传统金融机构在服务中小微企业时主要面临两个问题:一是投入产出限制,在传统银行授信模式下,中小微企业企业因信贷规模小,金融机构很难实现盈利;二是中小微企业经营相对不规范,传统企业风控受到较严重影响,企业数据维度少、数据真实度低等原因直接影响中小微企业风险量化,进而造成了金融机构在面对中小微企业客户时难以识别客户风险。
中小微金融服务平台通过大数据平台帮助银行量化小微企业风险,在客户准入、核额等方面提供服务,为金融机构输送优质中小微企业信贷用户。
产业供应链服务平台是面向核心企业上下游融资金融服务平台,通过引入融担公司和产业风控,将传统模式占用核心企业信贷额度问题转移给融担公司,同时降低核心企业风险敞口。
针对当前信息剧增现状,腾讯产业大数据平台整合了政务数据、产业数据和互联网数据等数据源,通过弱相关、离散化的数据对企业风险进行量化识别。
腾讯中小微企业金融服务平台核心模型分为三类:产业经营模型、企业竞争力模型和企业主风险模型,其中企业经营模型主要是纵向时间尺度上对比;企业竞争力模型主要是横向行业(产业)内竞争对手对比;企业主风险模型主要是企业主在财务、欺诈、多头等不同维度风险评价。
企业经营风险模型主要企业纵向分析企业经营情况,包括一个历史2个完整周期内企业经营波动性、企业客户规模变化、企业合作伙伴变化、企业员工规模变化等因素,综合评估企业发展各项指数。
企业竞争力模型风险量化逻辑主要从横向对比,包括在同地域内企业对比、同行业内企业对比和产业链内企业进行对比,量化企业在不同比较条件下“相对评分”,即分析不同维度下企业所处位置。
企业主风险模型主要从企业主财务风险、欺诈风险、多头风险等维度进行分析,量化企业主在不同维度的风险指数,企业主风险因子随着企业规模变大显著性逐步减弱,授信额度超过500万案例中企业主风险模型权重低于15%,同时不同行业企业主模型权重不同。
政务数据在小微企业定性分析和定量分析中具有显著作用,其中税务数据、水电数据、社保公积金数据和发票数据可以量化反应小微企业的经营状态;工商数据、司法数据等可以反应小微企业经营性质。工商数据、司法数据、资质认证数据等政务数据可以从企业性质方面进行评估,从企业稳定性、企业合规性、是否高新企业等维度进行企业分析。税务数据、水电数据、社保数据、公积金数据、发票数据在可以量化反应企业经营状态的变化,从员工规模、收入规模、店面规模等。
针对不同行业企业、不同地域企业、不同规模企业,量化分析企业当前经营性情况,依据当地政策对于有融资需求、定向行业小微企业个性化定价,精准扶助切实受影响小微企业。
为更好的提供中小微企业风险量化服务,产业大数据平台支持多方隐私计算方式进行联合建模,即金融机构的样本数据可以实现不出域条件下与腾讯产业大数据平台进行联合建模,通过模型定制的方式获得更好的模型效果。
新上德智慧化工隐患排查系统对企业所有设备、仪器、电器、重要安全设施、技术图纸等建档管理;建设企业隐患排查人员库和维修人员库;根据企业隐患排查规则自动或手抽取隐患排查工单,也可作为应急检查选定某一设备形成排查工单;对巡检过程中分数低于正常值的设备进行预警形并成整改工单并分派给与相关维修人员,维修人员整改完成后需由管理员对修改结果进行审核。对历史已完成隐患排查工单和维修工单进行不低于3年的储存记录。
人员管理
工单派发
设备管理
异常预警
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