一、解决方案简介

首信通联（北京）数据技术有限公司智慧风控解决方案是建立在促进数据共享、提升金融服务水平、降本增效的基础上,为银行等金融机构提供贷后监管服务。结合企业海量信用信息对银行的贷后客户进行全方面分析，突破银企等信息不对称瓶颈，通过大数据为企业精准评分、画像、智能风险控制，针对目前银行的存量客户进行动态监管。

通过发挥云端服务中小微企业的服务优势，打通“信息孤岛”，利用大数据、人工智能等技术构建全维度客户画像，实现不同场景模型和各阶段的信贷风控等模型与传统信贷审批策略完美结合，将传统人工逐一查询的监管模式升级成为多维度全面统一覆盖的线上监管模式，完善贷后风险监管、降低贷后监管各类管理成本,大幅度提高银行管理质效。

二、应用场景痛点简介

在当前信息技术高速发展的时代，大数据技术已经成为银行风控领域的一项重要技术。随着互联网金融的兴起，银行面临着更加复杂多样的风险挑战，传统的风控手段和体系已经难以满足需求在这样的背景下，完善银行风控体系已经成为业界关注的热点问题。

传统的贷后管理往往依赖于人工操作，存在以下痛点：

1．效率低下：传统的贷后管理往往依赖于人工操作，从数据收集到处理分析，整个过程耗时长，效率低。

2．信息更新滞后：传统风控依赖于定期报告或不定期的现场检查，无法做到实时监控，导致信息更新不及时，风险发现延迟。

3．覆盖面有限：由于资源和成本的限制，传统风控很难做到对所有贷款客户进行全面细致的跟踪和管理，尤其是对中小企业和个人客户。

4．风险识别不精准：传统风控更多依赖历史数据和经验判断，缺乏对未来风险的预测能力，可能导致对某些风险识别不足。

5．反应速度慢：当市场环境发生变化时，传统风控系统往往需要较长时间才能调整策略，难以快速响应市场变动。

6．数据利用不充分：传统风控可能没有充分利用现有的数据资源，数据孤岛现象严重，不能有效整合数据进行深入分析。

7．成本较高：人工进行贷后管理成本较高，尤其是在贷款规模大幅增长的情况下，人力成本会显著上升。

8．依赖个人经验：传统风控往往依赖风控人员的个人经验和判断，这可能导致风控结果的主观性和不一致性。

9．监管压力：随着监管要求的提高，传统风控方式可能无法满足新的监管标准，需要投入更多资源进行改进。

随着大数据技术的应用，未来银行必定注重数据资源的利用，进行更加精准、实时的风险识别和控制。大数据技术不仅能够帮助金融机构更好地建立客户画像，进行个性化风险评估，同时还可以通过数据分析和挖掘，发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，为风险决策提供更有力的支持。在大数据背景下完善银行风控体系已经成为一种趋势和必然选择。

三、解决方案亮点介绍

首信通联（北京）数据技术有限公司智慧风控业务及客户群体主要面向金融领域，尤以银行业为主。风控系统的建设是一个复杂且必要的过程，它涉及到风险管理、监管遵从、技术应用、市场竞争和客户服务等多个方面。通过建设和完善贷后风控系统，银行能够更好地管理贷款风险，提升业务竞争力。

智能风控贯穿银行贷款全业务流程，实现数据智能获取、数据标准化、数据智能化管理，以及数据分析指标化、准入与授信模型化，和贷后预警自动化、贷后分析智能化。

金融信用风险管控平台基于金融机构风控需求场景，一站式满足金融机构“贷前、贷中、贷后”的全方位、全流程的智慧风控服务，解决传统风控信息不对称，成本高、效率低等问题。

（一）可提供服务

1.信用分析服务

利用机器学习和深度学习等技术对企业信用风险进行建模，实现全自动的大数据企业信用评估。

2.联合建模服务

联合多方在中央服务器的协调下共同建模，同时保持训练数据的去中心化及分散性。

3.数据接口服务

提供统一规范的企业信息用信息数据接口，通过API接口方式为用户提供服务。

4.SAAS平台服务

提供“金融信用风险管控平台”，一站式解决传统风控短板、提升风控水平。

（二）服务优势

我司采取多渠道、多形式信息收集，目前主要通过互联网采集公开信息、公共部门和运营商交换信息、信息主体自供等途径采集信用主体信用信息。能够将数据整合、建模；在数据采集、处理、分析过程中，应用区块链、大数据和人工智能技术，实现企业信用画像、关联图谱、评价模型等信用产品，并在此过程中，对重要数据采取脱敏处理、加密存储等技术手段，保证信息安全。

1.数据质量优势

共享社会信用数据，与政府相关部门信用信息归集共享、与数据主体部门进行数据接口直连、对接；

2.更新频率优势

我方数据获取具有针对性，因而数据更新较同类产品更新更具及时性，每周更新两次的频率、达到实时更新；

3.数据维度优势

在多方数据来源的基础上、增加了更多的线上和线下多维度数据、可根据用户需求拓展增加需求数据。

4.数据服务优势

可同时多维度监控N家企业、快速检索整合企业信息、一键生成企业信用信息报告、动态监控企业异常行为、基于企业经营行为数据模型分析企业各项能力、按月生成月报，减少人工处理过程。

四、金融行业客户名单

中国邮政储蓄银行股份有限公司长春市分行

中国邮政储蓄银行股份有限公司吉林市分行

吉林省股权基金投资有限公司

兴业银行股份有限公司长春分行

五、客户评价

中国邮政储蓄银行股份有限公司长春市分行评价：

金融信用风险管控平台自上线以来，获得我行客户经理的一致好评。金融信用风险管控平台配置适用我行的贷后预警机制，能够持续监控我行贷款企业经营情况，专注监测我行贷款企业风险信息，为我行提供高水平的资产安全与风险管理。平台汇聚多方数据源，整合企业信用信息，打通数据“孤岛”，刻画企业全维度画像，形成适用于我行的大数据风险预警模型，为我行提供实时贷后企业风险预警。通过持续使用金融信用风险管控平台，降低了我行的贷后管理人工成本，提升了我行的贷后风险预警效率，助力我行贷后风控数字化建设。