前言
伴随着人工智能技术的进一步发展，人工智能技术的不断渗透将倒逼金融行业在授信业务流程和模型搭建上实现重大变革。人工智能与传统商业银行相结合将促使未来的金融服务更具普惠性，同时还可以降低商业银行的服务与运营成本，让客户获得更加专属、更加优质且更加廉价的产品与服务，进一步提升用户的满意度，最终提高全社会的福利。人工智能技术作为未来发展的核心驱动力之一，将与其他相关技术一起，共同促进商业银行大中型企业授信的流程转变和授信模型的重新搭建。
一、商业银行大中型企业授信业务流程解析（运用人工智能前）
一直以来，我国商业银行在信贷审批领域强调“审贷分离、分级审批”，并且要求不断强化和优化信贷管理机制。在实际工作中，商业银行按照“贷前尽职调查，贷中真实性、合规性审核，以及贷后跟踪管理”的原则对信贷全流程精细化管理，不同部门相互独立、分工明确，以形成各部门之间相互制衡的信贷体系。这样可以保证商业银行能全面了解和核实信用主体的经营情况、财务状况和履约记录等信息，同时在授信放款后通过跟踪、监控信用主体的用款、还款等情况，最大程度防范和化解信贷风险。传统针对大中型客户的授信业务流程主要包括贷前调查、贷中审查、贷后管理。
其中贷前调查方式主要为收集材料—信用评级—撰写授信报告—提交审批部门审查，由于大中型客户体量大、报表复杂、关联公司多、产业布局多的普遍情况，撰写授信报告普遍耗时较长，授信报告主要由客户工商登记情况分析、行业状况分析、客户竞争力及地位分析、未来战略分析、财务分析、与金融机构合作情况分析、授信额度测算、本次授信方案及合理性解释等几部分构成。
授信审查是核实业务发起岗对借款申请主体调查的过程，也是授信流程的核心步骤，着眼于借款主体的经营情况、财务状况等资信情况，用于评估其第一还款能力，同时根据本笔业务的用途审核业务发起岗对授信方案的设计是否合理；有风险缓释措施的，还需要评估风险缓释手段（保证、质押或者抵押等）带来的第二还款能力是否充足，并结合客户信用评级结果以及本行授信政策做出是否审批通过的决策。如果借款申请人的关联企业曾在银行取得或者即将取得授信，那么按照管理办法属于集团客户，就要对集团客户开展统一授信，核定集团授信限额。之后信贷审查审批部门会针对单个借款主体申报的具体授信方案进行单次评审，以确定贷款额度和最终授信方案。
审批通过后进入贷中环节，业务部门根据授信批复要求落实放款前提条件，如有担保要求，须办妥抵质押或者保证等担保手续后方可放款。贷款发放之后则进入贷后管理流程，业务发起岗要按银行相关管理规定对贷款情况进行定期（一般是按月或者按季）和不定期（一般是集中检查或者临时抽检）的贷后检查，直至借款到期并全部结清贷款本息为止。通常来说，商业银行信贷业务流程主要包括贷前调查、信用评级、授信上报、授信审批、贷款发放、贷后管理和续贷申请这几个重要的业务流程。
二、（运用人工智能后）
结合商业银行一般授信业务流程，可以将授信政策和金融产品在信贷审批模型中进行预先设置，在采用嵌入了人工智能分析功能的信贷系统后，结合应用场景和专家经验设计不同类别的风险评估模型。业务发起岗按要求将企业信息导入系统后，系统综合运用人工智能技术结合历史数据自动筛选符合条件的客户流入端口，实现企业授信的申请、筛选、评估和项目审批。贷前调查工作流程可以极大地缩短，人力得到解放。在人工智能技术运用初期，基础数据有限，在授信审批过程中应采取人工智能技术与专家人工干预的并行机制，确保审批结论有效，确保信贷资产安全。
以上述环节为例，采用人工智能后，各环节的转变为：客户工商登记情况分析可在企查查、启信宝、全国信用信息公示平台等公开信息网站上直接获取。行业状况分析可在互联网站上直接获取，或者提取银行已获得授权的数据库的行业数据，并自动整理成文。客户竞争力及地位分析、未来战略分析这两部分需结合客户提供的资料及互联网信息一起分析，该环节需要人工参与较多。对提供电子版报表的客户，直接利用人工智能系统分析并产出结果，对不提供电子版报表的客户，财务分析环节可用图像识别纸质报表后利用人工智能系统直接分析并产出结果。与金融机构合作情况进行分析，其中，反映在人民银行征信报告上的信息心对接，由于各大商业银行已与人民银行征信中，因此可由嵌入了人工智能功能的信贷系统来提取并分析内容；不反映在人民银行征信报告上的信息，则根据客户的资料由人工录入。
授信额度测算同样可以利用嵌入了人工智能分析功能的信贷系统根据银监会公式测算，如碰到非标准测算情况，则由人工介入进行重测。授信方案及合理性解释则作为技术含量比较高的部分，建议由人工来完成。在采用嵌入了人工智能分析功能的信贷系统后贷前调查工作流程可以极大地缩短，人力得到极大解放，经营部门可以投入更多时间与客户进行情感交流，维系客户关系，而这正是人工智能暂时不能替代的。同时，采用嵌入了人工智能分析功能的信贷系统后，数据部分的获取和核实更简单、更便捷，审批人员不必再花费大量时间核对客户经理上报的数据是否有错误，从而有更多时间
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