发布时间：2019年09月05日
利用大数据分析工具和大数据转型嘉吉集团（Cargill）的信贷风险情报体系
嘉吉集团（Cargill）为全球提供食品、农业、金融科技和工业产品与服务。新加坡属于其在亚太地区的区域枢纽，其金属业务部门总部也设于此。其业务重点是通过定制产品供应与金融解决方案帮助矿场、钢厂和终端用户管理波动性并提高赢利。
与金属业务团队的商讨结果，强调减轻市场波动性、最大程度减少信贷违约是其关键目标。
要达成这一目标，重点在于监测关键的风险指标并确定有风险的交易对手。要及时完成这项任务是相当困难的，毕竟需要分析大量数据，但这些数据都是单独存储的。NCS 恩士迅则通过设计和执行最佳数据架构并使用预测分析和高级数据可视化来提供见解，从而解决这一业务问题。
解决方案
NCS 恩士迅帮助嘉吉公司打造了坚实的分析基础，在嘉吉数据平台（CDP）的中央数据平台上自动计算和消化关键的信贷情报数据。这套全自动化的流程帮助嘉吉极大节省了计算所耗费的人力，助力其金属业务团队的信贷分析师能够专注于监控业务和得出可靠的主观评判结果。为了整理并理解复杂且又多元的信贷情报数据集，NCS 恩士迅执行了业务流程评审，在嘉吉公司数据价值链中创建了信贷风险评估流程的逻辑映射。此次业务流程评审操作帮助嘉吉明确了如何最好的利用自己的数据以达成业务目标。
此外，NCS 恩士迅还设计了一套直观的交互式仪表板，向企业的利益相关方有效提供可付诸行动的洞察信息。NCS 恩士迅开发了机器学习算法，该算法利用现有的信贷情报数据预测交易对手的信贷风险。嘉吉公司希望规避自身风险、避免被不同层级的交易对手所殃及，从而在商品市场高波动性期间限制潜在损失，这种预测能力至关重要。
我们在整个开发过程中采用了一种敏捷的方式，以迭代的形式开发和增强概念验证，以确保分析结果和商业目标的高度契合。
这个采用人工智能和数据型方式的项目，使嘉吉公司具备了更好的能力来有效地降低信贷违约的风险，减少信贷违约事件的实际数量并减轻违约所产生的影响。