业务和功能介绍
1、立项背景和目标
立项背景
企业原有个贷业务缺乏专业化贷后数字化管理工具，所有逾期资产台账、客户跟进记录、不良资产统计完全依赖人工Excel维护。存在逾期客户识别滞后、资产状态混乱、催收流程无标准化闭环、数据无法统一汇总、人工统计误差大、资产风险不可控等问题，无法满足金融资产风险管控与合规追溯要求，整体贷后管理效率低、资产复盘难度大。
项目目标
搭建纯贷后专项资产管理后台系统，实现全量个贷逾期资产统一台账管理、逾期分级自动识别、标准化催收处置闭环、不良资产持续跟踪；替代传统人工台账模式，规范贷后全流程作业，实现贷后资产数据可视化、风险可控、过程可追溯，提升贷后资产处置效率与金融合规管理能力。
2、软件功能、核心功能模块介绍
系统专注个贷贷后资产全生命周期管理，无贷前、贷中审批放款功能，核心四大贷后专项模块：
1. 贷后资产台账核心模块
统一维护全量逾期、不良、待处置贷款资产台账，整合客户信息、逾期天数、剩余本金、罚息、历史处置记录，支持台账精准查询、批量校对、历史数据溯源，实现所有贷后资产一盘式管理。
2. 逾期分级识别与预警模块
依据逾期天数自动划分M1/M2/M3+资产等级，自动生成逾期预警清单，精准区分普通逾期与不良资产，帮助业务快速识别高风险资产，为分层处置提供数据依据。
3. 贷后催收与资产处置模块
支持逾期资产任务分配、线上催收跟进、沟通记录登记、客户还款协商、延期处置、回款核销等全流程操作，形成「逾期识别—任务分配—跟进处置—回款闭环」的标准化贷后作业流程。
4. 贷后资产统计与合规报表模块
自动统计逾期率、不良率、回款率、资产处置进度等核心贷后指标，自动生成资产质量分析报表、合规统计报表，支持数据导出、复盘分析与内部审计。
配套能力：系统权限管控、贷后操作日志全程留痕、批量数据导入导出、异常资产标记管理。
3、业务流程、功能路径描述
1. 贷后资产台账归集：同步存量逾期贷款数据，系统标准化建立专属贷后资产台账，完成全量逾期资产建档归类；
2. 逾期自动分级预警：系统根据逾期天数自动划分资产风险等级，生成预警清单与待处置任务；
3. 贷后分层处置跟进：根据资产等级分配专项处置任务，业务人员线上跟进催收、登记沟通记录、执行协商处置方案；
4. 回款核销与状态更新：客户完成回款后，系统自动核销逾期状态、更新资产台账，结清资产归档留存；
5. 资产复盘与合规追溯：系统自动汇总月度/季度贷后资产数据，输出资产质量报表，全程操作留痕，满足金融合规追溯与风险复盘需求。
立项背景
企业原有个贷业务缺乏专业化贷后数字化管理工具，所有逾期资产台账、客户跟进记录、不良资产统计完全依赖人工Excel维护。存在逾期客户识别滞后、资产状态混乱、催收流程无标准化闭环、数据无法统一汇总、人工统计误差大、资产风险不可控等问题，无法满足金融资产风险管控与合规追溯要求，整体贷后管理效率低、资产复盘难度大。
项目目标
搭建纯贷后专项资产管理后台系统，实现全量个贷逾期资产统一台账管理、逾期分级自动识别、标准化催收处置闭环、不良资产持续跟踪；替代传统人工台账模式，规范贷后全流程作业，实现贷后资产数据可视化、风险可控、过程可追溯，提升贷后资产处置效率与金融合规管理能力。
2、软件功能、核心功能模块介绍
系统专注个贷贷后资产全生命周期管理，无贷前、贷中审批放款功能，核心四大贷后专项模块：
1. 贷后资产台账核心模块
统一维护全量逾期、不良、待处置贷款资产台账，整合客户信息、逾期天数、剩余本金、罚息、历史处置记录，支持台账精准查询、批量校对、历史数据溯源，实现所有贷后资产一盘式管理。
2. 逾期分级识别与预警模块
依据逾期天数自动划分M1/M2/M3+资产等级，自动生成逾期预警清单，精准区分普通逾期与不良资产，帮助业务快速识别高风险资产，为分层处置提供数据依据。
3. 贷后催收与资产处置模块
支持逾期资产任务分配、线上催收跟进、沟通记录登记、客户还款协商、延期处置、回款核销等全流程操作，形成「逾期识别—任务分配—跟进处置—回款闭环」的标准化贷后作业流程。
4. 贷后资产统计与合规报表模块
自动统计逾期率、不良率、回款率、资产处置进度等核心贷后指标，自动生成资产质量分析报表、合规统计报表，支持数据导出、复盘分析与内部审计。
配套能力：系统权限管控、贷后操作日志全程留痕、批量数据导入导出、异常资产标记管理。
3、业务流程、功能路径描述
