情况和移动情况。客户经理设置相应的“虚拟围栏”，通过实时收集的货物物联数据做到精准预警，并可通过5G高速网络对仓库货物进行实时远程监控，有效节约人力成本。
（2）RFID耳标追踪生物资产。针对农发行畜牧养殖等类型的客户，探索以生物资产为抵押开展金融服务。可通过给抵押牛羊猪佩戴耳标，获取位置信息并开展实时监测，客户经理结合RFID耳标数据深入养殖现场进行实地盘点，核实资产数量与质量。
（3）5G+AI摄像头监测项目开展情况。可通过与电信运营商合作，针对相关工程项目，获取其施工范围内的手机位置和数量等信息，配合5G+AI摄像头，实时获取企业多维度的经营活动数据，包括当班员工数、车流量等生产经营信息，结合科学的风控模式，降低客户经理现场检查的频率，并就工程开工情况和贷款支付进度进行智能匹配。
四、加强机制保障，促进创新技术加速应用
基于管理学“三圈理论”，高效推进工作的核心前提是在价值创造、能力支撑和协同支持三个维度形成闭环。数字技术在农发行存续期管理工作的加速应用离不开数字治理体系的健全完善，需要深化业技融合，大力加强数字人才培养，建立数字金融评价体系，强化数字安全管控，为创新技术赋能存续期管理提供全方位保障。建议重点从以下方面着力推动。
（一）完善业技融合机制
一是制定各类创新技术在存续期管理上的建设和应用规划。明确目标蓝图和实施路径，并与业务场景充分结合，防止为了技术而技术的倾向。二是建立敏捷协作模式。针对卫星遥感、AI模型等重点技术领域，组建“业务+技术”混合敏捷小组，实行“需求快速响应-模型快速迭代-效果快速验证”的“三快”机制，确保技术开发与业务需求的深度耦合与精准对接。三是以最小化原型开展快速迭代。业务和技术部门按照最小化原型开展项目预研，采取小步快跑、快速迭代的方式逐步扩展创新技术在农发行的应用范围。
（二）实施“数字工匠”计划
一是分层分类培训。针对管理层开展“数字金融战略”相关培训，重点掌握技术应用方向与管理逻辑；针对业务骨干开展“数字工具实操”训练，重点培训AI模型使用、遥感影像解读等技能；针对技术人员（数据分析师、算法工程师）开展“业务场景深耕”实践，定期赴分支机构跟岗学习，提升技术与业务的匹配能力。二是完善人才激励机制。设立“数字创新奖”，对在技术应用试点中表现突出的团队与个人给予一定奖励；将数字技能纳入岗位考核，并与高校等外部机构合作，定向培养复合型人才。
（三）量化考核评价体系
建立常态化的存续期管理数字化转型评价体系，从“基层减负、风险防控、技术能力”等多个维度设置评价指标（如，实地核查下降率、风险事件减少率、AI模型风险识别准确率等），形成创新技术赋能存续期管理工作评价体系。同时按照评价体系定期开展评价，促进培养良好的数字思维和文化，确保各业务条线协同推进创新技术的应用推广。
（四）夯实安全管控网络
根据监管要求和行内的安全管控需要，统筹发展与安全，持续强化网络和数据安全体系建设，突出加强对创新技术的风险评估和安全管控，加强科技伦理管控确保技术应用合规向善。
通过聚焦“战略价值-痛点破局-机制保障”全链条推进，农发行将实现从“传统管理”向“数字智管”的跨越，为农业政策性金融高质量发展注入强劲动能，在中国式现代化进程中展现更大担当。
