大数据赋能普惠金融壹诺数科交出亮眼成绩单

我国中小微企业每年贡献了60%以上的国内生产总值，是国家重要的经济支柱。然而，与中小微企业在国民经济社会发展中的地位相比，其获得的金融支持匮乏，“融资难、融资贵”问题严重制约中小微企业的发展。

国务院为解决这一问题，密集出台了一系列文件。政府工作报告更进一步指出，2019年国有大型商业银行的中小微企业贷款要增长30%以上。然而，中小微企业普惠金融风控难、核实难，也是金融机构不可言说之痛。

粗放型风控制约普惠金融发展

中小微企业状况复杂、信息透明度低，金融机构粗放的风控模式已无法有效预警其风险。

信息割裂是中小微企业融资不足的重要根源。中小微企业管理制度、财务制度、年报制度并不健全，导致金融机构难以获取中小微企业完整信用信息，风控难度大、效果差。

在贷前、贷中、贷后三大环节，粗放型风控模式严重依赖人工审核。而中小微企业审批流程与大型企业流程一致，但中小微企业贷款额度低、贷款动作频繁，使得普惠金融单笔业务交易的边际成本高，收益低。金融机构投入与产出不成正比。

随着金融机构数量不断增多，黑产链条也层出不穷。由于黑产链条完整多样，各种危险客群在各类场景下风险表现的不一致，导致金融机构已有模型无法及时甄别高危业务。

大数据赋能金融壹诺数科亮出“成绩单”

针对传统风控模式无法解决的三大痛点，壹诺数科通过对大数据的整理、分析、挖掘与应用，以金融科技为发力点，对传统金融业务进行流程改造、模式创新、服务升级，交出了一份亮眼的成绩单。

依托信息技术与经济社会的交汇融合，壹诺数科采集来源分散、格式多样的风控数据，以“量”的积累推动数据分析“质”的提升，打破信贷双方的信息壁垒。并针对普惠金融用户具有风险高、波动大等特点，通过“数据+算力+算法+场景”的叠加效应，将金融风险预警化解能力提升到新的高度。在打击黑产方面，壹诺数科预制了针对多种客群类型与业务阶段的专家方案，开发多类风控模型，实现用户网格化精细管理。通过普惠平台、增信方、资金方的风险模型进行交互验证，使评估结果更为准确。

壹诺数科利用人工智能、风控云、大数据等技术，为金融行业交出了一份切实可行、科学性强、风控效果佳的服务方案，助力金融机构提升风险识别、风险监测、风险预警、风险隔离等风险防控能力。

未来，壹诺数科将继续致力于大数据在金融场景的应用，为防范金融风险、普惠大众金融提供更具价值的智能化金融服务。以大数据赋能普惠金融，为建立数字化智能金融新生态、推进风控智能转型作出贡献。

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