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企业服务 · 数据服务案例ID: 173946

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作者：『』 - 4年经验- 东方国信

案例介绍

项目背景：公司放款账户接连5天出现资金短缺的现象，严重影响业务放款。
⧫ 项目描述：采用逻辑树分析方法将资金短缺问题拆解为放款和回款的问题。对各大区放款金额和回款金额分
别用时间序列分析模型进行回归预测，采用ARIMA模型，分析发现华南大区回款资金同期对比
减少20%，对回款流程各节点的时间同期分析，发现在金融机构审核放款阶段所需时间同比增长
1.5天，确认是因为该大区同事业务不熟悉，提交客户资料在审核中信息有误驳回重新提交导致
的流程时长增加。
⧫ 项目职责：主导数据清洗整理，排除无效数据，关注异常值，设置分析口径，利用Eviews进行时间序列分
析模型的建立与计算工作，采用ARIMA差分自回归移动平均模型，差分法剔除因促销活动引起
的数据波动影响，并验证模型的可靠性。
⧫ 项目结果：短时间利用多个方案，查找出是回款滞后导致的资金短缺，并联合大区负责人进行业务流程的宣
导，使回款周期由3.4回落至1.3，解决了因回款滞后导致的资金短缺问题。