一、项目概述

金融科技在中国已经进入了一个高速发展的阶段。近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅速发展，金融科技有效降低了服务成本、提高服务效率，并触及了以往无法或难以覆盖的长尾人群，由此推动了普惠金融的发展，并已经在全球范围内形成了一股创新力量。其中，由于移动支付的迅速发展，中国成为了全球金融科技的领军者。在高速发展的同时，金融科技所固有的去中心化、低进入门槛和高效便捷等特点也带来了特定的风险，这也在深刻地推动着金融监管方面的变革。因此，为实现对企业变化、监管发布、行业发展的动态监测和趋势分析，金融科技企业数据库孕育而生。

金融科技企业数据库所采用的技术具备以下优势：

1） 基于大数据技术构建金融科技企业数据库

通过构建分布式存储系统存储15000+金融科技企业500多个维度企业数据，并提供高效查询访问接口；支持从多个数据源获取数据，并进行交叉验证，确保数据的完整性和准确性；对分布式存储系统上的海量、高频数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。针对金融科技企业运营数据和政策监管数据对企业和行业动向进行预测，指导和辅助企业和金融机构决策。

2） 利用机器学习技术实现产品推荐和企业发展预测

根据产品或者企业需求，构建其完整的描述标签，利用相似性推荐算法进行产品或者企业推荐；基于企业的工商、司法、运营等数据，训练企业发展创新评价指数，预测企业发展；根据金融科技行业事件及政策发布，对行业政策的重要性及热度进行评价，供企业及金融机构决策支持。

3） 利用互联网爬虫技术深度整合金融科技企业数据

采用互联网爬虫技术，从工商局、专利局、法院、门户、垂直媒体等各类网站中获取企业、投资人和投资机构的数据，并支持实时更新，将所需要的信息从网页中提取出来。

4） 使用自然语言处理技术构建企业画像

采用自然语言处理技术对互联网爬虫获得的大量网页文本进行处理，通过实体识别从企业的大量描述文字中，提取企业的特征。另一方面，自然语言处理也从政策监管的说明文字当中，抽取政策监管的特征，为政策监管评价和预测的机器学习模型的建立提供基础。

金融科技行业市场整体规模超过10万亿，并以每年24%的增速发展，中国互联网金融科技企业超过15000家，目前市场上缺少针对金融科技领域的企业信息数据库；已有的数据库统计数据不全并且缺乏统一的标准，金融科技信息统计数据不能满足相关人员、机构的需求；金融科技企业和金融机构对政策监管精准理解具有较强的需求。目前金融科技行业统计信息缺乏的情况已经引起了业界以及国家的重视，未来会有更多的竞争者加入；每天都有很多金融科技企业诞生同时也有很多企业消失，更新的速度往往快于传统行业，需要做到数据的实时监控与更新；随着平台的影响力增加，需要保证作为第三方平台的数据中立性和客观性。本产品以金融科技企业数据库信息服务的方式切入市场，占领市场。另外，本产品需要不断完善，在个别领域加以更深入的研发，快速推出多种针对不同类型客户的产品，形成核心竞争力。同时在经营策略上，要整合资源，积极集成相关技术和资源，实现多方共赢，占据市场份额。

金融科技企业分布

二、应用范围

成果可应用于金融科技企业数据库信息服务、行业分析、投资决策。

三、是否有知识产权/专利

成果涉及1项软件著作权。

四、团队介绍

本成果由清华大学五道口金融学院相关团队完成。五道口金融学院以“培养金融领袖，引领金融实践，贡献民族复兴，促进世界和谐”为使命，遵循国际最先进的金融学科和商学院高等教育模式办学，锐意打造国内领先、国际一流的金融高等教育平台和金融学术、政策研究平台。拥有国内最早开始研究金融科技的研究团队，对国内外的金融科技发展及相关企业有更全面及详细的认识，有助于确保数据库最重要的信息数据的准确性以及后续服务的专业性；与上百家金融科技企业长期保持良好的联系与合作；对金融科技进行了详细的分类；对金融科技政策监管理解深入，可提供完整的政策监管梳理和分析功能；研发团队在大数据、人工智能等技术上具有较强的积累，在企业大数据上具备丰富的经验。

五、合作方式

商务合作。

六、联系方式

清华海峡研究院科技创新部  电话0592-5776165