疫情發生以來，浪潮大資料一直活躍在抗疫一線，無論是電商平臺重點生活必需品供需情況監測，還是疫情期間通訊漫遊大資料分析，作為大資料領軍企業，浪潮正在用新技術力量提高戰鬥力，助力抗疫阻擊戰。

一手抓防控，一手抓生產。抗擊疫情離不開資金的保障和支援，隨著2月10日全國大部分企業陸續的復工，近期，從中央到地方，多項穩金融政策陸續出臺。面對此次疫情期間小微企業遭遇的現金流之困、直面破產危局的情況，浪潮配合運營商，積極響應各級政府及金融機構對小微企業進行金融扶持的需求，透過大資料手段助力各大銀行發放防疫相關貸款，並推出小微企業信貸整體解決方案。

浪潮以運營商大資料為基礎，結合自有資料及網際網路公開資料，打造“貸前洞察-貸中徵信評估-貸後風險防控”的閉環服務產品，為小微企業資金需求和銀行放貸需求牽線搭橋，幫助小微企業在當前情況下儘快恢復生機。

在貸前洞察階段，如何精準挖掘有資金需求的企業、減少放貸風險是金融機構關心的重點之一。浪潮在資料預處理、模型訓練、模型引數優選以及模型輸出等4個方面對科學建模基礎方法論進行研究，建設了科學有效的“企業貸款需求識別模型”。

小微企業的運營需求及風險，與真實企業主及員工的異常行為息息相關，這與大型企業完善的運營評估機制有著很大的不同。如何從人的維度評估小微企業貸款需求及風險是實現順利貸款的前提條件。浪潮在充分調研分析之後，在傳統企業徵信模型的基礎上引入企業法人、員工的通訊資料，最終以企業和人員兩個維度，建立起基於運營商資料擴充套件的企業徵信模型。

與市面以網際網路資料為依據的徵信產品相比，以上兩個融入運營商大資料的模型在具體實踐中進一步體現了整體資料分佈的合理性和更強的個體區分能力，對小微企業資金需求及徵信評估有效性提高了10%。

此外，因疫情暫時影響到經濟收入的廣大人群，也成為了金融系統的重點服務物件。結合運營商大資料在個人畫像的全面性特徵，浪潮以運營商大資料為基礎，結合網際網路資料與自有資料，全面分析銀行信用卡使用者的職業、信用、消費收入等特徵，評估個人的還款風險及日常消費習慣，幫助銀行為信用卡使用者提供合理的差異性還款延期建議及分期營銷服務，緩解全民戰“疫”的“錢緊”問題。

新冠肺炎疫情是對我國治理體系和能力的一次大考，既考查著我們國家在政治、經濟等各方面工作的應急能力和處置水平，也檢驗著我國大資料、人工智慧、雲計算等新技術的應用程度和社會成效。浪潮將提供優質的金融產品和服務，與全民共同抗疫，助力高效復工！