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AI赋能,阿博茨科技打造新一代智能风控
2021-01-25 11:53:19   来源:   评论:0 点击:

2019年,中国人民银行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》,明确提出要 近年来

2019年,中国人民银行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》,明确提出要 近年来,随着金融科技对于跨市场、跨业态、跨区域金融风险的识别、预警和处置能力的提升,金融风险控制的重要性日益凸显。在金融风控流程中应用大数据、人工智能等技术有效增强风险控制的有效性、准确性、时效性和稳定性逐渐成为一种趋势。然而,在金融机构日常的风险管理工作中,往往存在着信息分散、数据量大、事件传导关系复杂的问题。为此,阿博茨科技打造智能风控解决方案,帮助金融机构实现全面的风险控制。


实时监控解决信息分散难题

金融信息一般呈现分散化、碎片化的特征。风险管理的基础在于取得真实、有效及完整的信息。比如,不同金融机构同时融资一家企业,有些机构可以准确掌握客户的真实经营情况、融资用途、还款来源、担保措施效力等信息,在企业违约前全身隐退,而另一些机构要等到借款户人去楼空方才知晓。因此,风控差异化的优势之一在于获取更多的全网舆情信息。

针对金融信息分散的问题,阿博茨科技提供具有全网实时监控功能的舆情风控产品,能够7x24小时监控全网舆情信息源,包括国内外新闻站点、政府和金融机构、自媒体平台、资讯App等不同来源渠道,并提供可自定义的数据源配置,最高支持1分钟/次的高频采集,保证信息在最短时间内呈现。金融机构可以根据采集到的信息全方位地观察借款人的行为与交易,从而间接判断借款人的财务状况、经济活动、社会及网络地位与行为特征。相较于传统风控模式,阿博茨采集到的风控数据更具多元性和实时性,在一定程度上更有利于金融机构作出及时有效的风险评估,同时还利于信贷机构实时监测借款人的状况,及时对风险因素做出反应。

NLP技术助力金融机构信息精准挖掘

目前金融机构对敏感信息的时效性要求较高,很多情况下,项目留给风控人员调查和思考的时间都非常有限,而全网的数据量过于庞大,人力常常无法覆盖。如何在有限的时间内搜集足够的信息,作出准确的风控决策,非常考验风控人员的实力。

阿博茨科技通过定向训练的NLP技术,将采集的舆情资讯自动清洗、去重、分类,提取出文章核心主体、关键事件、情绪倾向、行业概念等众多标签,结合用户资产标的精准过滤出高价值信息,提升企业风险管理的效率和效果。

关系图谱实现企业风险穿透

关联企业信用风险对商业银行的资产安全构成一定的威胁,如果商业银行未能及时有效的识别企业间的关联关系,使关联企业以独立法律人格多头从商业银行去的融资,从而产生过度授信、资金挪用和阻断追索等风险状况。在突发因素如市场价格波动作用下将导致银行流动性危机爆发和传染。

近年来,银行业越来越重视关联企业的风险管理,在信用评级、审查标准、信息系统建设等方面都有了长足的进步,对关联企业多头授信、过度授信、关联担保以及关联交易等风险的管理也取得一定成效。但是,总体来看,目前国内商业银行对关联企业信用风险的识别能力依然有限,陷入了关联企业信贷的困境。主要为缺乏识别关联企业的有效手段以及缺少科学计量关联企业授信额度的方法,除此之外,关联企业信用的风险预警和控制也有待加强。

阿博茨科技认为实现企业风险穿透对解决众多企业关联风险难以发现的问题具有重要意义。通过企业关系图谱将投资、担保、任职、发行、上下游等关联关系结构化,当企业重要关联方出现风险事件,可自动识别并进行风险传导,给用户主动预警风险信息,助力金融机构对关联企业进行有效的准入控制,及时控制和缓释关联企业过度融资风险,对关联企业信用风险爆发和传染进行及时管理。

在科技高速发展的今天,阿博茨科技将传统风控手段与人工智能技术有机融合,通过多渠道的信息采集,强化多信息的校验分析和逻辑判断,解决调查、审查、贷后或投后管理中的信息分散、数据量大的问题,并为经营决策、审查审批等提供支持。缩短风控响应时效和降低风控成本,进而提高风险决策精度、提升企业风险管控力,最终实现风控差异化竞争优势。


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