金融业务积累与技术相融合
有效提升金融机构风控能力
资深的业务积累
中软融鑫业务咨询团队专业经验丰富，参与了监管机构的制度设计，并协助1300余家银行完成10000多次业务分析，解读1000余份政策，整理了上万条监管政策制度规范，形成一整套金融监管知识图谱。此外，还完成1000多个金融风险模型设计，帮助金融机构识别各类风险。
可靠的架构性能
中软融鑫自主研发的高可用分布式技术架构，拥有自主知识产权。目前服务于各监管机构的多个重要项目，并经过多家大型客户的服务验证，在大数据处理效率、AI、合规分析识别等核心技术点均满足百亿数据级应用，可为客户提供稳定、持久的性能和使用体验。
灵活可配的模型
征信特征衍生应用平台，采用AI模型管理采用前端可视化配置，自动对征信报告中的内容进行拆解、风险预警运算，模型允许用户前端调整逻辑或计算因子，通过各类预警信号，及时提醒业务人员，帮助金融机构规避信贷风险。
征信数据应用所面临的重难点
拆解不细致、应用不充分、智能化程度弱、预警信号少
征信数据拆解力度不足
全面的客户征信信息，需要细致的业务分析并拆解归类，业务人员在办理相关业务时需花费较多时间精力进行核查及多方配合，业务办理的时效性和风险识别的准确性难以有效提升。
信贷数据在业务应用不足
在征信数据的分析应用上，存在不少遗漏、错误理解的情况，未能充分发挥其对信贷前、贷中、贷后阶段的数据价值，可能导致金融机构未能采取有效的风险规避措施，尤其是在贷后信息的应用上，存在较高风险。
智能化程度不足
大量积累的征信数据，纯人力手段，无法满足实际业务场景下，在信息检索过滤、来源追溯、深度挖掘等层面业务需求。
缺乏有效的预警信号
金融机构在处理信贷业务时，尤其在贷后环节，确认针对性的对各类客户的征信信息进行预警提示，给业务人员的信息筛查和风险防范带来极大的困扰，导致工作效率低下，加大了金融机构在信贷业务上的风险。
以数据为基底，征信为驱动
构建全流程智能化的征信特征衍生应用平台
六大核心功能
贯穿贷前、贷中、贷后全链路管控
预警信号
在客户的信贷业务处于贷后状态，根据以往的总结的规律或观测得到的可能性前兆，向相关部门发出紧急信号，报告危险情况，辅助金融机构进行风险防范，从而最大程度的减低危害所造成的损失。
客户画像
基于大数据计算和挖掘分析提供深度客户洞察，提高征信数据利用率、丰富应用场景、提高数据实时性、扩展算法，实现数据与业务的紧密结合。结合业务需求和运营模式,对客户数据进行分析、挖掘、打标签,最终形成客户全景信息视图。
特征提取
提供多种特征提取方法，包括基础特征（如年龄、性别、职业等）、行为特征（如逾期次数、还款记录等）、关联特征（如联系人、担保人等）等。用户可根据需要选择不同的特征提取方法，并对提取出的特征进行筛选和优化。
分析报告
根据征信拆解得到的指标及预警信号信息，对关注的信息要素进行整合并生成的一份统计信息。服务信贷全生命周期风险管理贷前风险识别、贷中环节评估、贷后风险预警，降低贷前、贷中、贷后成本，降低逾期坏账率。
算法与模型
提供多种风险评估模型，包括逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。根据需求选择风险评估模型，对提取出的特征进行训练和预测，用以维护各类业务场景的计算模型中使用的算法。产品通过不断模拟测算，可以自定义调整算法参数以及模型因子，保障计算结果的准确性。
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数据源管理
根据数据规范主题划分，提供监管报送数据规范接口的管理功能，允许配置相应的数据加工接口。同时支持支持多种数据源的导入，包括征信报告、银行账户信息、贷款记录等。用户可将自己的数据导入平台，也可使用平台提供的数据样例进行操作，并提供前台灵活配置数据查询的功能。