從接觸的各類銀行當(dāng)前的需求來看，主要集中在以下幾個方面：

-股權(quán)穿透模型：

通過5層、8層、10層（目前了解到的最深層數(shù)）的計算，進(jìn)行穿透識別出股權(quán)持有人的真實比例和持股關(guān)系，因法律的不健全，目前是允許循環(huán)持股存在的，也就是小股搏大股，即表面上看都是33%以內(nèi)，但實際可能達(dá)到100%，但對于上市公司來說，這種情況則很少見，主要集中在一些微、小、中型企業(yè)。

反洗錢模型：

主要是監(jiān)管層面的要求，各級人行已著手對反洗錢進(jìn)行強監(jiān)管，人行會出具對應(yīng)的反洗錢規(guī)范，根據(jù)當(dāng)前已有的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)、外部公示數(shù)據(jù)、金融機構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)等，進(jìn)行反洗錢模型創(chuàng)建和應(yīng)用。

最終受益人模型

對于企業(yè)來講，如果識別出其最終受益人，是很關(guān)鍵的，目前職業(yè)法人、股權(quán)代持、循環(huán)持股等已很普遍，一家企業(yè)的受益人結(jié)構(gòu)，因為其復(fù)雜的經(jīng)營和股權(quán)架構(gòu)，也讓最終受益人隱藏的很深，如果快速、精準(zhǔn)的識別，是每家銀行或非銀機構(gòu)機構(gòu)要解決的問題，對于當(dāng)前情況來看，數(shù)據(jù)能解決的只有一部分問題：即顯性的判斷

通過股權(quán)穿透+網(wǎng)絡(luò)輿情+部分的交叉驗證，可以覆蓋一大部分的企業(yè)，而對于一些特殊情況，則很難精準(zhǔn)識別，唯有國家進(jìn)行數(shù)據(jù)化、數(shù)字化統(tǒng)一監(jiān)管，打通工商、稅務(wù)、銀行等三分?jǐn)?shù)據(jù)，才能更好的根據(jù)資金流向記錄，再結(jié)合先進(jìn)的挖掘模型，定位到最終的受益人。

實際控制人模型：
與最終受益人類似，此外還存在一些合伙企業(yè)、協(xié)議控制等情況，所以根據(jù)對應(yīng)規(guī)則判斷后，對于一些特殊情況，可通過模糊判斷模型，進(jìn)行疑似識別，加上線下的人工校驗，可達(dá)到更加精準(zhǔn)的目的。

關(guān)聯(lián)關(guān)系模型：
主要是用來識別兩家及以上的企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，一般最多支持到20家企業(yè)，再多的話，在線服務(wù)支持上會體驗不好，其判斷的方式則以法人、股東、經(jīng)營團(tuán)隊等的任職關(guān)系、投資關(guān)系作為延伸觸點，即通過波紋漣漪的方式，直到關(guān)系微弱的一層截止，并以圖形的方式展示。

集團(tuán)關(guān)系識別模型：

因涉及到各類集團(tuán)、供應(yīng)鏈等關(guān)聯(lián)關(guān)系，會影響銀行授信情況，特別是一些大的集團(tuán)公司，如果不能有效的進(jìn)行識別和標(biāo)記，很容易出現(xiàn)集中風(fēng)險，此類授信主體授信金額大、周期長，一旦發(fā)生風(fēng)險，都可能引發(fā)局部的流動性、系統(tǒng)性風(fēng)險，對銀行來講，是個不小的威脅。

識別方式則主要是基于目標(biāo)企業(yè)，對其自身、法人、股東、經(jīng)營團(tuán)隊進(jìn)行逐層穿透，并按其不同的性質(zhì)進(jìn)行劃分，找到最終的控股股東，并按集團(tuán)公司的標(biāo)記規(guī)則進(jìn)行標(biāo)記；再以集團(tuán)公司為出發(fā)點，進(jìn)行股權(quán)穿透，確定集團(tuán)族譜，包含各級族譜關(guān)系中的成員企業(yè)、股東、經(jīng)營團(tuán)隊、法人等

當(dāng)然，除上述模型外，還會有其他模型，如企業(yè)估值、經(jīng)營團(tuán)隊身價估算等模型，大家也可以結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，進(jìn)行補充，多多交流！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的当前监管面比较关注的企业征信模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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