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金融行业风险管控,知识图谱能做什么?丨创新场景50

2024年07月28日 Python 我要评论
ITValue随着企业的快速发展,采购供应链网络日益庞大,企业在供应商管理上面临着管理体系分散、风险难以管控,采购过程环节多等问题,供应商内外协同亟待解决。作者|张申宇首发|钛媒体APP ITValue金融行业的数字化转型走得比较靠前,同时也对安全、风控要求极高的。随着数据量越来越大,数据结构越来越复杂,金融行业如何利用数字技术,提升自身风控水平,确保自身与客户的财产及权益不受侵害,已经成为当下...

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随着企业的快速发展,采购供应链网络日益庞大,企业在供应商管理上面临着管理体系分散、风险难以管控,采购过程环节多等问题,供应商内外协同亟待解决。

作者|张申宇

首发|钛媒体app

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金融行业的数字化转型走得比较靠前,同时也对安全、风控要求极高的。随着数据量越来越大,数据结构越来越复杂,金融行业如何利用数字技术,提升自身风控水平,确保自身与客户的财产及权益不受侵害,已经成为当下金融行业面临的共同挑战。

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数据中的“风险”

随着金融行业数字化转型进程的推进,金融行业数据量也呈现出几何倍数式的增长,在这个过程中,金融行业首要面临的就是数据维度和质量参差不齐的问题。例如,风控需要对交易对手方的授信状况、融券风险等进行全面评估,但有些数据可能存在缺失、错误或不一致的情况,导致评估结果不准确。此外,随着金融业务的快速发展,新型风险数据也不断涌现,如何获取和整合这

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