信用风险管理数据服务站
2019-11-13 13:17:02 0 举报AI智能生成
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大纲/内容
2. 系统功能
1. 系统结构
（1）关联与整合
企业形象、数据类型和分析计算模型
（2）风险估计
规则、最佳实践和预测分析
（3）实时事件驱动的应用程序
（1）财务数据站
公众舆论监督
企业风险计算模型
金融数据库
（2）内部风险控制系统
风险成本核算
投资组合管理
公司估价
2. 风险事件站
（1）关联与整合
规则、最佳实践、约束条件和预测分析
（2）实时事件驱动的应用程序
（1）
企业信用监控
风险衡量与预测
紧急情况
市场状况的变化
企业估值变化
操作错误
数据模型推广
其他事件
（2）
实时评估报告更新
早期预警和提示
发起立即响应的进程
自动重新评估价值
自动核算成本
停止交易
重新生成估值和信用
管理自动化
3. 传统IT的演变
（1）金融行业的标准IT框架
客户端
银行、电子银行、电子邮件、在线贷款
场景
消费金融，开放平台API
业务平台
金融超市、消费信贷、交易融资、综合支付、生活服务、客户中心、产品中心、账户中心、会计中心、资本资产
数据平台
智能营销、智能风险控制、智能客服、智能顾问
DevOps平台
持续集成、持续构建、自动测试、持续交付、持续部署
云管理平台
管理控制台、云监控、审计服务、资源权限、资源配置、计费、OpenAPI
IaaS平台
弹性计算服务、负载均衡服务、容器服务、虚拟网络服务、开放存储服务
分布式文件系统、远程过程调用、安全管理;任务调度、分布式协同服务、平台库
PaaS平台
移动开发平台(MPaaS)、分布式服务、数据库共享、分布式消息、分布式事务、分布式监控、分布式数据库
DaaS平台
金融智能(AI)，机器学习，数据分析，bog数据平台，流计算
4. 主要系统功能
风险测算与情景模拟、综合财务数据库、风险效益匹配、合作估值、舆情监控
5. 分布式部署操作
所有业务单元的事件分类，部署在云中的主要平台用于开发和部署，关联和集成内部和外部资源，手动或机器的自动实时响应
6. 系统功能
（1）信用风险度量和场景模拟工具
（2）金融大数据库（数据标准化）
行业分类标准、原始数据标准、信用风险指标计算标准、财务数据一致性调整
（3）投资组合风险收益匹配
（4）公司估值
（5）企业舆情监测
7. 中国企业信用风险定位系统
8. 中国企业信用风险定位系统（手机应用）
债务投资数据平台
9. 应用场景
场景1： 为投资者-筛选目标公司和管理风险
（1）筛选目标公司
（2）确定风险回报
（3）衡量投资价值
场景2： 投融资企业风险管理与预警
（1）信用风险评估
（2）确定提高融资能力的关键因素
（3）制定提高融资能力的计划
场景3： 用于供应链企业的管理系统和业务评价
（1）供应链金融信用管理
10. 优点
覆盖面广，数据种类多，方法先进，模型准确，系统灵活
1. 信用风险管理数据服务站
1. 业务产品定义：中国企业财务数据服务站
为中国所有上市及公债发行企业提供信用数据分析和全口径比对
实现各企业在中国信用风险矩阵中的精确定位
向投资者呈现融资方的真实信用风险
2. 用户分类
（1）投资者
金融企业信息不规范、不完整、不及时更新
缺乏科学的信用风险识别分析模型
对市场领域的新进入者和行业风险缺乏认识
对整个市场的整体风险控制不足
（2）金融家、融资人
缺乏对各种融资渠道的认识
缺乏强大的平台来展示自己的实力，进而导致融资困难
缺乏对自身信用管理的系统、科学的控制
不能发挥债务融资最有效的控制风险作用
（3）监管者、调整者
不能有效防范由信用关系引起的连锁信用风险
对区域和整个行业的整体信用动态分析缺乏有效的监测方法
3. 顾客需求
（1）信息需求
规范化的信用信息
企业信用风险披露
区域风险
行业风险
信用风险链
整体市场状况及发展
（2）分析工具的需求
想法、思维
模型
软件
（3）实时响应的要求
连接到内部分析模型和管理系统
实时跟踪、提示和报警
对人机合作的自动响应
4. 金融控股十大核心技术
信用评级映射
（数值）模拟预测
债务来源偏差
债务安全数量的最大边界
信用评级矩阵
可变现资产价格评估
负债来源与负债平衡表
信用等级和资本交易价格等级
信用评级数据一致性调整
信用评级的验证
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