企業(yè)遇到資金困難(擴(kuò)大生產(chǎn)，償還債務(wù))，總會想到向銀行申請貸款。但近兩年來，部分企業(yè)對銀行服務(wù)的興趣和熱情不高，逐漸引起社會關(guān)注。很多企業(yè)認(rèn)為從銀行獲得貸款“麻煩”、“等待時間長”、“手續(xù)費(fèi)貴”，而銀行則反映部分企業(yè)經(jīng)營和資產(chǎn)狀況不佳，信用不高。隨著近年來企業(yè)數(shù)量的急劇增加，數(shù)據(jù)信息的日益復(fù)雜，“不愿貸”、“不敢貸”等現(xiàn)象越來越頻繁！
普遍企業(yè)存在的問題財務(wù)報告真實(shí)性不高
現(xiàn)在很多企業(yè)會提供財務(wù)報告，信息失真甚至誤導(dǎo)；同時，許多企業(yè)向不同的組織提供不同的財務(wù)報告。這導(dǎo)致其財務(wù)報告的參考價值下降，銀行機(jī)構(gòu)在審核企業(yè)貸款時無法從最重要的參考財務(wù)報告入手。
數(shù)據(jù)時效性不強(qiáng)
雖然銀行內(nèi)部有企業(yè)信息共享資源庫，但是資源庫中的信息大多是辦理過貸款業(yè)務(wù)的企業(yè)的信息，而沒有辦理過企業(yè)貸款的企業(yè)的信息只能在公示其工商信息的網(wǎng)站上采集，信息采集效率太低。還存在更新速度慢、周期太長、無法有效支持自動化評級和業(yè)務(wù)審批等問題。
分析維度不全面
銀行在提供企業(yè)信貸服務(wù)過程中，大多使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(財務(wù)報告)，大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(企業(yè)競爭力、風(fēng)險水平、管理狀況分析)無法得到有效利用；基于傳統(tǒng)的信用評級分析，無法深入全面的描述一個企業(yè)的風(fēng)險DNA，以至于無法對企業(yè)做出全面的評價！
客戶信息不對稱
稅收和財政差異遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過合理范圍；融資情況隱蔽，擔(dān)保關(guān)系復(fù)雜，存在關(guān)聯(lián)和內(nèi)部交易；很多企業(yè)參與民間借貸，其公司資產(chǎn)可能以多種方式抵押。
模型方法過時
由于數(shù)據(jù)的缺乏和方法論的限制，傳統(tǒng)模型往往采用單一模塊記分卡或傳統(tǒng)統(tǒng)計模型，穩(wěn)定性差，需要驗(yàn)證和重新優(yōu)化。
針對上述問題，企業(yè)成長性評估系統(tǒng)由高度專業(yè)化的團(tuán)隊對企業(yè)的成長性進(jìn)行評估，包括對企業(yè)信用水平、企業(yè)風(fēng)險水平、企業(yè)管理能力等維度的分析評估，以滿足現(xiàn)代社會銀行征信機(jī)構(gòu)對企業(yè)信息的需求。
00-1010通過企業(yè)行為看風(fēng)險，減少對財務(wù)報告的依賴，更加注重對企業(yè)行為數(shù)據(jù)的捕捉和分析，降低風(fēng)險。全自動數(shù)據(jù)采集企業(yè)評審員使用Web智能大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)24小時采集客戶信息，保證了準(zhǔn)確性，提升了客戶體驗(yàn)。全息評估視角在保留傳統(tǒng)信用評級維度的基礎(chǔ)上，企業(yè)評審人員增加一些風(fēng)險模塊，為信用評估提供全息視角。
基于業(yè)界頂尖建模專家的技術(shù)，Enterprise Reviewers提供了一個多模塊、可擴(kuò)展的動態(tài)評級模型。克服過去靜態(tài)評級的弊端，有效降低風(fēng)險。企業(yè)成長性評價方法覆蓋國內(nèi)3000萬企業(yè)行為數(shù)據(jù)，聚焦行業(yè)信息、關(guān)聯(lián)方信息、產(chǎn)權(quán)信息等多源信息數(shù)據(jù)。并提供了多模塊、可擴(kuò)展的動態(tài)評級模型，克服了以往靜態(tài)評級的缺點(diǎn)，有效降低了風(fēng)險。而且企業(yè)評審人員的成長性評價報告可以幫助銀行機(jī)構(gòu)判斷企業(yè)的經(jīng)濟(jì)投資市場。