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参赛单位:数库(上海)科技有限公司

案例名称:产业大数据赋能银行对公营销和风控解决方案

案例简介:

本方案旨在提高银行对公业务在产业获客、风控、运营等场景的智能化水平,精准刻画企业分层分类信息,促进银行对公业务数字化转型,打造可服务对公各业务环节的产业大数据辅助平台。

创新技术/模式应用:

创新技术

1、产业链知识图谱构建技术

数库的“SAM”产业链数据体系涵盖国内外上市公司及其关联的非上市公司,在GICS国际行业分类标准上,结合中国实际情况,建立114个细分行业,多达12层行业分类层级,4,000+产品节点,70,000+组上下游关联关系,构成从广义行业到细分产品的动态产业生态网络体系。

2、自然语言NLP标签识别和舆情分析算法

数库采用了以知识库为基础,加入神经网络模型进行语义消歧的算法,并从财经新闻中提取相关“标签”并进行的优化,提高有效性。相关标签包括: 公司/人物、行业/产品、事件、概念、地区、机构、品牌等分类。

主体舆情算法针对新闻中出现的公司、人物进行情感分析,计算其对主体的倾向性评价,对每个主体输出一个舆情结果。评价分为正面、负面和中性三个类别,概率之和为1。公司人物舆情算法其标签算法的结果作为主体,代入卷积神经网络模型中计算,同时对语句进行业务事件分析,二者融合得到舆情分析结果,实现语句中的业务事件来对模型结果进行修正,提升了准确度。

模式应用

数库围绕整体的产业数字化模式,赋能银行打造内外融通的对公数字化能力,对内建构内部统一治理体系,提升数据使用效率;对外提升对公业务体量,打通外部产业链数据,提供获客、风控决策辅助。

1、产业营销

通过产业图谱和企业图谱为银行带来业务增量,构建从产业到企业的完整动态全景画像,定位景气产业及上下游关联行业,帮助银行实现区域高增长产业精准拓客。叠加银行已有客户信息,最大程度形成交叉,根据可量化的交易数据,判断合作对手方企业是否具备高关联度,在真正触达用户前,依靠数据提高获客概率。

2、风险管控

数库将公司业务从大颗粒的行业类别细化为精细的产品和服务,可以精准刻画细分领域内的同业公司财务特性,形成评估企业风险和经营优劣的有效参考标准。因此,依托底层海量风险数据,结合产业链图谱和企业图谱,融合客户实际业务流,对风险进行识别、传导及处置的全流程管控。

项目效果评估:

1、智能营销中心

智能营销中心为客户经理提供两类营销线索:批量线索:企业名单 + 企业排名;精准线索:商机线索 + 个性化推荐。同时,通过产业链体系,将公司集群、招投标资讯、新闻商机资讯、产业政策资讯,进行标签化解析,实现产业头条、产业政策、产业商机、产业集群线索、产业景气指数的挖掘,以产业为抓手,提升业务团队对产业的认知能力和客户运营能力。

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2、行业分析中心

行业分析中心为客户经理和管理层提供专业的【行业知识库】。提升内部用户对行业的整体认知和行业实时动态跟踪。

通过行业基本面研究、上下游研究,提供行研分析框架,把握行业整体性机遇。对行业资讯和行业政策追踪解析,实时捕捉商机线索和产业动向。根据存量客户行业分析,为管理层提供决策支持,刻画行业风险和投放执行效果。

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3、客户与行业风险管理

风险管理中心为企业提供360全景风险画像:

·企业风险画像(企业自身风险、关联方风险)

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·行业风险画像(企业所处行业、行业共性风险)

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·产业风险画像(行业所处上下游、产业传导风险)

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同时,通过对个体事件、群体事件、传导事件做精准解析。刻画个体风险、群体风险、上下游传导风险。

项目牵头人:

范珺劼

产品总监

[Source]

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