信用评级2

金电联行 （北京）信 息技术有限 公司成立
2007年6月
发展历程
金电联行客观 信用体系被认 为是“解决中 国制造业中小 企业融资难的 唯一有效工具”
2011年8月
“清华大学金电联行金 融大数据联 合研究中心” 正式揭牌
2016年11月
2009年4月
金电联行信用 信息云服务平 台正式投入经 营
2015年5月
金电联行 “大数据征 信中心”、 “大数据资 产评估中心” 成立
2017年5月
金电联行与国家信息中 心签署信用信息共享合 作备忘录，将通过与 “信用中国”网站共享 数据的方式，加快政府 与企业之间联合奖惩措 施在信用服务领域落地
公司初衷及方向
为了解决中小企业贷款难的困境
范：以前为什么国外很多基于算法的技术在中国没有取得好的效果？这是因 为，这些技术采用的是报表数据，而报表的很多数据都不一定真实准确。我 们分析什么呢？每一张订单，每一笔物流，每一个出入库，每一笔货款，每 一次的社保记录等，我们要保证实验室拿到的是全数据。我们从来没要过一 张报表，一张合计数据，这就是我们和其他人的最大不同：基于真实交易数 据。
银行研究分析金电 联行的信用评估报 告再决定是否为该 中小企业提供贷款， 并确定授信额度及
期限
合作商业银行可以 根据自己的需要付 费得到金电联行提 供的贷后风险监控 服务，通过公司的 信息服务平台动态 监管中小企业的贷 后行为，对可能出 现的违约风险进行
实时预警
中小企业到期能 够偿还贷款时， 可选择向商业银 行还贷或是续贷。
析能力。
搭建征信平台
第三步是联合三联虹 普和纺织行业协会等， 搭建行业征信平台， 为纺织上下游企业提 供对接金融资源的平 台和渠道，改善整个 纺织行业的融资环境。
03
金电联行金融产业大数据
中小企业信用融资产品展示
中小企业信用融资产品展示
量化风险管理
金电联行为金融机构提供贷后监管， 针对中小企业风险难以追踪，金融 风险高的现状，通过大数据技术， 能够对信贷企业进行量化的风险跟 踪，预测未来3～6个月企业的发展 趋势，对捕捉到的风险可以提出预 警量化风险，提前预警。 对于银行业来说，金电联行风险量 化管理平台可以带来三大根本性改 变：
全方位数据挖掘
电商类网站 数据、信用 卡网站数据
第三方支付 平台类消费
大数据
小贷类信用 贷款数据
水、电、电 话等生活服 务网站数据
社交网络网 站数据
征信 数据
信用卡网站 数据
金电联行的融资服务流程
如果中小企业有融 资需求，只需要签 订协议将本公司研 发的云端机器人嵌 入中小企业的供应 链管理系统之中， 它就可以全自动、 全天候地收集中小 企业的采购生产销 售等经营活动中的
数据；
金电联行通过云端机 器人收集中小企业的 数据，包括一项交易 由下订单开始到发货 结账付款的各个细小 的环节，主要是企业 的日常经营交易数据， 去除无效和不真实的 数据，再经过建模计 算进行分析，大概十 分钟就能得出结果， 大大降低了信息获取 的时间及成本，再将 得到的信用评估报告 上传到合作平台
大数据情形下小微企业 信用评级
——以金电联行为例
目录
01 公司简介及发展历程 02 金 电 联 行 业 务 流 程 图 03 金 电 联 行 金 融 产 业 大 数 据
01
公司简介及发展历程
公司简介及发展历程
金电联行（北京）信息技术有限公司成立于
2007年，基于大数据理论与云计算技术创建了 客观信用评价体系，是为金融与社会管理提供 创新性信用服务的专业机构；国家发改委、工 信部主管的信用服务平台认定的信用体系建设 和中小微企业信用融资评价机构；多家全国性 商业银行的非抵质押信贷管理服务提供商，融 信息技术研发、金融与信用服务于一体的国家 高新技术企业；中国中小企业协会副会长单位； 首批获得中国人民银行颁发的企业征信牌照的 第三方企业征信机构。
②让中小企业拿到更低成本的资金，让资金流向有潜力的、真正缺少资金的
范晓忻
企业；
中国中小企业协会
副会长
③为社会信用体系建设、数据治理做贡献。
金电联行(北京)信息技术有限公司 董事长/总裁
02
金电联行业务流程图
金电联行客观信用评估流程图
大数据征信对中小企业融资的 作用机制
通过对囊括经营环节资金流信 息，供货环节的物流信息等供 应链系统所有步骤的数据进行 深入挖掘，对挖掘到的数据进 行整理，整合有效信息，去除 无用信息，最后通过数据建模 计算出中小企业的信用等级、 建议授信额度，甚至可以预测 中小企业未来的成长性和安全 性。
▲按照股东、对外投资两大维 度，提供五个层级的
▲从五大维度实现企业信用评 分
大数据平台
业务应用场景
谢谢您的观看!
金电联行的融资服务流程
数据分析服务步骤——以纺织业为例
数据整合
第一步是数据整合。金电 联行帮助三联虹普打通内 部各环节积累的交易数据、 上下游产业数据，以及地 方政府、行业协会等数据。 底层数据的联通和汇集是 后续进行大数据分析的基 础，与核心企业的紧密合 作极大地降低了数据获取
难度。
建立模型
第二步是建立数据分析模 型，为三联虹普输出上下 游企业信用报告、行业价 格指数、潜在客户画像等。 加深了核心企业对上下游 的洞察，并以此制定适宜 的价格政策，提升了对上 下游企业的信息掌控和分
一. 通过全数据的整合实现最大 程度的信息对称
二. 实现对风险的量化、监管与 预警
三. 以客观评分助力主观判断， 大幅提升金融行业经营效率
量化风险管理
量化风险管理
量化风险管理成果
大数据征信——企业征信
大数据征信——企业征信
企业族谱
中心企业，企业股东，对外投 资，法人代表，个人股东之间
的关系网
注重技术：让借贷造假的行业陋习无处遁形
范：因为贷款难，有一些中小企业甚至不惜造假，这种情况在我们的信用评
价体系中走不通。一方面我们采用的是企业三到五年的明细数据，这个造假 的成本非常高，另一方面我们看的是数据之间的关联性，系统会通过数据清 洗剔除虚假信息。
您对公司下一步的发展方向如何规划？
范：①让金融机构采取量化风险的风险管理方式，了解企业的状况；