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喜报 | 有数入选“2019人工智能案例TOP100”

发布时间:2020-04-22 来源:

近日,由中国科学院主管、科学出版社主办的核心杂志《互联网周刊》发布“2019人工智能案例TOP100”榜单,有数凭借为招银租赁打造的“大数据预警系统”成功登榜,其在数字科技领域的技术优势再度获得官方认可。




 ▲   有数入选“2019年度人工智能案例TOP100”


“2019年度人工智能案例TOP100”榜单通过广泛调研与评估,筛选出当前中国人工智能应用领域最为优秀的案例。来自金融、政务、医疗、零售等各大行业数百家企业参与评选,有数凭借为招银租赁打造的“大数据预警”系统脱颖而出,成为有数在数字科技领域又一“最佳实践”。



杜渐防萌:大数据预警加码金融风控


随着金融市场改革持续深化,金融创新迭出,国内金融机构的传统发展模式与风险管控体系正在面临严峻挑战。金融机构亟需尽快进行经营模式转型,优化风险控制方法,寻找新的市场机会和业务增长点。在转型升级的过程中,大数据风险预警系统受到金融机构的青睐。


此次人工智能TOP100案例评选中,有数为招银租赁打造的大数据预警系统作为优质案例成功上榜。


有数大数据风险预警系统具备360信息试图、风险排查、风险预警、关联群组等功能,力争实现传统风控与大数据风控的无缝融合,通过银行原有的风控体系与有数的数字科技能力有机结合,搭建更加完善的企业信用评价机制和更加高效的风险管理体系,帮助金融机构更加全面的识别客户信用风险,更加精准的获取风险预警提示。


有数为招银租赁搭建的大数据预警系统交付后,获得显著成效。招银租赁的贷前授信、贷中管理、贷后预警水平得到提升,整体坏账率降幅2%。


《互联网周刊》点评该项目:符合核心逻辑,是人工智能技术在金融信贷领域的成功应用。



深耕数字科技,有数优势凸显


金融的核心因素是风控。传统企业风控手段单一,技术投入有限,数据资源分散,很难形成精准的企业画像;风险评估存疑,风险预警不精准,已不适用于当前复杂多变的风险形势。


有数在数字科技领域深耕多年,具备行业领先的技术优势,从贷前风险画像与贷后预警体系两方面落实大数据企业风控,实现精准预警,规避信用风险。


贷前:以全维度外部数据资源和机构个性化内部数据沉淀为原料,通过深度数据挖掘构建风险标签体系,关联风险传导模型识别企业隐藏的风险结构并量化计算风险大小,形成全面贷前风险画像。


贷后:以私有化风险规则引擎,结合自身业务特点自定义微调风险预警规则,精确提示风险事件,避免无效信号干扰,形成精准的贷后预警体系。


作为央行备案的征信机构,有数拥有五十余项大数据相关的知识产权,致力于以数据科技进一步完善金融机构传统风控和预警体系,促进金融业务稳健发展。