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电力大数据金融风控产品
国网大数据征信公司
电力大数据金融风控产品，是国网大数据征信公司依托国家电网公司准确、实时的电力大数据，经数据分析、深度数据挖掘以及科学的数学算法和建模，形成的适用于金融行业需要的企业评价、监测和管理系列产品， 为金融行业客户提供贷前、贷中、贷后的全面高效的风险管理服务。该系列产品包括反欺诈、授信辅助、贷后预警和空壳企业识别四个子产品。
电力大数据金融风控产品是金融风控领域的一大创新，将国家电网独 特的电力大数据与金融业务特征充分融合，构建了电力大数据在信贷风险 控制领域完整的解决方案，实现了电力大数据在银行信贷风控领域的数据 价值。
产品介绍
贷前反欺诈 是基于电力数据对企业欺诈风险有效识别的数据风控产品，用于金融机构贷前风险筛查。其原理是通过采集企业24个月的历史用电信息，构建以企业开工状态、停电风险、用电差异度、用电波动、电费水平为核心的多维电力数据指标，形成客户信贷反欺诈模型，有效评估企业欺诈风险概率，帮助金融机构识别可疑主体，实现贷前风险的识别和控制。产品用途
基于电力数据有效识别虚假经营风险
应用场景
主要用于金融机构贷前风险筛查
指标构成
信贷反欺诈模型由企业开工验证、停电反馈度、用电差异度、用电量波动、电费交纳水平、用电行为、违约用电7大类14小类指标构成
模型说明
企业反欺诈模型是通过对企业的用电量、电费以及违约信息进行分析，通过与行业对应值进行对比，来计算各项指标的信用得分，并综合输出加权总得分。以此判断企业在用电行为上的欺诈可能性。开工验证
通过分析企业在电力系统中的账户状态信息和送电状态信息，验证企业是否是正常的电力用户。
停电反馈度
通过分析企业当前用电故障状态和连续24个月的停电次数，验证企业开工的连续性。
用电量差异度
通过分析企业月用电量与同行业水平差异度及企业12个月内自身用电差异度，验证其当前用电水平是否处于合理区间。
用电量波动
通过分析企业连续12个月用电量小于同行业平均月用电量的次数，以及企业近12个月用电波动与行业水平的差异度，验证企业用电趋势是否符合行业规律。
电费缴纳水平
通过分析企业近12个电费的缴费次数、金额与同行业平均水平的差异度，以及当前电费余额水平，验证企业在此期间是否有正常的经营成本支出和对未来电费支出的资金储备。
用电行为
通过分析企业近12个月的平均用电量增长率，可有效识别处于衰退期的企业，防范道德风险。
违约用电
通过分析企业长期欠费时长、近36个月内长期违约用电、窃电等行为的发生情况，反映企业的信用水平。
服务模式
用户通过输入企业名称、统一社会信用代码和企业用电编号（非必填）信息查询信贷反欺诈产品，反馈企业欺诈分、欺诈风险级别和风险代码。其中，欺诈分为20-100的得分，企业欺诈分越高，欺诈风险越大；欺诈风险级别分为正常、关注、风险三级，根据企业所属地区和行业对应不同的欺诈分值；风险代码是指输出对评分贡献度较高的一级指标代码，反映企业在该风险指标的表现较明显。
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