科技 – 金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控專家

1、e7d195523061f1c0b9c437df2358c0cda14f5041a22fabbfBE2BE37675DC7AB669ED1A17F222BC996230C869F9A73B775AB9A6F73BCC744AF1BB55A31F7D215610F6B48D481C98CFAE215B20EECA2E6E5D468A63ACEA69C84FE271CC9D229045F16785B2E8BBD0EAA972EA9F7A50014021DEC33026AAA54B931C864C7F51B1F982CDE4EE4621E06F譽(yù)存科技 金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控專家 重慶譽(yù)存大數(shù)據(jù)科技有限公司

2、2014201520162017E單位：萬元2018E2019E單位：億元市場(chǎng)規(guī)模增速e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0B00DD51866B38C1FC57AF372A9D96B1AD525365754BCA321B0DC3AED484B68A69786570630BA91DD7D7E7D4DC3159BA9E

3、B720476B035E1B2大數(shù)據(jù)市場(chǎng)潛力巨大發(fā)展迅猛國家政策的接連出臺(tái)為推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速成長提供了良好的發(fā)展環(huán)境，2017年，我國大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模近239億元，未來2-3年市場(chǎng)規(guī)模的增長率將保持在35%左右。到2020年，我國大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將超過580億元未來中國將成為全球數(shù)據(jù)中心0100200300400500600700中國大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模78.1116.9168.3239.3328.8438.5580.350%44%42%37%34%32%e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC

4、498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367金融業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值在“精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險(xiǎn)控制、改善經(jīng)營、服務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新”等方面助力金融業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)控制應(yīng)用運(yùn)營管理應(yīng)用客戶服務(wù)應(yīng)用銷售支持應(yīng)用產(chǎn)品創(chuàng)新應(yīng)用商業(yè)模式創(chuàng)新應(yīng)用信貸風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)等控制渠道

5、分析、留存轉(zhuǎn)化方案等24h自助服務(wù)、智能答疑等批量獲客、精準(zhǔn)營銷等產(chǎn)品流程、組合、定價(jià)創(chuàng)新體驗(yàn)、服務(wù)、盈利模式等70%全球70%的企業(yè)在購買外部數(shù)據(jù)32%中國32%的企業(yè)通過外部購買獲得數(shù)據(jù)64%中國64%的企業(yè)迫切希望促進(jìn)數(shù)據(jù)流通交易應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)源技術(shù)架構(gòu)逐步向風(fēng)控、運(yùn)營、客服、銷售、產(chǎn)品等細(xì)分領(lǐng)域拓展轉(zhuǎn)向行業(yè)內(nèi)、行業(yè)外數(shù)據(jù)融合，結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合，積累足夠多的海量數(shù)據(jù)由原有的數(shù)據(jù)倉庫向異構(gòu)數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)變e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D8

6、05B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367金融行業(yè)傳統(tǒng)風(fēng)控痛點(diǎn)成本高效率低工作量大三大風(fēng)控痛點(diǎn)痛 點(diǎn)依賴現(xiàn)場(chǎng)盡職調(diào)查四大風(fēng)控痛因依托財(cái)務(wù)/審計(jì)報(bào)表多頭負(fù)債難以識(shí)別貸后監(jiān)管實(shí)施困難痛 因e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFAB

7、A8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367大數(shù)據(jù)技術(shù)流程概念數(shù)據(jù)讀取算法專家分布式數(shù)據(jù)采集云端存儲(chǔ)機(jī)器算法深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)整理、清洗模型訓(xùn)練訓(xùn)練、測(cè)試準(zhǔn)備好的算法輸出模型模型評(píng)估滿意則輸出模型API模型A

8、PI不滿意，則改進(jìn)算法并迭代數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用調(diào)用數(shù)據(jù)場(chǎng)景化應(yīng)用技術(shù)層底層技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B185

9、5DF1A98936F2367 底層技術(shù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)層搜索引擎決策引擎自主研發(fā)的前端代碼框架自主研發(fā)的后端容器大數(shù)據(jù)技術(shù)清洗數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析工具分布式爬蟲平臺(tái)基于spark的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)MaaSe7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3

