信貸是(shì)銀行最基本、也(yě)是(shì)最重要(yào / yāo)的(de)資産業務。當前，面對國(guó)内外錯綜複雜的(de)經濟金融形勢，特别是(shì)我國(guó)經濟發展面臨的(de)需求收縮、供給沖擊、預期轉弱三重壓力，商業銀行信貸業務轉型和(hé / huò)升級成爲(wéi / wèi)時(shí)代之(zhī)需。因此尋找新的(de)戰略方向，制定新的(de)發展策略成爲(wéi / wèi)每一(yī / yì ／yí)位決策者新的(de)目标與挑戰。

在(zài)新的(de)戰略實施過程中，可以(yǐ)發現各大(dà)金融機構開始關注并重視科技型中小企業客群，“科創貸”、“專精特新貸”、“知識産權質押貸”等面向科技企業的(de)特色金融産品相繼問世。

近日，本應科技依托多年深耕科技領域的(de)研究積澱，通過設置定量或定性指标和(hé / huò)标準，深度透視企業技術實力、發展潛力、持續競争力；以(yǐ)及企業所處行業發展階段、行業現狀及競争對手信息、層層穿透，助力銀行戰略制定與落地(dì / de)。

一(yī / yì ／yí)，市場研究

不(bù)同地(dì / de)域、不(bù)同經濟環境、不(bù)同客群基礎的(de)分支經營機構，戰略規劃的(de)制定也(yě)各有側重。在(zài)充分掌握客觀信息前提下，根據行業變化趨勢、區域創新能力、企業整體實力、技術水平等情況，靈活制定戰略規劃對銀行健康發展具有重要(yào / yāo)意義。

本應科技推出(chū)區域分析和(hé / huò)行業圖譜工具，幫助金融機構從區域産業分布、産業細分格局、行業發展趨勢等多維宏觀角度，搜定優質标的(de)。 

二，行内模型研發

1.數據融合加工

商業銀行數據複雜多樣，且數據整合基礎不(bù)一(yī / yì ／yí)，本應科技協助行方收集多源異構大(dà)數據，通過制定數據标準、數據清洗、加工等标準環節，形成高質量的(de)數據，豐富行内數據資産，爲(wéi / wèi)建設行内數據體系、畫像體系、模型體系等打下夯實基礎。

2.行内數據分析

本應科技遵循标準、嚴謹、科學的(de)數據分析方法，基于(yú)多源異構大(dà)數據融合和(hé / huò)行方實際業務痛點，提供系統性數據梳理、指标體系構建與數據價值挖掘等專業數據探索與分析服務；圍繞财務數據、貸款金額、抵押物、企業法人(rén)代表等百餘個(gè)維度數據提取有效信息，針對性梳理數據及指标間關系與邏輯，進而(ér)将指标匹配至不(bù)同業務場景下的(de)模型構建。

3.建立模型

本應科技具備專業的(de)算法模型團隊與咨詢團隊，根據客戶應用場景與實際業務需求，選取适當算法策略并可持續優化，建立一(yī / yì ／yí)套符合科技企業成長規律、揭示科技企業實力、潛力和(hé / huò)風險的(de)評價模型。

三，業務規模化

基于(yú)前期研究成果，驗證優化後的(de)模型可批量推廣到(dào)各分行、支行作爲(wéi / wèi)科技企業信貸業務的(de)準入、審批、授信的(de)統一(yī / yì ／yí)标尺，縮短業務流程，提高放款效率。根據地(dì / de)域、産業、金融産品等針對性特征，可對模型進一(yī / yì ／yí)步調整，提高模型精細度，實現對科技型企業進行精準營銷、批量獲客、線上(shàng)審批、風險監測等實際應用場景。