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中科天玑荣获第九届中国财经峰会“2020金融科技影响力品牌”大奖

科技 2020-09-08 16:17:20

来源:   责任编辑:李琦

  近日,第九届中国财经峰会在上海圆满落幕,本届中国财经峰会以“信心与活力”为主题,超过200位重要嘉宾担任演讲嘉宾,深度参与媒体超过200家,线上下影响和互动人次超过1000万,中科天玑数据科技股份有限公司(以下简称“中科天玑”)受邀参与本届峰会并荣获“2020金融科技影响力品牌”大奖。

  随着科技与金融的不断融合,互联网金融成为中国金融市场不可忽视的一个重要组成部分,互联网金融是金融创新的一种,虽然融合互联网先进科技技术,推动了金融科技的历程发展,但其隐藏的诸多风险问题也日益突显,亟须法治化及构建长效监管机制来推进互联网金融市场的健康发展。

  “从2015年开始,随着互联网金融行业蓬勃兴起、野蛮发展,行业乱象导致各类金融风险频繁爆发,群体性事件成上升的趋势,给人民的财产造成巨大损失。这些现象引起了监管机构的高度关注,如何防范和化解金融风险成为监管机构重点工作。中科天玑以新兴金融风险监测预警为切入点,形成天玑金融智能监管分析平台,通过技术手段,监测全国范围的互联网金融企业风险,包括P2P网络借贷、网络小贷、虚拟数字货币、地方交易场所、私募基金、互联网资管等十几种业态。依托天玑团队雄厚的科研与技术实力,首先从网络开源数据中挖掘分析出企业风险线索信息,结合企业全息画像数据从多维度刻画企业风险,构建金融企业风险预警指标体系,对互联网金融企业风险进行全面监测和预警。也就是说,中科天玑围绕互联网金融监管,主要针对地方政府金融监管部门,解决区域金融风险发现难、研判难、处置难等一系列痛点问题。”中科天玑金融行业事业部总经理杜漫,在第九届中国财经峰会上接受记者采访时表示。

  中科天玑是中科院计算所在大数据方向的唯一产业化平台,公司成立于2010年,是为加速国家级大数据、互联网、安全、舆情、搜索等重要技术成果转化而孵化的高新技术企业,主要定位于网络大数据深度挖掘服务、大数据核心引擎与解决方案研发。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心,围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展,重点面向军工、网信、安全、金融、教育等领域,致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统,为用户提供大数据整体解决方案,助力中国大数据产业创新发展。

  杜漫介绍道:“互联网金融发展初期准入门槛低、缺乏行业标准及监管政策规范,有些情况下只需要上线一个网站或APP,甚至不需要工商登记的企业实体,更没有相关监管机构的备案准入机制,就可以面向公众提供互联网金融相关服务。针对这样的行业现状,我们系统首先做的就是利用大数据技术手段实现对互联网金融企业的全面摸查,发现哪些企业在从事哪类互联网金融服务,也就是互联网金融企业自动发现及精细化分类;第二步根据全面摸查的结果,结合工商信息、互联网舆情、投融资、法院涉诉、招聘信息、投诉举报等多源信息,对企业画像进行刻画,为构建企业风险预警模型提供全方位多维度的数据支撑;第三步构建企业风险预警模型,从运营风险、司法风险、舆情风险、关联风险和规模风险等五个视角进行风险预警指标体系梳理,以模型为出发点,形成企业风险指数;最后,针对系统预警的高风险企业进行风险核查处置,实现区域内风险企业处置流程的便捷流转,实现地方金融局(办)与公安/工商等跨职能的横向联动和省市区地方金融局(办)的纵向联动,协助区域风险协同处置。总的来说,中科天玑能提供从“全面摸查-企业画像-风险预警-核查处置”全流程的风险监测预警能力及整体解决方案。”

  目前,互联网金融相关监管政策持续出台,行业也逐步走向规范化发展,比如各地方金融监督管理条例细则的出台、P2P网贷的整治与清退等。面对新金融监管格局,对全方位监管、精细化监管提出了更高的要求。关于地方金融监管未来方向,中科天玑提出了的自己思考视角。第一个是从专项业态监管的视角,针对互联网金融不同业态,建立精细化单业态的专项监管,比如针对“7+4”地方金融组织中的地方交易场所、私募基金等建立专项风险监测预警模型;另外一个就是非法金融活动监管的视角,结合各省市不同的地方监管重心与区域特色,按非法金融活动的不同类型,构建系列非法金融活动监管系统,比如非法集资、网络诈骗、网络传销等。

  中科天玑从2016年开始研发互联网金融监管、地方金融监管相关系统,公司跟随互联网金融监管行业的发展,在实际业务中进行不断积累,逐渐形成了一整套从“数据采集、线索发现、风险识别、风险量化、风险排查、风险预警和风险处置”的企业风险全生命周期流程的监测预警系统及解决方案,以更好地服务于国家及地方金融监管部门。天玑金融智能监管分析平台在数据优势、技术优势和业务优势方面获得业界认可,中科天玑“大数据助力互联网金融风险监测预警”系统,获得2019年度大数据应用最佳实践案例。

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