Page 92 - NO.119銀行家雜誌

特別報導
Special Issue

企業信用評分架構

主要依據 參考信息 風險排序 信用監管

公共信用綜合評價 第三方信用評價
好 根據不同企業信用狀況
如芝麻企業信用評分 實行差別化監管
主要是基於來自政府 企業信用評分
各部門的公共信用信息 行業協會商會評價
＋ →

行業信用評價 企業自願信息註冊制度 不好

如納稅信用評價、海關 企業可主動提供自己的
企業信用認證、企業環 資訊，使得相關方面做
保信用評價等 出的信用評價更加客觀

形成迴圈，對於信用不佳的企業無疑是雪上 2. 大數據中心：包含數據蒐集、數據庫搭
加霜。 建、數據治理、數據分析、數據展示等模塊，
數據涵蓋範圍極廣，可繪製完整的企業客戶畫
滿足Bank4.0大數據風控平台 像，如中國政府各地、各部門的大數據；阿里雲

／騰訊數據庫所提供的企業基礎信息、監管行為
為達到社會信用體系建設之目標，搭建大 信息、失信企信信息、互聯網重要輿情／第三方
數據庫、大數據分析平台、決策引擎、大數據 信息庫等。所蒐集的海量數據透過「雲計算服務」
可視化系統、交互式 BI系統，且能即時預警的 有效處理與分析，再利用機器學習／深度學習平
分布式架構監管系統是十分必要的。中國政府 台，進行數據挖掘與模型建置，最後透過交互式
花費約新台幣 2.3 億元（人民幣 5,278.66 萬元） BI系統及可視化工具呈現多元化展示需求。
搭建「互聯網＋監管」應用系統，由目前中國 3. 應用系統：由阿里、騰訊、太極協助建
最頂尖的軟硬體公司聯合打造，從系統架構來 置監督系統、風險預警系統、決策支援系統、
看，儼然已是滿足Bank4.0 的大數據風控平台。 介面建設（微信小程序、支付寶小程序等）及

此系統 2019 年 3 月開始搭建，預計 2019 監控融合指揮平台，透過大屏幕／ PC ／移動
Q4 上線，包含三大部分，分別是「私有雲」、 設備端實時呈現最新的彙總資訊。其中在風險
「大數據中心」、「應用系統」，說明如下： 預警系統中，除現有芝麻企業信用評分之標準
1. 私有雲：由華為提供私有雲所需的硬 產品外，還要在 11 個領域（市場監管、海關、
體、機房及管理平台等。 稅務、金融、衛生健康、生態環境、自然資

92 台灣銀行家2019.11月號

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