原標題：壹諾數科：大數據賦能普惠金融 壹諾數科交出亮眼成績單

我國中小微企業每年貢獻了60%以上的國內生產總值，是國家重要的經濟支柱。然而，壹諾數科認為與中小微企業在國民經濟社會發展中的地位相比，其獲得的金融支持匱乏，“融資難、融資貴”問題嚴重制約中小微企業的發展。

國務院為解決這一問題，密集出臺了一系列文件。政府工作報告更進一步指出，2019年國有大型商業銀行的中小微企業貸款要增長30%以上。然而，中小微企業普惠金融風控難、核實難，也是金融機構不可言說之痛。

粗放型風控 制約普惠金融發展

中小微企業狀況復雜、信息透明度低，金融機構粗放的風控模式已無法有效預警其風險。

信息割裂是中小微企業融資不足的重要根源。中小微企業管理制度、財務制度、年報制度并不健全，導致金融機構難以獲取中小微企業完整信用信息，風控難度大、效果差。

在貸前、貸中、貸后三大環節，粗放型風控模式嚴重依賴人工審核。而中小微企業審批流程與大型企業流程一致，但中小微企業貸款額度低、貸款動作頻繁，使得普惠金融單筆業務交易的邊際成本高，收益低。金融機構投入與產出不成正比。

隨著金融機構數量不斷增多，黑產鏈條也層出不窮。由于黑產鏈條完整多樣，各種危險客群在各類場景下風險表現的不一致，導致金融機構已有模型無法及時甄別高危業務。

大數據賦能金融 壹諾數科亮出“成績單”

針對傳統風控模式無法解決的三大痛點，壹諾數科通過對大數據的整理、分析、挖掘與應用，以金融科技為發力點，對傳統金融業務進行流程改造、模式創新、服務升級，交出了一份亮眼的成績單。

依托信息技術與經濟社會的交匯融合，壹諾數科采集來源分散、格式多樣的風控數據，以“量”的積累推動數據分析“質”的提升，打破信貸雙方的信息壁壘。并針對普惠金融用戶具有風險高、波動大等特點，通過“數據+算力+算法+場景”的疊加效應，將金融風險預警化解能力提升到新的高度。在打擊黑產方面，壹諾數科預制了針對多種客群類型與業務階段的專家方案，開發多類風控模型，實現用戶網格化精細管理。通過普惠平臺、增信方、資金方的風險模型進行交互驗證，使評估結果更為準確。

壹諾數科利用人工智能、風控云、大數據等技術，為金融行業交出了一份切實可行、科學性強、風控效果佳的服務方案，助力金融機構提升風險識別、風險監測、風險預警、風險隔離等風險防控能力。

未來，壹諾數科將繼續致力于大數據在金融場景的應用，為防范金融風險、普惠大眾金融提供更具價值的智能化金融服務。以大數據賦能普惠金融，為建立數字化智能金融新生態、推進風控智能轉型作出貢獻。

文章轉自 www.inuol.com返回搜狐，查看更多

責任編輯：