1. 贷后资产台账归集：同步存量逾期贷款数据，系统标准化建立专属贷后资产台账，完成全量逾期资产建档归类；
2. 逾期自动分级预警：系统根据逾期天数自动划分资产风险等级，生成预警清单与待处置任务；
3. 贷后分层处置跟进：根据资产等级分配专项处置任务，业务人员线上跟进催收、登记沟通记录、执行协商处置方案；
4. 回款核销与状态更新：客户完成回款后，系统自动核销逾期状态、更新资产台账，结清资产归档留存；
5. 资产复盘与合规追溯：系统自动汇总月度/季度贷后资产数据，输出资产质量报表，全程操作留痕，满足金融合规追溯与风险复盘需求。
项目实现
一、整体架构与设计思路、模块技术栈
1、整体架构与设计思路
系统采用前后端分离架构，聚焦个贷纯贷后资产管控场景，摒弃传统贷前审批、贷中放款冗余模块，以「资产台账统一管控、逾期风险分层预警、催收处置闭环、合规数据追溯」为核心设计思路。整体分为数据层、业务逻辑层、前端展示层三层架构，主打高数据准确性、高安全性、高可追溯性，适配金融行业合规管控要求。系统支持存量逾期数据批量归集、日终自动计息、分级任务分发、数据自动统计报送，解决传统人工台账低效、数据错乱、风险滞后的核心痛点，同时预留功能拓展接口，可适配不同逾期等级资产处置、多维度报表统计迭代需求。
2、各模块核心技术栈
后端技术：基于.NET框架开发，适配金融系统稳定、安全、低容错的运行要求，支撑贷后核心业务逻辑运算、数据校验、状态流转；
数据库技术：采用SQL Server数据库，负责全量逾期资产台账、催收记录、回款数据、日志数据存储，支持精准查询、批量数据校对、历史数据溯源；
前端技术：Vue+Element UI搭建后台管理页面，实现台账可视化展示、风险数据看板、任务操作界面、报表导出功能；
辅助技术：依托定时任务组件实现日终自动计息、逾期等级自动刷新、数据定时汇总；通过日志留存技术实现全操作链路可追溯，满足金融合规审计要求。
二、个人负责模块与量化成果
1、个人核心负责模块（全流程产品主导）
全程独立负责项目需求调研、业务梳理、产品设计、落地推进、迭代优化全流程，核心主导四大贷后专项模块：贷后资产台账管理模块、逾期分级预警模块、催收资产处置模块、合规报表统计模块，同时统筹系统权限管控、数据批量处理、操作日志留痕等配套功能设计。深度对接金融业务方，梳理贷后全流程业务规则，输出全套PRD文档、原型图及业务流程图，联动研发、测试、业务团队完成全模块落地上线与迭代优化。
2、量化落地成果
1. 数字化替代人工台账，贷后数据统计人力成本降低45%，彻底杜绝Excel手工统计的数据误差问题，资产台账准确率提升至100%；
2. 搭建逾期分级预警与自动任务分发机制，高风险逾期资产识别时效提升80%，逾期资产漏判、晚判问题清零，资产风险管控能力大幅提升；
3. 标准化线上催收处置闭环流程，单条逾期资产处置周期缩短30%，逾期资产整体回款率提升12%；
4. 实现合规报表自动生成，月度监管报表制作时长从2天缩短至2小时，报表制作效率提升90%，完全满足金融合规报送与内部审计要求；
5. 完成全量存量逾期资产数字化归档，累计梳理校准千余条历史资产数据，实现所有贷后资产可查询、可追溯、可复盘。
三、项目难点、踩坑问题及对应解决方案
难点1：历史存量数据杂乱，归集校准难度大
问题坑点：项目初期存量逾期资产数据分散、字段缺失、台账格式不统一，部分历史回款、罚息数
1、整体架构与设计思路
系统采用前后端分离架构，聚焦个贷纯贷后资产管控场景，摒弃传统贷前审批、贷中放款冗余模块，以「资产台账统一管控、逾期风险分层预警、催收处置闭环、合规数据追溯」为核心设计思路。整体分为数据层、业务逻辑层、前端展示层三层架构，主打高数据准确性、高安全性、高可追溯性，适配金融行业合规管控要求。系统支持存量逾期数据批量归集、日终自动计息、分级任务分发、数据自动统计报送，解决传统人工台账低效、数据错乱、风险滞后的核心痛点，同时预留功能拓展接口，可适配不同逾期等级资产处置、多维度报表统计迭代需求。
2、各模块核心技术栈
后端技术：基于.NET框架开发，适配金融系统稳定、安全、低容错的运行要求，支撑贷后核心业务逻辑运算、数据校验、状态流转；
数据库技术：采用SQL Server数据库，负责全量逾期资产台账、催收记录、回款数据、日志数据存储，支持精准查询、批量数据校对、历史数据溯源；
前端技术：Vue+Element UI搭建后台管理页面，实现台账可视化展示、风险数据看板、任务操作界面、报表导出功能；
