“明明客户征信没问题，抵押物也足值，怎么放了款就开始逾期？”这是民丰农商银行风险管理部门曾经反复遇到的困惑。深入排查后发现，不少问题贷款的源头都指向了同一类角色，盘踞在特定区域的不法贷款中介。他们熟悉银行风控规则，擅长“包装”客户资质，甚至伪造权属证明，以团伙化方式集中攻破信贷防线。传统风控依赖个体数据分析，难以发现这类隐藏在空间分布中的风险线索。该行转换思路，尝试从“位置”维度寻找突破口。

　　该行对历史不良贷款进行空间回溯分析时发现，相当比例的风险案件在空间分布上存在明显聚集特征。某些区域的申贷成功率异常偏高，而对应区域的不良率也同步走高，形成了“高发区域”与“高不良区域”高度重合的态势。区域内客户之间并无直接关联，唯一的共同点是都曾与同一批“中介代办”有过接触。这一发现让团队意识到，风险防控不能只看单个人，还要看这些人“从哪里来”。基于这一判断，该行引入GIS地理信息技术，将申贷位置作为风控模型的底层变量，在全市范围内对申贷活跃区域进行空间聚类分析，叠加历史不良数据、中介作案地点、异常申贷集中区域等多维信息，精准锁定了一批重点中介聚集高风险网格，构建出可视化的“风险网格图”，让曾经隐形的团伙化风险暴露在清晰的空间坐标之下。

　　地图画出来，风控就有了“准星”。系统设定电子围栏，客户线上提交贷款申请时，后台自动抓取授权后的地理位置信息，与风险网格图实时碰撞比对。一旦位置命中高风险网格，系统即时预警并强制启动线下核实流程，将风险拦截在放款之前。这套“精准制导”机制有效解决了过去客户经理面对海量申请“眉毛胡子一把抓”的困境，让有限的核查力量能够精准投向最需要关注的群体。同时，该行配套建立“预警、核实、反馈、迭代”闭环机制，每一次拦截案例都会回传至模型进行复盘学习，让网格划分越来越精准。上线以来，该系统累计拦截风险申贷83户、金额951万元，模型识别准确率达96.2%。

　　在风险拦截之外，这套系统还为一线客户经理带来了实实在在的减负。过去对客户“地毯式”排查效率低下，客户经理疲于奔命却往往事倍功半。现在通过预警精准制导，客户经理得以集中精力核实高风险的“关键少数”，减少了大量无效劳动，工作效率提升30%以上，释放出的精力可以更多地投入到优质客户的服务与深度经营中去。截至2026年7月末，该行线上贷款不良率较年初下降13个BP至0.64%，业务规模稳步增长至35.32亿元。

　　把风控从“大海捞针”变成“精准打靶”，靠的不是对规则的修修补补，而是重新理解了风险在空间中的分布逻辑。有时候，从哪儿来比是谁更重要。下一步，该行将持续深化GIS技术应用，探索贷后资金流向监控、区域风险画像等更多场景，让空间数据在金融风控中释放更大的价值。（王祺友）

编辑：魏静