京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据金融风控助力小微企业
近年来,伴随互联网金融的蓬勃发展,如何依托大数据技术优势对轻资产、高成长的小微企业进行风险评估和贷款服务,成为供应链金融服务的关键一环。积极探索大数据在互联网信用风险方面的应用,对于解决小微企业融资难有哪些突出的优势?开展企业信用评级的大数据获取来源又有哪些?如何来平衡数据采集和企业隐私二者的关系?针对大数据金融风控领域的一些热点话题,记者采访了数联铭品科技有限公司董事长兼CEO曾途。
记者:大数据金融风控平台对于解决小微企业融资难的突出优势有哪些?
曾途:如何解决小微企业融资难是一个世界性难题。小微企业是经济发展的“轻骑兵”,其工业总产值占中国经济总量的60%以上,提供了75%的城镇就业机会,是中国实现经济转型的重要力量。但是,小微企业一般轻资产,财务不规范、信息不透明,传统的银行信用评估模式难以全面刻画和评估小微企业的风险,使得小微企业的融资难题长期得不到解决。而大数据的金融风控,主要从以上融资痛点着手,打造 核心优势(爱基,净值,资讯)。
其一,自动化完成小微企业的在线信用评估。大数据技术通过增加对小微企业评价的维度,开拓不同数据来源,整合“银行信贷数据”、“政府数据”及“外部公开数据”共同构成企业行为大数据,据此来还原企业真实经营的行为特点和经营状况。尤其对于轻资产的小微企业,在没有信贷记录的情况下也能通过全息风险画像进行信用水平的全面评估,有效识别信用风险,降低小微企业融资成本,扩大小微企业融资覆盖面,促进小微企业发展。
其二,实现针对小微企业的“纯线上”信贷操作。在此模式下,小微企业无需任何担保,可通过信用评分来获取信用贷款。将企业贷款的申请、审核、放款等流程逐一放在线上进行,极大降低了向传统金融机构贷款流程的周期性。通过大数据征信,小微企业可快速便捷申请到贷款,同时放贷款的银行也可通过金融风控模型来对借贷人的经营数据进行分析,实现贷后的实时监控,解决对小微企业贷后跟踪难、成本大、风险高的问题。此外,小微企业贷款的特点是“高频”、“小额”,传统方式来处理人工成本很高,大数据可以降低人工成本从而为小微企业降本增效,解决融资贵难题。
记者:利用大数据开展企业信用评级的过程中,大数据获取的来源有哪些?您如何看待平衡数据采集和企业隐私保护的关系?
曾途:在做互联网金融风险控制过程中,大数据需要打破信息的孤岛,在授权合规的前提下,整合传统的银行数据、政府数据、企业行为数据和场景数据。数据来源涵盖工商、税务、法院、征信等管理部门的数据以及包括银行自身的经营数据积累。未来风控平台的数据来源,也将在授权合规的前提下,拓宽至社保、水电等更多维度,通过大数据平台的遴选,提升企业诚信经营标准,进而达到良币驱逐劣币的结果。
大数据较传统的机构化数据而言,具有体量大、种类杂的特点,在对企业进行画像的过程中,按照不同维度需加载几千甚至上万个独立标识。数据引入多,难免会碰触企业敏感数据边缘。但需指出的是,任何组织或个人在采购或使用数据服务时,都需要一套合适的数据服务框架作为评估标准。就数联铭品而言,首先,在技术体系内,我们执行业界最严格的数据安全的标准,做到数据的分级分类,包括结构化数据和非结构化数据,公开数据和私有数据,做到隐私数据不出库,公开数据拿进来。同时还要按照整个业务流程的标准,严格执行数据“脱敏”。此外,在整个执行数据的流程当中,我们接受业界最严格的监管,从而确保信息安全。
记者:近年来科技金融是业界的热点话题,数联铭品在大数据金融风控领域还有哪些创新模式,从而为中小企业更好地服务?
曾途:金融的核心离不开风控,而数据本身是金融风险最本质的东西。时至今日,数据已经成为金融业的核心基础设施。大数据技术作为一种科学工具,提高了我们用数据去解决金融风险问题的能力。在目前的 新经济(爱基,净值,资讯)时代,新经济企业具有高成长、轻资产、重研发投入的特点,按照传统风险评估和银行传统授信模型,这类企业是没有资产信息的,这在全球范围内都是一个难题。利用企业行为大数据代替资产信息,对这类新经济企业和金融行业进行评估,可为我国的金融服务机构创造一个新风险管理的蓝海。
为了更好地服务这类企业,我们力图从信用风险、市场风险和操作风险三个层面发力,打造新的金融数据框架。比如我们已经推出集“数据+平台+应用”三位一体的大数据信用评估解决方案,对金融大数据进行了创新诠释,对企业经营行为进行风险基因(DNA)刻画和分解。此外,还创建了商业反欺诈平台的创新模式,利用大数据通过信息追踪构建特殊风险识别模型,从而辅助商业运营实体与政府监管机构甄别、预警重大金融、财务及法律风险。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09