拓尔思“数据要素×”典型案例之一 | 高质量公共数据助力金融风控质效双升

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　　— 2024 —

　　拓尔思“数据要素×”典型案例之一

　　高质量公共数据助力金融风控质效双升

　　风险防控是金融工作的永恒主题，对于银行业金融机构来说，如何借助数字化、智能化手段提升风险防控水平，这是一个关系到金融稳定的重要课题。拓尔思（300229）数星智能风控服务平台整合多源数据，挖掘数据关联，穿透多维视角，洞察产业与企业风险，为银行风险防控数智赋能。

　　一是开展网络数据多渠道采集和规范化处理，全面丰富银行风控数据种类。在对公信贷场景下，银行内部企业信息维度单一，多以企业财务流水、负债等基本面信息为主，缺少征信、工商、司法、电力、舆情、产业链等综合性信息。拓尔思7×24h实时采集企业动态、新闻资讯、上市公司信息、司法、信用、知识产权、招聘信息等公开信息，通过 1000多种数据清洗规则, 确保采集文本数据的内容干净及统一规范。

　　二是海量异构多维数据的汇聚和全方位治理，实现外部风控数据优质供给。拓尔思将上述数据与企业流水、资产负债、涉税、质检、环保、海关、产业链等异构数据进行统一加工，结合大模型对企业名称、经营范围、经营活动、相关描述、重要指标等信息进行自动识别、打标、提取等，形成高质量金融风控数据集。

　　三是高质量风控数据集与大模型的融合碰撞，实现全流程风险管控高效诊断。拓尔思围绕公司治理、经营管理、财务风险、信用风险、声誉风险、关联风险等一级风险指标构建了一套金融客户风险体系，风险标签包括80多个大类和260多个小类。结合知识图谱和大模型，平台可精准识别企业复杂关系、分析群体特征、监控区域性风险，预警信号准确率超98%，风险识别准确率超85%。基于AI Agent智能体，在风险预警、风险报告生成和风险摘要生成等场景提供Agent工具链应用，提升风险分析的准确性、时效性与融合性，优化用户体验。

　　数星智能风控服务平台聚焦前瞻预防和智能化风控，努力让风险应对走在市场曲线前面。平台覆盖贷前、贷中、贷后全流程风险管控，为客户输出高质量预警信号，包括但不限于企业风险画像、预警信号筛查、风险事件监控等功能，并且工作人员无需专业知识，也能轻松判断企业产业链传导、涉诉、涉税等专业风险。

　　自该平台推出以来，拓尔思已服务众多行业标杆客户。例如，公司与某国有制银行合作建设风险监控平台，面向该行100万家企业授信客户，实时监控在营企业风险、推送风险信号，形成跟踪反馈闭环，大幅降低不良率。公司与某股份制银行合作为其全集团近12家金融子公司针对贷后风险管理、投后风险管理、供应商监控、宏观研究、合规内控等多场景，构建基于异构数据的智能化预警服务，提前半年预测康得新、三一地产等重大风险事件。

来源：拓尔思官微

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