大数据金融解决方案ppt课件.pptx

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1、客观信用,改变中国,Objective the credit, Change China,大数据金融领军企业,数据资产化开创者,大数据金融解决方案金电联行,金电联行,业务发展历史,2007.06,2012.03,发布了完整的客观信用体系模型。,2010.12,贷后监管和信用信息实时监控功能投产。,2011.11,信用信息云服务平台正式投入经营。,2009.04,公司成立。,2014.04,成为国家级信用融资服务公共服务平台。,出任中国中小企业协会副会长单位。,2015.04,与三联虹普成立合资公司,合力推动纺织产业升级,2014.07,获央行首批企业征信牌照,2015.05,帮助银行监管贷后资

2、金突破800亿元人民币,2015.06,帮助中小企业纯信用融资额突破60亿元人民币,2015.08,与中国标准化研究院共同推进大数据产业标准化工作,市场现状及需求,近年,我国银行不良率呈不断攀升趋势:,主要集中行业,行业风险暴露充分,不良贷款集中行业:,二季度末,内蒙古银行业不良余额670.3亿元,不良率4.03%,一季度末,黑龙江银行业不良率已达3.5%,不良贷款集中区域:,从分布看,长三角,珠三角以及东北内蒙古成为上市银行不良贷款率最高区域,风险向环渤海和中西部蔓延。,经济下行风险突发,经济下行,中小企业经营情况波动剧烈,不良急剧增加,利率市场化利润下滑,利率市场化,同质化产品竞争激烈导致

3、利润空间缩减,人员素质参差不齐,业务技能的贬值与折旧相对迅速,主观臆断对风险防控的局限性加大,通过数据化、科技化手段,建立客观、动态、量化的风险识别及跟踪体系,辅助传统风控模式,依托于大数据及云计算技术,转向互联网金融、投贷联动、文创金融等新兴业务领域,建立客观信用评价体系,从而使信贷业务达到标准化、规范化,实现信贷经验的有效复制,创新与技术,模式创新,科技创新,理念创新,信用可计算 风险可量化,VS,理念创新,二维、静态,三维、动态,建模数据库,宏观背景数据,企业经营明细数据,政府机构开放(全国、区域),订单、销售、人力、流水、应收、能耗,全量大数据,50万家企业明细数据,理念创新,50万家

4、建模数据 全数据6000多个指标项百余个数据模块自学习的模型,科技创新,科技创新,建立信用,计算额度,量化风险,看 历 史,看 现 状,看 未 来,科技创新,“信用信息云服务平台”和“信用信息云端机器人(技术)” 两大核心技术,看历史,通过自学习的模型计算出客观信用指数,挖掘企业的有效动态交易信息,1,2,3,科技创新,根据各环节对应的风险系数,计算出企业客观信用对应的贷款额度,看现状,科技创新,看未来,动态实时监管跨行业、跨平台提前3-6个月,科技创新,模式创新,文创金融,大数据金融解决方案,一级评分,主体征信评分,二级评分,主体征信+环境+群体评分,三级评分,主体征信+环境+群体+个体明细

5、评分,个体经营明细数据,环境&群体数据,数据完整度,主体信用+经营信用,大数据征信平台,主体信用评估,主体信用关注点,动态更新,真实全面,数据涵盖全国全行业100余个数据项,26个部委数据,通过全面的社会环境数据呈现企业在社会各方面的痕迹,简单高效,主体信用筛查优势,企业经营数据构成,经营信用评估,每天动态采集地方政府开放,50万家企业动态明细数据,分行业、区域按经营、财务,5类经营流水数据动态更新,经营信用评估,数据采集方式,数据采集内容,剧烈波动型异常示例,JS060020 销售金额,异常清洗,重复型异常示例,JS010036 销售金额,异常清洗,不同类型企业数据重复异常,银行流水余额:数

6、据相似度达100%,ZJ010115某食品公司 ZJ010116某医用公司 ZJ030022某制造公司 ZJ030023某纺织贸易公司,99%自动化+1%人工核查,自动识别+主管排查,高效、省时对不同维度、不同来源的数据进行关联验证不局限于单个的数据点的异常,而且包含数据区间的异常,指标间的异常,甚至包含不同类型企业间的数据异常,异常清洗,分析指标产业链,分析指标非产业链,信用分值,精细化的个体属性+明细评分机制。在计算根据环境影响的评分项时可以更加精细的估计环境对企业的总影响 。从而更加精细的为该企业评分。,评分方法:基于个体属性+环境+群体+个体明细数据的评分方法,信用分值,客观信用综合评分,总分,二级评分,三级评分,贷后监管,贷后监管,范围 指标、评分、额度动态 动态采集数据,超出阈值指标进行动态预警方式 自动监管、人工设置参数自行监管:根据监管级别进行自行预警,当级别超出正常范围时,自动启动预警机制人工设置参数:平台支持金融机构根据自身风险偏好,设置预警阀值。,贷后监管,成果展示,合作案例银行,合作案例银行,合作案例担保,风险抑制,金融机构合作,客观信用,改变中国,Objective the credit, Change China,谢 谢!,

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