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大数据风控对企业信用体系建设起了怎样的作用?

摘要: 正如大数据正在成为企业的核心资产,企业信息也逐渐成为了数据时代的核心所在,社会数据、社交数据,再到金融数据利用企业征信数据进行风控的大数据时代已然到来。 1 自许多国...

正如大数据正在成为企业的核心资产,企业信息也逐渐成为了数据时代的核心所在,社会数据、社交数据,再到金融数据……利用企业征信数据进行风控的大数据时代已然到来。

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自许多国际知名公司相继暴露出企业财务失败(*指企业无法偿还到期债务的困难和危机)事件,加强企业信用体系建设的呼声越来越高。

中国社会由熟人社会慢慢转变为陌生人社会,信用风险和信用危机也随之产生,加快信用体系建设迫在眉睫。

在我国,企业信用体系建设是企业管理中一个相对薄弱的环节,风险意识不强、风险管理工作薄弱,是企业发生重大风险事件的重要原因。

另外,我国市场经济体制建立的时间不长,全社会信用意识和社会信用环境还比较薄弱,行政过程中尚未全面建立起“守信激励、失信惩戒”的机制。为争取经济利益,时常会伴有失信行为的发生,这其中既有信用意识淡薄的原因,另一方面,也有失信成本过低的因素在里面。

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近年来,我国互联网金融市场风生水起,在行业的快速发展和突破中,伴随着的是互联网金融行业对线上线下资源的激烈竞争和风险的把控。征信作为金融的一个重要组成部分,自然是风险控制的核心。

现代征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动。

然而《政府信息公开条例》虽然已对政务信息公开作出了具体规定,但在实际执行过程中,政务信息的公开尚不全面,部分信用信息的缺失,削弱了信用信息的完整性,不利于形成准确的信用状况判断。

在对资源的竞争也需要建立在把控征信的前提下,引入大数据风控是互联网金融乃至传统金融风控的必然趋势,它的发展将会给金融领域带来显著成效。

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无论是互联网金融还是传统金融,风控所占据的地位都是重中之重,风控能力不足,必然导致业务开展风险大,运营成本高,创新金融产品难落地。

随着互联网金融的快速发展,适应互联网,大数据征信模式也应运而生。

正如大数据正在成为企业的核心资产,企业信息也逐渐成为了数据时代的核心所在,从社会数据、社交数据,再到金融数据,利用企业征信数据进行风控的大数据金融时代已然到来。

随着大数据,云计算,人工智能等技术的发展,为智能化征信提供了技术支撑。互联网时代企业和个人在网络上留下的大量数据,为征信带来了数据基础。

与之前传统的人为对借款企业或借款人进行经验式风控不同,大数据风控通过采集大量借款人或借款企业的各项考核指标进行数据建模,从而根据模型分析对借款方进行风险控制和风险提示,这种用数据决策的方式较之经验式风控更为科学有效。

对于企业来讲,只有得到管理层的积极监督和极大重视,及时建立信用管理体系,将企业风险管理充分融入企业战略与业务流程中,了解企业面临的风险内在关联性并采取更为动态的策略进行风险管理才能最终圆满实现预期收益。

通过大数据风控,能够帮助企业建立信用体系,简化风控程序,压缩风控成本,提高风控质量,降低决策失误。市场中的小贷公司、担保、典当、租赁、理财、证券公司、投资公司,乃至银行都能在大数据风控方面大显身手,找寻突破的最佳机遇。

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借助大数据风控,相关行业能够轻而易举地快速挖掘出潜在优质客户并完成一系列信息和广告推送。

在企通查—企业大数据平台中,以企业信用信息为基础,全面覆盖国内各类平台的征信场景,

整合工商信息、企业信用、企业资质、司法文书、知识产权、债券基金、投融资、人才招聘等上百维度的数据,以标准化的模型进行相关必备数据的搜集和分类统计,最终呈现出海量、宽度广、准确、可用性强的企业征信数据库,帮助理清企业轮廓和整体发展脉络,让大数据风控真正落地,发挥作用,展现目标企业的整体形象和信用情况。

图:企通查—企业大数据平台

企通查-企业大数据平台基于数据采集、特征提取、信息关联、机器学习和深度学习算法模型、NLP文本分析等先进技术,清晰构建企业全维度动态画像,通过企业风控指数、企业信用指数、企业活力指数三大指数模型体系和基于企业基本能力、创新能力、经营能力、核心能力、财务能力和风险能力六大方面的大数据风控体系,实现对企业和客户的全流程主动感知、重点监控、变动提醒和风险预警。此外,企通查还可以根据客户的不同需求定制所需的一系列企业数据。

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