大家好，我们是成都小火科技公司，今天是 2025 年 11 月 05 日，星期三。在我们目前开发的软件系统中，90%都进行了AI相关功能的开发。在前面的文章中， 我介绍我们公司给某重点中学研发的AI智能平板软件系统。今天我们来介绍AI在金融领域相关的项目开发。

之前接触了一家区域性消费金融公司，之前因风控系统滞后，出现过多次客户身份冒用、还款能力误判的情况，仅去年就产生了近千万的坏账。他们找到我们时，明确要求软件能实时处理客户多维度数据，快速识别风险点，同时降低人工成本。基于这个需求，我们确定软件的开发目的：通过整合客户征信、交易流水、行为数据等信息，利用机器学习算法构建风控模型，实现信贷审批、贷中监测、贷后预警全流程自动化，帮助金融机构提升风控精度，减少坏账损失。

开发启动前，客户首先问开发周期要多久，我们根据功能模块复杂度，给出了 3 个半月的开发周期规划，从需求梳理、模型训练到系统测试、上线部署，每个阶段都明确了时间节点和交付物。客户还关心我们有没有相关的资质，我们展示了高新技术企业证书（编号：GR2O2451001272）和 ISO9001 认证（证书编号：29325Q410631R0S），这些资质让客户对我们的开发能力和交付质量更有信心。技术选型上，后端采用 Java 和 Go 语言混合开发，确保系统高并发处理能力，前端使用 Vue.js 框架，保证操作界面流畅性，AI 模型则选用 XGBoost 和 LightGBM 算法，提升风险识别准确率。

核心功能设计上，软件包含客户数据整合模块，可对接央行征信、第三方数据平台，实现多源数据实时同步；智能审批模块，根据风控模型自动给出审批结果，支持人工复核通道；贷中监测模块，实时追踪客户交易行为，出现异常操作立即触发预警；贷后管理模块，根据客户还款情况自动生成催收策略。客户中途提出想增加自定义风控规则功能，我们评估后认为该需求不影响现有架构，仅用 10 天就完成了功能开发，没有延长整体开发周期。

我们之前做过政务公共云服务平台和大型企业采购系统，在数据安全和系统稳定性方面积累了丰富经验，这也是客户选择我们的关键因素。客户还问到使用国内服务器还是国外服务器，考虑到金融数据的安全性和合规性，我们建议使用国内合规服务器，并配备数据加密传输功能。关于代码版权，我们明确告知客户代码版权归其所有，上线后会提供完整的源代码和技术文档。

系统上线后，客户反馈信贷审批时间从原来的 24 小时缩短到 15 分钟，坏账率下降了 32%，极大提升了业务效率。但在使用过程中，客户发现部分老旧终端访问系统时偶尔出现卡顿，我们排查后发现是浏览器兼容性问题，随后对前端代码进行了优化，兼容了 IE11 及以上版本浏览器。后期维护费我们按年收取，包含系统 bug 修复、数据备份服务，后期想加功能如智能反欺诈模块，需要根据功能开发工作量额外收费，同时我们会提供 1 年的免费使用培训，确保客户员工能熟练操作。

复盘整个项目，我们发现前期对客户个性化风控规则的需求预判不足，导致中途增加功能时需要临时调整开发计划，后续开发类似软件，我们会在需求调研阶段更深入挖掘客户潜在需求，减少开发过程中的需求变更。

这款智能风控分析软件不仅帮助金融机构解决了传统风控的痛点，还为其数字化转型提供了技术支撑，未来我们计划接入更多合规数据源，如企业工商信息、税务数据，进一步丰富风控模型维度，提升金融行业软件的市场竞争力。

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