客觀信用，改變中國Objectivethecredit,ChangeChina大數(shù)據(jù)金融領(lǐng)軍企業(yè)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化開創(chuàng)者大數(shù)據(jù)金融解決方案—金電聯(lián)行客觀信用，改變中國Objectivethecredit,1目錄CONTENTS金電聯(lián)行01市場現(xiàn)狀與需求02創(chuàng)新與技術(shù)03大數(shù)據(jù)金融解決方案04成果展示05目錄CONTENTS金電聯(lián)行01市場現(xiàn)狀與需求02創(chuàng)新與技術(shù)2金電聯(lián)行金電聯(lián)行3大數(shù)據(jù)金融領(lǐng)軍企業(yè)金電聯(lián)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)化領(lǐng)軍企業(yè)LeaderinBigDataFinancePioneerinDataCapitalizing大數(shù)據(jù)金融領(lǐng)軍企業(yè)金電4中國中小企業(yè)協(xié)會副會長單位中國人民銀行第一批全國性企業(yè)征信服務(wù)機構(gòu)ChinaAssociationofSmallandMediumEnterprisesVice-ChairmanUnitTheFirst

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China中國中小企業(yè)協(xié)會副會長單5首家登陸央視《新聞聯(lián)播》的大數(shù)據(jù)信用公司央視東方時空、焦點訪談等近二十次報道20NewsReportsbyCCTVProgramslikeOrientalHorizonandTopicsInFocusTheFirstBigDataCreditCompanyreportedbyCCTV’sNetworkNewsBroadcast首家登陸央視《新聞聯(lián)播》6業(yè)務(wù)發(fā)展歷史2007.062012.03發(fā)布了完整的客觀信用體系模型。2010.12貸后監(jiān)管和信用信息實時監(jiān)控功能投產(chǎn)。2011.11信用信息云服務(wù)平臺正式投入經(jīng)營。2009.04公司成立。2014.04成為國家級信用融資服務(wù)公共服務(wù)平臺。出任中國中小企業(yè)協(xié)會副會長單位。2015.04與三聯(lián)虹普成立合資公司，合力推動紡織產(chǎn)業(yè)升級2014.07獲央行首批企業(yè)征信牌照2015.05幫助銀行監(jiān)管貸后資金突破800億元人民幣2015.06幫助中小企業(yè)純信用融資額突破60億元人民幣2015.08與中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院共同推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化工作業(yè)務(wù)發(fā)展歷史2007.07市場現(xiàn)狀及需求市場現(xiàn)狀及需求8近年，我國銀行不良率呈不斷攀升趨勢：近年，我國銀行不良率呈不斷攀升趨勢：9制造業(yè)

批發(fā)業(yè)零售業(yè)

鋼貿(mào)

能源房地產(chǎn)主要集中行業(yè)行業(yè)風(fēng)險暴露充分不良貸款集中行業(yè)：制造業(yè) 批發(fā)業(yè)零售業(yè)鋼貿(mào) 能源房地產(chǎn)主要集中行業(yè)行業(yè)風(fēng)險10二季度末，內(nèi)蒙古銀行業(yè)不良余額670.3億元，不良率4.03%一季度末，黑龍江銀行業(yè)不良率已達(dá)3.5%不良貸款集中區(qū)域：從分布看，長三角，珠三角以及東北內(nèi)蒙古成為上市銀行不良貸款率最高區(qū)域，風(fēng)險向環(huán)渤海和中西部蔓延。二季度末，內(nèi)蒙古銀行業(yè)不良余額670.3億元，不良率4.0311經(jīng)濟下行風(fēng)險突發(fā)經(jīng)濟下行，中小企業(yè)經(jīng)營情況波動劇烈，不良急劇增加利率市場化利潤下滑利率市場化，同質(zhì)化產(chǎn)品競爭激烈導(dǎo)致利潤空間縮減人員素質(zhì)參差不齊業(yè)務(wù)技能的貶值與折舊相對迅速，主觀臆斷對風(fēng)險防控的局限性加大經(jīng)濟下行風(fēng)險突發(fā)經(jīng)濟下行，中小企業(yè)經(jīng)營情況波動劇烈，不良急劇12傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型量化風(fēng)險防控體系客觀信用與主觀經(jīng)驗通過數(shù)據(jù)化、科技化手段，建立客觀、動態(tài)、量化的風(fēng)險識別及跟蹤體系，輔助傳統(tǒng)風(fēng)控模式依托于大數(shù)據(jù)及云計算技術(shù)，轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)金融、投貸聯(lián)動、文創(chuàng)金融等新興業(yè)務(wù)領(lǐng)域建立客觀信用評價體系，從而使信貸業(yè)務(wù)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，實現(xiàn)信貸經(jīng)驗的有效復(fù)制傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型量化風(fēng)險防控體系客觀信用與主觀經(jīng)驗通過數(shù)據(jù)化13創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)14模式創(chuàng)新科技創(chuàng)新理念創(chuàng)新模式創(chuàng)新科技創(chuàng)新理念創(chuàng)新15理論體系的重大突破——明細(xì)數(shù)據(jù)的意義信用可計算風(fēng)險可量化

