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大数据创新应用实践

作者：曾途

来源：《软件和集成电路》2017年第08期

BBD（数联铭品）一直致力于解决中小企业融资难的题问和企业征信建设。首先我们面临

的主要问题是大量的中小企业解决了75%的就业人口并创造了60%的GDP，但是很难融资。

因为很多领域信息发展不均衡，我们发现中小企业融资不仅是企业面临的难题，甚至是国家和

全球面临的难题，我们要去解决此类问题就要把痛点和技术相结合，优先解决信息不对称等问

题。

首先我们要通过行为大数据的方式来分析企业的财务信息。我们成立了一个致力于解决中

小企业信用评估问题的团队，包括信用风险评估、资本市场评估、资产评价评估等，帮助企业

降低信用风险、市场风险和操作风险。

什么是信用风险？第一是征信，第二是信用评价。资产风险是指通过企业风险评估后得出

的结果，对企业进行资产定价，这个定价可以得出整个企业未来的收益和发展现状，企业在经

营过程当中会出现什么问题。我们提供征信、信用评价和资产定价等整个大数据的支撑服务。

利用底层征信平台和征信信息查询企业的信用信息，对诚信进行评价。诚信是指对企业过去行

为进行描述，信用是对企业未来违约概率的分析。

BBD一方面做金融风控，一方面开发监管科技。金融风控是通过大数据的方式去评价中

小企业行为是否合规以及企业的风险状态，可以帮助银行以此为依据，判断能够给企业提供多

少利率的贷款，或提供多少利率的债务融资和股权投资。

在监管方面，我们按照地方金融监管机构的监管办法，监督企业在金融活动当中是否符合

监管条例，同时企业如何进行自我约束，做成一个好公司，我们把这方面的数据进行整体融合

形成经济指数，提供给监管部门。

目前，BBD大概有300多位研发人员，致力于解决数据痛点。从数据的采集、清洗、分

析到数据应用，形成从数据到行为的转化，其业务核心是在数据的清洗、预处理和流失预算等

方面进行标注，当标注成功后，围绕数据本体、知识图谱、业务逻辑进行分析，使数据转化成

行为过程，形成智能化。

目前，BBD的一体化平台可直接面对多场景、多维度的数据进行调用和综合分析，从而

解决中小企业信用风险、市场风险和操作风险的难题。我们的数据平台，无论是专业的API连

接，还是爬虫连接，都可以自动完成数据清洗和算法解析，并形成图纸标识库，这是我们在底

层应用所做的工作。

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在金融数据的处理方面，我们不仅要去处理它详细的清洗信息，还要对它进行解析，做到

实时处理，并建立图库。目前我们所建立的图库已覆盖9000万家市场主体信息，包括企业董

事、监事和其他高管的调查结果。同时我们在图库中建立了信息自动更新系统，全盘更新只需

要一分钟。不管是环形数据、力学布局，还是分层数据、网络化布局，可以根据企业的业务需

求，自动化接入不同的数据源形成不同的计算进行知识图谱建模，同时匹配相应的图库工具，

然后结合金融的痛点形成圈层，解决整个投融资关系存在的问题。力学布局是解决控制人的问

题，对人的关系进行分析时，我们得到了出度、入度、中心度、介度等一系列的物理学指标，

这些指标映射成风险。

针对不同指标公司的组合，我们单独建立了计算指标和社群指标，并把每一种指标赋予它

金融学含义或金融风险含义，形成一个基于企业的知识图谱。这个知识图谱包括企业的借贷、

担保、诉讼、处罚等事件和各个资本维度的事件，并形成从事件、实体、文档到关系的多重属

性的四元模型，这个模型的组合构成了金融分析本体论原理。目前，我们的建模已涉及数十亿

级的数量处理，以大数据作为征信基础，以征信作为金融信用评估基础，以金融信用评估作为

未来授信投资债券基础，为征信提供重组的信用信息，从而解决中小企业信息不对称的问题，

和银行一起进行客观授信，而大数据起到的重要作用是把传统的原始数据进行高度抽象之后，

形成高纬度、高价值的数据结果信息的典型结构图。

在典型结构图中，如果该企业是制造企业，却从事金融投资方面的业务，通过图形显示，

很容易发现企业存在的基本风险，并把这些基本风险进行拆解，形成对网络指标图的基本解

读。监管部门或银行不仅了解了企业的股权关系，还了解了企业上下游关系和诚信关系。当对

所有关系进行穿透时，可以得到这些结构图中所蕴含的解决方法，在指标结构中，不同的组合

影射不同的风险，不同风险可以进行不同权