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      數字化風控-圖計算八個應用場景


      中華品牌管理網   2019-08-05  作者:封軍雷/孫宇熙/王煒    訪問人數:0  共有(0)條評論 我要評論
      核心提示

      新技術的發展推動銀行業智能化和數字化。金融科技可以應用到不同業務領域,使企業之間或企業與個人之間形成了復雜的金融網絡,需要客戶和銀行多加識別和防范,減低貸款風險。

         近年來,人工智能(AI)、區塊鏈(Blockchain)、云計算(Cloud Computing)、大數據(Big Data )等新技術快速發展,推動銀行業邁向智能化、數字化“精智工廠”一張客戶訂單的精益數字化之旅“精智工廠”一張客戶訂單的精益數字化之旅課程,旨在幫助學員深刻解讀智能制造時代下的精益典范工廠——“精智”工廠的運營模式和最佳實踐案例,帶領學員感受一張客...[詳細]VeriSM?數字化時代的企業服務管理VeriSM?數字化時代的企業服務管理培訓,使學員通過建立完整的從文化到模式到技術的整體方案,給企業轉型為服務型組織提供了很好的方向和方法,具有非常有益的價值,...[詳細]數字化營銷數字化營銷課程培訓,幫助學員了解互聯網思維,現下互聯網產業最有總結性的思維和商業模式,不單可以為我們更好地解讀,也為我們打開一個全新的思維空間和學習借鑒的...[詳細]云計算架構建設與數字化轉型最佳實踐培訓班云計算架構建設與數字化轉型最佳實踐培訓,幫助學員系統全面地了解和學習云計算和超融合架構的原理、技術、開發和部署方法等,熟悉超融合主流廠商的解決方案,熟悉主...[詳細]時代。銀行將金融科技運用到業務、運營、科技、風控、營銷、服務、管理等各領域,以AI為技術支撐,構建銀行“智慧大腦”,實現信貸業務全流程管控和授信客戶評級模型優化,精準定位,降低信貸管理風險,增強風險防控能力。

      隨著經濟全球化和市場經濟的高度發展,企業與企業、企業與個人通過資金連接形成了復雜的金融網絡,例如企業、銀行、信托公司、保險公司、擔保公司等經濟主體,通過股權、擔保或互保、關聯交易、金融衍生品、供應鏈關系以及管理層的多重身份等形成錯綜復雜的信用關聯關系。在關聯信用網絡中,由于關聯信用主體之間的關聯關系錯綜復雜,關聯信用風險常常呈現出傳染的“多米諾骨牌”效應。基于上述背景,商業銀行面向客戶關系復雜網絡構建新型AI風險監控體系是趨勢和潮流。

      AI技術分支——圖計算與圖數據庫是一種拓撲結構極為簡潔(僅由點和邊組成)、可以表達任意維度的數據間形成的高維、復雜的網絡拓撲構造的體系架構。銀行基于客戶關系網絡,利用圖計算和圖數據庫可以構建客戶關系圖譜,關注客戶各類信息之間的關聯性,實現客戶洞見從局部到全網、從靜態數據到動態智能的跨越,構建客戶全網關系圖譜,發現潛在的風險并預判風險傳導路徑、概率、影響客群。圖數據庫、知識圖譜技術將給現有的信用風險管理帶來革命性、顛覆性變化。

      個人業務中的反欺詐
      關系人圖譜是現代反欺詐應用場景中最重要的手段。根據團體欺詐會共享部分信息的特點,利用圖挖掘發現不同用戶之間的信息關聯性,從而識別欺詐團體。這些關系很容易在關系人圖譜中被發現。通過對風險暴露人的N層圖挖掘,來篩選出有任意層數關聯的疑似欺詐人員進行攔截。

      識別企業關系圖譜
      目前銀行對于影子集團、集團客戶多層交叉持股、股權層層嵌套復雜關系的識別手段相對較為落后。隨著企業集團化、家族化、多元化發展,單一企業通過資本運作組建成商業帝國;各類資本系內部股權不透明,隱形股東和股權代持現象頻繁發生,主要股東、控股股東、實際控制人、一致行動人、最終受益人不明晰;企業與股東個人、企業與企業之間的關系與交互影響愈加復雜,單個客戶信用風險的爆發有可能引發整個關聯客群的風險。

      企業、高管及關聯公司構成一個復雜的關系網絡,利用圖計算引擎搜索國家企業信用信息公示系統,遍歷集團成員及關聯企業之間的股東及股權結構情況,判斷是否存在交叉持股、受同一股東控制和高管任職關系,識別出隱蔽關聯關系,有助于發現關聯交易非關聯化、關聯交易利益輸送等違法、違規線索。

      圖計算以任意企業(圖一中的大紅點)為起點,以股權為紐帶,向上穿透到該企業最終實際控制人,向下穿透到該企業任意層股權投資的所有企業及其股東。

      企業擔保圈貸款風險識別、防范
      中小企業為了滿足銀行授信要求、提高其信用等級,通過關聯企業、產業鏈上下游客戶、關系人等相互擔保,形成擔保圈(鏈)乃至關系更為復雜的“擔保網”。擔保鏈中的企業普遍存在超出自身實力對外融資和擔保的現象,擔保鏈整體凈資產無法覆蓋銀行信貸風險,容易爆發風險連鎖反應。特別是在經濟下行周期,當擔保圈中個別企業發生經營問題和財務危機時,往往產生多米諾骨牌效應,風險很快傳染整個擔保圈,導致圈內企業整體陷入困境,從單個企業經營風險轉到擔保圈客群流動性風險,進而引發區域性風險。

      采用知識圖譜、圖計算引擎為核心技術,深度圖挖掘銀行授信客戶信貸信息,揭示出客戶復雜擔保網絡,最終形成可視化銀行擔保圈風險圖譜,直觀、高效地識別出客戶是否存在聯保、互保、循環擔保情況,在此基礎上構建貸后違約風險預警模型,為防范、化解企業擔保圈貸款風險提供條件。

      基于擔保圈風險圖譜客戶貸后違約風險模型,進行自動預警,提早行動,及時切斷了風險傳導路徑,防范信貸交叉違約風險,減少了銀行風險運營成本。

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      標簽:供應鏈金融金融科技監管科技
      來源:銀行家雜志
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