VS

VS企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營真實數(shù)據(jù)財務(wù)報表合計數(shù)明細(xì)數(shù)據(jù)

VS理念創(chuàng)新二維、靜態(tài)三維、動態(tài)理論體系的重大突破——明細(xì)數(shù)據(jù)的意義信用可計算風(fēng)險可量化16建模數(shù)據(jù)庫宏觀背景數(shù)據(jù)企業(yè)經(jīng)營明細(xì)數(shù)據(jù)政府機構(gòu)開放（全國、區(qū)域）行業(yè)數(shù)據(jù)庫互聯(lián)網(wǎng)挖掘訂單、銷售、人力、流水、應(yīng)收、能耗……全量大數(shù)據(jù)50萬家企業(yè)明細(xì)數(shù)據(jù)理念創(chuàng)新建模數(shù)據(jù)庫宏觀背景數(shù)據(jù)企業(yè)經(jīng)營明細(xì)數(shù)據(jù)政府機構(gòu)開放（全國、區(qū)1750萬家建模數(shù)據(jù)全數(shù)據(jù)6000多個指標(biāo)項百余個數(shù)據(jù)模塊自學(xué)習(xí)的模型科技創(chuàng)新50萬家建模數(shù)據(jù)全數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新18全維度大數(shù)據(jù)實驗?zāi)Ｐ?實踐修正70%機器學(xué)習(xí)30%人工參與科技創(chuàng)新全維度實驗?zāi)Ｐ?70%30%科技創(chuàng)新19建立信用

