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服务行业：某金融服务企业

用九数云BI搭建智能风控与客户管理体系，实现高效运营与科学决策

服务财务对账项目管理

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九数云 BI 工具让我们的运营和决策效率大大提升，现在可以随时看到最新数据，并根据实际情况快速反应。

—— 某金融服务企业风控负责人

”

分析背景

某金融服务企业面向多方合作伙伴和终端客户，提供聚合支付、系统服务、营销支持及相关金融服务。在数字化运营持续深化的过程中，该企业每天需面对不断增长的交易与风控数据，传统依赖 Excel 的分析方式逐渐暴露出多项痛点：

数据量庞大、计算复杂：跨表运算频繁导致文件卡顿、宕机，难以支撑日常分析需求。
流程割裂、难以联动：各模块通过 Excel 截图传递数据，信息不同步，无法形成分析与执行闭环。
缺乏可视化洞察：管理层希望实时掌握关键指标、风险动态及业务进展，但报表更新滞后、可读性差。

企业急需一个能够支撑多源数据整合、实现自动更新与智能可视化的分析平台，助力风控与运营决策提效。

解决方案

为了让整体数据体系更加清晰、直观地呈现，九数云 BI 已在该企业的信贷与客户运营流程中构建出一套完整的业务数据闭环：覆盖了从数据采集、整合建模，到可视化分析和管理决策的全流程，实现了真正意义上的“数据驱动业务、分析赋能决策”的一体化链路：

服务行业：某金融服务企业插图

图示说明：信贷系统、客户系统与产品系统为数据源，经九数云 BI 进行整合与建模，形成风险预警、客户分层与运营看板等分析成果，最终为企业管理层提供实时、可视化的决策依据

同时为实现从数据分散到统一分析的跨越，该企业以九数云 BI 为核心，搭建了一套覆盖风险管理、客户运营和业务核算三大核心模块的数字化分析体系，让数据真正成为企业管理的“第二引擎”。

1. 风险管理：从被动应对到主动预警

在信贷业务中，风险往往具有滞后性。通过九数云 BI，将信贷、还贷及客户行为等多维数据进行统一整合，企业得以构建动态的风险监控体系。

1. 自动识别贷款阶段表现趋势

按周期自动识别贷款在不同阶段的表现趋势，实现对潜在风险客户的早期识别和分层管理。

基于资产质量考虑，企业会在一个观察期内，观察从某个逾期阶段恶化并流入下一个更严重逾期阶段的金额或账户数占比（即流入率）。通过持续跟踪不同阶段的流入情况，企业能够更清晰地判断风险是否在“扩散”或“滚动”，从而更早采取措施进行风险控制。

服务行业：某金融服务企业插图1

2. 通过账龄趋势分析预测风险

通过观察不同放款批次资产的生命周期表现（账龄趋势分析），管理层能够预测未来风险暴露点，提前调整资源配置与资金策略。

服务行业：某金融服务企业插图2

不同放款批次资产风险曲线对比分析

具体来说，企业分析某个批次的贷款（Vintage）的还款情况，可以通过其逾期率的变化趋势，来预测新批次贷款未来的损失情况。

例如，通过查看一个成熟批次贷款的逾期率曲线，我们发现大多数批次的逾期率会在贷款发放后 18 到 24 个月之间趋于稳定（这个阶段叫“成熟期”）。假设在这一阶段，所有批次的逾期率最终都稳定在某个百分比（比如 a%）。

财务部门可以通过这个规律预测，新发放的贷款在一段时间后，其坏账率也大概率会接近 a%。这样，就能提前做好资金准备，以应对潜在的风险。