Innovate smart risk control methods Focus on corporate risk assessment
提供全流程解决方案
SOLUTION
智能精准营销
通过多样化的数据挖掘和模型开发,构建客户画像,并运用多样化的营销策略,支撑客户、产品、渠道的精准营销。
智能风控管理
基于多项人工智能核心技术,赋能金融机构在贷前准入、风险评估、申请反欺诈等不同阶段进行风险把控,帮助金融机构有效识别、过滤高风险客户及业务,减少资金损失。
智能监测管理
通过对目标企业进行智能化监测,可赋能金融机构、核心企业、政府部门等不同类型客户进行贷后风险监测、合作伙伴经营履约行为监测等,可预知、防范潜在企业风险。
定制化场景服务
可针对不同客户、不同业务的特定需求,进行定制化的场景服务,包括定制化模型服务、定制化系统服务、定制化公开数据服务等。
商业调查
多样化的企业评估报告,可满足核心企业对上下游企业合作风险进行评估、政府部门对拟招商企业进行资质评估、信贷机构对客户进行前期风控初筛等不同客户的不同需求。
核心产品介绍
PRODUCT
企业风险报告
冰鉴企业综合风险评估报告,运用冰鉴大数据处理技术,大数据建模能力及冰鉴自研的知识图谱计算能力,综合评估企业风险,预测企业表现。 报告覆盖50+数据维度,涵盖1000+指标变量,利用模块化、标准化的框架及模板,将目标企业的评估结果,量化指标,风险解析及整合的基础信息,完整呈现。 报告可应用于不同的业务场景,为企业、金融机构等业务决策提供参考。
  • 风险综合评估分析
  • 风险深度量化解析
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数据开放平台
整合企业海量数据,提供可灵活接入的标准化数据接口,为客户提供优质的数据服务。覆盖场景丰富,从金融机构贷款的贷前审批到贷后监控,从供应商的准入到供应商的管理,以及对企业风险的监控和识别等,产品形式多样,除基础数据外,更有基于图谱技术和建模能力的评分、指标及标签等。
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模型服务
MODEL
南京冰鉴科技作为一家致力于小微企业进行全方位信用评估的金融高科技公司,在企业信贷业务中广泛运用机器学习算法和大数据相关技术,基于历史数据建立机器学习模型、反映被评价对象的信用状况。目前模型团队自主开发及优化应用的人工智能核心算法的代码包括但不限于:XGboost、深度学习、支持向量机、自适应增强模型等。模型服务涵盖于客户精准营销获客、贷前审批、贷中监控以及贷后催收等场景,拥有全场景使用优势。模型风控效果稳定、模型结果标准化输出,支持客户数据反馈及模型调优工作,并可实现相似产品的模型迁移,具有良好的延展性。
获客营销
客户响应模型
客户需求模型
客户资质模型
客户价值模型
贷前准入
申请评分模型
营收风险模型
人行征信模型
定额定价模型
贷中关注
贷中监测规则
还款行为模型
高危客户名单
监测预警策略
贷后管理
贷后指标加工
贷后管理模型
贷后客户评分
催收策略建议
我们的优势
ADVANTAGE
大数据建模
基于多项人工智能核心技术,赋能信贷机构在贷前审核、风险评估、申请反欺诈、帮助信贷机构有效过滤高风险行为,减少资金损失
海量数据
拥有上亿级企业全息数据库,涵盖数据包括企业工商信息、司法信息、行政负面信息、欠税信息、海关信息、无形资产信息等
机器学习算法
拥有硅谷领先的机器学习建模算法开发和优化应用经验,包括但不限于:XGBoost、深度学习、支持向量机、自适应增强模型等
知识图谱
通过企业的投资、任职、涉诉、担保等数据,运用图算法,构建目标企业为核心向外层扩延的网络关系图谱,对企业的担保风险、关联风险进行深度挖掘
合作案例
COOPERATION
小微信贷
智能供应链
概述
冰鉴科技供应链金融解决方案主要面向供应链核心企业或产业平台,根据其上、下游客户交易场景,围绕整个业务环节的商流、物流、资金流、信息流等数据信息,运用大数据、云计算、人工智能、区块链等科技手段,识别并管理整个供应链流程中的潜在风险。
案例:某银行烟草行业供应链全风控流程模型
该项目主要围绕某集团这一核心企业为主体,基于其产业链的上游烟农、下游烟商客群特征和业务场景,为其上、下游客户开展相应的金融服务。冰鉴科技通过梳理烟草行业的交易结构,结合行业特征,协助行方设计多款金融产品,同时基于行方及核心企业授权数据,搭建了一套适合烟草行业的特色风控模型,有效帮助某银行提高了风控审批效率,降低了融资风险。
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