參賽單位：北京鼎泰智源科技有限公司

案例名稱：法海風控公共信用數據風險信號智能識別項目

案例簡介：

項目基于自有AI智能風險篩查體系，為公共信用數據進行智能風險賦值，客觀反映主體在該事件中的風險嚴重程度、風險類別、風險智能摘要等，能夠在冗長、多主體、非結構化的公共信用數據中，直指所查客戶的風險點，真正解決了海量公共信用數據難以實際應用的問題，在數據降噪、入模、場景化應用等方面，創造了更高的數據價值。

創新技術/模式應用：

法海風控基于智能數據結構化解析引擎，可通過人工智能的深度模擬特性，提取出常規解析方案無法識別的更多核心字段。以裁判文書為例，目前市面上常規結構化字段僅在10個左右，而法海風控已解析出40個以上，其中包括了案件受理費、當事人賠償金額、被執行人、當事人訴訟地位等金融風控核心數據，可直接用于量化統計或建模，使數據不會因體量過大形成過載，而失去作用。

基于高精結構化數據字段和法海風控智能風險篩查規則模型，法海風控可為數據附加風險分級分類屬性的獨有風險分級字段，具體包括了風險標簽、信號等級、風險大類、風險小類、定級原因等，可深度應用于風控規則及模型研發。

  備注

法海風控智能風險篩查規則體系：歷經多年，由各領域專家反復研究，基于各大銀行客戶測試反饋升級，數據解析專家一同配合升級數據質量和字段，所搭建的最全最精細的風險規則體系。整個規則體系為深度服務應用層面，共有70+種風險大類，400+種風險小類，9000+定級原因說明。規則在各個數據字段中拆分至最細顆粒度，共近2000萬條最細顆粒度規則。龐大的規則架構和精細的分類體系、實際落地的銀行客戶反饋優化迭代，讓法海風控風險信號具備了卓越的實際應用價值。

項目效果評估：

項目將公共信用數據中的風險轉化為統一風險定級標準，并按風險嚴重程度分為了1到7級，其中表征主體出現嚴重風險，難以維持經營的1級風險，以及表征主體出現較高風險，需重點關注的2級風險，分別占據了整體公共信用風險的10%左右，3-7級則分別占到了7%、10%、13%、8%、42%左右，幫助金融機構在成千上萬條數據中，快速鎖定核心風險數據。

項目將涉訴、涉稅、環保、海關、信用等不同數據領域中所包含的風險情況進行就智能化歸一處理，目前已形成70+大類、400+小類高精數據字段，可精準鎖定被查主體風險類別。

項目產出的“定級原因”字段，包含了數據的風險要點，使信貸人員可以快速閱讀理解，大幅降低人工工作量，同時針對各領域數據進行標準化描述的字段特性，降低了多個專業領域的風險閱讀難度，使大數據的使用越來越高效、便捷。

本項目可智能識別客戶風險、大幅提升客戶風險篩查效果與效率、針對每條數據進行自動化/智能化/深層次風險識別的數據特性，極大解決了大數據深度應用中必然面對的數據處理難題，大幅提升了數據的可用性和易用性，無論是貸前準入、貸中審查，還是貸后監控；無論是智能風控建模、公共信用報告，還是智能風控系統建設，都使風險決策更加準確、智能、高效。

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責任編輯：王煊