隨著金融擔保行業的數字化轉型,一系列相關政策紛紛出臺,在加強風險管理方面,這些政策鼓勵企業利用大數據、人工智能、云計算和區塊鏈等技術,提升風險評估和信用決策的準確性。擔保大數據風控平臺根據不同業務的風險管控需求,將風險控制嵌入業務流程,結合外部數據,如:財稅數據、綜合數據、司法數據、政務數據、個人數據,提升系統風險防控能力。
系統將綜合數據、財稅數據、司法數據、政務數據等多源數據與業務場景進行深入融合,在關鍵業務環節,如申請、審批等關鍵環節,進行大數據校驗,保障業務合規性、安全性。
系統提供風險概覽、風險分類、優先級排序、風險管理跟蹤、數據驅動決策、監控與報告、風險溝通、歷史數據分析、合規性檢查、優化資源分配等功能,全面篩查業務風險。
評估模型通過分析大量數據,識別潛在的金融風險,并對這些風險進行量化評估,有助于更好地理解和管理風險。
評分卡通過為不同的風險因素分配權重,將客戶的各種信息(如財務狀況、歷史行為、信用記錄等)轉化為一個具體的分數,從而量化客戶的風險水平。
通過實時數據流處理,監測模塊能夠對金融市場和擔保業務中的風險進行持續跟蹤,及時發現潛在的風險點。當監測到異常交易、財務指標波動或其他風險信號時,系統能夠觸發預警,提醒風險管理人員采取相應措施。
可視化統計分析模塊通過將大量復雜的數據轉化為圖形或圖表形式,幫助風險管理團隊更直觀地理解和分析風險。
利用大數據技術,整合和分析海量數據,為風險評估提供全面的信息支持。
結合多維度數據,進行綜合風險評估,提高風險評估的準確性和效率。
實時監控擔保項目的風險狀況,及時發現潛在風險。建立預警系統,對異常交易和風險事件進行預警。
根據市場環境和客戶行為的變化,動態調整風險控制策略。適應性強,能夠快速響應市場變化。