当一家银行需要在3分钟内完成一笔小额信贷的风险评估，当电力公司要精准识别拖欠电费的高风险用户，当天府农信需要为农户提供无抵押信用贷款——这些看似不同的需求，背后都离不开天创信用T.D.P三大核心能力的支撑。用户画像与量化建模能力（T）、信用大数据能力（D）、金融科技全栈技术平台能力（P），这三大技术引擎协同发力，构建起360度全景征信与风控解决方案，让金融端与场景端的连接更智能、更高效。
用户画像与量化建模能力（T）：让风险 “看得见、算得清”
天创信用的技术团队由来自清华、北大、中科院的大数据算法专家领衔，累计开发 200 + 风险评估模型，覆盖信贷审批、反欺诈识别、贷后管理全流程。以针对消费金融场景的 “天创信用分” 为例，团队通过整合用户基本信息、履约历史、消费行为等多维度数据，运用机器学习算法构建量化模型，将抽象的 “信用” 转化为 0-1000 分的具体分值。某头部消金公司引入该评分后，坏账率降低 18%，审批效率提升 3 倍，实现 “精准风控 + 用户体验” 双提升。
在企业征信领域，天创的 “企业 360 度画像系统” 更是打破传统风控局限。通过采集企业工商、税务、司法、供应链等数据，结合 NLP 自然语言处理技术提取非结构化信息，系统可自动生成企业信用报告，识别 “空壳公司”“关联担保” 等风险点。兴业银行在供应链金融业务中应用该系统后，中小企业贷款审批周期从 15 天缩短至 3 天，且未发生一笔坏账。
信用大数据能力（D）：构建多维度数据 “护城河”
风控的核心是数据，天创信用已建立覆盖个人与企业、跨行业与跨场景的大数据体系。在个人数据层面，公司合规整合社保、公积金、运营商、电商消费等 30 + 类数据，形成动态更新的个人信用数据库；企业数据方面，除了传统的工商、税务数据，还引入电力缴费、供应链交易、知识产权等细分领域数据，尤其在电力行业，已与国家电网达成数据合作，覆盖全国 2.3 亿用电用户的缴费记录；农业领域则整合土地流转、农产品交易、农机设备等数据，为农户信用评估提供依据。
为确保数据质量，天创建立 “数据清洗 – 脱敏 – 标注 – 核验” 四步处理流程，通过 AI 算法自动识别异常数据，人工核验准确率达 99.8%。截至 2024 年，公司数据储备量达 100PB，日均数据处理量超 50TB，能够为客户提供实时、精准的数据支持。
金融科技全栈技术平台能力（P）：让解决方案 “快速落地”
再好的模型与数据，也需要技术平台承载落地。天创信用自主研发的 “天创智能风控平台”，涵盖 API 接口服务、可视化建模工具、风控决策引擎等全栈功能，客户无需投入大量技术开发，即可通过 “拖拽式” 操作搭建专属风控体系。某城商行通过该平台快速上线小微企业信贷产品，从需求对接至系统上线仅用 15 天，而传统开发模式需 3 个月以上。
平台还具备强大的扩展性，可根据不同场景需求灵活适配。在汽车金融场景中，集成车辆估值、出险记录查询功能；在园区金融服务中，对接园区企业经营数据；在预付费监管场景中，实时监控资金流向。目前，该平台已服务数十家银行、数百家非银机构，累计处理信贷申请超 10 亿笔，成为金融机构数字化转型的 “加速器”。
从技术研发到场景落地，天创信用的 T.D.P 能力正持续改写金融风控的规则。未来，随着 AI 大模型、区块链等技术的融入，三大核心能力将进一步升级，为更多行业提供更智能、更精准的风控解决方案，助力金融与场景的深度融合。