辅助技术：依托定时任务组件实现日终自动计息、逾期等级自动刷新、数据定时汇总；通过日志留存技术实现全操作链路可追溯，满足金融合规审计要求。
二、个人负责模块与量化成果
1、个人核心负责模块（全流程产品主导）
全程独立负责项目需求调研、业务梳理、产品设计、落地推进、迭代优化全流程，核心主导四大贷后专项模块：贷后资产台账管理模块、逾期分级预警模块、催收资产处置模块、合规报表统计模块，同时统筹系统权限管控、数据批量处理、操作日志留痕等配套功能设计。深度对接金融业务方，梳理贷后全流程业务规则，输出全套PRD文档、原型图及业务流程图，联动研发、测试、业务团队完成全模块落地上线与迭代优化。
2、量化落地成果
1. 数字化替代人工台账，贷后数据统计人力成本降低45%，彻底杜绝Excel手工统计的数据误差问题，资产台账准确率提升至100%；
2. 搭建逾期分级预警与自动任务分发机制，高风险逾期资产识别时效提升80%，逾期资产漏判、晚判问题清零，资产风险管控能力大幅提升；
3. 标准化线上催收处置闭环流程，单条逾期资产处置周期缩短30%，逾期资产整体回款率提升12%；
4. 实现合规报表自动生成，月度监管报表制作时长从2天缩短至2小时，报表制作效率提升90%，完全满足金融合规报送与内部审计要求；
5. 完成全量存量逾期资产数字化归档，累计梳理校准千余条历史资产数据，实现所有贷后资产可查询、可追溯、可复盘。
三、项目难点、踩坑问题及对应解决方案
难点1：历史存量数据杂乱，归集校准难度大
问题坑点：项目初期存量逾期资产数据分散、字段缺失、台账格式不统一，部分历史回款、罚息数
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基于 n8n 的社区团购订单自动归集与对账系统 - 飞书多维表格
立项背景和目标：
社区团购商家通常同时运营多个小区的团购业务，订单分散在各处，
每天需要人工汇总到表格、再逐个小区生成对账单。三个小区的情况下，
人工处理约需 1.5-2 小时/天，且极易出现漏单、金额对不上。
目标是让这套流程全自动跑：订单自动归集 → 自动生成分小区对账单
→ 异常自动告警，把每天 2 小时的人工压到 0。
软件功能、核心功能模块：
1. 定时触发模块：每天固定时间自动启动，无需人工干预
2. 多源数据读取：对接飞书多维表格开放 API，分页拉取三个小区的订单表
3. 数据清洗与合并：统一字段口径，合并去重，处理缺失值
4. 分类汇总：按小区维度聚合，计算应收、已付、差额
5. 异常检测：金额不一致、状态异常、重复订单自动标记
6. 结果写回：汇总结果写回多维表格，供商家和团长直接查看
7. 失败告警：任一步骤失败自动重试 3 次，仍失败则推送群告警
业务流程、功能路径：
每天 20:00 定时触发 → 读取运行参数 → 换取 tenant_access_token
→ 逐小区分页读取订单 → 展开为明细行 → 批量写入汇总表
→ 生成分小区对账单 → 判断是否启用对账推送 → 异常则发群告警
多端AI问答系统（SSE流式输出）
立项背景：随着大语言模型的普及，传统企业与用户对智能对话的需求激增。旨在构建一个前后端完全解耦的 AI 问答系统，支持多端接入，提供流畅的流式对话体验。
核心功能：支持 SSE 全链路流式对话（包含start/content/reasoning/done/error五类事件）；多会话管理（新建、切换、重命名、置顶、逻辑删除）；Markdown 渲染、思考过程折叠展示、多模型切换、Token 用量统计与 API 调用日志，以及四维 IP 限流。
业务流程：前端发起对话请求 → 后端校验限流 → 组装历史消息并调用大模型 API → SSE 逐字返回前端实时渲染 → 消息落库并记录 Token 与耗时。
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立项背景和目标: 小微企业客服人力有限、游戏规则分散、夜间无人值守, 重复咨询淹没客服; 通用大模型不了解业务规则, 会张冠李戴甚至编造规则和价格. wali-ai的目标是让运营者用自己的知识库, 7x24自动回答玩家问题, 答不上来就兜底或转人工, 以及记录，绝不编造.
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