大家好，我們是成都小火科技公司，今天是 2025 年 11 月 05 日，星期三。在我們目前開發的軟件系統中，90%都進行了AI相關功能的開發。在前面的文章中， 我介紹我們公司給某重點中學研發的AI智能平板軟件系統。今天我們來介紹AI在金融領域相關的項目開發。

之前接觸了一家區域性消費金融公司，之前因風控系統滯后，出現過多次客戶身份冒用、還款能力誤判的情況，僅去年就產生了近千萬的壞賬。他們找到我們時，明確要求軟件能實時處理客戶多維度數據，快速識別風險點，同時降低人工成本。基于這個需求，我們確定軟件的開發目的：通過整合客戶征信、交易流水、行為數據等信息，利用機器學習算法構建風控模型，實現信貸審批、貸中監測、貸后預警全流程自動化，幫助金融機構提升風控精度，減少壞賬損失。

開發啟動前，客戶首先問開發周期要多久，我們根據功能模塊復雜度，給出了 3 個半月的開發周期規劃，從需求梳理、模型訓練到系統測試、上線部署，每個階段都明確了時間節點和交付物。客戶還關心我們有沒有相關的資質，我們展示了高新技術企業證書（編號：GR2O2451001272）和 ISO9001 認證（證書編號：29325Q410631R0S），這些資質讓客戶對我們的開發能力和交付質量更有信心。技術選型上，后端采用 Java 和 Go 語言混合開發，確保系統高并發處理能力，前端使用 Vue.js 框架，保證操作界面流暢性，AI 模型則選用 XGBoost 和 LightGBM 算法，提升風險識別準確率。

核心功能設計上，軟件包含客戶數據整合模塊，可對接央行征信、第三方數據平臺，實現多源數據實時同步；智能審批模塊，根據風控模型自動給出審批結果，支持人工復核通道；貸中監測模塊，實時追蹤客戶交易行為，出現異常操作立即觸發預警；貸后管理模塊，根據客戶還款情況自動生成催收策略。客戶中途提出想增加自定義風控規則功能，我們評估后認為該需求不影響現有架構，僅用 10 天就完成了功能開發，沒有延長整體開發周期。

我們之前做過政務公共云服務平臺和大型企業采購系統，在數據安全和系統穩定性方面積累了豐富經驗，這也是客戶選擇我們的關鍵因素。客戶還問到使用國內服務器還是國外服務器，考慮到金融數據的安全性和合規性，我們建議使用國內合規服務器，并配備數據加密傳輸功能。關于代碼版權，我們明確告知客戶代碼版權歸其所有，上線后會提供完整的源代碼和技術文檔。

系統上線后，客戶反饋信貸審批時間從原來的 24 小時縮短到 15 分鐘，壞賬率下降了 32%，極大提升了業務效率。但在使用過程中，客戶發現部分老舊終端訪問系統時偶爾出現卡頓，我們排查后發現是瀏覽器兼容性問題，隨后對前端代碼進行了優化，兼容了 IE11 及以上版本瀏覽器。后期維護費我們按年收取，包含系統 bug 修復、數據備份服務，后期想加功能如智能反欺詐模塊，需要根據功能開發工作量額外收費，同時我們會提供 1 年的免費使用培訓，確保客戶員工能熟練操作。

復盤整個項目，我們發現前期對客戶個性化風控規則的需求預判不足，導致中途增加功能時需要臨時調整開發計劃，后續開發類似軟件，我們會在需求調研階段更深入挖掘客戶潛在需求，減少開發過程中的需求變更。

這款智能風控分析軟件不僅幫助金融機構解決了傳統風控的痛點，還為其數字化轉型提供了技術支撐，未來我們計劃接入更多合規數據源，如企業工商信息、稅務數據，進一步豐富風控模型維度，提升金融行業軟件的市場競爭力。

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