继中央金融工作会议提出发展金融"五篇大文章"以来，金监总局于今年5月印发了《关于银行保险业做好金融"五篇大文章"的指导意见》进行全面部署，旨在服务好实体经济发展。在这一政策指导下，万得征信积极响应，结合数据优势，致力于在五大领域发挥更大的作用。万得征信旨在为金融机构提供全方位的支持，共同推动金融行业的绿色发展和数字化转型，为实现经济的可持续发展贡献力量。
赋能数字金融篇
万得利用人工智能、大数据、云计算等技术对数据进行分析，构建了大数据风控模型，包括企业综合信用评分、财务健康状况评分、财务可信度评分、舆情分数等模型，可以助力金融机构更精准地评估企业的风险。
1、企业综合信用评分
企业综合信用评分模型是针对全国在营工商企业的综合信用状况的评分卡模型。通过对全景全量企业大数据清洗、挖掘，建立企业评分模型，综合发展潜力、知识产权、企业规模、风险状况、经营质量、资本背景等数据计算得出企业综合评分，量化企业风险等级，辅助信审员进行企业评级。万得也支持将企业的工商、司法、经营等数据与银行内部客户数据相融合，定制评级授信模型，综合计算评分和等级，测算授信金额，并可以根据企业异动情况，实时调整授信金额，防止过度授信或授信额度不足。
2、财务健康状况评分
经过对市场和客户需求的研究分析，在数据团队、模型团队、算法团队及外部专家的协助下，万得风控团队自主研发一个支持全市场、多维度，针对企业财报进行专项能力拆解、风险预警监测、健康评估打分、同业对比查询的一个融合性专业财务分析模型。通过模型对财务危机识别、分析与评价，并进行预警。而正确的预测企业财务危机，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机，对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
3、财务可信度评分
真实反映经济活动是会计的基本职能，其中所反映的信息是引导社会资源流动的一种信号，而财务报告作为传递这一信息的载体，则有可能会被别有所图的企业所操纵。在这样的前提下，能够对财务信息进行有效地鉴别，看清公司运营的真实情况，保护自己的切身利益显得尤为重要。上市公司会计报表粉饰现象在世界范围内都是一个广泛存在而又难以解决的问题。为了有效抑制报表粉饰这类不良现象，需要围绕上市公司利润表、现金流量表、现金负债表与财务报表附注开展整体分析，才能确保上市公司潜在的会计报表粉饰行为得以及时被发现。然而面对海量的财务数据和错综复杂的财务科目，审计/财务工作者和风控人员往往需要绞尽脑汁、并耗费大量时间和精力，才能从中发现一些粉饰的蛛丝马迹。在这样的情况下，市场需要一个能够快速将复杂的财务数据综合分析并高效发现其中财务粉饰特征、帮助相关从业人员判定企业财务报表可信度的大数据模型，Wind财务可信度评分模型于是应运而生。
4、合同违约评分
在商业社会中，每家企业都需要寻求商业合作的机会，寻找商业合作的伙伴。在商业合作开展之前和进行中，了解合作方的合同违约风险和商业信用记录都非常重要。Wind合同违约评分依据公开司法信息整合数据进而计算得到，反映客观事实以及潜在的合同违约风险可能性。
