2020年以來，疫情讓各類企業信譽風險陡增，這對我國企業的正常經營秩序造成了較大的影響。信貸業務的逾期情況大幅攀升，更加劇了相關企業現金流的緊張狀況。為了生存，很多企業想盡辦法縮減開支。而如何幫助這些企業生存成為全社會都在關注的問題，中科柏誠自成立以來，通過技術的革新不斷推出SaaS服務，努力幫助B端企業用戶提升運營效率，縮減運營成本。旗下的數據分析平台，更是讓很多機構有效控制了金融方面的風險，同時幫助它們度過了難關。
大數據系統建立用戶畫像
疫情的出現讓很多人沒有了收入，貸款逾期的可能性更是大幅度的增加。對於這樣的用戶，在提供金融服務的時候一定要有強大的風控能力進行篩查，否則大規模的逾期風險是任何一家企業都無法承受的。建立全方位的用戶畫像，並根據用戶情況確定不同的風險等級則非常必要。中科柏誠數據分析平台以大數據為建設基礎，擁有超3000萬個逾期客戶數據，以及數以億級的貸後信息，能根據歷史數據幫助機構在進行貸款等金融行為時確定用戶風險等級，幫助分析用戶逾期風險，為金融決策提供了有效數據支撐。
此外，該平台還能夠對用戶進行多渠道、多類型的微觀顆粒化分層，並可以根據銀行的風險防控需求建立黑名單和白名單的篩選機制，幫助機構在進行信貸業務時對於高風險類用戶實現有效的黑名單隔離，對於高凈值用戶快速完成風控環節，實現業務流快速轉化。
AI算法讓數據分析更智能
只有用戶統計篩查能力還是不夠的，中科柏誠數據分析平台更加強大的一面體現在其智能數據分析能力上。機構端及企業端在平台上可以將所需要的數據分析結果可視化的顯示，幫助決策者更直觀的了解風控環節的金融風險，建立標準化的可視化風控決策流管理機制。
同時，平台強大的AI算法可以利用億級的數據不斷學習，定期疊代數據分析的規則集，並根據機構及企業的不同風控需求建立定製化的決策表、決策樹和評分卡，為客戶的風控決策提供更全面的依據。AI的加持讓客戶的風控可以實現根據用戶屬性的不斷變化動態調整，讓人工智慧幫助企業風控人員做出更準確的結論。此外，平台上所有的數據全部採用區塊鏈技術，保證了數據的真實性和唯一性。在有效提升風控效率的同時，可以幫助各類企業、保險公司、銀行機構等大幅降低了金融運營風險。
目前，已經有多個領域採用中科柏誠的這套數據分析平台，在大數據和AI的共同幫助下，為信貸風控保駕護航。