企业大数据案例：大数据为企业“画像”，抢占智能风控高地！

如今，大数据已经融入到世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文.托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成为“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数据定义为“未来的石油”。凯文凯利认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。直至今日，金融的核心依然是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。

企业信贷风控遭忽视，发展面临着挑战

我国金融产业的发展表现出很强的信贷驱动属性，各类以新兴技术支撑的智能风控产品服务，已成为传统信贷业务和互联网信贷业务的重要支撑工具。笔者在详细研究风控相关研究报告后，总结出：在信贷业务中，个人信贷和企业信贷的市场需求和风控逻辑完全不同，而企业信贷风控的领域被过分忽视。并且由于企业征信门槛较低，数据和产品同质化程度高，导致机构蜂拥入局，企业征信的发展面临着更大的挑战。

数据孤岛、数据低质导致企业信贷风控有效性不足

在大数据风控技术不断应用于各个金融领域的同时，部分学者提出企业信贷风控无效论。但与其说企业信贷风控无效论，不如说其尚属于初级阶段，在这个阶段，数据孤岛现状与数据质量不佳导致了大数据有效性不足。

1、在数据来源方面，由于政府、银行、券商、互联网企业和第三方征信公司掌握的信息资产难以在短时间内互联互通，数据孤岛仍然是制约我国金融信贷行业发展的重要因素。信息孤岛导致了信息不对称、不透明，带来了大量的多头债务风险和欺诈风险。

2、在数据质量方面，数据缺乏有效性是数据质量不佳的主要因素，也直接导致了大数据风控有效性的不足。近年来，金融机构、电子商务、社交网络、公共政务、OTO互联网平台等数据犹如一台永不停歇的机器一般，源源不断地制造着每天2EB级别的海量数据。然而，数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题也随之而来。

探码企业大数据中台解决数据孤岛、数据低质难题

探码企业大数据中台目前已采集3000万+企业数据，平台提供全国企业工商信息、企业风险信息、经营状况信息、知识产权和投融资信息，包含企业基本信息、投资人、主要人员、对外投资、变更记录、诉讼信息、行政处罚、招投标、注册商标、融资历史、投资事件等信息。将企业大数据集中在一个平台上，进行统一分析与管理，实现企业数据信息共享，解决信息不对称和信息获取不及时的问题，打破数据孤岛困局。

探码企业大数据中台采用自研的智能采集系统，专业针对互联网数据进行抓取、处理、分析与挖掘，在数据处理过程中，自动过滤无效数据，保留有效数据并整合分析，保证数据格式统一、内容完整，数据低质问题也迎刃而解。

大数据构建企业级知识图谱，战胜智能风控挑战

短时间多维度企业数据画像

整合和关联结构化数据、非结构化数据以及互联网采集数据、第三方合作数据，基于多维度海量数据库、语言关系认知能力和知识库表示结构，短时间内构建企业数据画像，及时预测未来潜在风险。

1、企业的资本属性：包括国有、集体、民营、外资、合资、上市公司、混合所有等，资本属性决定着企业的出身和内部结构及管理运营模式，甚至影响其风险托底的能力。

2、企业的经营规模：特大型、大型、中型、小型、小微等，经营规模决定着企业资金运用的规模及随着企业运营中产生的缺口量，在一定角度能够反映企业的资金募集和还款能力，同时还可以通过其业务规模判断行业产能对其未来业务的影响。

3、企业的行业及经营模式：将企业的主营业务进行国民行业归类，在归类基础上对企业经营模式分解，了解企业处于产业链中的上游、中游还是下游，处于买方还是卖方市场。可以看出企业在经营环境中的市场地位，这将决定其收回资金的能力。

4、企业的股权结构：通过股权的融资历史，股权结构变动反映企业的发展情况，是考量企业实力的重要指标；通过企业的股东结构，背景和能力等相关状况，分析评判企业的股东综合信用素质.

5、企业的经营状况：企业经营状态和经营能力直接关系到企业当年的信用能力和可持续发展能力。同时也对企业市场竞争力和未来发展产生重要影响，重要指标包含财务处理、盈利能力、现金流量、资产及债务构成和债务偿还能力。

全方位企业信贷资质评估

基于大数据采集、机器学习、模型算法、知识图谱、数据洞察，对收录的3000万+企业数据进行分析，打造最全面的企业评价系统。

1、企业成长价值评估

：利用机器学习技术学习专家打分，模仿专家对企业价值评价的决策过程。先建立评价模型，通过自动高效地对上传数据的企业进行多维度、全方位解析，反映企业成长性与成长趋势。评价过程是一种对企业的持续分析和动态分析，最终形成一套企业成长性评价报告，是基于大数据与机器学习技术建立起企业成长评价模型的结果体现。

2、企业信用价值评估：企业信用评价模型从六个维度出发，包括综合素质，竞争力，财务状况，信用记录、服务链群体、违规行为，并运用大数据可视化等现代数字技术，生成可视化模型，为金融机构提供征信查询平台。

3、企业投资价值评估：通过项目发布方企业的成长性评价报告的基础上，着重对其盈利能力做更深层次的模型解析，使投资方的收益最大化。

探码企业大数据中台基于大数据、人工智能技术挖掘企业信息价值，整合资源平台，降低渠道成本的同时，打破数据孤岛，打通各平台企业数据通道；将多维、海量企业数据转化为资产，成为衡量企业的重要标签，实现企业信贷风控智能化！

文章来源：探码科技