有哪些好用的企业尽调工具推荐?

在企业的经营活动中,无论是大型企业还是中小企业,企业尽调都是必不可少的风控合规工具。特别是在供应商准入、客户准入授信等高频业务场景,全面评估合作方的资质信用与潜在风险,是确保后续合作稳定、筑牢第一道防线的关键。

启信慧眼深耕企业服务领域,在服务众多头部企业的过程中发现,随着市场复杂度提升和降本增效需求的增长,启信慧眼「企业尽调」功能进行了针对性升级,在原有规则模型、评分模型等基础上,通过优化规则配置页面、新增规则复制 / 下载功能、支持内部数据上传等,全面提升尽调工作的效率与科学性。主要体现在以下几个方面:

产品优势

为确保合作方的可靠性与稳定性,此前「企业尽调」功能已围绕尽调维度与规则进行了双重升级,尽调维度广泛涵盖基本信息、经营风险、变更风险、合规风险、涉诉风险、关联关系、利好信息等7大类别、近200个细分维度,每个细分维度支持设置5条具体规则,命中不同规则时可以提示不通过、高风险、中风险、低风险、利好信息等不同的风险等级,同时也支持结合风险事件的严重程度设置不同得分,在命中该规则时评分自动发生变化。

本次功能升级的一大核心便在于进一步优化规则配置环节,让操作更便捷,让体验更友好。具体而言,目前全部规则配置指标以表格形式铺开,清晰明了,用户可在页面上直接调整指标规则,无需弹窗跳转,操作流程更为简洁;同时新增筛选按钮,支持按”启用中、未启用“等状态指标或“高风险、中风险、低风险”等风险等级指标进行筛选,实现信息降噪,让客户能够快速定位并专注于业务所需的关键指标,减少干扰,大幅提效。

此外,此前「企业尽调」功能便推出了规则模型用于保证企业内部尽调规则的一致性与结果的可比性,本次升级新增规则模型按钮,以通俗易懂的自然语言描述规则详情,便于相关工作人员根据规则说明快速评估该规则模型与当前尽调需求的匹配度,减少对个人经验与能力的依赖,降低理解及应用门槛,让「企业尽调」功能更好地实现场景化落地、解决实际的企业尽调需求。

为有效利用“既有资产”、减少重复性工作,启信慧眼「企业尽调」新增复制功能,面对相似的企业尽调需求,相关人员可以一键复制团队内已创建的规则模型,在副本上根据实际情况进行调整,以便快速适应类似但不完全相同的业务场景,例如针对不同品类的供应商或不同等级的客户,无需从零开始配置上百条细分规则,可以参考历史相似的采购需求或营销客群规则模型,大幅减少人力与时间投入,提升工作效率。

此外,所有的规则模型均支持以Excel格式下载,无论是团队内的规则模型优化,还是跨部门的尽调需求对齐,都能通过这份直观的表格推进,进一步减少沟通成本,让团队协同更顺畅、更高效。

企业在长期合作中沉淀的内部数据,无疑是评估供应商/客户是否满足继续合作条件的一大重要依据。本次升级,启信慧眼「企业尽调」新增“字段管理”功能,可结合供应商准入、客户准入授信等场景下的实际需求进行自定义字段配置,支持文本类、数值类、单选类三种字段类型。企业可根据自定义字段,通过API接口快速上传相应的自定义数据,例如供应商交付评价、客户合作评分等,与启信慧眼提供的海量商业数据相互补充,丰富尽调维度,以更立体化的视角深度评估合作方的资质与风险。

而在配置自定义字段、上传自定义数据的同时,「企业尽调」功能也同步支持指标规则的自定义,即针对每个自定义字段设置风险等级、得分变化等细分规则,例如供应商交付评价为“优”,风险等级属于“利好信息”,评分加10分,供应商交付评价为“良”,风险等级属于“中风险”,评分不变,供应商交付评价为“差”,风险等级属于“不通过”,评分扣10分。通过融合内外数据,解决信息不对称的问题,构建更全面、更完善的企业风险画像,进一步提升企业尽调的准确性与参考价值。

客户案例
  • 某知名食品经销商:需要开展立体化深度评估,设置了上百条尽调规则。借助启信慧眼「企业尽调」升级后的筛选功能,可按规则启用状态筛选,一键查看已启用 / 未启用的指标,快速做出调整,大幅提升了评估效率。
  • 某国有企业:在供应商合作期间会对其交付情况评价打分,希望将这些数据作为外部商业数据的补充。通过「企业尽调」的 “字段管理” 功能,上传内部评价数据,丰富了数据维度,使对供应商资质信用的判断更全面,为是否继续合作提供了更科学的依据。
  • 某零售业世界 500 强:希望结合外部商业数据和内部业务数据,快速获取目标企业的风险等级和评分结果,形成风险标签辅助判断合作风险。启信慧眼「企业尽调」支持内部数据上传与外部数据融合,满足了其需求,让风险评估更精准高效。

关于启信慧眼™

启信慧眼™隶属于上海合合信息科技股份有限公司(股票代码:688615),基于合合信息 ·启信数据™平台,结合人工智能技术,融合多种细分业务场景,打造的“数字化风控营销SaaS平台”,在医药医疗、汽车、能源、电子通讯等实体行业,以及银行、信托、证券等金融行业,持续推出数字化应用,助力企业法务、风控、财务、信用、审计、合规、营销部门,实现“尽调-风控-合规-监管-营销” 5大场景数字化管理。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值