参赛单位：数库（上海）科技有限公司

案例名称：产业大数据赋能银行对公营销和风控解决方案

案例简介：

本方案旨在提高银行对公业务在产业获客、风控、运营等场景的智能化水平，精准刻画企业分层分类信息，促进银行对公业务数字化转型，打造可服务对公各业务环节的产业大数据辅助平台。

创新技术/模式应用：

创新技术

1、产业链知识图谱构建技术

数库的“SAM”产业链数据体系涵盖国内外上市公司及其关联的非上市公司，在GICS国际行业分类标准上，结合中国实际情况，建立114个细分行业，多达12层行业分类层级，4,000+产品节点，70,000+组上下游关联关系，构成从广义行业到细分产品的动态产业生态网络体系。

2、自然语言NLP标签识别和舆情分析算法

数库采用了以知识库为基础，加入神经网络模型进行语义消歧的算法，并从财经新闻中提取相关“标签”并进行的优化，提高有效性。相关标签包括： 公司/人物、行业/产品、事件、概念、地区、机构、品牌等分类。

主体舆情算法针对新闻中出现的公司、人物进行情感分析，计算其对主体的倾向性评价，对每个主体输出一个舆情结果。评价分为正面、负面和中性三个类别，概率之和为1。公司人物舆情算法其标签算法的结果作为主体，代入卷积神经网络模型中计算，同时对语句进行业务事件分析，二者融合得到舆情分析结果，实现语句中的业务事件来对模型结果进行修正，提升了准确度。

模式应用

数库围绕整体的产业数字化模式，赋能银行打造内外融通的对公数字化能力，对内建构内部统一治理体系，提升数据使用效率；对外提升对公业务体量，打通外部产业链数据，提供获客、风控决策辅助。

1、产业营销

通过产业图谱和企业图谱为银行带来业务增量，构建从产业到企业的完整动态全景画像，定位景气产业及上下游关联行业，帮助银行实现区域高增长产业精准拓客。叠加银行已有客户信息，最大程度形成交叉，根据可量化的交易数据，判断合作对手方企业是否具备高关联度，在真正触达用户前，依靠数据提高获客概率。

2、风险管控

数库将公司业务从大颗粒的行业类别细化为精细的产品和服务，可以精准刻画细分领域内的同业公司财务特性，形成评估企业风险和经营优劣的有效参考标准。因此，依托底层海量风险数据，结合产业链图谱和企业图谱，融合客户实际业务流，对风险进行识别、传导及处置的全流程管控。

项目效果评估：

1、智能营销中心

智能营销中心为客户经理提供两类营销线索：批量线索：企业名单 + 企业排名；精准线索：商机线索 + 个性化推荐。同时，通过产业链体系，将公司集群、招投标资讯、新闻商机资讯、产业政策资讯，进行标签化解析，实现产业头条、产业政策、产业商机、产业集群线索、产业景气指数的挖掘，以产业为抓手，提升业务团队对产业的认知能力和客户运营能力。

2、行业分析中心

行业分析中心为客户经理和管理层提供专业的【行业知识库】。提升内部用户对行业的整体认知和行业实时动态跟踪。

通过行业基本面研究、上下游研究，提供行研分析框架，把握行业整体性机遇。对行业资讯和行业政策追踪解析，实时捕捉商机线索和产业动向。根据存量客户行业分析，为管理层提供决策支持，刻画行业风险和投放执行效果。

3、客户与行业风险管理

风险管理中心为企业提供360全景风险画像：

·企业风险画像（企业自身风险、关联方风险）

·行业风险画像（企业所处行业、行业共性风险）

·产业风险画像（行业所处上下游、产业传导风险）

同时，通过对个体事件、群体事件、传导事件做精准解析。刻画个体风险、群体风险、上下游传导风险。

项目牵头人：

范珺劼

产品总监

责任编辑：方杰