8月4日，產業數字化研究與谘詢機構愛分析ifenxi發布《2020愛分析·銀行數字化廠商全景報告》（以下稱“報告”），基於對國內商業銀行數字化轉型的調研，涵蓋了零售、小微、對公、資產與財富管理等的各條業務線16個數字化場景，思賢科技憑借【銀行數據與智能解決方案】入選小微業務營銷與風控場景廠商名單及案例報告。
後疫情時代加速銀行數字化轉型
開年以來，由於受到新冠疫情影響，中國銀行業將持續麵臨不良資產率升高的壓力。據銀保監會數據顯示，相比於2020年年初，一季度末全國銀行業不良貸款率上升0.06%，達到2.04%。其中，受疫情影響較為嚴重的住宿餐飲業的不良貸款率上升0.14%，小微企業的不良貸款率上升0.12%，個人消費貸款的不良貸款率上升0.13%。
愛分析ifenxi報告指出，在不良資產率承壓的背景下，中國銀行業的數字化進程將持續深化。國有銀行、股份製銀行等全國性銀行麵向存量用戶的數字化運營能力的重要性凸顯。而地方性銀行將成為數字化建設的生力軍，小微業務數字化是其建設重點。
思賢科技自2018年以來，深耕於銀行金融行業數據與智能解決方案，幫助銀行實現數據融合化、模型動態化、流程自動化，全麵助力傳統金融機構的數字化轉型。與建行總行，數十家全國股份製銀行和頭部城商行、農商行，展開合作，為銀行提供中小企業信用評估數據和模型。
盡管今年受到疫情的影響，一季度，思賢科技提供給銀行的中小企業信用評估數據超過89.4萬條。為上海市發放中小微企業貸款59.8億，企業數量到達762家，為全國發放526.8億，企業數量達到13354家。
數據與智能解決方案賦能銀行風控與運營
傳統的銀行中小企業信貸審批流程複雜冗長，導致信貸業務難以覆蓋大量長尾客戶，因此通過數字化、智能化美女福利导航賦能信貸業務，全麵提升客戶洞察和風控能力，充分挖掘線下、存量小微客戶價值，已成為實現銀行業績增長的重要手段。
據思賢科技副總裁楊建鑫介紹，銀行在數字化信貸場景中，會麵臨企業外部數據維度的缺乏、內外數據沒有融合、外部數據未結構化等問題，無法滿足風控業務場景。思賢科技通過大數據采集係統，全方位實時采集海量外部數據，對不同來源、結構不一的數據進行全麵數據治理，運用NLP處理美女福利导航，使數據之間相互關聯、形成金融行業知識圖譜，建立平台自動分析和關聯企業經營相關的數據，幫助銀行提升風控管理能力。同時在貸後提供實時的風險預警。
據悉，思賢聚焦基於大數據和認知決策的新一代數據與業務智能，致力於利用大數據、深度學習、NLP、OCR和知識圖譜等核心美女福利导航，對銀行企業信貸中的貸前評估、貸中核價、貸後預警等的風險全流程管理，助力銀行信貸風險管理體係的數字化、智能化轉型。
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