300229 拓尔思
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投资者关系
行业概述

在金融领域，拓尔思基于在该行业的长期积累以及对金融业务场景的深刻了解，依托强大的数据采集能力及自然语言处理技术，为金融机构提供全方位的解决方案。

拓尔思控股子公司针对互联网金融的快速发展，将大数据应用于打击非法集资、传销，服务于各地政府金融监管部门和经侦部门。通过大数据挖掘、发现、追踪企业社会行为轨迹，从而达到金融风险预警和管控目标，提出的冒烟指数在风险防范中发挥越来越重要的作用。

提供服务
智能风控
营销服务
金融监管

以海量数据和完善预警模型为基础，构建风险类型体系，结合自然语言处理技术，为银行等金融机构评估业务风险，提供贷前准入、贷中追踪、贷后监控等多场景风控支持。利用大数据创新信用风险管理方式，构建企业全舆情信息图景，助力金融机构实现智能风控。

搭建跨渠道内容平台，构建场景式内容中心，结合网站分析精准推荐，依托内容、产品、营销活动组合，实现内容+产品精准匹配；优化策略与执行，构建数据驱动运营营销闭环，达到引流的业务价值输出。

独创量化分析指标——冒烟指数，从综合合法性、非法集资特征词、收益率偏高、负面反馈指数、传播力五个维度构建企业非法集资的风险评判标准。运用六项监管机制，通过线索发现、线索跟踪、监测预警、协调警示、监督控制、信息共享，全流程辅助金融监管部门进行监测预警，做到“打早打小”。

智能风控

以海量数据和完善预警模型为基础，构建风险类型体系，结合自然语言处理技术，为银行等金融机构评估业务风险，提供贷前准入、贷中追踪、贷后监控等多场景风控支持。利用大数据创新信用风险管理方式，构建企业全舆情信息图景，助力金融机构实现智能风控。

营销服务

搭建跨渠道内容平台，构建场景式内容中心，结合网站分析精准推荐，依托内容、产品、营销活动组合，实现内容+产品精准匹配；优化策略与执行，构建数据驱动运营营销闭环，达到引流的业务价值输出。

金融监管

独创量化分析指标——冒烟指数，从综合合法性、非法集资特征词、收益率偏高、负面反馈指数、传播力五个维度构建企业非法集资的风险评判标准。运用六项监管机制，通过线索发现、线索跟踪、监测预警、协调警示、监督控制、信息共享，全流程辅助金融监管部门进行监测预警，做到“打早打小”。

经典案例
某大型企业大数据应用项目
利用大数据和人工智能技术洞察海量互联网数据 构建面向企业风控场景的“金融大数据”服务
自上线以来，已全面应用于某集团信贷业务与资管业务，多次成功提前预警信贷逾期，发出超3000个信号，直接避免信贷损失超亿元。其中包括某地产债券事件、某东港集团年末债券违约事件、獐子岛“扇贝逃跑”事件、凯迪拉生态环保事件等。
北京市金融局大数据监测预警金融风险系统项目
应用大数据监测预警金融风险
重构金融监管范式
目前，服务北京金融局等成功经验已被推广到全国各地。其中，“冒烟指数”已被全国100多个监管机构应用于日常工作决策中，帮助监管机构摸清地方风险底数，实时监测预警全国200多万家企业的潜在风险，并成功预警出e租宝、善林金融、华赢凯来、钱宝等从事非法金融活动等公司。

行业客户

中国银行

农业银行

建设银行

交通银行

国家开发银行

进出口银行

农业发展银行

平安集团

金融壹账通

中信银行

中信证券

海通证券

广发银行

浙商银行

光大银行

浦发银行

中国人保

招商银行

宁波银行

包商银行

郑州银行

中国人民银行

银保监会

证监会

北京市金融工作局

中国互金协会

深圳市金融办

重庆市金融办

广东省金融办

江西省金融办

安徽省金融办

贵安新区金融办

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