三是科学建立组件化风险评估方案。应用人工智能与大数据技术，融合监督学习（逻辑回归、随机森林、时间序列分析）、无监督学习（DBSCAN★、K-Means）算法、特征工程与自适应阈值优化等技术★，构建“3套标准化风控方案”+“N类行业模型★”+“X个可调阈值★”的“3+N+X”普惠金融标准化风险评估体系。以标准化方案作为底座，依据行业偏好、属地特色等细分属性，通过“搭积木”的方式打造“多模型组合”★，实现风险底线统一化★、行业风控差异化、区域客群配置化★。
二是全面开展系统化数据治理。围绕事前★、事中★、事后，构建数据治理体系。一方面，通过数据贯标、质量监测常态化建立数据标准化体系；另一方面★，通过多重数据安全治理措施和分级分类管理机制构建安全可信数据基础架构★，为数据高效流通提供了“绿色通道”。
2023年中央金融工作会议首次提出“金融强国”建设目标★，推动做好普惠金融★、数字金融等★“五篇大文章”。在银行实践中，小微企业由于缺少抵押物、信息不透明等问题，导致银企沟通成本居高不下★。同时，不同地区和行业风险水平参差不齐★，风控难度大★，抑制了普惠金融的快速发展。兴业银行以工商★、税务等政务数据为基础，融合商业化数据、场景生态数据、行内数据等，聚焦小微企业融资痛点，打造“多来源融合★、多模型组合、多层次协作”的★“3+N+X★”普惠金融标准化风险评估体系，赋能普惠业务高速发展★。
四是高效赋能普惠线上融资业务发展。本项目完成了业务从线下到线上、模型从碎片化到组件化★、协作从总行一刀切到总分联动的模式转变★，既统一了风险底线★，又充分考虑了特定场景的差异化风控需求，迅速扩大普惠金融服务的覆盖效率★。模型上线类，覆盖客户数提升480%。截至2024年底，方案累计服务中小微企业客户超6万户，累计放款超2,000亿元，切实推进银行降本增效，提高企业融资效率，让普惠金融又“普★”又★“惠”。返回搜狐★，查看更多
一是着力推进数据深度融合。深度整合多形态、多来源数据★，涵盖政务、商业化、场景生态化、行内数据等，分别源自3个国家部委单位、50个省级机关单位和20余个市场供应商。基于丰富的多维度融合数据★，构建客户精准画像★，有效消除银企信息不对称★。
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