在臺北金融科技展上,CRIF中華徵信所展出了預計明年第一季上線的新徵信科技產品,利用社群輿論來建立中小企業的風險評估服務,以及透過AI、圖學的關連分析,來了解中大型企業彼此錯綜複雜的關係網絡,藉此挖掘業務不合規的情況。
CRIF中華徵信所總經理郭曉薇表示,雖然臺灣中小微型企業的數量眾多,但由於其營業及財務資料較少,銀行通常不受理這類融資申請,所以中華徵信所運用了替代性的數據,如新聞、社群媒體的評論資料等,推出了中小企業信用風險平臺。
這個平臺涵蓋了倒閉與跳票預測、風險因子偵測、訴訟與新聞分析、輿論社群監控等。比如說,倒閉預測是運用了企業交易資料,來預測其3個月或6個月內倒閉的機率,而這個模型也已經應用銀行的樣本來驗證,目前準確率約85~92%;而在輿論社群監控方面,則是與資策會合作,運用NLU技術來分析Google評論的資料,來建立企業營運狀態的趨勢圖表。
郭曉薇也指出,一般來說,銀行內部徵信一家公司,需要花一個上午去蒐集資料,但中華徵信所整合了全臺灣最大的中小企業資料庫、社群媒體分析的工具,也用API串接公開網站與政府平臺資料,只要一鍵輸入關鍵字,幾秒內就能回傳結果,將初步徵信時間縮短到一個小時,並生成視覺化的報告,來提供銀行徵信參考。
另一套新服務「AML/KYC合規問題解決方案」,則要透過企業橫向與縱向的關係圖,來評估中大型企業業務不合規的可能性。這套產品可以整合了中華徵信所企業資料,和銀行內部KYC資料庫,來進行AI分析後,以網絡圖(Graph)形式呈現,透過點擊圖表中的關聯點,還能一層層展開關係企業。
比如說,在KYC與KYCC方面,點擊關聯點後能進一步了解該企業的公司資訊如股東、董監事等組成成員等,在交易資訊面也能清楚看見貿易對象,而在供應鏈關係圖中,也能看到該企業上下游的關聯產業與公司等。「臺灣有很多企業都是交叉持股,他們持股比例多少,從關聯圖譜上看得出來。」
郭曉薇也舉例說明,比如提煉石油的企業,購買了生產流程中會用到的機器設備,就是合理的交易資訊,但如果購買了黃金,「這跟業務關聯性不高,合規的分數就會降低,代表該企業可能涉及洗錢的風險較高。」此外,該平臺也與中華徵信所的內部資料相連結,圖表中除了能顯示企業間的交互關係,還能進一步顯示該企業的信用評等。
未來,中華徵信所預計要建置一個雲端平臺,並說服銀行業者將內部資料放置在上面共享,「這樣你才能做到真正的反洗錢,因為每間銀行擁有的資料面向都不同。」郭曉薇表示,但現行法規仍不允續這類資料上雲儲存,因此,目前還是需要一間間銀行推廣,並將資料分別存放在各家銀行的機房。
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