解决银行团队协作的问题

通过系统对银行不良资产债权信息进行汇总展示，银行不良资产管理团队根据权限设定，可同步查阅、编辑债权信息，实现债权信息的电子化、实时化，提高团队协同作战能力。

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解决流程不及时、易疏漏的问题

系统根据债权案件处置形式，自动生成全周期流程跟进计划，并对每一节点需跟进工作生成明细列表，流程跟进进度实时更新同步，辅之以任务提醒功能，使一线业务人员工作效率提升高达88%。

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解决系统易用性低、不匹配的问题

系统采用模块化开发，可根据银行业务需求，上线单个或多个系统模块。同时根据各银行工作流程及业务制度，深度定制开发更符合银行使用习惯的系统。

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解决数据获取难、不全面的问题

公司在美国马里兰大学设立了北美大数据实验室，根据不良资产业务特点，自主开发大数据获取引擎，对全网不良资产数据进行获取、清洗、归类、存储。

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解决数据广度整合、深度分析的问题

北美大数据实验室自主建立的不良资产AI模型，与公司获取的全网数据相结合，可实现不良资产债权评估预测、债权回收周期预测、债权回收现金流预测等功能。

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解决数据应用于债权处置决策的问题

借助公司的海量数据，定期提供不良资产债权市场周报，不定期提供各类型债权信息深度分析报告，更可根据客户需求，深度定制区域报告及行业报告等，为客户债权处置提供决策引擎。

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解决债权风险的早期预警问题

通过系统对不良资产债权信息进行汇总整理，通过自主建立的不良资产AI模型，结合全网数据进行深度分析，排查债权潜在风险，实现债权风险的“早识别、早发现、早预警”。

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