当一家银行需要在3分钟内完成一笔小额信贷的风险评估,当电力公司要精准识别拖欠电费的高风险用户,当天府农信需要为农户提供无抵押信用贷款——这些看似不同的需求,背后都离不开天创信用T.D.P三大核心能力的支撑。用户画像与量化建模能力(T)、信用大数据能力(D)、金融科技全栈技术平台能力(P),这三大技术引擎协同发力,构建起360度全景征信与风控解决方案,让金融端与场景端的连接更智能、更高效。
用户画像与量化建模能力(T):让风险 “看得见、算得清”
天创信用的技术团队由来自清华、北大、中科院的大数据算法专家领衔,累计开发 200 + 风险评估模型,覆盖信贷审批、反欺诈识别、贷后管理全流程。以针对消费金融场景的 “天创信用分” 为例,团队通过整合用户基本信息、履约历史、消费行为等多维度数据,运用机器学习算法构建量化模型,将抽象的 “信用” 转化为 0-1000 分的具体分值。某头部消金公司引入该评分后,坏账率降低 18%,审批效率提升 3 倍,实现 “精准风控 + 用户体验” 双提升。
在企业征信领域,天创的 “企业 360 度画像系统” 更是打破传统风控局限。通过采集企业工商、税务、司法、供应链等数据,结合 NLP 自然语言处理技术提取非结构化信息,系统可自动生成企业信用报告,识别 “空壳公司”“关联担保” 等风险点。兴业银行在供应链金融业务中应用该系统后,中小企业贷款审批周期从 15 天缩短至 3 天,且未发生一笔坏账。
信用大数据能力(D):构建多维度数据 “护城河”
风控的核心是数据,天创信用已建立覆盖个人与企业、跨行业与跨场景的大数据体系。在个人数据层面,公司合规整合社保、公积金、运营商、电商消费等 30 + 类数据,形成动态更新的个人信用数据库;企业数据方面,除了传统的工商、税务数据,还引入电力缴费、供应链交易、知识产权等细分领域数据,尤其在电力行业,已与国家电网达成数据合作,覆盖全国 2.3 亿用电用户的缴费记录;农业领域则整合土地流转、农产品交易、农机设备等数据,为农户信用评估提供依据。
为确保数据质量,天创建立 “数据清洗 - 脱敏 - 标注 - 核验” 四步处理流程,通过 AI 算法自动识别异常数据,人工核验准确率达 99.8%。截至 2024 年,公司数据储备量达 100PB,日均数据处理量超 50TB,能够为客户提供实时、精准的数据支持。
金融科技全栈技术平台能力(P):让解决方案 “快速落地”
再好的模型与数据,也需要技术平台承载落地。天创信用自主研发的 “天创智能风控平台”,涵盖 API 接口服务、可视化建模工具、风控决策引擎等全栈功能,客户无需投入大量技术开发,即可通过 “拖拽式” 操作搭建专属风控体系。某城商行通过该平台快速上线小微企业信贷产品,从需求对接至系统上线仅用 15 天,而传统开发模式需 3 个月以上。
平台还具备强大的扩展性,可根据不同场景需求灵活适配。在汽车金融场景中,集成车辆估值、出险记录查询功能;在园区金融服务中,对接园区企业经营数据;在预付费监管场景中,实时监控资金流向。目前,该平台已服务数十家银行、数百家非银机构,累计处理信贷申请超 10 亿笔,成为金融机构数字化转型的 “加速器”。
从技术研发到场景落地,天创信用的 T.D.P 能力正持续改写金融风控的规则。未来,随着 AI 大模型、区块链等技术的融入,三大核心能力将进一步升级,为更多行业提供更智能、更精准的风控解决方案,助力金融与场景的深度融合。