金融风险事件监控解决方案
在金融市场高度信息化的背景下，真正的风险往往并非来自财务报表本身，而是 分散在公告、监管处罚、舆情与企业经营信号中的“非结构化事件” 。
素问科技基于 TechRadar 数据 API 能力，推出「金融风险事件监控解决方案」，帮助金融机构构建持续运行的风险感知系统，实现从信息采集、风险识别到企业风险画像与评级的自动化升级。
金融舆情与权威信息持续监控
覆盖影响金融风险判断的关键公开信息源
围绕金融客户的使用特点，系统对高权威、高风险相关度的信息源进行持续追踪与统一管理，避免人工遗漏与信息滞后。系统覆盖的核心信息源包括
- 交易所、证监会等权威监管公告
- 各级市场监督局、药监局等行政处罚与合规公告
- 核心企业官网、投资者关系披露信息
- 社交媒体与行业资讯平台中的重要舆情线索
通过多源信息统一采集与结构化处理，帮助金融机构第一时间掌握可能影响市场判断与企业信用的重要信号。
金融风险事件自动识别与要素解析
从"看到信息"到"识别风险"
在大规模信息流中，真正有价值的往往是少量高风险事件。TechRadar 通过 AI 算法自动识别、拆解并标注风险事件，显著降低人工筛选成本。 系统支持识别的典型风险事件包括：
核心企业的重大经营与产业风险事件
行政处罚、产品召回、合规违规等负面事件
可能影响企业持续经营与信用水平的异常信号
同时，系统可对风险事件进行结构化要素解析，如：
涉及企业与关联主体
涉及产品、业务或项目
涉及金额、处罚级别与影响范围
事件时间、频次与演变趋势
帮助用户快速判断：这是不是一个"需要立即关注的风险事件"。
企业金融风险画像与评级分析
从单一事件，走向系统性风险认知
基于长期积累的风险事件数据，系统为企业构建持续更新的金融风险画像，用于辅助风险评估与信用判断。企业风险画像包括但不限于：
- 风险事件类型分布与历史演变
- 风险事件频次与严重程度指标
- 企业合规稳定性与风险暴露水平
- 与同行企业的风险对比情况
在此基础上，系统可结合 AI 模型，对企业进行风险水平评估与信用分层分析，为授信、投资、风控与合规决策提供数据支持。
典型应用场景
该方案适用于多类金融与类金融机构的核心业务场景，通过自动化监控与结构化分析，帮助团队从“事后反应”转向“提前识别”
银行与金融机构的企业风控与授信评估
投资机构的被投企业风险监控
证券与资管机构的投研与风险预警
合规与内控部门的持续风险监测
服务模式与交付方式
数据 API 服务（核心模式）
以 API 形式输出结构化的风险事件、舆情信息与企业风险指标，便于对接现有风控、投研或合规系统。
风险事件监控系统（可选）
提供可视化监控界面，支持企业列表管理、风险事件时间轴与自动报告输出。
模型与指标定制服务
支持根据金融机构自身风控逻辑，定制风险事件类型、权重与评估模型。
方案价值总结
通过「金融风险事件监控与企业信用评估解决方案」，金融机构可以：
全面覆盖关键风险信息源，避免信息盲区
自动识别高风险事件，显著降低人工筛选成本
构建企业级风险画像，支持系统化风险评估
提升风控、投研与合规决策的时效性与一致性
让风险管理从“被动应对”，走向持续、可量化的风险感知体系。