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信用情绪评分解决方案编制来自新闻文章的不利信用信号,由广泛的研究和最先进的自然语言处理,文本分析和机器学习技术支持。此评分有助于公司在贷款起源和投资组合风险监测过程中评估信贷,并跟踪不利的媒体。得分越高,信用遇险信号越强。

使用替代数据来改善信用决策过程

  • 确定信用相关新闻:不利分数捕获一系列负面消息,包括违约,破产,公约违约,债务重组,评级降级,诉讼,缩小和欺诈活动。万博赞助意甲此外,他们围绕财务损失,流动性问题,行业和部门和行业的菌株,贸易紧张,需求疲软,竞争性差异,甚至刑事调查,获得信号。如果信用情绪得分高,您可能会发现内容是相关的。
  • 提高研究效率:信贷分析师可以大大减少公司研究和监测活动的时间。我们使用信用情感分数的经验显示,您可以从初始搜索中过滤最多99%的文章,从而减少了查找所需特定内容的时间。
  • 创建预警指标:主要信用事件前的信用情绪分数上升。万博赞助意甲我们的研究表明,平均而言,这种事件前六到八个月之间发生在六到八个月之间。万博赞助意甲
  • 提高透明度:分析师可以轻松查看用作输入的新闻内容,以了解得分如何得分并形成自己的判断。
  • 开发一个圆满的视图:使用这些分数与其他定量度量一起使用,例如预期的默认频率(EDF),有助于提供上下文并标识为什么发生更改。

产品手册

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