主要观点总结
本文介绍了科技型企业面临融资难、融资贵的问题，以及合合信息启信宝团队为解决这些问题所采取的措施和成果。通过融合多方数据构建科创企业全生命周期评估体系，提升融资服务效率，优化科创金融服务体系，确保数据安全合规，并丰富数据赋能应用场景，打造可持续发展能力。
关键观点总结
关键观点1: 科技型企业特点和面临的问题
本文首先介绍了科技型企业的高成长、高风险、轻资产等特点，以及这些企业在融资过程中遇到的困难和挑战，如融资难、融资贵等。
关键观点2: 合合信息启信宝团队解决方案
合合信息启信宝团队通过融合公共数据、公开数据以及金融机构内部数据，构建用于科创能力分析、产业赛道分析、资方实力分析和风险评估的数据和模型，提高融资服务效率。
关键观点3: 差异化模型设计和科创金融服务体系优化
通过设计差异化模型，提升评估准确率，并基于科创企业全生命周期评估体系优化科创金融服务体系，满足不同阶段的科技型企业的金融诉求，推动产业升级。
关键观点4: 数据安全合规和丰富应用场景
建立完善的数据安全治理模式确保数据安全合规，并通过丰富数据赋能应用场景，提升数据价值，利用大数据技术和机器学习等构建科创专题数据库，助力银行轻松落实科创金融服务。
关键观点5: 数据要素融合应用和商业模式
采用“数据驱动+金融服务”的商业模式，通过数据平台整合企业各类数据，形成全面的企业画像，帮助金融机构进行精准的风险评估和信用管理。主要盈利来源于咨询服务和数据系统服务。
正文
科技型企业具备高成长、高风险、轻资产等特点，传统评估模型不适用科技企业的信用评价，科技型企业普遍面临融资难、融资贵等困境。合合信息启信宝团队通过融合公共数据、公开数据以及金融机构内部数据，构建用于科创能力分析、产业赛道分析、资方实力分析和风险评估的数据和模型，并通过实现自动化审批模型架构，提升融资服务效率。
一是设计差异化模型，提升评估准确率。
通过分析科技型企业的发展特性，利用公共数据、公开数据以及金融机构内部等多方数据，结合算法模型，构建科创企业全生命周期评估体系，基于科技型企业所处的发展阶段选择不同的模型，提升评估准确率。
二是优化科创金融服务体系，推动“科技—产业—金融”良性循环。
基于科创企业全生命周期评估体系，辅助金融机构设计差异化金融产品，满足不同阶段的科技型企业的金融诉求，大幅提升金融资源配置效率，支持企业可持续发展，同时推动产业升级。
三是建立完善的数据安全治理模式，确保数据安全合规。
项目数据主要融合公共数据、公开数据。获取渠道主要以采集、购买和授权为主。以上述数据为基础，结合金融机构内部数据，构建应用数据库和分析模型。征信机构将支撑数据（包括产业链数据、创投融资、招投标数据、新闻舆情、司法数据、上市/发债企业公告数据、宏观经济数据等社会公开数据）输入到公共数据平台，融合非公开的公共数据，加工形成脱敏数据指标数据库完成公共数据平台的数据融合。最终将支撑数据库和脱敏指标数据库一起输出到金融客户，融合内部数据，形成能够提升客户业务效果的应用数据。
四是丰富数据赋能应用场景，提升数据价值。
利用大数据技术、机器学习、NLP（自然语言处理）、大规模知识图谱技术，构建科创专题数据库，从挖掘科创企业名单、评估科创企业实力、开展科创企业营销，到做好科创企业风险把控，一站式助力银行轻松落实科创金融服务。目前已服务超50家金融机构，100个模型细分指标设计，1000个数据维度融合及分析，挖掘超过240万家科创型企业主体，涵盖营销、尽调和风控等场景。
