1. 数据采集与整合模型通过 API 接口获取企业财务数据(如纳税记录、银行流水)、征信报告、工商信息、海关数据等多维度信息,构建 “数字画像”。非结构化数据(如企业主社交媒体行为、行业新闻)通过自然语言处理(NLP)技术分析,识别潜在风险点。2. 风险评估模型传统模型:基于逻辑回归、决策树等算法,设定违约概率(PD)、违约损失率(LGD)等核心指标。深度学习模型:利用神经网络算法挖掘数据间非线性关系,例如通过企业上下游交易数据预测供应链稳定性。实时监控:部署机器学习模型持续跟踪企业动态,如交易异常波动、涉诉信息,触发风险预警。3. 应用场景自动化审批:小额贷款场景中,模型可在分钟级完成信用评分,替代人工尽调。反欺诈识别:通过图神经网络(GNN)分析企业关联关系,识别虚假贸易、关联交易等欺诈行为。押品估值:利用计算机视觉(CV)技术评估房产、设备等抵质押物价值,降低人工估值误差。
发布于2025-5-27 09:06 郑州


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