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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 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 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 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 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09