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譽存科技受邀出席2018中國金融論壇
2018-05-18來源:譽存科技作者:譽存科技

  中國北京國際科技產業博覽會(簡稱“科博會”)是經國務院批準,由科技部、國家知識產權局、中國貿促會和北京市人民政府共同主辦,每年在北京舉辦的大型國家級國際科技交流與合作盛會。“中國金融論壇”作為科博會的重要活動,于2018年5月16日-17日在北京召開。譽存科技聯合創始人兼COO陳瑋博士受邀出席,并就融資租賃業的風控創新做了精彩發言。


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  本次論壇以“金融科技創新服務實體經濟發展”為主題,中國銀保監會國有重點金融機構監事會主席于學軍、中國上市公司協會會長王建宙、匈牙利央行行長杰爾吉?馬托奇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。


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  以下是陳瑋博士演講全文

  大家上午好,很高興在這里和各位同仁分享一下譽存科技在“風險量化和預測”方面做的工作,我們主要是為金融機構提供智能風控服務,下面以融資租賃行業的一些應用案例來做分享。

  近幾年,融租行業呈現出一股爆發式的增長狀態,邁入萬億規模時代。據有關機構統計,從2007年到2016年,中國融資租賃市場規模從240億元增加到53300億元,特別是融資租賃占工業增加值的比重,從0.22%增長到21.50%,對工業經濟的滲透不斷增強,服務實體經濟,表現強勁。

  與此同時,我們也看到快速的發展也暴露出一些問題:比如部分融資租賃企業的標的行業集中,偏重于大型企業,“租長、租大、租集中”的現象普遍,而且集中的行業扎堆,導致同業競爭加劇;還有的融資租賃公司,充當資金通道,盲目追求業績,忽視風險,使得系統性的風險被長期性低估。再加上大部分的融資租賃公司信息科技建設不足,多依靠人工經驗進行業務和風險管理,勢必較難應對業務規模膨脹所帶來的挑戰。

  在這種背景下,融資租賃公司應該積極擁抱金融科技,比如市場較為成熟的大數據技術,一方面可以通過海量、精準的大數據技術來支撐獲客,另一方面,可以基于大數據和人工智能,來重構風險管理體系。有人說,金融科技會替換人類,大家都覺得很恐慌,其實大可不必。工具是輔佐人類的,一是提升效率,把重復性、低價值的工作機器化;二是提升能力,讓很多經驗別總是留在某個人的腦海里,要能提煉出價值;三是降低成本,降低風險、降低人力、降低運營、降低整體成本。

  當前,融資租賃業大體面臨著四類風險:價格風險、信用風險,流動性風險和法律風險。今天我們主要講信用類風險,以售后回租業務為例:某企業利用擁有的一批設備獲得了兩筆融資。第一筆是全部設備質押貸款。企業將全部設備質押給當地的擔保公司,由擔保公司提供擔保到地方性商業銀行獲得了第一筆貸款。第二筆是全部設備售后回租融資。企業老板又要求企業會計將已質押后的設備改變名稱,到工商管理部門重新辦理產權登記清單,再出售給租賃公司,獲得一筆出售款項后,再以融資租賃的形式租回設備。在兩筆債務清償期內公司被法院宣告破產,企業老板的行為使得租賃公司被動的承擔了喪失對該項設備所有權的風險。

  為了解決諸如此類問題,我們研發了一套智能工具——星象?風險管理平臺,可以與融資租賃行業風險管理場景進行高效結合,通過海量的大數據和人工智能風險管理體系,量化風險,進而預測風險。根據融資租賃的業務準入評價標準,融資租賃公司可以依托星象智能工具完成線上線下風控工作的完美結合。

  首先就是專注對企業和經營者的滲透式風險篩查,按照監管機構的定義,我們提取了四大類的特征,一是穿透機構、穿透監管人。通過穿透式風險掃描去識別企業的母子依賴問題和重大影響的關聯和疑似關聯的問題,對關聯企業類16大項風險進行掃描;其次是關聯圖譜工具對融資租賃背后關系的挖掘。有一些隱藏的風險,像A公司最近換了一個老板,老板旗下有一個B公司,最近又換了新地址建立了一個C公司,這里的每一步都是公開的信息,從海量的信息里鏈條提過來,A公司和C公司就有了聯系,極大地優化拓展了對風險鏈條的掃描。

  有人說大數據已經是過去式了,現在已經進入了人工智能的上半場,關于人工智能,大家一般想到的都是機器人,比如百度的搜索引擎用它查找資料。而我們現在打造的正是基于人工智能的風控體系,請看下面這幅圖,左邊是適用于規模型企業的智能評價體系,右邊是適用于中小企業存續智能預警體系,針對不同類型的企業,做差異化的數據結果分析。

  另外,我們還對已經上市的大型企業所發債券進行評級。這個產品也是譽存科技與美國合伙人——國際頂尖的金融風控專家,聯合發布的。下面這張案例圖選自國內2016年違約的企業,黃色是提示最近關注,紅色是系統里的最近高危,排在一起可以發現,系統里提示關注和高危預警早于實際預期,證明我們可以提前發現危機,實施干預。

  對于一般企業,因為沒有達到標準,很多信息極度不對稱。我們把過去500萬家發生問題的企業放在一起,通過行為特征提取,建立基于復雜網絡的風險傳導模型,就像用竹簽把糖葫蘆串起來,直觀地看到問題所在,當事件未發生時,我們也可以應用這些獨特的模型和算法去計算評估。

  下面這張圖就是我們搭建的風險預警模型,基于500萬+的高危風險企業提取了1200萬的風險事件,挖掘了3000種行為范圍做傾向解讀,模型準確率達到了90%,智能識別風險和正常的差別。

  舉一個我們平臺曾經預測的風險案例,去年眾所周知的好幾家暴雷公司,在我們的平臺上,其實兩年前就預測到這個問題了。我們基于大數據行為因素分析,計算出每一種風險的占比概率,比如評判文書預測吊銷率可達到2%。

  再比如說“中恒通”的案例,這個債券危機是怎么發生的?有三個人是中恒通的高管,還有幾家關鍵公司,從2007年開始,關聯的公司就出現了動產抵押的風險,最后在接下來的2013年關聯公司造假被處罰,2013年6月出現大量的執行記錄,最后被評為AA級,這是擔保的級別,最后負面的信息越來越差,4月出現被抵押記錄等,最后關聯公司發生了實際性違約。像立案調查和欺詐等風險因子早在2013年就有很多這樣的信號,我們的關聯圖上有很多小紅燈不斷閃爍,我們沒有去詳細觀察,及時實施措施,最后導致實體的主體企業出現風險。

  目前,我們的工具更多的功效是發現風險,把這些關聯網絡挖掘出來,它可能是共同的招投標,共同的原告、被告等等,而更深層的應用是,把挖掘到的關聯關系用預測模型輸出結果,提醒客戶這些企業有風險,不管是投資、合作、還是發放貸款都需謹慎。

  最后,再簡單介紹下,我們的核心團隊是從美聯儲、PayPal、Visa等世界頂級科技金融公司出來的,當前我們主要還是以研發智能工具應用和大型平臺建設為主,在這方面也投入了很大的力量,實現了從數據采集、數據清洗、智能建模到可視化輸出的一系列創新與突破,并針對傳統金融業務流程中,服務成本高、效率低的難題,落地了服務于金融機構業務全流程的智能風險管理平臺“星象”。未來我們也將開發更多貼合場景的應用產品,不只在金融領域,還將在更廣闊的的行業中為大家服務。

  我今天的分享就到這里,謝謝大家!

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