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Core business
快、准、省:
AI交互可以快速处理大量数据,提速决策过程;AI可以减少人为错误,提升工作效率和生产力;AI可以根据需求自动分配资源,节省人力资源!
兼容高:
年龄不设限,AI智能引导协助高精度语音识别方言亦可,随时随地7*24申请服务。
自学习:
AI具备自学习能力,在用户规模,数据规模扩大的同时,能力也会不断提升。
2023年9月19日,央行为推动实体经济发展,解决我国中小微企业融资难融资贵问题,正式决定推动全国中小微企业资金流信用信息共享平台(以下简称共享平台)的建设工作。共享平台主要借鉴了欧洲开放银行政策模式,建立了以“资金流信用信息账户”为核心的“加工 -> 授权 -> 共享”的新业务模式。
大数据平台建设:
完成大数据平台建设工作,搭建大数据仓库和大数据处理底座。
数据采集与治理:
面向省内金融机构,完成金融数据采集与数据治理工作。
征信平台建设:
建设征信平台,为服务金融机构提供有效的路径支持。
模型训练与数据挖掘:
相关方共同参与,以应用场景为指导,挖掘数据潜在价值。
一代系统
手工录入方式需要金融机构投入大量人力进行数据录入和维护,成本较高;
模板能够实现的校验功能有限,成功上传有时需经多次校验修正;
工作量大且较为繁琐,不适应批量导入的需要。
二代系统
提高金融机构获取总行货币政策工具支持的效率;
降低人民银行分支机构和金融机构人力投入;
有利于金融机构提高报送数据质量管控能力;
有利于提高系统安全和数据安全。
根据《征信业管理条例》,从事信贷业务的机构需按照人行征信数据采集范围及规范,准确、完整、及时的向征信系统报送数据。
随着人民银行二代征信系统上线升级,数据报送模块将实现一二代升级切换,金融机构需完成数据上报接口程序的开发升级工作,在技术对接和数据合规性方面面临着巨大的挑战,时间紧、任务重,需付出极大精力来满足二代征信系统的报送要求。
为应对这一现状,盛华聚龙特推出服务于各类金融机构的征信咨询服务和征信数据报送系统,依托对二代征信采集规范的深入理解、优秀的技术开发能力及丰富的接口对接经验,帮助金融企业快速解决对接人行征信的技术难题,高质量的完成二代征信数据报送。
近年来,随着互联网金融、民间金融、消费金融的快速发展,征信查询业务呈现爆发式增长,一些不符合征信接入机构条件的金融机构为满足自身对信用报告的需求,通过非法的手段获取信息主体的信息报告,导致违规查询、报告泄露事件频发,严重影响了信息主体的信息安全。
为了保证信息安全,规避信息泄露与违规查询,中国人民银行不断出台加强征信合规管理与信息安全的通知,要求各征信接入机构根据自身状况,建设征信查询前置管理系统,切实提高征信查询的风险防范水平,进一步加强征信合规管理,防范征信信息泄露等。
查询机负责完成免责声明展示与确认、身份证读取、现场照片采集、手机号码采集、征信报告版式选择、征信查询缴费操作、获取报告并打印等前端操作。
征信查询流程和处理逻辑在人行后台实现,服务器集中处理各查询机与征信系统之间的信息交换,联网获取身份证信息、真伪验证与一致性验证、公安部高清照片获取、人脸比对、征信信息请求与合成报告等核心流程。
查询机增加特殊人群和异议处理功能,异议处理功能通过自助身份核验、自助异议填报、自助报告领取三大模块解决自主异议处理业务功能,释放柜面压力。由于证件原因(丢失,消磁等),无法通过自助查询机身份证读卡器去办理报告查询业务的人群,可以通过特殊人群查询服务来进行查询征信报告操作。
随着我国社会主义建设迈入崭新阶段,金融基础设施愈发健全,人民对于信用报告查询的需求也随之成倍增加。由于信用报告自助查询类服务“软门槛”过高,且尚未出台国家级标准或行业规范,致使各厂商前置系统各自为战,形成数据孤岛,无法释放数据潜在价值。与此同时,伴随前置系统数量的增加,人民银行内部信息系统复杂度陡然攀升,这无疑将带来管理难度的大幅增加。现阶段,面对各厂商前置系统,管理和运维人员缺乏统一的操作界面进行集约化、统一化、便捷化管理,管理效率难以满足现代化管理要求,征信服务质量无法得到有效提升。
本平台旨在整合各自助查询机厂商和柜面前置系统,统一管理自助查询机和征信用户,规范自助查询机业务流程,为省人民银行分中心提供全省统一的征信用户管理、聚合支付接入及对账、全省设备管理、全省大屏监控预警、相关数据的综合统计与报表等功能。
行业现状
(1)未能更充分的挖掘征信数据的信息
(2)建模样本质量和数量不一,影响建模效果
(3)项目冷启动风险高,初始策略制定困难
(4)定制化模型的效果参差不齐,存在时效性问题
(5)复杂模型的上线周期长,实现能力好坏不一
应用场景
(1)已经存在稳定执行一段时间的客制化模型
(2)模型效果希望有进一步的提升,降低坏账
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