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      • 系统概述
      • 行业痛点
      • 产品特点
      • 产品优势
      • 整体架构
      • 应用场景
      • 相关案例
       
      系统概述

      贯穿于不良资产处置的整个过程,通过系统提供的相应功能,完成不良资产处置,为不良资产管理有权人员提供从不良资产的移交、接收、分发到管理(含日常管理、重组管理、资产转让管理等)、逆移交等全过程、全生命周期的管理功能

      行业痛点
      当前,不良资产管理已成为银行风险防控的关键环节,然而,“数据失准” 与 “工具匮乏” 两大痛点严重制约其管理效能。
      • 数据层面
        系统内账务数据存在偏差、错漏或更新滞后等问题。债权金额登记错误、抵押物权属信息缺失、处置进度未及时同步等现象,导致司法清收时证据链断裂、流程推进受阻;同时,数据失真使绩效考核难以客观评估资产处置成效,影响管理决策的科学性。
      • 工具层面
        数字化应用深度不足。一方面,大数据分析、人工智能等技术尚未充分融入管理流程,难以快速挖掘不良资产的风险特征与潜在价值;另一方面,系统提供的处置方案较为单一,多局限于传统诉讼、拍卖等手段,难以适配知识产权质押、供应链金融坏账等新型复杂资产,无法满足多元化、精细化的处置需求。
      产品特点
      • 数据精准治理
        整合多源数据,自动校验账务信息,确保债权、抵押、处置进度等数据准确,为清收与考核提供可靠依据。
      • 智能风险管控
        运用大数据与 AI 技术,快速识别资产风险特征,动态监测不良资产价值波动,提前预警潜在风险。
      • 多元处置支持
        内置多样化处置方案库,覆盖司法诉讼、债务重组、资产化等手段,适配不同类型不良资产。
      • 流程高效协同
        打通内部多部门系统,实现清收、风控、财务等流程线上协同,提升处置效率。
      • 合规智能管理
        将监管要求嵌入系统规则,自动生成合规报表,确保资产保全全流程符合监管标准
      产品优势
      • 数据精准可靠:整合多源数据,自动校验账务、权属信息,为清收与考核提供真实数据支撑。
      • 智能风险管控:运用大数据与 AI 模型,精准识别风险、预测价值波动,提前预警潜在损失。
      • 多元处置方案:覆盖诉讼、重组、化等多种手段,适配不同类型不良资产,提升回收率。
      • 高效协同作业:打通部门数据壁垒,实现资产保全业务线上化、流程化,缩短处置周期。
      • 严格合规保障:内置监管规则,自动校验业务合规性,生成标准报表,规避法律风险。
      • 降本增效增值:减少人工干预,挖掘资产潜力,降低管理成本,提升回收价值。
      整体架构
      基础设施层:部署高性能服务器与分布式存储,保障数据稳定存储;

      数据层:整合内外部多源数据(账务、司法、征信等),经清洗、转换后分层存储,形成标准化资产保全数据池

      功能层:搭建风险预警、处置方案管理、流程审批等核心模块,内置 AI 分析模型与处置策略库,实现智能化风险评估与方案匹配。

      应用层:覆盖不良资产清收、债务重组、诉讼管理等业务场景,提供可视化操作界面与决策看板,支持多部门协同作业。

      接口层:通过 API 对接银行内部系统(核心、风控、财务)及外部机构(司法、征信),实现数据共享与业务联动。

      管理监控层:设置分级权限管理,实时监测系统运行状态;内置监管规则引擎,自动校验合规性并生成监管报表。
      应用场景
      • 不良资产清收
        通过精准数据支撑司法诉讼,智能分析资产价值与风险,制定最优清收策略,提升回收效率。
      • 风险资产监控
        实时监测资产价值波动与风险变化,自动预警潜在损失,辅助银行提前采取保全措施。
      • 债务重组管理
        运用多元处置方案库,为企业债务重组提供方案设计与流程管理,化解流动性风险。
      • 跨部门协同作业
        打通清收、风控、财务等部门数据,实现资产保全业务全流程线上协作,加速处置进程。
      • 监管合规应对
        自动校验业务操作合规性,生成监管报表,确保资产保全工作符合法规要求,规避处罚风险。
      相关案例
      温州银行、渤海银行
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