京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据破解中小企业融资难催化金融模式变革
突破中小微企业融资难困境
随着全球大数据产业进入高速发展阶段,“第四次产业革命”已经到来。大数据技术围绕金融、交通、生物、城市管理等重点领域,创新商业模式、实现产业升级,为经济社会发展带来重大机遇,美国等西方发达国家已把大数据列于等同石油的战略高度。在这一进程中,我国大数据产业蓬勃兴起。
以金融为着眼点,大数据信用信息服务机构——金电联行(北京)信息技术有限公司,将高技术驱动国家经济社会发展作为己任,秉持“客观信用改变中国”发展理念,通过坚持自主创新,大力开展实践应用,在解决中小微企业融资难、创新金融风险管理模式、创新社会治理、支持社会信用体系建设等方面,取得了一系列积极成果。
长期以来,中小微企业融资难始终是困扰我国实体经济发展的瓶颈。十八大特别是十八届三中全会以来,国家出台了多项政策鼓励金融机构扶持中小微企业,但融资难、融资贵问题仍然无法得到有效解决。金电联行的大数据信用技术,为这一问题找到了突破口。
实际上,中小微企业融资难问题的核心,是传统方式很难解决的信用问题。2014年7月23日,国务院常务会议明确提出了运用大数据等手段提升监管水平,让信用成为社会主义市场经济体系的“基础桩”。9月18日,国务院会议进一步部署扶持小微企业发展,再次重点强调加大服务小微企业的信息系统建设,运用大数据、云计算等技术提供更有效服务。
多年来,金电联行基于大数据理论与云计算技术,建立起了基于客观信用方法论的信用评价技术体系,依托云端数据挖掘机器人、云信用计算、云结构服务三大核心技术,通过对企业留存在电子交易系统和政务平台的生产、经营、能耗、人才等明细数据,全自动、全天候挖掘和分析评价,计算企业信用。
金电联行创建的大数据信用破解了中小微企业“缺信用、缺信息”的两缺难题,改变了社会对信用特别是以中小微企业为主体的实体经济信用的认识,所创建的“大批量、高效能、全风控、低成本”的纯信用融资模式,突破了金融市场以抵质押和担保贷款为主的传统方式,解决了金融机构对财报信息不充分,信用积累和抵押、担保资源不充足的中小微企业难以进行有效的信用风险评价的关键问题,降低了中小微企业融资的信贷门槛、融资成本和金融风险。
截至目前,金电联行已经为千余家中小微企业提供超过50亿元人民币纯信用贷款服务,至今未发生一笔不良记录,从根本上解决了中小微企业融资难这个影响我国经济社会发展的战略问题。
量化监管
防范系统性金融风险
当下,群体性中小微企业经营风险,以及联保、互保圈危机引发的金融机构、地方系统性金融风险,可能会对实体经济产生严重的负面效应。
金电联行通过大数据信用技术帮助金融机构从源头防控风险,帮助地方政府全过程动态监管风险,走出了一条通过优选融资企业,强化银行贷后动态风险监管,从而防范区域金融风险的创新之路。
针对金融机构,金电联行在贷前通过量化中小微企业的信用风险,为银行提供丰富可靠的信贷资源,从源头把好防范金融风险的第一道关。贷款后,通过人工智能的大数据信用技术,进行大规模、实时的风险监控服务,防范融资中小微企业的信用,以及机构人员的道德等风险发生,对风险异常及时预警。近两年来,金电联行已经为中国民生银行、国家开发银行、广发银行、中国邮政储蓄银行等十余家银行提供金融风险监管服务,监管资金总额已超过300亿元。
针对地方政府金融管理中的薄弱环节———对小贷、担保公司的监管,金电联行通过实时的数据挖掘,实现批量的动态风险跟踪和管理,对群体金融机构及其业务企业有效监管,让政府可以实时掌握区域内的整体金融风险情况。目前,受地方金融管理部门的委托,金电联行已经在上海、山东、贵州等地区开展了基于金融机构和金融机构业务客户的两种大数据地方金融风险监测模式,均取得了明显成效,在维护金融体系健康发展中发挥了积极作用。
创新征信模式
打造中国特色信用体系
随着我国市场经济的快速发展,各领域陆续出现了诚信缺失现象,成为当前迫切需要解决的一个重大社会和经济问题,以信用信息为核心的社会信用体系亟待建立。
2014年6月,国务院印发《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》,明确到2020年基本建成以信用信息资源共享为基础的覆盖全社会的征信系统。2014年9月2日,全国社会信用体系建设工作会议提出大数据、云计算等现代信息技术,为社会信用体系建设提供了有力手段和良好机遇。
金电联行创建的大数据征信新模式,采用全自动、封闭式采集、分析系统,比传统的以人为主报文方式更为安全,对于信用行业来说,它能够克服传统方式无法解决的社会信用体系建设的实际问题,打破了征信与评级的界限,为建设中国特色信用体系建设提供了极大支持。
目前,北京、上海、天津、杭州、贵阳等十余省市地区的政府单位在区域经济发展和社会信用体系建立中,已陆续与金电联行开展深层次合作,为经济决策、招商引资、资源分配及项目跟踪管控等提供科学依据,开创了区域社会信用体系建设的新局面。
多年来,金电联行牢牢把握新信息时代及国家政策指导的重大历史机遇,逐渐发展成为我国大数据技术研发及应用的引领者和主力军,已累计向全国超过一万家中小微企业提供了商业与公益服务,服务领域覆盖环渤海、长三角、珠三角、西南地区,服务行业从制造业延伸至科技业、文化业、物流业等,带动了数百亿元的产值规模,取得了明显的经济效益和社会效益,被中国人民银行认定为首批全国性企业征信机构,担当中国中小企业协会副会长单位,赢得了社会各界广泛赞誉。
金电联行经过多年的探索,引领的大数据金融模式将顺应时代趋向,迈入更高层面。放眼明天,金电联行将加快奋进步伐,继续发挥大数据产业领军者的示范作用,不断强化大数据技术的研究水平和成果转化能力,抢占科技发展战略的制高点,为助力经济社会转型升级、提高我国综合国力做出更大贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 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 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08