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社会

大数据智能风控时代降临 平安科技“驭风”领航

时间:2017-09-30 14:18:45   作者:小米   来源:经济观察在线   阅读:1399   评论:0

纵观金融行业近几年的变革,2008-2015年期间非金融企业的杠杆率累计增加58.1%,大量的信用风险积累市场。受债转股、债务重组等措施的影响,部分企业有转移优质资产动机。 2016年初包括国企、央企在内的信用债违约频发,刚性兑付被打破。2016年,受违约因素影响,推迟或取消发行的债券数量大幅增加,推迟或取消发行的债券只数累计已达536只,导致了债券市场融资规模的下降。相反,工商局登记的公司却越来越多,至2016年底,全国实有各类市场主体8705.4万户,在宽松的市场准入条件和不断加强的企业信用监管机制趋势下,如何确保几千万企业持续稳定经营,以企业为监控主体的信息技术类服务和风控管理类服务显得尤为重要。在这样的形势下,平安科技旗下企业大数据风控类产品“平安驭风”应运而生。

“平安驭风”定位于企业级用户,可服务于金融行业的银行、信托和资管,及非金融行业的律师事务所,会计师事务所,政府机构等具有风控需求的公司,“平安驭风”均可为其提供一站式企业风险管理和大数据解决方案。

大数据智能风控时代降临_平安科技“驭风”领航

平安驭风荣获“2017年金融大数据优秀创新产品奖”

企业风控亟待升级 科技引领金融行业发展

在传统的风险控制中,风控人员通过人工手段搜集客户企业信息、识别投资风险,会耗费大量的人力、物力,同时也对风控人员的专业性、投资经验有较高的要求。一方面,由于客户企业数量庞大,风控人员仅仅依靠人工搜索信息,工作量庞大,而且难免会有信息的遗漏或滞后,对企业投资构成风险隐患;另一方面,即使能够及时、全面获取信息,面对大量的数据,风控人员需要花费大量精力和时间对信息进行筛选和分析,并凭借丰富的投资经验对各种信息加以综合判断,还需要从专业的角度寻找出风险的根源,这对风控人员的专业性提出了很高的要求。风险控制容易被人为主观因素制约,结论具有较大的不稳定性。

以上的难点,遇上“平安驭风”,便迎刃而解。平安驭风基于业内领先的风险指标体系,从财务、舆情、法律、房地产等多个维度全面监测企业风险,能够及时、准确地挖掘风险预警信号,全面展示预警信息,逐层剖析风险源头。通过实时动态捕捉企业各个维度的信息,能够在第一时间发现企业的风险点,通过人工智能机器学习,对信息进行分类和清洗,初步提取出有效的信息,释放出信息搜集所需的人力和时间,为风险判断留出更多反应和思考的时间。

同时,依靠平安集团强大的金融背景,“平安驭风”拥有丰富的金融行业投资经验和大量的历史交易数据,并利用历史坏客户样本进行机器训练,从实战建立系统化理论标准,形成一套领先于全行业的全方位风险监控指标体系,该体系对已获取的有效信息作出有效判断,得出有精准判断的风险信号,避免了人为主观因素对风险判断的影响;对各个维度的风险信号进行横向、纵向比较,智能筛选风险信号,排除因特殊、偶然原因导致的风险信号推送,准确推送风险信息,同时建立一套准确的风险识别模型,结合多种风险信息准确识别风险类别,全面剖析并展示企业真正的风险所在。

此外,针对信贷授信中的担保问题,“平安驭风”也有其过人之处。要知道,客户担保关系复杂,往往也会造成客户信用风险的传递。一旦企业间形成了隐形的担保圈,其中一个企业发生的风险情况会传导到与之关联的各方,且不良的传导概率较高,考虑到企业对外担保过于集中或一系列企业担保形成环路的情况,“平安驭风”利用大数据社交网络分析图算法和关系网络可视化,将客户间多层次的担保圈、担保链进行直观的关联关系分析展现,帮助客户贷后管理进行及时的风险预警。

大数据智能风控时代降临_平安科技“驭风”领航

时代弄潮,谁能够把握市场的脉搏?

目前市场上,大数据风控的解决方案层出不穷,但剖其内核,有些只是将数据做了简单地基础展示,有些并无自身的数据资源,只提供数据清洗、整合等平台服务。单纯只提供数据做基础展示,无法从根本上解决企业风险管理问题,标准化的平台服务又无法契合多样化的应用场景和个性化定制需求。真正如“平安驭风”一般既有得天独厚的数据资源,又有领先的模型和丰富的应用场景实操经验积累的风控产品,实在寥寥,甚至可以说,“平安驭风”是业内的首创,走在大数据与AI科技变革浪潮的最前端。

“平安驭风”真正做到从基础数据到价值挖掘,从结果到底层数据洞察,它既有标准化的输出,也支持用户定制化需求,根据不同的企业需求产出相应的大数据解决方案。同步推出APP端,实现7*24小时全方位、全天候的可靠和透明的企业数据信息查询和专业的智能风控服务,打破时空障碍,用户可随时随地掌握企业风险动态。

平安科技深挖数据本源,把大数据技术应用到企业风险评估上,丰富了国内市场信用评估的维度,把大数据真正落到业务上,有效地驱动了业务决策和并发挥出数据的价值。

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