8月4日，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化研究與咨詢機(jī)構(gòu)愛(ài)分析ifenxi發(fā)布《2020愛(ài)分析·銀行數(shù)字化廠商全景報(bào)告》（以下稱“報(bào)告”），基于對(duì)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)研，涵蓋了零售、小微、對(duì)公、資產(chǎn)與財(cái)富管理等的各條業(yè)務(wù)線16個(gè)數(shù)字化場(chǎng)景，思賢科技憑借【銀行數(shù)據(jù)與智能解決方案】入選小微業(yè)務(wù)營(yíng)銷與風(fēng)控場(chǎng)景廠商名單及案例報(bào)告。
后疫情時(shí)代加速銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型
開(kāi)年以來(lái)，由于受到新冠疫情影響，中國(guó)銀行業(yè)將持續(xù)面臨不良資產(chǎn)率升高的壓力。據(jù)銀保監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，相比于2020年年初，一季度末全國(guó)銀行業(yè)不良貸款率上升0.06%，達(dá)到2.04%。其中，受疫情影響較為嚴(yán)重的住宿餐飲業(yè)的不良貸款率上升0.14%，小微企業(yè)的不良貸款率上升0.12%，個(gè)人消費(fèi)貸款的不良貸款率上升0.13%。
愛(ài)分析ifenxi報(bào)告指出，在不良資產(chǎn)率承壓的背景下，中國(guó)銀行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程將持續(xù)深化。國(guó)有銀行、股份制銀行等全國(guó)性銀行面向存量用戶的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能力的重要性凸顯。而地方性銀行將成為數(shù)字化建設(shè)的生力軍，小微業(yè)務(wù)數(shù)字化是其建設(shè)重點(diǎn)。
思賢科技自2018年以來(lái)，深耕于銀行金融行業(yè)數(shù)據(jù)與智能解決方案，幫助銀行實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合化、模型動(dòng)態(tài)化、流程自動(dòng)化，全面助力傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。與建行總行，數(shù)十家全國(guó)股份制銀行和頭部城商行、農(nóng)商行，展開(kāi)合作，為銀行提供中小企業(yè)信用評(píng)估數(shù)據(jù)和模型。
盡管今年受到疫情的影響，一季度，思賢科技提供給銀行的中小企業(yè)信用評(píng)估數(shù)據(jù)超過(guò)89.4萬(wàn)條。為上海市發(fā)放中小微企業(yè)貸款59.8億，企業(yè)數(shù)量到達(dá)762家，為全國(guó)發(fā)放526.8億，企業(yè)數(shù)量達(dá)到13354家。
數(shù)據(jù)與智能解決方案賦能銀行風(fēng)控與運(yùn)營(yíng)
傳統(tǒng)的銀行中小企業(yè)信貸審批流程復(fù)雜冗長(zhǎng)，導(dǎo)致信貸業(yè)務(wù)難以覆蓋大量長(zhǎng)尾客戶，因此通過(guò)數(shù)字化、智能化技術(shù)賦能信貸業(yè)務(wù)，全面提升客戶洞察和風(fēng)控能力，充分挖掘線下、存量小微客戶價(jià)值，已成為實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的重要手段。
據(jù)思賢科技副總裁楊建鑫介紹，銀行在數(shù)字化信貸場(chǎng)景中，會(huì)面臨企業(yè)外部數(shù)據(jù)維度的缺乏、內(nèi)外數(shù)據(jù)沒(méi)有融合、外部數(shù)據(jù)未結(jié)構(gòu)化等問(wèn)題，無(wú)法滿足風(fēng)控業(yè)務(wù)場(chǎng)景。思賢科技通過(guò)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，全方位實(shí)時(shí)采集海量外部數(shù)據(jù)，對(duì)不同來(lái)源、結(jié)構(gòu)不一的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面數(shù)據(jù)治理，運(yùn)用NLP處理技術(shù)，使數(shù)據(jù)之間相互關(guān)聯(lián)、形成金融行業(yè)知識(shí)圖譜，建立平臺(tái)自動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)企業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，幫助銀行提升風(fēng)控管理能力。同時(shí)在貸后提供實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。
據(jù)悉，思賢聚焦基于大數(shù)據(jù)和認(rèn)知決策的新一代數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)智能，致力于利用大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、NLP、OCR和知識(shí)圖譜等核心技術(shù)，對(duì)銀行企業(yè)信貸中的貸前評(píng)估、貸中核價(jià)、貸后預(yù)警等的風(fēng)險(xiǎn)全流程管理，助力銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理體系的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。
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