參賽單位：數庫（上海）科技有限公司

案例名稱：產業大數據賦能銀行對公營銷和風控解決方案

案例簡介：

本方案旨在提高銀行對公業務在產業獲客、風控、運營等場景的智能化水平，精準刻畫企業分層分類信息，促進銀行對公業務數字化轉型，打造可服務對公各業務環節的產業大數據輔助平臺。

創新技術/模式應用：

創新技術

1、產業鏈知識圖譜構建技術

數庫的“SAM”產業鏈數據體系涵蓋國內外上市公司及其關聯的非上市公司，在GICS國際行業分類標準上，結合中國實際情況，建立114個細分行業，多達12層行業分類層級，4,000+產品節點，70,000+組上下游關聯關系，構成從廣義行業到細分產品的動態產業生態網絡體系。

2、自然語言NLP標簽識別和輿情分析算法

數庫采用了以知識庫為基礎，加入神經網絡模型進行語義消歧的算法，并從財經新聞中提取相關“標簽”并進行的優化，提高有效性。相關標簽包括： 公司/人物、行業/產品、事件、概念、地區、機構、品牌等分類。

主體輿情算法針對新聞中出現的公司、人物進行情感分析，計算其對主體的傾向性評價，對每個主體輸出一個輿情結果。評價分為正面、負面和中性三個類別，概率之和為1。公司人物輿情算法其標簽算法的結果作為主體，代入卷積神經網絡模型中計算，同時對語句進行業務事件分析，二者融合得到輿情分析結果，實現語句中的業務事件來對模型結果進行修正，提升了準確度。

模式應用

數庫圍繞整體的產業數字化模式，賦能銀行打造內外融通的對公數字化能力，對內建構內部統一治理體系，提升數據使用效率；對外提升對公業務體量，打通外部產業鏈數據，提供獲客、風控決策輔助。

1、產業營銷

通過產業圖譜和企業圖譜為銀行帶來業務增量，構建從產業到企業的完整動態全景畫像，定位景氣產業及上下游關聯行業，幫助銀行實現區域高增長產業精準拓客。疊加銀行已有客戶信息，最大程度形成交叉，根據可量化的交易數據，判斷合作對手方企業是否具備高關聯度，在真正觸達用戶前，依靠數據提高獲客概率。

2、風險管控

數庫將公司業務從大顆粒的行業類別細化為精細的產品和服務，可以精準刻畫細分領域內的同業公司財務特性，形成評估企業風險和經營優劣的有效參考標準。因此，依托底層海量風險數據，結合產業鏈圖譜和企業圖譜，融合客戶實際業務流，對風險進行識別、傳導及處置的全流程管控。

項目效果評估：

1、智能營銷中心

智能營銷中心為客戶經理提供兩類營銷線索：批量線索：企業名單 + 企業排名；精準線索：商機線索 + 個性化推薦。同時，通過產業鏈體系，將公司集群、招投標資訊、新聞商機資訊、產業政策資訊，進行標簽化解析，實現產業頭條、產業政策、產業商機、產業集群線索、產業景氣指數的挖掘，以產業為抓手，提升業務團隊對產業的認知能力和客戶運營能力。

2、行業分析中心

行業分析中心為客戶經理和管理層提供專業的【行業知識庫】。提升內部用戶對行業的整體認知和行業實時動態跟蹤。

通過行業基本面研究、上下游研究，提供行研分析框架，把握行業整體性機遇。對行業資訊和行業政策追蹤解析，實時捕捉商機線索和產業動向。根據存量客戶行業分析，為管理層提供決策支持，刻畫行業風險和投放執行效果。

3、客戶與行業風險管理

風險管理中心為企業提供360全景風險畫像：

·企業風險畫像（企業自身風險、關聯方風險）

·行業風險畫像（企業所處行業、行業共性風險）

·產業風險畫像（行業所處上下游、產業傳導風險）

同時，通過對個體事件、群體事件、傳導事件做精準解析?？坍媯€體風險、群體風險、上下游傳導風險。

項目牽頭人：

范珺劼

產品總監

責任編輯：方杰