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2017上海优秀行业信用案例——金电联行

2017-12-25 15:27:50 guanliyuan 19

2017上海优秀行业信用案例——金电联行


信用体系建设是我国互联网金融发展的基石,基于互金行业现状,通过以黄浦区内互联网金融企业为试点,创建以信用为核心,事前、事中和事后动态监管相结合的新型监管机制。

金电联行作为大数据理论和云计算技术在信用领域的革命性应用者,与清华大学共建“金电联行金融大数据联合研究中心”,运用金电联行数据工厂和客观信用评价体系核心技术,根据P2P、股权众筹、私募基金、交易场所、跨界金融等互联网金融企业的相关监管法律法规,对风险进行梳理,建立风险指标,搭建互联网金融行业全程动态监管平台。平台帮助地方金融办对管辖区内互联网金融行业进行大数据筛选、分层分级,为地方金融的管理提供参考建议,同时将排查的风险结果反馈回排查系统,补充、完善、更新平台风险指标库,建立一个循环、自我更新、迭代的工作流程,以此形成动态监测的长效的信用评价机制

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平台特色及亮点主要体现在以下三个方面:

1、大数据监管创新模式

通过金电联行核心技术数据工厂和客观信用评价体系,实现信用数据从采集、清洗、比对到匹配、关联、分析、监视和管理的“流水线”式数据处理服务。综合采用互联网、云计算等信息技术,通过全量明细数据、多维数据交叉验证,从行为模式计算企业信用,从而实现低成本、高效能、大批量、全过程、全动态的风险分析与管理的评价模式。以批量化、精准化监管为特色,探索互金企业监管新模式。

2、三维一体风险评价体系

本项目采用“三维一体”的设计思路,以信用评价为基础,风险归集为核心,分层分级为重点,打造一个集信用评分、风险归集、分层分级为一体的互联网金融企业风险评价体系。      

即通过金电联行客观信用评价体系获得互联网金融企业基础数据,并根据互联网金融行业包括P2P、股权众筹、私募基金、交易场所、跨界金融等法律法规建立风险指标库,结合互联网金融企业的基础数据和行业风险指标对互联网金融企业风险等级进行分层分级,划分为重点关注企业、一般关注企业暂无异常企业。使地方政府对区域内类金融企业风险概况有一个全新的定量认识,为金融维稳与金融业发展提供决策支持。

3、实时动态监管及预警

平台基于金电联行客观信用评价体系,对企业的信用状态好坏进行甄别,有利于即将落实的网贷平台备案制度;通过金电联行的互联网采集技术,动态获取各类可做风险评判的元数据,并由系统判断核查企业的违规行为,主动输出风险预警信息推送至地方政府部门,实现互联网金融行业风险的动态跟踪监测。

金电联行作为大数据理论和云计算技术在信用领域的革命性应用者,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,以客观信用信息云计算平台和大数据挖掘技术为核心,与清华大学共建“金电联行金融大数据联合研究中心”,根据互联网金融行业业态相关法律法规建立风险指标体系,搭建互联网金融行业全程动态监管平台,从而帮助地方政府监管互联网金融行业,促进互联网金融行业健康发展。

上海市黄浦区作为全中国互联网新金融业的高度聚集地区,为响应上海市互联网金融风险专项整治工作,通过先试先行的创新意识,委托金电联行运用互联网金融行业全程动态监管平台,依托大数据+信用技术,大批量、自动化全方面、全流程的对地方互联网金融行业进行风险排查、分层分级及动态监管预警,规范黄浦区内互联网金融行业合规经营。同时,与黄浦区市场监督管理局的事中事后信用监管平台形成信息共享和奖惩联动,作为新金融监管建设成果,以形成示范效应,促进黄浦区企业良性发展

平台内容主要分为事前数据提供、事中数据比对分析、事后动态跟踪三部分,具体流程如下所示:

一、事前数据提供

基于上海市黄浦区互联网金融企业分类基础,将互联网金融行业初步划分五类,即P2P互联网信息中介、私募基金、互联网众筹、交易所及跨界金融,并梳理互联网金融行业相关法律法规建立风险指标体系。

金电联行作为数据提供方,通过采集分析企业背景风险、履约风险、圈子环境评价、负面评价及人员素质等潜在风险项,以归集成合规信息风险点、司法信息风险点、关联信息风险点、舆情信息风险点,建立互联网金融行业风险排查指标库。

二、事中数据比对分析

大数据企业分层分级融大数据深度挖掘分析与认知科技于一体,通过认知计算把传统眼光难以洞悉的风险“盲区”“算”出来,使人们可量化地重新认识自身和所处的环境,从而提升对金融风险的认知与预判能力。

平台以互联网行业风险点数据为基础,对风险点信息进行大数据分析研究,采集的企业与金电联行自有的企业DNA样本库进行对标对比,并基于数据特征指标对企业进行聚类,分析各维度判断“高风险”企业与“低风险”企业的分布、按照区域内企业全量评分(合规指数、司法指数、关联指数、舆情指数、平台指数五大指标体系)批量地对区域内互联网金融行业进行综合风险排序。将被排查企业按照区域监管要求划分为—重点关注企业、一般关注企业、暂无异常企业。

通过对黄浦区内互联网企业进行分层分级,帮助黄浦金融办对区内互联网金融企业风险概况有一个全新的定量认识,为金融维稳与金融业发展提供决策支持。

三、事后动态跟踪

以风险排查指标库作为风险衡量标准,参考线上排查的风险预警项,对黄浦区重点关注的互联网金融行业风险点及整改结果进行全面调查,输出互联网金融企业风险排查报告。

结合线上互联网金融风险排查报告进行线下人工现场检查工作。现场检查工作主要收集并检查被排查企业的五大类重要信息(基础信息、业务模式、证明材料、财务信息、社会影响),对线上初步排查出的确定性风险和不确定性风险,进行进一步的核实、完善与补充,并将核实排查出的风险点及整改结果反馈回风险预警系统并推送地方金融办,帮助地方金融办对企业清理整顿后风险治理的成效、进度以及存在的风险隐患等提供不断更新、升级的风险管理服务。

互联网金融行业全程动态监管平台以数据工厂和客观信用评价体系为核心,帮助金融监管部门建立互联网金融行业信息库,以互联网金融行业相关法律法规相关指导性文件为准则,帮助金融监管部门对互联网金融企业进行批量化风险排查,并基于算法模型对企业进行分层分级。根据线上风险指标输出企业风险排查报告,结合线下现场核查人工校验信息,实时跟进企业整改进度并将整改情况反馈金融办,帮助金融监管部门提前掌握区内企业风险情况,做到提前预警、及时处置,形成互联网金融行业全流程的风险管理模式。同时,联合黄浦区市场监督局,将平台互联网金融行业数据补充到区域“事中事后信用监管平台”,实现数据对流,避免信息孤岛。加强以“信用监管”为核心,各部门联动监管、跨部门联合奖惩的加强事中事后监管工作新机制。




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