10、F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)模型ABCDFE算法層基于時(shí)間序列分析的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型基于知識(shí)圖譜的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型基于場(chǎng)景和大數(shù)據(jù)的企業(yè)授信模型基于計(jì)算機(jī)視覺的圖像識(shí)別基于自然語言學(xué)習(xí)的文本分析算法層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) | 異常檢測(cè) | 行為模型等e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E

11、5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控新模式小世界特性指出：社交網(wǎng)絡(luò)中的任何一個(gè)成員和任何一個(gè)陌生人之間所間隔的人不會(huì)超過六個(gè)對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一種定義：具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無標(biāo)度中部分或全部性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)稱之為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。小世界特性 Small world theory又被稱之為是六度

12、空間理論或者是六度分割理論Six degrees of separatione7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A

13、98936F2367基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控新模式單節(jié)點(diǎn)“好”，那整體呢？一種由單個(gè)節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理上升到立體平面風(fēng)險(xiǎn)管理的新模式，解析潛在的風(fēng)險(xiǎn)影響影響有多大？案例：莊吉集團(tuán)2013年12月，金融合同貸款糾紛，后公司被注銷2013年10月，金融合同貸款糾紛2014年7月，金融合同貸款糾紛2014年11月，金融合同貸款糾紛2014年8月，金融合同貸款糾紛2014年12月，金融合同貸款糾紛2014年7月，金融合同貸款糾紛2015年3月，關(guān)聯(lián)自然人涉嫌詐騙案2015年2月，金融合同貸款糾紛2015年6月，金融合同貸款糾紛2015年7月，金融合同貸款糾紛2015年10月，關(guān)聯(lián)自然人涉嫌詐騙案2015年1

14、0月，關(guān)聯(lián)自然人涉嫌詐騙案2015年10月，關(guān)聯(lián)自然人涉嫌詐騙案2015年9月，關(guān)聯(lián)自然人涉嫌受賄案企業(yè)發(fā)生員工離職潮企業(yè)高管頻繁變更負(fù)面新聞集中爆發(fā)企業(yè)員工工資出現(xiàn)集中拖欠300億人民幣壞賬e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874

15、648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367基于時(shí)間序列分析的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)模型以概率統(tǒng)計(jì)學(xué)為理論基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)模型，將風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為時(shí)間序列進(jìn)行分析。模型一方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的統(tǒng)計(jì)分析處理，另一方面，在分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算。即通過時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù)，揭示特定風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律，并將這種規(guī)律延伸到未來，從而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)做出合理預(yù)測(cè)。SocialCredits譽(yù)存科技重慶 上海 北京 廣州 深圳 舊金山Chongqing / Shanghai / Beijing / Guangzhou / Shenzh

16、en / San Franciscoe7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367國內(nèi)領(lǐng)先的金融大數(shù)據(jù)

17、服務(wù)商致力于用前沿的大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)，整合數(shù)據(jù)資產(chǎn)、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為金融機(jī)構(gòu)、政府部門、大型企業(yè)等提供基于企業(yè)大數(shù)據(jù)的智能風(fēng)險(xiǎn)管理解決方案創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0B00DD51866B38C1FC57AF372A9D96B1AD525365754BCA321B0DC3AED484B68A6

18、9786570630BA91DD7D7E7D4DC3159BA9EB720476B035E1B2美國印第安納大學(xué)信息學(xué)博士四川大學(xué)客座教授，中國電信資深專家顧問，中金支付大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室特聘專家，杭州“521”人才計(jì)劃特聘專家。曾任美聯(lián)儲(chǔ)訪問學(xué)者，同盾科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家、PayPal資深數(shù)據(jù)科學(xué)家劉德彬美國印第安納大學(xué)物理學(xué)博士重慶市特聘專家、“百人計(jì)劃”專家、重慶大學(xué)/重慶工商大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、重慶市就業(yè)創(chuàng)業(yè)促進(jìn)會(huì)創(chuàng)業(yè)聯(lián)盟創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。曾任UT Horizon Fund聯(lián)合創(chuàng)始人兼投資總監(jiān)、紐約Pacific私募基金副總裁，投融資總額超過一億五千萬美金。陳瑋美國德克薩斯大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)士AWS西

