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譽存“大數據+風控AI”助力供應鏈金融創新發展
2018-01-04來源:譽存科技作者:譽存科技

近日,第二十屆中國北京國際科技產業博覽會在京閉幕。作為本次盛會的重要活動之一,“2017中國金融論壇”也在6月7日-8日順利召開。財政部副部長朱光耀、中國人民銀行原副行長馬德倫、中國人民銀行金融研究所互聯網金融研究中心副主任兼秘書長伍旭川、匈牙利財政部長喬鮑.坎徳拉奇、波蘭金融監管委員會主席馬雷克.赫扎洛夫斯基、比利時央行執行董事瑪西婭.德瓦赫特等中外嘉賓齊聚一堂,共同就年度宏觀經濟和金融領域的前沿性重大熱點問題展開探討。譽存科技創始人兼CEO劉德彬博士受邀出席論壇,并針對供應鏈金融風控創新做了精彩的案例分享。

供應鏈金融是金融機構開展的一種財務融資的金融服務業務,它的抵押物不是固定資產,而是應收賬款、預付款或者存貨的流動資產,它管理的是供應鏈的資金往來。作為一項金融創新業務,與傳統信貸業務相比其最大的差別在于,它是利用供應鏈中的核心企業,第三方物流企業的資信能力來緩解金融機構和中小企業的信息不對稱,解決中小企業融資、抵押、擔保等資源匱乏問題。在整個鏈條里,核心企業的信用風險是主要的風險源,做好它的風控非常重要。而核心企業和這個鏈條中的其他企業,它們之間的交易則需要被監督,以確保金融機構不向虛假業務融資。?

在此背景下,劉德彬博士以整車制造業為例,基于譽存科技獨立研發的大數據智能風險管理服務平臺,分享了如何用大數據解決供應鏈金融風控難題。平臺把上游的原材料商,中游的整車制造廠,下游的經銷商、客戶進行了多數據、多維度的綜合信用管理。通過穿透式的排察、趨勢的預測、風險的量化,提供整個供應鏈企業的畫像,包括復雜網絡的關聯圖譜,智能風險識別、分析、量化,還有實時的監控和預警,創新性地去實現基于大數據供應信用貸,基于POS機收單的流水信用貸,基于大數據的消費信用貸,改變傳統業務模式,重塑風險量化體系,從而為整個產業的風險量化提供決策的依據。

同時,劉德彬博士還提到,大數據智能風險管理服務平臺并不局限于供應鏈金融,它是適用于所有金融機構的大數據風控系統。母庸置疑,大數據風控是互聯網金融和傳統金融風控的發展趨勢。新金融時代,傳統數據庫重貸前風控的模式已不能滿足新時期的需求。基于大數據技術做實時處理,建立高效的貸中、貸后風控,還有反欺詐體系就是譽存科技的核心命題。

據劉博士介紹,大數據智能風控解決方案在應用層面上可以提供從WEB,到APP,到SDK,到API的各種服務方式。它系統性地整合了從搜索、核驗、查詢、分析、評估,監控到預警等全周期業務場景的功能模塊。從金融機構的業務分區上來講,比如說融資業務、投資業務、信用管理都各方面,都能給到實際有效的幫助,提高效率,減少由于技術問題、客戶經理或者風控人員的責任心、道德風險,能力參差不齊等帶來的各種問題。

另外,劉博士還談到,這套方案是一個SaaS產品,符合大數據的本質:模型需要不斷優化,不斷更新。因為傳統的軟件方式實施部署起來很麻煩,難以優化和更新。通過SaaS這種方式,就可以迅速把越來越多的數據補充進來,把模型優化的越來越好。

演講中,劉博士也提到了大家比較關注的數據來源問題,并簡單地分享了下中國和美國對企業大數據的態度。他認為,中國的大數據在企業端是有優勢的,因為中國政府對企業監管比較嚴格。比如說非上市企業,在美國的non-public公司的cap table是一個公司的機密,而在中國的話就必須按照規章制度,向工商系統、稅務系統去申報,去上交這些數據。

最后,劉德彬博士說:“我們公司還年輕,但是團隊很資深,合伙人有來自PayPal、Visa、eBay、google、百度、京東金融等的數據科學家和高管。大數據風控是公司的核心研發板塊,數據驅動的智能風控理念是我們始終堅持做的,希望通過這種‘大數據+風控AI’的模式為更多金融機構客戶提供快速、高效的風險管理服務。”

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