一、多源数据整合与实时预警
1. 外部数据管理模块：整合黑名单、负面新闻、法院被执行人信息、工商登记变更等银行外部数据，支持手工维护与系统自动导入（预留与信贷系统、ECIF 系统接口），解决数据分散问题。
2. 人工预警模块：支持从客户、业务、机构、产品、行业、押品六个维度查询汇总指标，可手动发起预警信号，弥补自动预警盲区，提升风险捕捉及时性。
二、全流程预警协同处理
1. 预警信号管理模块：借助工作流引擎（BPM）固化流转规则，实现信号按岗位分发与处理线上化，明确各角色权责，解决协同低效问题。
2. 风险提示书模块：针对已审批预警信号，支持批量制作提示书并跟踪反馈，关联客户经理与风险岗位，形成 “预警 - 处置 - 反馈” 完整闭环。
三、灵活可配置的风险模型体系
1. 模型管理模块：提供指标管理（新增、修改、删除指标）、规则管理（配置风险判断逻辑）、模型类别管理（按行业、客户类型分类）等功能；业务人员可通过可视化界面调整参数，无需技术人员介入，解决模型固化问题。
2. 综合查询与报表分析模块：支持多维度（客户、机构、产品等）预警数据统计，生成风险趋势报表，为模型优化提供数据支撑，提升风险评估动态适应性。
四、数据安全与合规管控
1. 安全机制模块：采用统一身份认证（支持口令、智能令牌等方式）、基于角色的访问控制（RBAC），限制不同岗位数据查看权限；通过 DES 算法加密存储敏感数据（如客户密码），传输过程采用 SSL 协议，防范数据泄露。
2. 审计跟踪模块：记录所有关键操作（如预警信号修改、模型参数调整），包含用户账号、操作时间、数据变更详情等信息，日志保存期限不少于一年，满足监管部门对风险事件可追溯性要求。
五、高性能与高扩展性支撑
1. 技术架构优化：基于 SOA 架构设计，通过企业服务总线（ESB）实现与行内系统（核心系统、CRM）松散耦合对接，新增外部系统仅需开发适配接口，降低扩展成本。
2. 性能优化设计：采用读写分离、索引控制（单表索引不超过七个）、SQL 优化（join 操作不超过三张表）等技术，支持高并发场景（如批量预警信号处理），通过横向扩展应用服务器节点提升系统承载能力。
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