在新金融領域,如網絡借貸、網絡眾籌、交易所、第三方支付、線下理財?shù)冉鹑跇I(yè)態(tài)通過融合“三網”數(shù)據(jù),實現(xiàn)對區(qū)域風險底數(shù)建設、犯罪線索挖掘、風險模型預警、風險業(yè)務處置與研判,方便民警數(shù)據(jù)線索查詢,提升民警辦案效率,實現(xiàn)“早識別、早預警、早發(fā)現(xiàn)、早處置”的犯罪預防和處置機制。
建立企業(yè)畫像和犯罪模型,劃定風險等級和風險推送,提供民警進事前研判處置。
通過企業(yè)非法集資特征結合民警的業(yè)務經驗挖掘企業(yè)犯罪線索。
并圍繞企業(yè)進行互聯(lián)網、政務網、公安網的數(shù)據(jù)采集、接入、治理,建立可持續(xù)的數(shù)據(jù)來源。
實現(xiàn)對屬地新金融企業(yè)及金融業(yè)態(tài)的分類構建風險監(jiān)測底數(shù)。
數(shù)據(jù)優(yōu)勢
1、提供自有新金融企業(yè)網站與金融分類數(shù)據(jù);
2、提供自有新金融企業(yè)工商及股權穿透數(shù)據(jù);
3、提供自有新金融企業(yè)關聯(lián)輿情數(shù)據(jù)。
建模優(yōu)勢
1、能夠基于互聯(lián)網、公安網、政務網進行新金融企業(yè)風險線索挖掘與指標抽取;
2、自研了新金融領域基于機器學習技術的犯罪感知模型的建模與風險預測。
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網絡空間數(shù)據(jù)治理專家
榮獲國家科學技術二等獎
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