北京贷款公司：系统的风控审核作用案例分析

借款人张三，女，户籍所在地为北京市房山区，年龄 35岁，2020年12月15日离异，2020年12月19日购买本次用于抵押的房产，位于昌平区某小区，面积90.18m，付款方式为一次性全款支付。根据借款人描述，房款中120万元是朋友借款，此次抵押贷借款金额220万元，借款期限3年，用于借款人名下公司扩大经营种植业，主要种植蘑菇。目前借款人已经租了7个大棚，占地面积7亩，年租金8万元/年，无长期劳动合同的雇佣关系，农忙时会雇佣村里人帮忙。蘑菇销售价格为50 元一筐，年收入 200 万元左右。此次借款用于扩大规模，再承租7个大棚。以上为实勘人员通过与客户交流了解的基础信息。当实勘人员将以上信息输入系统后，系统通过数据抓取进行匹配分析后，反馈了三个潜在风险，需要实勘人员与借款人沟通后，才能递交材料到后端进行风控审批:

第一，借款人是房山人，抵押物地址位于昌平，CRM 数据库数据显示此次抵押物交易的房产中介与之前抵押贷客户李四购买房产的中介为同一家机构，且销售人员姓名相同，两人购

买房产时间相近，购买价格较市场价格均明显偏低，需询问原因。

第二，离婚时间与购房时间相近，需询问原因。

第三，根据借款人征信数据，借款人买房前资金流水总额很低，或不具备买房资质，需询问房产是否为代持。实勘人员记录上述问题的借款人回复后，后端风控审批人员同步接到实勘资料及潜在风险问题回复。后端风控审批人员查询司法数据库得知借款人前夫涉刑，涉及聚众赌博罪，刑期结束，罚金5000元，目前为失信被执行人，执行原因是罚金未缴纳，冻结账户，余额不足以偿还罚金。再查询借款人张三资金流水为日常消费卡，消费金额小，有网贷还息记录，无固定收入来源，不具备还息能力，此套房产实际持有人未知。

在上述案例中，通过数据关联分析、不同端口数据同频传输、司法数据联动查询等技术手段，升级了传统风控手段，提升了风控水平，多维度整合信息后可降低潜在风险。