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信貸是銀行最基本、也是最重要的資產(chǎn)業(yè)務。當前，面對國內(nèi)外錯綜復雜的經(jīng)濟金融形勢，特別是我國經(jīng)濟發(fā)展面臨的需求收縮、供給沖擊、預期轉弱三重壓力，商業(yè)銀行信貸業(yè)務轉型和升級成為時代之需。因此尋找新的戰(zhàn)略方向，制定新的發(fā)展策略成為每一位決策者新的目標與挑戰(zhàn)。

在新的戰(zhàn)略實施過程中，可以發(fā)現(xiàn)各大金融機構開始關注并重視科技型中小企業(yè)客群，“科創(chuàng)貸”、“專精特新貸”、“知識產(chǎn)權質(zhì)押貸”等面向科技企業(yè)的特色金融產(chǎn)品相繼問世。

近日，本應科技依托多年深耕科技領域的研究積淀，通過設置定量或定性指標和標準，深度透視企業(yè)技術實力、發(fā)展?jié)摿Α⒊掷m(xù)競爭力；以及企業(yè)所處行業(yè)發(fā)展階段、行業(yè)現(xiàn)狀及競爭對手信息、層層穿透，助力銀行戰(zhàn)略制定與落地。

一，市場研究

不同地域、不同經(jīng)濟環(huán)境、不同客群基礎的分支經(jīng)營機構，戰(zhàn)略規(guī)劃的制定也各有側重。在充分掌握客觀信息前提下，根據(jù)行業(yè)變化趨勢、區(qū)域創(chuàng)新能力、企業(yè)整體實力、技術水平等情況，靈活制定戰(zhàn)略規(guī)劃對銀行健康發(fā)展具有重要意義。

本應科技推出區(qū)域分析和行業(yè)圖譜工具，幫助金融機構從區(qū)域產(chǎn)業(yè)分布、產(chǎn)業(yè)細分格局、行業(yè)發(fā)展趨勢等多維宏觀角度，搜定優(yōu)質(zhì)標的。 

二，行內(nèi)模型研發(fā)

1.數(shù)據(jù)融合加工

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)復雜多樣，且數(shù)據(jù)整合基礎不一，本應科技協(xié)助行方收集多源異構大數(shù)據(jù)，通過制定數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)清洗、加工等標準環(huán)節(jié)，形成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，豐富行內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為建設行內(nèi)數(shù)據(jù)體系、畫像體系、模型體系等打下夯實基礎。

2.行內(nèi)數(shù)據(jù)分析

本應科技遵循標準、嚴謹、科學的數(shù)據(jù)分析方法，基于多源異構大數(shù)據(jù)融合和行方實際業(yè)務痛點，提供系統(tǒng)性數(shù)據(jù)梳理、指標體系構建與數(shù)據(jù)價值挖掘等專業(yè)數(shù)據(jù)探索與分析服務；圍繞財務數(shù)據(jù)、貸款金額、抵押物、企業(yè)法人代表等百余個維度數(shù)據(jù)提取有效信息，針對性梳理數(shù)據(jù)及指標間關系與邏輯，進而將指標匹配至不同業(yè)務場景下的模型構建。

3.建立模型

本應科技具備專業(yè)的算法模型團隊與咨詢團隊，根據(jù)客戶應用場景與實際業(yè)務需求，選取適當算法策略并可持續(xù)優(yōu)化，建立一套符合科技企業(yè)成長規(guī)律、揭示科技企業(yè)實力、潛力和風險的評價模型。

三，業(yè)務規(guī)?；?/span>

基于前期研究成果，驗證優(yōu)化后的模型可批量推廣到各分行、支行作為科技企業(yè)信貸業(yè)務的準入、審批、授信的統(tǒng)一標尺，縮短業(yè)務流程，提高放款效率。根據(jù)地域、產(chǎn)業(yè)、金融產(chǎn)品等針對性特征，可對模型進一步調(diào)整，提高模型精細度，實現(xiàn)對科技型企業(yè)進行精準營銷、批量獲客、線上審批、風險監(jiān)測等實際應用場景。