场景痛点
传统的信贷审核系统无法监控企业真实运营状况，需要从多维度了解企业资产。
产品功能
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金融事件分析
- 对财经新闻结构化处理，抽取新闻关键要素、事件因果关系，分析引起事件的原因和后续可能发生的事件，帮助用户全面了解事件发生的脉络，分析潜在影响。
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风险探针预警
- 基于海量搜索大数据实时监测企业风险动态，提前了解互联网对企业的关注点及其风险态势和变动情况，帮助对企业的潜在风险进行监测与预警。
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企业资产图谱
- 基于海量的企业大数据，构建从工商、舆情、资讯、另类数据等整个资产的图谱网络，帮助用户更好地了解资产真实情况，解决企业知识资产利用难题。
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信息查询推送
- 针对预警信息，可根据监控企业名单进行全网信息收集、汇总与智能分析，并定期进行数据推送，同时提供多样的API方便查询与集成。
产品优势
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多维信息积累
进行海量企业多维度数据积累，包含企业基本工商数据、税务数据、涉诉数据、招聘信息、企业动态等数据。
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风险提前预知
借助百度海量大数据，可在尚无公告或媒体稿件传播的情况下提前发现潜在的风险信息，帮助企业早知道、早介入、早控制。
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搜索数据赋能
借助海量搜索大数据提前预知企业风险，同时可根据客户具体业务需求，借助搜索指数等工具量化企业经营状况。
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强大技术支持
借助业界领先的自然语言处理，机器学习及数据挖掘技术，构建知识图谱，洞悉零散数据的关联，发现数据背后的隐含关系。
应用场景
场景痛点
业务人员每天需要花大量时间跟踪客户贷后情况，耗费较多精力及人力。
价值体现
通过金融资产图谱提供的多维度企业信息及风险探针，实时监测目标企业可能的变动及媒体报道情况，快速在海量信息中找到需要处理的风险信息，减少企业损失。
场景痛点
网上财经信息纷杂，无法从中筛选出可能对自身关联资产标相关的关键信息。
价值体现
借助海量企业相关财经信息，利用大数据及人工智能等技术，结合客户业务场景，提升财经信息大数据平台的建设效率和服务能力。
客户案例
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国家开发银行
利用大数据及人工智能等技术，建立授信评审信息共享与分析平台，实现对授信评审业务的智能支持，通过授信评审的智能化应用，综合评审效率提30%+。
查看详情 -
民生银行
依托企业全面的互联网信息，使用自然语言处理技术加工成风险标签，通过知识图谱实现企业关联挖掘，提供风险预警服务，平均每年有效预警涉及信贷金额达数亿元。
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国家开发银行
利用大数据及人工智能等技术，建立授信评审信息共享与分析平台，实现对授信评审业务的智能支持，通过授信评审的智能化应用，综合评审效率提30%+。
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民生银行
依托企业全面的互联网信息，使用自然语言处理技术加工成风险标签，通过知识图谱实现企业关联挖掘，提供风险预警服务，平均每年有效预警涉及信贷金额达数亿元。
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国家开发银行
利用大数据及人工智能等技术，建立授信评审信息共享与分析平台，实现对授信评审业务的智能支持，通过授信评审的智能化应用，综合评审效率提30%+。
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民生银行
依托企业全面的互联网信息，使用自然语言处理技术加工成风险标签，通过知识图谱实现企业关联挖掘，提供风险预警服务，平均每年有效预警涉及信贷金额达数亿元。
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