計算額度量化風(fēng)險看歷史看現(xiàn)狀看未來科技創(chuàng)新建立信用計算額度量化風(fēng)險看歷史看現(xiàn)狀看未來科技20“信用信息云服務(wù)平臺”和“信用信息云端機器人（技術(shù)）”兩大核心技術(shù)看歷史通過自學(xué)習(xí)的模型計算出客觀信用指數(shù)挖掘企業(yè)的有效動態(tài)交易信息123科技創(chuàng)新“信用信息云服務(wù)平臺”和“信用信息云端機器人（技術(shù)）”兩大21根據(jù)各環(huán)節(jié)對應(yīng)的風(fēng)險系數(shù)，計算出企業(yè)客觀信用對應(yīng)的貸款額度看現(xiàn)狀科技創(chuàng)新根據(jù)各環(huán)節(jié)對應(yīng)的風(fēng)險系數(shù)，計算出企業(yè)客觀信用對應(yīng)的貸款額度看22看未來動態(tài)實時監(jiān)管跨行業(yè)、跨平臺提前3-6個月科技創(chuàng)新看未來動態(tài)實時監(jiān)管科技創(chuàng)新23模式創(chuàng)新電商數(shù)據(jù)金融投融資平臺產(chǎn)業(yè)鏈金融量化風(fēng)險監(jiān)管……文創(chuàng)金融模式創(chuàng)新電商數(shù)據(jù)投融資平24大數(shù)據(jù)金融解決方案大數(shù)據(jù)金融解決方案25一級評分主體征信評分二級評分主體征信+環(huán)境+群體評分三級評分主體征信+環(huán)境+群體+個體明細(xì)評分個體社會行為數(shù)據(jù)個體經(jīng)營明細(xì)數(shù)據(jù)環(huán)境&群體數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)完整度主體信用+經(jīng)營信用一級評分主體征信評分二級評分主體征信+環(huán)境+群體評分三級評分26企業(yè)信息查詢企業(yè)定位排名企業(yè)社會信用評價企業(yè)血緣圖譜描繪大數(shù)據(jù)征信平臺主體信用評估企業(yè)信息查詢企業(yè)定位排名企業(yè)社會信用評價企業(yè)血緣圖譜描繪大數(shù)27企業(yè)素質(zhì)基本信息資金情況資質(zhì)許可專利、軟著履約記錄司法執(zhí)行開庭記錄判決信息公共監(jiān)督“誠信企業(yè)”名單稅務(wù)評價行政處罰勞保、環(huán)保基因特質(zhì)法人股東對外投資關(guān)聯(lián)族譜圈子環(huán)境行業(yè)因素區(qū)域因素層級定位主體信用關(guān)注點企業(yè)素質(zhì)基本信息資金情況資質(zhì)許可專利、軟著履約記錄司法執(zhí)行開28數(shù)據(jù)源以端口對接及動態(tài)挖掘方式，確保數(shù)據(jù)更新的及時性和有效性僅需企業(yè)名稱，一鍵急速獲取企業(yè)全量征信結(jié)果，避免人工操作風(fēng)險，提升業(yè)務(wù)審批效率動態(tài)更新真實全面數(shù)據(jù)涵蓋全國全行業(yè)100余個數(shù)據(jù)項，26個部委數(shù)據(jù)，通過全面的社會環(huán)境數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)在社會各方面的痕跡簡單高效主體信用篩查優(yōu)勢數(shù)據(jù)源以端口對接及動態(tài)挖掘方式，確保數(shù)據(jù)更新的及時性和有效性29宏觀背景數(shù)據(jù)群體經(jīng)營統(tǒng)計數(shù)據(jù)個體經(jīng)營明細(xì)評價數(shù)據(jù)建模庫數(shù)據(jù)企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)構(gòu)成經(jīng)營信用評估每天動態(tài)采集地方政府開放50萬家企業(yè)動態(tài)明細(xì)數(shù)據(jù)分行業(yè)、區(qū)域按經(jīng)營、財務(wù)5類經(jīng)營流水?dāng)?shù)據(jù)動態(tài)更新宏觀背景數(shù)據(jù)群體經(jīng)營統(tǒng)計數(shù)據(jù)個體經(jīng)營明細(xì)評價數(shù)據(jù)建模庫數(shù)據(jù)企30數(shù)據(jù)采集企業(yè)基本數(shù)據(jù)企業(yè)流水?dāng)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗基礎(chǔ)清洗深層清洗分析計算信用評分建議額度可視化數(shù)據(jù)動態(tài)風(fēng)險預(yù)警重要風(fēng)險預(yù)警經(jīng)營指標(biāo)項監(jiān)管經(jīng)營信用評估數(shù)據(jù)采集企業(yè)基本數(shù)據(jù)企業(yè)流水?dāng)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗基礎(chǔ)清洗深層清洗分析31A企業(yè)數(shù)據(jù)提交企業(yè)客戶登陸數(shù)據(jù)提交平臺上傳基本、經(jīng)營明細(xì)數(shù)據(jù)B機器人動態(tài)采集企業(yè)客戶授權(quán)部署“數(shù)據(jù)挖掘機器人”實時抓取供應(yīng)鏈產(chǎn)生交易數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集方式A企業(yè)數(shù)據(jù)提交企業(yè)客戶登陸數(shù)據(jù)提交平臺上傳基本、經(jīng)營明細(xì)數(shù)據(jù)32數(shù)據(jù)采集內(nèi)容主動填報互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)公開過程數(shù)據(jù)結(jié)果數(shù)據(jù)銷售記錄應(yīng)收賬款銀行流水用水用電企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘機器人主動挖掘授權(quán)挖掘宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)行為數(shù)據(jù)社會事件購買的國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫合作方電子化平臺數(shù)據(jù)稅務(wù)人才工商個人信用信息企業(yè)信用信息納稅勞動保障環(huán)保社會貢獻(xiàn)誠信經(jīng)營產(chǎn)品質(zhì)量安全生產(chǎn)文化素質(zhì)職業(yè)資質(zhì)職業(yè)表現(xiàn)社會行為司法記錄經(jīng)濟影響沉淀大數(shù)據(jù)金電大數(shù)據(jù)金融服務(wù)社會信用社會治理新增更新數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分類完整度檢測數(shù)據(jù)清洗分析計算數(shù)據(jù)監(jiān)測動態(tài)數(shù)據(jù)處理動態(tài)跟蹤員工人數(shù)工資記錄房產(chǎn)土地車輛數(shù)量數(shù)據(jù)采集內(nèi)容主動填報互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)公開過程數(shù)據(jù)結(jié)果數(shù)據(jù)銷售記錄企33劇烈波動型異常示例JS060020銷售金額異常清洗重復(fù)型異常示例JS010036銷售金額劇烈波動型異常示例JS060020銷售金額異常清洗重復(fù)型異常清洗不同類型企業(yè)數(shù)據(jù)重復(fù)異常銀行流水余額：數(shù)據(jù)相似度達(dá)100%ZJ010115

