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          專業科技

          人工智能賦能數據采集、處理、分析,提升數據治理能力。

          集成即服務 Integration as Service

          專業的數據網關



          流通科技

          • 主數據匹配 AIM

            基于AI技術,大幅降低主數據匹配的人工干預度,減輕業務人員繁重的匹配負擔。

          • 數據質量管理 DQM

            自主產權的數字質量評估模型,解決傳統渠道數據獲取中數據準確性較難評估的核心問題。

          • 終端精準畫像 VPO

            基于位置、人口、工商、商圈、電商、交易支付等數據進行終端精準畫像,建立動態標簽,分析鋪貨潛力,實施精準營銷。

          • 自動化營銷規則引擎 TPA

            基于規則引擎和門店標簽,進行可配置的各類調整的各類閾值和觸發規則,支撐主動式、觸發式、周期性和關鍵時刻營銷。




          交易信用征信 - 數據質量和信用分析

          交易信用體系理論和實踐者

          文瀝基于交易數據的風險管理模型,驅動金融服務不再僅僅依賴靜態、事后、易于人為加工的財務報表類數據,而是從行業、業務、財務、賬戶的縱向空間,從供應鏈上下游的橫向空間,基于歷史、現在和未來的時間創建的新型交易信用模型。

          信貸評級已經從主體評級,債項評級轉為交易評級。文瀝獨具特色的交易信用分體系,客觀評估企業交易行為,幫助企業發現交易的價值,協助金融機構建立面向交易的評價和風險管理體系。


          金融科技

          數據驅動

          新金融相比傳統金融而言,更懂得企業經營,更深入行業,更善于運用金融科技。新型交易銀行或金融服務機構根據企業供應鏈運營提供場景化無縫嵌入的金融服務而非傳統完全基于資產(Assets Based Lending) 式的金融信貸服務。

          文瀝供應鏈金融科技服務支持營銷渠道全程融資活動,實現由貨權、應收賬款質押到純數據信用的服務,通過企業經營供應鏈大數據分析,建立科學的信用風控模型,將企業的數據轉換為資產,通過金融的手段為驅動,實現資金金融屬性和同時優化企業上下游整體供需鏈運行效率。

          傳統現金管理止步于大型企業服務,止步于銀企集成,面向中小企業構筑現金管理,輸出賬戶和收付款服務的核心是銀企集成下的場景融合。

          供應鏈金融案例

          我們已經服務行業多家客戶,帶來供應鏈金融服務體驗。

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