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頂象用人工智慧技術助力小微企業信貸服務

發佈時間:2019-05-17 16:13:39  |  來源:北國網  |  作者:   |  責任編輯:科學頻道

小微企業是經濟發展的重要動力。貢獻了全國80%的就業,70%左右的專利發明權,60%以上的GDP和50%以上的稅收。

銀保監會《關於2019年進一步提升小微企業金融服務質效的通知》中要求,增加銀行信貸在小微企業融資總量中的比重、帶動小微企業融資成本整體下降,並提出全年要實現“貸款增速不低於各項貸款增速、貸款戶數不低於上年同期”的“兩增”目標。在政策引導下,越來越多的機構開始助力小微貸款,小微貸款的局面開始轉變。

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小微企業信貸的特徵:短、小、頻、急

小微企業主要是個體工商戶、家庭作坊和小微企業,具有資産規模小、無有效抵押或有效擔保不足、財務資訊不規範、生命週期短等特點。他們的信貸一般在幾千到幾十萬之間,期限從幾個月到幾年不等,貸款週期短、頻繁貸款(比如本月貸款、半年後還款,2個月又貸款)、放款急。

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小微企業信貸存在以下問題:

1、小微企業分佈較為廣泛,難以集中獲取多家企業的資訊,服務邊際成本較高。

2、小微企業缺乏抵押品,經營風險大,道德風險難以把控。

3、小微企業在資金、人才、技術等方面都處於競爭劣勢,公司治理不完善、缺乏核心競爭能力,自身抗行業風險能力較低。

4、小微企業因為缺乏公司治理,財務管理不規範,大貸款用途更加難以把握和監控。

5、小微企業信貸單筆業務小,金融機構利潤有限。

對金融機構來説,每一筆信貸資金都是要收回來的,每筆資金要用到合法合規的正常經營中。對於金融機構來説小微信貸主要有以下風險:

1、還款意願低:信貸申請企業虛假借貸,包含團夥欺詐、黑仲介欺詐、冒名欺詐、設備工廠欺詐風險,以及信貸人員違規操作、未履行審核審查義務的風險。

2、還款能力低:信貸申請企業存在資金挪用等風險。

頂象用人工智慧技術助力小微企業信貸

小微企業的資訊不透明、不健全、生存能力薄弱,對於資金的需求往往“短、小、頻、急”,而金融機構獲取小微企業資訊難度大、成本高,針對小微企業的風險評估難度高,準確性不足。

為了彌補企業資訊的不足,很多金融機構將小微企業的支付、貸款、稅務等資訊納入風控。不過,也有很多金融機構將小微企業與上下游企業在貿易往來中的資金流、資訊流、物流等資訊納入在風控環節,通過真實的貿易往來,且貿易往來中形成的應收賬款、存貨、預付賬款等資産形成虛擬的信用抵押品。

根據小微企業信貸的特徵,頂象金融反欺詐解決方案利用人工智慧等前沿技術助力小微企業信貸申請、反欺詐、貸後資金監測等,並能夠根據不同場景進行策略定制,保障業務的健康開展。

1、精準的反欺詐識別與信用核驗:基於設備型號、行為特徵、訪問頻率、地理位置等多維特徵進行風險識別,以及覆蓋數億人群的反欺詐數據和網際網路業務安全數據服務的查詢與核驗,再與Dinsight實時風控引擎良好補充,有效發現團夥欺詐、黑仲介欺詐、冒名欺詐、設備工廠等欺詐風險行為。

2、讓申貸用戶畫像更豐富,並及時掌控信貸資金動向:基於第三方、自有沉澱的借貸人數據(緊急聯繫人、互通電話、同一網路、從屬關係、經營流水、稅務資訊、設備登錄等數據),利用關聯網路技術,構建用戶關係圖譜,勾勒出用戶的個體特徵和畫像。同時,基於交易業務數據,借助於規則或模型識別圖譜中異常的資金交易行為,及時監測異常資金交易,及時了解貸中資金動向。

3、構建基於需求的策略模型,輔助做好企業授信:具備豐富風控系統開發和運營經驗的專業諮詢團隊,採用大數據分析和先進的機器學習演算法,幫助金融客戶定制化開發和建設專屬的量化風險體系,包括全生命週期的信用評分模型(包括但不限于申請評分模型(A卡)、行為評分模型(B卡)和催收評分模型(C卡))、反欺詐偵測模型、基於關聯網路技術的欺詐網路識別,並設計信貸審批策略、貸後預警策略、早期催收和晚期催收策略、反欺詐策略、授信額度策略、風險定價策略等,提升信貸風控和反欺詐水準。

頂像是國內首個主打業務安全的創新企業,提供全鏈路的反欺詐方案與專家服務,增強企業業務安全的能力,實現業務健康發展,已服務中國銀行、民生銀行、江蘇銀行、國家電網、餓了麼、同程藝龍、中國國航等逾千家企業。