数据智能加持下，中小微企业告别“融资难”

本文分享自华为云社区《让数据应用更智能！华为云助力开发者重庆誉存打造数字金融综合解决方案》，作者：华为云赋能云团队 华为（重庆）人工智能创新中心。

伴随数字化转型的深入推进，海量数据被人类捕捉并加以利用。让数据应用更加高效和精准的数据智能产业顺势而生。

在数据智能赛道，重庆誉存科技有限公司致力于通过人工智能和机器深度学习等前沿技术，解决小微金融数字化、企业数字化转型服务、数字政府建设及产业大脑建设等领域中的应用问题。目前，已面向国内多家金融机构提供金融数据服务、风控咨询服务、系统建设服务、数字化运营服务，获得了市场的广泛好评。

数据智能助力破解中小微企业融资难题

“当下，中小微企业复工复产需求迫切，但我们看到占我国企业数量 90%之多的中小微企业仍普遍面临营收锐减、成本增加、融资困难等一系列问题。”誉存科技相关负责人告诉我们。

由于缺乏稳健的信用状况、可靠的财务信息及合格的抵押品，银行难以对中小微企业的信贷 风险进行评估预测，使得中小微企业面临着“融资难”“融资贵”的问题。在这一方面，数据智能技术发挥了大作用。誉存科技利用大数据 、AI 智能决策、机器深度学习、隐私计算等前沿技术，为金融机构、政府监管部门提供中小微企业风险信贷管理深度数据能力，从而有效解决信贷双方因信息不对称造成的授信障碍，让银行为中小微企业授信时“敢贷、能贷、愿贷”。

疫情期间，这项能力发挥了大作用。誉存科技与重庆高新区达成合作，开辟了“疫情防控金融绿色通道”，以科技手段帮助入驻平台的金融机构实现最快当天放款，保障疫情期间中小微企业的资金需求。目前，誉存科技以金融场景为核心，通过对细分场景的专业市场 分析，开发出了新型信贷产品（ 如烟草贷、供货贷、科创贷、外贸贷等），累计覆盖全国 26 个省市，日均超 5 亿申请额，累计合作投放金额近 300 亿元。

创新金融生态链 华为云为誉存科技添动力

“智能数据赛道，数据获取、数据快速清洗加工尤为重要，而传统自建机房初期建设费用高、服务响应速度慢、需求变更代价大、运营维护成本高，对契合企业技术平台搭建和服务开放的底层平台能力提出了更高的要求。”相关负责人表示。

为了帮助誉存科技提升效率以满足日益增长的发展需求，华为（重庆）人工智能创新中心派出钱冬带领一只由开发者技术服务 DTSE（Developer Technical Service Engineer)构成的小组进驻誉存科技，深入实地与誉存科技开发人员进行了大量研讨，共同针对誉存科技业务特征及行业发展趋势，探索最适宜企业发展的云上解决方案。

最终双方基于华为云平台的 IaaS、DWS、MapReduce 等底层平台能力，帮助誉存科技构建起适应云原生时代数据智能产业发展的数字底座，解决企业发展过程中自建机房投入过大、服务器运行环境不稳定等一系列问题，真正助力誉存科技进入发展快车道。

“通过使用华为云 IaaS、DWS、MapReduce 等云服务及其他多方面的合作，极大地提高了公司在数智化平台建设、数据分析、系统升级迭代、产品交付等多方面的效率。” 相关负责人表示，“同时，也降低了数据治理、分析的成本，特别是在使用 AI 开发产线 ModelArts 后，让公司数据分析工程师的建模流程系统化、统一化，规范了模型管理过程，提高了模型开发和部署效率。”

多年来，通过公开信息采集、授权数据采集以及第三方合作等方式，誉存科技实现了海量数据资源积累，构建了相当规模的企业资源池。在此基础上，华为云通过对企业静态、动态特性，运用抽象、归纳、推理等算法形成量化、属性等特征标签体系，实现全方位的企业分析及企业精准画像。同时，誉存科技在华为云平台上自主研发了“星云”企业大数据平台、“星河”企业分析平台等系统工具，实现了数据清洗、解析，研发的“星盘”决策系统提供灵活可配、容器化部署能力，从而为金融机构提供“数据—风控—系统部署”的一体化服务。

目前，在华为云 Stack 方案的支持下，誉存科技构建起了自己业务发展的数字底座，客户项目交付效率提升近 50%。华为云提供的云原生数据湖 Hadoop 生态的高性能大数据组件，在誉存科技企业级数据湖、数据仓库部署，商业智能 BI 和 AI 能力融合等业务上发挥巨大作用，实现了低成本快速构建大数据平台能力，提升产品迭代效率近 30%。

现实生活中像誉存科技这样的企业还很多，为了让这些企业都能在云原生时代创造出更伟大的价值，华为云希望调集更多的资源与力量激发开发者创新能力。华为云开发者技术服务 DTSE 正是其中关键一环。华为云希望以这种方式给予开发者从感知学习，到开发实践、产品反馈，再到用户增长与变现全流程的技术支持。也愿更多像誉存科技一样的企业，能在金融数字化新蓝海破浪乘风，为数字经济社会发展创造更大价值。

如需华为云 DTSE 开发者支持服务，请进入在线提单：https://support.developer.huaweicloud.com/feedback/

致谢：感谢华为（重庆）人工智能创新中心钱冬提供素材，赋能云程国春、龙亦凡、潘薏云、许一帆大力协助。

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