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“数据要素×”大赛优秀案例 |地产金融智信风控体系下数据价值的释放

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日前,我市企业积极参加“数据要素×”大赛四川分赛并取得优异成绩,其中“地产金融智信风控体系下数据价值的释放”项目在四川分赛中荣获“金融服务赛道一等奖”。为促进经验分享,发挥示范引领作用,近期陆续将获奖项目集中展示。

今日聚焦

地产金融智信风控体系下数据价值的释放

一起来看

案例单位

牵头单位:成都数据集团股份有限公司

联合单位:成都智慧锦城大数据有限公司、成都房联云码科技有限公司

案例简介

为帮助金融机构不断适应市场变化,优化房地产金融贷款服务,通过打通房地产行业与金融行业的数据链路,构建房地产交易金融基础设施平台,汇聚公共数据、市场化数据等海量的跨行业融合数据,实现数据要素跨行业的乘数效应,创新房屋交易贷款服务模式,一方面为购房者提供了在线申请房屋贷款的渠道,实现了房屋贷款申请“零”跑路;另一方面为银行、小贷公司、消费金融、评估机构、公证机构、担保机构提供房屋交易贷款全过程中的风险防控及自动化估值服务,提高了金融机构房屋贷款办理效率。

解决方案

整个场景技术体系围绕数据供给、融合治理、分析应用三个核心环节进行架构。

在数据供给环节,公共数据通过公共数据运营平台提供,自身数据存储在关系型数据库以及对象存储中,通过利用CDC技术实时捕获数据变更,并通过接口透传调用技术,确保数据流通的时效性。

在融合治理环节,采用存算分离和湖仓一体架构。选用Doris搭建数据湖和数据仓库,利用MPP、联邦分析等特点支撑分布式计算和海量数据存储,同时引入Flink计算框架,实现流批一体的计算模型,在隐私保护方面,底层集成了隐私计算框架“隐语”,运用差分隐私、同态加密、多方安全计算等先进算法进行隐私保护,增强数据安全性。

在数据分析应用环节,采取机器学习与人工分析相结合的方式。对于信用评分、押品估值等场景采用集成学习方法,运用随机森林、XGBoost等算法进行模型训练。对于风险趋势预测等场景采用深度学习方法,运用时序Transformer、LSTM等神经网络算法进行模型训练。多模型间采用混合专家模式协同工作,以提升分析的准确性。此外引入了联邦学习框架,以保护隐私数据。平台还支持数据可视化分析和交互式分析工具,以满足人工分析需求。

创新点

一是技术创新,建立个人资产信用风险预警模型、抵押资产风险预警模型、开发贷项目分析模型等风控模型,形成精准风险评估体系。

二是机制创新,实现金融机构资产数据连续监测、实时追踪、主动预警,提升风险防控能力和智数化水平。

三是模式创新,打通了跨行业数据链路,推动数据要素融合,构建了地产金融行业风险防控新模式。

应用成效

经济效益方面。地产金融智信风控服务已覆盖成都95%涉房金融机构,为银行搭建风险评估模型、出具风险分析报告,提供风险防控有力依据,有效帮助银行机构确保收益,规避风险。2019年上线以来至2024年8月,为金融机构提供了1000万次以上的业务核验,降低坏账率从1.2%到0.3%,为金融机构减少数十亿元的潜在经济损失,提高了金融机构的风险管理能力,同时加强金融监管的效率和效果。

社会效益方面。建立了不同维度的风控模型,形成了对“人”、“房”、“市场”的精准画像,一方面提升公共服务水平,真正让百姓“零”跑路、“零”请假,省时省力,有效解决了信息不对称的问题;另一方面专业化的建模分析能力为金融机构赋能,为各项决策和计划的制定提供支撑,有效控制贷款风险。推动金融业发展的同时,优化贷款流程,防范金融风险,贷款申请实现“一键提交”,也帮助金融机构获取更广泛的客户资源,业务办理效率高效提升,抵押物价值真实还原,大大降低金融管理风险。

▶ 来源 | 市发展改革委

成都上新呐 | 舌尖上的超市:走入万家的美味军粮

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