19、南區(qū)社群常委，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)YOCSEF重慶論壇委員。擁有16年互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，長期致力于大型軟件開發(fā)。曾任VISA主管架構(gòu)工程師、eBay高級(jí)軟件工程師、Cerner高級(jí)軟件工程師。嚴(yán)開美國 舊金山大數(shù)據(jù)研究院新加坡東盟市場(chǎng)分部重慶上海北京 廣州 深圳 數(shù)據(jù)基地市場(chǎng)總部市場(chǎng)分部全球化布局e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D

20、1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367核心團(tuán)隊(duì)70%技術(shù)研發(fā)18%碩士12%博士公司由來自世界頂級(jí)金融科技公司的大數(shù)據(jù)科學(xué)家和技術(shù)高管創(chuàng)立包括 PayPal、Visa、eBay、Google 等團(tuán)隊(duì)規(guī)模一百二十多人數(shù)據(jù)、技術(shù)和市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)匯集了來自華為、百度、京東、戴爾等的高級(jí)人才。研發(fā)團(tuán)隊(duì)占比70%以上博士15人2014年底公司正式落地2015年自主研發(fā)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上線2015-2017受資本

21、市場(chǎng)青睞完成三輪超億元融資2017年初張高麗副總理見證中新企業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)簽約2017年底為超過1000家企業(yè)客戶提供大數(shù)據(jù)風(fēng)控解決方案創(chuàng)業(yè)歷程e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D88307112

22、83A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367行業(yè)增速最快企業(yè)之一金融科技垂直細(xì)分領(lǐng)域前三信息查詢風(fēng)險(xiǎn)掃描行為監(jiān)控深度分析智能預(yù)測(cè)全國7500萬+企業(yè)數(shù)據(jù)，展示上億法人、股東、董事等關(guān)聯(lián)關(guān)系500萬+企業(yè)黑名單，全網(wǎng)實(shí)時(shí)掃描分析企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營變化和社會(huì)動(dòng)態(tài)，輸入風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)大數(shù)據(jù)監(jiān)控企業(yè)歷史和現(xiàn)狀，自動(dòng)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)；個(gè)性化定制預(yù)警掌控行業(yè)，招聘，輿情等綜合指標(biāo)判斷企業(yè)信用通過大量樣本和學(xué)習(xí)積累提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力重塑金融風(fēng)險(xiǎn)管理方式e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493

23、F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367應(yīng)用層12大核心工具產(chǎn)品e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6D

24、D12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367依據(jù)不同場(chǎng)景，按需靈活組合，呈現(xiàn)最實(shí)用大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案風(fēng)控類企業(yè)反欺詐企業(yè)主反欺詐智能風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控咨詢查詢類企業(yè)信息報(bào)告高管個(gè)人背調(diào)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖東盟國家企業(yè)信息報(bào)告分析類企業(yè)經(jīng)營分析債券分析核驗(yàn)類企業(yè)經(jīng)營核驗(yàn)個(gè)人身份核驗(yàn)

25、老賴信息核驗(yàn)平臺(tái)產(chǎn)品：星象e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367星象是一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語

26、言處理、知識(shí)圖譜、時(shí)序分析等人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)SAAS風(fēng)控工具平臺(tái)。致力于為銀行、小貸、擔(dān)保、互金等金融機(jī)構(gòu)和類金融機(jī)構(gòu)提供各種專業(yè)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控服務(wù)。從獲客、反欺詐、信用調(diào)查、授信分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，幫助金融機(jī)構(gòu)大幅提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平平臺(tái)內(nèi)嵌7個(gè)實(shí)用大數(shù)據(jù)小工具，用戶可根據(jù)自己的實(shí)際需要，任意組合選購，性價(jià)比更高，針對(duì)性更強(qiáng)，服務(wù)更加精準(zhǔn)個(gè)性化。星象反欺詐風(fēng)險(xiǎn)掃描基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)模型大數(shù)據(jù)搜索引擎云風(fēng)控六棱星企業(yè)評(píng)級(jí)基于知識(shí)圖譜的風(fēng)險(xiǎn)分析模型平臺(tái)產(chǎn)品：烽火臺(tái)e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65

