提供场景化风险数据,支撑信用风险管理决策,并为受评经济主体、受评债务融资工具等提供信用评级
基于对信用风险的全面理解,深度挖掘复杂的企业关联及受益关系,实时监测舆情、司法、诚信等负面信息,从而为客户的机会挖掘、投前尽调、投中分析以及投后监测提供全面、及时、准确的信用数据服务。公司四款数据产品:固收数、图谱数、预警数及经营数,成功挂牌上海数据交易所和郑州数据交易中心。
从数据采集,处理挖掘,存储治理,数据传输以及下游系统应用5个方面,为客户提供端到端的信用服务方案。
通过运用自然语义处理技术、构建信用风险知识图谱,深度挖掘企业关联及受益关系,监测舆情负面信息,预警企业风险传导。
拥有成熟的数据处理方法和经验,可充分支持各类金融产品和主体信息的不同分析维度的个性化指标和底层数据的采集和加工需求,如私募债,私募ABS数据采集等。
旨在解决金融机构风险预警工作中的切实痛点,包括:外部监测信息存在大量冗余、难以快速形成一致性风险预判、风险处置全面性不足等。中证数智在全面风险管理框架下,协助金融机构构建中心化的智能预警平台,可有效满足投资、融资、保荐、声誉管理等多业务场景需求;同时减少在数据采购上的重复投入。
依托大数据构建的客户、业务关系网络,应用智能化算法和模型,有效支撑证券公司信用风险识别、评估、监控的全过程管理,助力实现客户评级、准入、统一授信、限额管理、风险计量、风险监测的统一管控。
通过运用自然语义处理技术、构建信用风险知识图谱,深度挖掘企业关联及受益关系,监测舆情负面信息,预警企业风险传导。
使用机器学习模型每日评估主体信用水平变动,预测首次违约平均领先外评9个月,捕捉率高达97%。
深耕风险传导网络,挖掘19类产业风险传导动因和4类城投风险传导动因,覆盖产业、金融、城投核心主体。
贴合不同业务特点,设计业务管控策略,提高三道防线风险排查诊断能力,提供集团级业务预警全景视图。
建立数据模型,帮助金融机构实现客户、业务、风险、工商、图谱、舆情等多主题、多数据源的数据整合,形成内外部融合的数据资产。
应用图谱技术,构建贴合业务场景的关系图谱,助力金融机构自主化图平台搭建;应用智能化图算法,实现大规模节点的路径关系计算和探查,满足疑似实控人挖掘、受益所有人挖掘、集团派系构建、关联方穿透等多场景应用。
除提供解释性较强的传统规则和统计模型分析外,依托大数据和AI智能模型,实现客户疑似关系挖掘、智能化风险标签、风险计量与传导应用。
通过子公司中证鹏元及其境外全资子公司中证鹏元国际开展信用评级业务。中证鹏元经中国人民银行、中国证监会、国家发改委及香港证监会认可,在境内及香港市场从事信用评级业务,并具备保险业市场评级业务资格,已实现境内市场全牌照经营。
专注评级行业30年,已建立完善的评级基础数据体系和评级技术研究及质量管控体系。
具备严谨、科学的组织结构和内部控制及业务制度,有效实现了评级业务“全流程”合规管理。
拥有成熟、稳定、充足的专业人才队伍,技术人员占比超过50%,且95%以上具备硕士研究生以上学历。