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類金融企業作為未獲得金融許可證但部分經營業務具有金融活動屬性的企業，在業務創新和操作方式上有更大的靈活性，但在風險管理體系和技術方面不如傳統金融機構成熟，因此，風險控制是其發展中面臨的關鍵問題。企業經營信息碎片多元、數據孤島化現象凸顯、金融消費者信息不對稱、審批監管缺乏聯動合力、現場監管力量薄弱等痛點問題，給類金融企業規范經營及政府監管帶來了新的挑戰和壓力。在蘇州工業園區行政審批局的全程指導下，依托園區一體化公共數據底座，“金融企業風險計算器”以數據要素的開發利用為突破口，匯聚融合金融企業全生命周期跨領域、跨層次、跨部門的多源數據，構建類金融企業風險預警模型，利用算法準確預警金融風險信息，實現類金融企業風險監管的精準性和高效性。
一是多渠道數據匯聚治理，夯實數據底座。匯聚各類公共數據、公開公示數據、商業渠道數據等100多類涉企數據，開展數據專項治理融合。其中，公共數據來源于行審、市監、金融、執法等多個部門，主要通過蘇州工業園區一體化公共數據底座實現跨層級、跨部門共享，社會數據主要通過商業數據平臺進行采購。
二是創新多維度數據開發模式，深化數據分析。基于數據標簽、業務知識、統計理論等，探索企業經營風險特征和關聯風險特征，并根據類金融企業的實際經營情況，引入多個專項風險特征，構建類金融企業風險特征體系。采用機器學習算法，構建參數可調配、可迭代演進的企業風險預警模型。“金融企業風險計算器”在蘇州某地正式投入應用近2年，累計向相關部門和基層板塊推送高風險信息40余條，中風險信息400余條，實現類金融企業潛在風險的“早發現、早處置”。
三是推動數據閉環，提高多部門數字聯動治理效能。推動預警信息在線實時推送和限時簽收、檢查、反饋，實現信息在線流轉、部門實時共享、局辦和基層多元聯動治理，助力責任型、數字型、整體型政府建設。2024年前三季度，當地提前發現并處置的類金融企業風險比去年全年增加了102%，助力政府高效精準監管。
四是推廣復制，激發多元化數據資產融合新潛能。在模式可復制方面，基于統一的企業風險維度、數據特征因子、風險識別算法等實現快速復制。在金融領域之外，快速復制到其他業務領域，并形成了一系列風險計算器產品，包括：“安全生產風險計算器”“預付卡風險計算器”“企業遷入遷出計算器”“環保企業無感式監管計算器”“樓宇企業風險計算器”等風險計算器，并在實際場景中成功落地應用。
浙公網安備 33010602000006號
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