实践案例 | 活用数据校验规则,提升授信额度数据准确度

栏目:云星瀚知识作者:金蝶来源:金蝶云社区发布:2024-09-22浏览:1

实践案例 | 活用数据校验规则,提升授信额度数据准确度

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在复杂多变的商业环境中,授信管理作为企业风险控制的重要一环,其准确性和效率直接关系到企业的资金流动和运营安全。本期文章为大家带来活用数据校验规则,提升授信额度数据准确度。通过配置操作校验规则,在授信额度单提交前进行数据逻辑校验,从而有效避免填写错误。这一方案的核心在于两个关键操作校验规则的设计:授信性质校验和授信类型校验。


本文以其深入的问题分析、创新的解决方案和显著的实施效果,为我们展示了数据校验规则在授信管理中的重要作用。不仅深入剖析了某重点国有企业在授信管理中的痛点,还提出了切实可行的解决方案,为业界提供了宝贵的参考。


撰稿人:金蝶-周丹丹 

【温馨提示:因企业业务场景存在不同程度的差异,案例仅供参考,请根据现场实际业务情况探讨最优解决方案,并在上线前进行充分验证。】



1 业务场景

1.1 客户背景

某集团系某市人民政府直属的重点国有企业,共拥有各级控股参股企业170+家,主要分布在能源、海洋、大宗商品贸易、产业金融、开发服务以及资产管理等领域。


1.2 业务现状

在项目调研阶段,客户高层领导着重强调授信管理需要重点管理。客户反馈在EAS系统中授信额度因填写不准确且和其他业务单据耦合度高,难以事后修正,导致系统中授信报表不准确,全集团各单位线下手工统计授信额度相关数据。


1.3 客户痛点分析

授信额度关联的后续业务单据都配有多级审批流。在业务单据审批通过后才发现错误时,常规的返工需删除已关联的业务单据重新制单并重新多级审批。因此一旦发生错误,返工将影响制单人和相关审批人的工作效率。

已经形成授信额度的占用或者释放数据时,后台修复数据要考虑单据和表之间的联动逻辑非常复杂,需要按照不同的情况分析制定修复方案因此后台修复数据非常困难。

授信额度报表EXCEL线下统计,统计整个集团各债权人授信额度情况时需向各单位询问授信额度情况,逐级上报逐级手工汇总。沟通成本高、工作量大。


1.4 客户诉求与期望

客户希望通过金蝶云•星授信管理规范业务操作,提高用户填报的准确性,从而能提高报表的准确度,厘清每家授信机构下的授信额度使用情况。

 

2  解决方案

  • 整体思路

系统上线初期,项目组通过培训时着重说明、操作手册标红、以及单据字段上添加帮助等方式强调重点关键字段,但由于用户人员更替等原因依旧发生过填写错误问题。因此项目组想到需在授信额度单进行提交操作时,进行关键字提醒。

  • 涉及的功能点

通过配置操作校验规则实现在执行操作前校验界面的数据逻辑是否正确。

  • 对客户需求的匹配度

集合用户问题分析,发现最常发生的两类错误:本该填循环授信的错填成非循环授信,导致额度无法循环;本该填写综合授信的错填成某专项授信导致其他业务无法占用授信。因此,分别设计两个操作校验规则来提醒用户:

【授信性质=非循环提醒】若客户大部分授信为循环授信,即授信额度可以循环使用,例如融资借款还款后,释放授信额度。当用户选择非循环时,提示告知所选非循环的后续影响,由用户进行二次确认。

【授信类型=非综合授信】若客户大部分授信类型为综合授信,即银行批复的授信除了可以获得贷款外,还可以办理授信合同规定的专项业务如开立承兑汇票、开立信用证等。当用户选择非综合授信时,提示告知所选授信类型后续的使用逻辑,由用户进行二次确认。


3 实现步骤及效果

路径:开发平台-授信额度管理(扩展)

步骤:点击提交按钮>打开操作代码>点击修改>在其他控制页签点击校验规则>新增合法性校验

图1 提交按钮打开修改校验规则界面


图2 新增数据校验规则-合法性校验


步骤二:配置合法性校验规则

【授信性质=非循环提醒】情况

①配置条件:creditprop='fix',条件为真时,进行警告提示

图3 配置数据校验规则-合法性校验(非循环)


②界面效果

图4 数据校验规则-合法性校验效果(非循环)


【授信类型=非综合授信】情况

①配置条件:credittype.iscomprehensive = false,条件为真时,进行警告提示

图5 配置数据校验规则-合法性校验(专项授信)


②界面效果

图6 数据校验规则-合法性校验效果(专项授信)



4 方案的可推广价值

4.1 行业的适配程度

该方案适用于所有需要做授信额度管理的企业。


4.2 对客户的价值

在事中关键字段规范填写的提醒,让用户感受到系统是贴合业务的。加强了用户对系统功能的理解同时提升了用户满意度。提升了工作效率,降低错误率,极大减少了填错后带来的返工问题。业务单据填报质量的提升,实现了可随时调阅系统报表,为决策分析提供了数据支撑。


4.3 对运维的价值

尽最大可能的减少了因操作失误导致的授信额度填报问题,从而较少了运维团队和研发团队的工作量,配置至今半年多不再发生同类问题。


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