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风报可以大大降低在企业风险管理中利用公开数据的难度。依托公开数据实时、高频的特点,结合强大的数据结构化和关联分析能力,可以帮助机构更加快速地捕捉企业风险的动态变化。

最后,面对海量关联图谱关系的挑战,风报建设了一套基于内存的图计算引擎,实现了在1亿节点、10亿关系的网络上的秒级关联计算能力。在传统的基于磁盘介质的图数据库中,挖掘到第4层、第5层的时间开销就已经超出了用户可以接受的极限,而风报的图计算引擎能够在1秒内挖掘10层以上的企业关联。

在此基础上,风报还结合反洗钱、风控等业务场景进一步搭建了关联风险、最终受益人、混业经营等识别能力,进一步丰富了图计算引擎的场景应用。

接下来,基于自研的自然语言处理技术和数千万条高质量语料,风报建立了超过20个中文语义模型,将非结构化的文本进行清洗、去重、分析,经过分词、实体识别、关系抽取等多道工序,把数据分门别类,转化为结构化的企业情报信息。经过结构化处理的情报,结合风报丰富的数据可视化,能够在大量信息中快速识别出企业的风险。

目前,风报已赋能数百家合作伙伴,希望通过风报的风险感知能力可以和更多制造业企业管理结合,帮助制造业企业更好地实现数据化决策。

例如,在合作企业危机引爆前,可以根据风报提供的动态监管,收到关于合作客户的预警信息推送,发现客户近期进行了多次股权转让、质押,反映出其资金链上存在的隐患,从而及时做出应对措施,减少风险事件发生的可能性。

针对于此,风报建立了一套成熟的分布式数据采集系统,结合人工智能技术实现了采集集群的智能调度,并支持自动化的网页结构分析,从中抽取标题、内容、发布时间、表格、图表等关键信息,实现了对全网信息的高质量覆盖。

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基于“公开数据+ai”,风报通过标准化saas服务的模式,帮助传统工业制造企业对数据进行重新认知并形成具有企业特性与行业特点的风险管控方法论。以此为基础,通过不断实践补充完善方法论,最终实现制造企业的全面风险管控。

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