300229 拓爾思
行業概述

在金融領域,拓爾思基于在該行業的長期積累以及對金融業務場景的深刻了解,依托強大的數據采集能力及自然語言處理技術,為金融機構提供全方位的解決方案。

拓爾思控股子公司針對互聯網金融的快速發展,將大數據應用于打擊非法集資、傳銷,服務于各地政府金融監管部門和經偵部門。通過大數據挖掘、發現、追蹤企業社會行為軌跡,從而達到金融風險預警和管控目標,提出的冒煙指數在風險防范中發揮越來越重要的作用。

提供服務
智能風控
營銷服務
金融監管

以海量數據和完善預警模型為基礎,構建風險類型體系,結合自然語言處理技術,為銀行等金融機構評估業務風險,提供貸前準入、貸中追蹤、貸后監控等多場景風控支持。利用大數據創新信用風險管理方式,構建企業全輿情信息圖景,助力金融機構實現智能風控。

搭建跨渠道內容平臺,構建場景式內容中心,結合網站分析精準推薦,依托內容、產品、營銷活動組合,實現內容+產品精準匹配;優化策略與執行,構建數據驅動運營營銷閉環,達到引流的業務價值輸出。

獨創量化分析指標——冒煙指數,從綜合合法性、非法集資特征詞、收益率偏高、負面反饋指數、傳播力五個維度構建企業非法集資的風險評判標準。運用六項監管機制,通過線索發現、線索跟蹤、監測預警、協調警示、監督控制、信息共享,全流程輔助金融監管部門進行監測預警,做到“打早打小”。

智能風控

以海量數據和完善預警模型為基礎,構建風險類型體系,結合自然語言處理技術,為銀行等金融機構評估業務風險,提供貸前準入、貸中追蹤、貸后監控等多場景風控支持。利用大數據創新信用風險管理方式,構建企業全輿情信息圖景,助力金融機構實現智能風控。

營銷服務

搭建跨渠道內容平臺,構建場景式內容中心,結合網站分析精準推薦,依托內容、產品、營銷活動組合,實現內容+產品精準匹配;優化策略與執行,構建數據驅動運營營銷閉環,達到引流的業務價值輸出。

金融監管

獨創量化分析指標——冒煙指數,從綜合合法性、非法集資特征詞、收益率偏高、負面反饋指數、傳播力五個維度構建企業非法集資的風險評判標準。運用六項監管機制,通過線索發現、線索跟蹤、監測預警、協調警示、監督控制、信息共享,全流程輔助金融監管部門進行監測預警,做到“打早打小”。

經典案例
某大型企業大數據應用項目
利用大數據和人工智能技術洞察海量互聯網數據 構建面向企業風控場景的“金融大數據”服務
自上線以來,已全面應用于某集團信貸業務與資管業務,多次成功提前預警信貸逾期,發出超3000個信號,直接避免信貸損失超億元。其中包括某地產債券事件、某東港集團年末債券違約事件、獐子島“扇貝逃跑”事件、凱迪拉生態環保事件等。
北京市金融局大數據監測預警金融風險系統項目
應用大數據監測預警金融風險
重構金融監管范式
目前,服務北京金融局等成功經驗已被推廣到全國各地。其中,“冒煙指數”已被全國100多個監管機構應用于日常工作決策中,幫助監管機構摸清地方風險底數,實時監測預警全國200多萬家企業的潛在風險,并成功預警出e租寶、善林金融、華贏凱來、錢寶等從事非法金融活動等公司。

行業客戶

中國銀行

農業銀行

建設銀行

交通銀行

國家開發銀行

進出口銀行

農業發展銀行

平安集團

金融壹賬通

中信銀行

中信證券

海通證券

廣發銀行

浙商銀行

光大銀行

浦發銀行

中國人保

招商銀行

寧波銀行

包商銀行

鄭州銀行

中國人民銀行

銀保監會

證監會

北京市金融工作局

中國互金協會

深圳市金融辦

重慶市金融辦

廣東省金融辦

江西省金融辦

安徽省金融辦

貴安新區金融辦