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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
贷后预警是用于金融机构开展信贷客户贷后管理工作的有效工具,该产品是基于电力数据对企业的各项电力指标进行持续监测,及时、准确的揭示企业生产经营风险。其原理是通过持续采集企业用电信息,构建以企业容量状态监测、用电水平监测、电费交纳水平监测、违约用电监测、停电分析等风险监测量化指标。利用时间序列、聚类、回归等分析算法,实现对企业各项指标的时间序列及行业水平比较,客观反映企业在贷后产生的生产经营异动,提前揭示企业运营风险。赋能银行制定相应的策略,提前做出对应的防范措施,为贷后管理决策提供量化依据,提高风险防范能力。产品用途
从企业用电方面多角度综合评估企业信用状况
应用场景
用于辅助金融机构开展贷后风险管理
指标构成
贷后预警模型由企业基础用电信息、用电水平、电费水平、违约用电、停电分析5大类19小类指标构成
模型说明
模型主要基于企业用电数据,构建5大类19小类量化指标。利用时间序列、聚类、回归等分析算法,实现对企业各项指标的时间序列及行业水平比较,客观反映企业在贷后产生的生产经营异动,提前揭示企业运营风险。容量状态
通过分析企业在当月内合同容量大小、增减情况、平均负载率等指标,可以预测未来的生产规模,反映企业发展趋势;
用电水平
通过分析企业近3个月用电同比、环比,以及与行业水平的对比差异度,可从企业自身角度及时识别其生产经营的异动情况,同时甄别出在呈上升发展态势的行业中仍发展缓慢的企业
用电缴纳水平
通过分析企业当月电费回收情况、近3个月的实交电费金额同比和环比,在剔除周期性用电变化的情况下反映企业用于生产经营的资金状况,同时反映了企业的还款积极性。
违约用电
通过分析企业在近3个月内发生违约用电、窃电等失信行为的次数和程度,及时提示企业信用水平变化情况。
停电分析
通过分析企业在近3个月内发生的用电故障和停电的次数,反映其内部管理尤其是安全生产方面的缺陷,可对企业经营操作风险起预警作用
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)信息查询贷后预警产品,反馈企业贷后预警分数、预警级别和告警码。其中,贷后预警分数为20-100得分,得分越高表示企业当前经营风险越高;贷后预警级别分为正常、扩张、收缩、预警低风险、中风险、高风险四个等级,根据企业所属地区和行业对应不同的预警分值;告警码是指输出对风险评分贡献度较高的一级、二级指标代码,反映企业在该风险指标的表现较明显。