数据是数字风控的基本生产要素。 只有获取多维度、全面的数据，才能更准确地评估和分析各种潜在风险。 结合我国企业特点和商业市场现状，中小微企业信用记录不足，存在数据维度缺失、数据量小、真实性存疑等困难。数据。 这些都会影响银行机构贷前信用评估的准确性。 基于此银行数据挖掘，银行机构需要具备良好的数据采集、数据挖掘、数据分析、数据监控等数据处理能力。

金城银行深入分析中小微企业风险关键数据特征，高度重视数据安全管理和客户信息保护。 按照“知情同意”、“最少必要”的原则，晋城银行接入了包括企业税务、工商、发票、司法、征信、反欺诈、黑名单等数十个权威数据源的数据。 同时银行数据挖掘，新增中小微企业法定代表人相关数据维度，进行双重交叉验证，提高风险控制的准确性。

为了更好地分析和挖掘这些数据要素，金城银行自主建设了大数据平台，利用大数据存储和处理技术，依靠强大的计算能力和先进的人工智能算法，对海量数据进行弱特征变量的整合和处理。 信息提取，提高数据挖掘效率。

此外，金城银行还迭代采用先进的知识图谱技术，利用图计算和图数据挖掘技术，建立基于企业工商信息的股权关系知识图谱，快速分析目标客户的股权关系和风险状况。相关人士及企业。 为中小微企业提供高效丰富的风险特征变量，补充中小微企业缺失数据，拓宽自身数据挖掘能力，精准识别团伙诈骗，对小微企业信贷全流程进行质量监控、中小微企业。

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