隨著金融擔保行業(yè)的數(shù)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(yè)利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算和區(qū)塊鏈等技術,提升風險評估和信用決策的準確性。擔保大數(shù)據(jù)風控平臺根據(jù)不同業(yè)務的風險管控需求,將風險控制嵌入業(yè)務流程,結合外部數(shù)據(jù),如:財稅數(shù)據(jù)、綜合數(shù)據(jù)、司法數(shù)據(jù)、政務數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù),提升系統(tǒng)風險防控能力。
系統(tǒng)將綜合數(shù)據(jù)、財稅數(shù)據(jù)、司法數(shù)據(jù)、政務數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)與業(yè)務場景進行深入融合,在關鍵業(yè)務環(huán)節(jié),如申請、審批等關鍵環(huán)節(jié),進行大數(shù)據(jù)校驗,保障業(yè)務合規(guī)性、安全性。
系統(tǒng)提供風險概覽、風險分類、優(yōu)先級排序、風險管理跟蹤、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、監(jiān)控與報告、風險溝通、歷史數(shù)據(jù)分析、合規(guī)性檢查、優(yōu)化資源分配等功能,全面篩查業(yè)務風險。
評估模型通過分析大量數(shù)據(jù),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(shù),從而量化客戶的風險水平。
通過實時數(shù)據(jù)流處理,監(jiān)測模塊能夠?qū)鹑谑袌龊蛽I(yè)務中的風險進行持續(xù)跟蹤,及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險點。當監(jiān)測到異常交易、財務指標波動或其他風險信號時,系統(tǒng)能夠觸發(fā)預警,提醒風險管理人員采取相應措施。
可視化統(tǒng)計分析模塊通過將大量復雜的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)技術,整合和分析海量數(shù)據(jù),為風險評估提供全面的信息支持。
結合多維度數(shù)據(jù),進行綜合風險評估,提高風險評估的準確性和效率。
實時監(jiān)控擔保項目的風險狀況,及時發(fā)現(xiàn)潛在風險。建立預警系統(tǒng),對異常交易和風險事件進行預警。
根據(jù)市場環(huán)境和客戶行為的變化,動態(tài)調(diào)整風險控制策略。適應性強,能夠快速響應市場變化。