某食品公司ZJ010116

某醫(yī)用公司ZJ030022

某制造公司ZJ030023

某紡織貿(mào)易公司異常清洗不同類型企業(yè)數(shù)據(jù)重復(fù)異常銀行流水余額：數(shù)據(jù)相似度達(dá)13599%自動化+1%人工核查自動識別+主管排查，高效、省時對不同維度、不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)驗證不局限于單個的數(shù)據(jù)點的異常，而且包含數(shù)據(jù)區(qū)間的異常，指標(biāo)間的異常，甚至包含不同類型企業(yè)間的數(shù)據(jù)異常自動識別出異常值驗證人工抽查驗證異常清洗99%自動化+1%人工核查自動識別+主管排查，高效、省時自動36分析指標(biāo)——產(chǎn)業(yè)鏈采購訂單庫存銷售物流結(jié)算訂單訂單增長率訂單波動率訂單響應(yīng)時間庫存庫存轉(zhuǎn)化率庫存波動率庫存效率銷售銷售波動率銷售成長性銷售金額波動率結(jié)算平均支付周期收入金額增長率收入金額波動率分析指標(biāo)——產(chǎn)業(yè)鏈采購訂單庫存銷售物流結(jié)算訂單訂單增長率訂單37分析指標(biāo)——非產(chǎn)業(yè)鏈銷售指標(biāo)銷售金額均值銷售數(shù)量均值月銷售金額波動率月銷售數(shù)量波動率月交易次數(shù)波動率人均銷售收入銷售金額增長率銷售數(shù)量增長率人力指標(biāo)管理層員工人數(shù)管理層員工月平均工資員工人數(shù)員工月平均工資人力成本波動中高層員工工資波動率員工總?cè)藬?shù)波動率員工離職率中高層員工占比人均銷售額人力成本增長率中高層員工工資增長率員工人數(shù)平均增長率中高層員工人數(shù)增長率銀行流水指標(biāo)轉(zhuǎn)出金額均值轉(zhuǎn)入金額均值轉(zhuǎn)出筆數(shù)均值轉(zhuǎn)入筆數(shù)均值賬戶余額均值企業(yè)日均流動金額企業(yè)日均余額企業(yè)人均帳戶余額轉(zhuǎn)出金額波動率轉(zhuǎn)入金額波動率現(xiàn)金余額波動率凈現(xiàn)金增長率應(yīng)收賬款指標(biāo)月借方金額合計月貸方金額合計移動借方金額集中度移動貸方金額占比移動余額占比月往來還款率移動往來還款率月借方金額波動率月貸方金額波動率現(xiàn)金流效率應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)效率移動應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)效率人均用水量人均用電量人均用電額人均用水額人均用水量增長率人均用電量增長率收入能耗比用電額增長率用水額增長率能耗指標(biāo)分析指標(biāo)——非產(chǎn)業(yè)鏈銷售指標(biāo)銷售金額均值人力指標(biāo)管理層員工人38信用分值精細(xì)化的個體屬性+明細(xì)評分機制。在計算根據(jù)環(huán)境影響的評分項時可以更加精細(xì)的估計環(huán)境對企業(yè)的總影響。從而更加精細(xì)的為該企業(yè)評分。評分方法：基于個體屬性+環(huán)境+群體+個體明細(xì)數(shù)據(jù)的評分方法個體數(shù)據(jù)（屬性+明細(xì)）環(huán)境群體企業(yè)精細(xì)化的個體屬性+明細(xì)評分機根據(jù)定位評分（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，邏輯回歸，…）精細(xì)化的根據(jù)環(huán)境影響評分信用分值精細(xì)化的個體屬性+明細(xì)評分機制。評分方法：基于個體屬39信用分值客觀信用綜合評分經(jīng)營效率評分投資效率;銷售效率;能耗效率;人力資源效率;

應(yīng)收賬款效率;客戶群體效率;產(chǎn)品效率企業(yè)成長評分運營穩(wěn)健評分資產(chǎn)規(guī)模評分現(xiàn)金流成長性;應(yīng)收賬款成長性;產(chǎn)品成長性;人力資源成長性;

銷售成長性;客戶群體成長性現(xiàn)金流穩(wěn)定性;應(yīng)收賬款穩(wěn)定性;產(chǎn)品穩(wěn)定性;人力資源穩(wěn)定性;

銷售穩(wěn)定性;客戶群體穩(wěn)定性；能耗穩(wěn)定性現(xiàn)金規(guī)模;應(yīng)收賬款規(guī)模;產(chǎn)品規(guī)模;人力資源規(guī)模;

銷售規(guī)模;客戶群體規(guī)?？偡侄壴u分三級評分信用分值客觀信用經(jīng)