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    大數據賦能普惠金融 壹諾數科交出亮眼成績單

    時間:2019-09-19 13:11 來源:中國傳媒聯盟作者:海諾
    我國中小微企業每年貢獻了60%以上的國內生產總值,是國家重要的經濟支柱。然而,與中小微企業在國民經濟社會發展中的地位相比,其獲得的金融支持匱乏,融資難、融資貴問題嚴重制約中小微企業的發展。 國務院為解決這一問題,密集出臺了一系列文件。政府工作報告更進一步指出,2019年國有大型商業銀行的中小微企業貸款要增長30%以上。然而,中小微企業普惠金融風控難、核實難,也是金融機構不可言說之痛。 粗放型風控 制約普惠金融發展 中小微企業狀況復雜、信息透明度低,金融機構粗放的風控模式已無法有效預警其風險。 信息割裂是中
    我國中小微企業每年貢獻了60%以上的國內生產總值,是國家重要的經濟支柱。然而,與中小微企業在國民經濟社會發展中的地位相比,其獲得的金融支持匱乏,“融資難、融資貴”問題嚴重制約中小微企業的發展。

           國務院為解決這一問題,密集出臺了一系列文件。政府工作報告更進一步指出,2019年國有大型商業銀行的中小微企業貸款要增長30%以上。然而,中小微企業普惠金融風控難、核實難,也是金融機構不可言說之痛。

           粗放型風控  制約普惠金融發展


           中小微企業狀況復雜、信息透明度低,金融機構粗放的風控模式已無法有效預警其風險。

           信息割裂是中小微企業融資不足的重要根源。中小微企業管理制度、財務制度、年報制度并不健全,導致金融機構難以獲取中小微企業完整信用信息,風控難度大、效果差。

           在貸前、貸中、貸后三大環節,粗放型風控模式嚴重依賴人工審核。而中小微企業審批流程與大型企業流程一致,但中小微企業貸款額度低、貸款動作頻繁,使得普惠金融單筆業務交易的邊際成本高,收益低。金融機構投入與產出不成正比。

           隨著金融機構數量不斷增多,黑產鏈條也層出不窮。由于黑產鏈條完整多樣,各種危險客群在各類場景下風險表現的不一致,導致金融機構已有模型無法及時甄別高危業務。

          大數據賦能金融    壹諾數科亮出“成績單”


           針對傳統風控模式無法解決的三大痛點,壹諾數科通過對大數據的整理、分析、挖掘與應用,以金融科技為發力點,對傳統金融業務進行流程改造、模式創新、服務升級,交出了一份亮眼的成績單。

           依托信息技術與經濟社會的交匯融合,壹諾數科采集來源分散、格式多樣的風控數據,以“量”的積累推動數據分析“質”的提升,打破信貸雙方的信息壁壘。并針對普惠金融用戶具有風險高、波動大等特點,通過“數據+算力+算法+場景”的疊加效應,將金融風險預警化解能力提升到新的高度。在打擊黑產方面,壹諾數科預制了針對多種客群類型與業務階段的專家方案,開發多類風控模型,實現用戶網格化精細管理。通過普惠平臺、增信方、資金方的風險模型進行交互驗證,使評估結果更為準確。


           壹諾數科利用人工智能、風控云、大數據等技術,為金融行業交出了一份切實可行、科學性強、風控效果佳的服務方案,助力金融機構提升風險識別、風險監測、風險預警、風險隔離等風險防控能力。

           未來,壹諾數科將繼續致力于大數據在金融場景的應用,為防范金融風險、普惠大眾金融提供更具價值的智能化金融服務。以大數據賦能普惠金融,為建立數字化智能金融新生態、推進風控智能轉型作出貢獻。

           官網地址: www.inuol.com (責任編輯:海諾)
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