27、493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0D23519CFA71E4DC06A997C450BB7DBF6A63B1CA3F874648FF607ED1493D8830711283A149E69DCF62C945C9080A60B1855DF1A98936F2367烽火臺(tái)是一款主要面向銀行和非銀金融機(jī)構(gòu)，提供企業(yè)信息查詢、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控預(yù)警、企業(yè)財(cái)報(bào)核查、企業(yè)經(jīng)營分析、市場(chǎng)環(huán)境調(diào)研等一體化服務(wù)的產(chǎn)品。平臺(tái)基于銀行信貸業(yè)務(wù)的三大關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)，通

28、過大數(shù)據(jù)采集與清洗，智能風(fēng)控模型優(yōu)化計(jì)算等技術(shù)，以全開放功能平臺(tái)，一站式滿足金融機(jī)構(gòu)貸前、貸中、貸后等全周期業(yè)務(wù)需求。烽火臺(tái)監(jiān)控智能預(yù)警基于時(shí)間序列分析的風(fēng)險(xiǎn)量化模型風(fēng)險(xiǎn)決策引擎數(shù)據(jù)收集能力數(shù)據(jù)清洗能力多元異構(gòu)自然語言學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)監(jiān)控分布式方便部署高拓展性企業(yè)主反欺詐一鍵輸出企業(yè)盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力、成長等多方位經(jīng)營指標(biāo)；同行業(yè)同地區(qū)排名比較等 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖最全的企業(yè)與個(gè)人的關(guān)系型數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)間的所有關(guān)聯(lián)，識(shí)別與高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的隱藏關(guān)系。企業(yè)反欺詐獨(dú)特的500萬+高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)名單，能快速識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶；對(duì)400萬+高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)做了建模分析，擁有獨(dú)特的企業(yè)欺詐風(fēng)險(xiǎn)量化分析特征。風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控預(yù)警監(jiān)控企業(yè)及

29、相關(guān)企業(yè)，每天推送最新事件，覆蓋工商、訴訟、經(jīng)營狀況、團(tuán)隊(duì)、公告等；用戶設(shè)置個(gè)性化預(yù)警規(guī)則，平臺(tái)自動(dòng)解讀分析和智能預(yù)警應(yīng)用層：星象大數(shù)據(jù)智能平臺(tái)亮點(diǎn)e7d195523061f1c09d6f9b3d376af7cc83eec7fa36f660fcFABA8E4E22B65493F1579964AC498A6DD12E9A37B3F4D805B6D0115AA1C9B53E5DC593BBAD6517EC30D5C3535F30F1310ED1D1E84EABB6F0B00DD51866B38C1FC57AF372A9D96B1AD525365754BCA321B0DC3AED484B68A69786570630BA91DD7D7E7D4DC3159BA9EB720476B035E1B2場(chǎng)景案例：信貸場(chǎng)景下的風(fēng)險(xiǎn)管理協(xié)助銀行信貸部、評(píng)審部、風(fēng)控部利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行查詢、監(jiān)控、分析、預(yù)警、管理 實(shí)現(xiàn)批量化線上放貸，提高效率降低成本 貸前個(gè)人信息審核信用狀況核驗(yàn)經(jīng)營指標(biāo)核驗(yàn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖 貸中經(jīng)營指標(biāo)分析風(fēng)險(xiǎn)名單掃描風(fēng)險(xiǎn)特征掃描 貸后實(shí)時(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 場(chǎng)景案例：供應(yīng)鏈金融的業(yè)務(wù)特點(diǎn)重要行業(yè)特點(diǎn)：產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高、規(guī)模效益明顯、資金和技術(shù)密集平均零件數(shù)量